走在地铁站，刷脸进闸机；去超市买东西，摄像头自动识别商品；工厂流水线上，机器眼睛盯着零件有没有瑕疵——这些背后，都是图像识别技术在干活。这几年，这行当越来越热，不少人开始琢磨：转行做图像识别，到底靠不靠谱？
市场需求真实存在，不是纸上谈兵
打开招聘网站，搜“图像识别”“计算机视觉”，岗位一抓一大把。互联网大厂比如阿里、腾讯、字节都在招，制造业、安防、医疗、自动驾驶这些传统行业也在往里冲。拿医院来说，现在拍个CT片，系统能自动圈出疑似结节，医生再复核，效率高了不少。这种需求不是噱头，是实打实在落地。
一些中小公司也在跟进。比如做智能零售的，货架上装几个摄像头，就知道哪种饮料卖得快，缺货提醒都自动化了。这类项目不需要大模型那种烧钱玩法，但对图像识别工程师的需求很稳定。
技术门槛有，但路径清晰
入行不是非得博士起步。本科数学、计算机背景，补点深度学习知识，练熟PyTorch或TensorFlow，做个车牌识别或者人脸检测的小项目，简历就能拿得出手。网上开源项目一大堆，Kaggle上也有数据集可以练手。
实际工作中，很多任务并不是从零训练大模型，而是调现成的框架。比如用YOLO做目标检测，改改参数、适配下场景，就能部署到工地安全帽识别系统里。企业更关心你能不能解决问题，而不是会不会推导公式。
import cv2
net = cv2.dnn.readNet("yolov5s.onnx")薪资水平在行业中上，但看能力说话
一线城市应届生起薪普遍在15K以上，三五年经验做到项目主力，25K到40K都有可能。不过也别光看数字，有些公司打着AI旗号，实际让你调API、跑标注，成长空间有限。挑工作时得看团队在做什么——是真搞算法优化，还是纯搬砖。
有个朋友在做工业质检，一开始以为就是写代码，结果经常跑工厂跟产线工人聊问题。镜头反光、产品摆放歪了都会影响识别率，得现场调光照、改模型。这种经验积累多了，跳槽时议价能力就强。
竞争在加剧，但还没到红海
这两年学这方向的人确实多了，培训班出来的也会点OpenCV、会跑demo。但真正能独立设计 pipeline、处理边缘案例的并不多。比如夜间人脸识别，光线差、角度偏，模型容易失效，这时候懂数据增强、会设计损失函数的人就值钱。
另外，跨领域能力越来越重要。懂图像识别又了解医疗影像的，比纯算法出身更容易进医院合作项目。自动驾驶公司喜欢招既懂视觉又懂传感器融合的人。单一技能容易被替代，复合型才有出路。