对电脑配置要求高的行业应该是专业的3D动画及3D室内等3D建模、设计类行业。
由于3D建模点线面的复杂计算,所以对于CPU的运算能力对比其他行业要高。此为首要因素。
在复杂的运算处理过程当中,需要临时存储各种各样的数据,所以大容量和延迟低的内存条则成为提升设计速度的第2个因素。
很多人会想到显卡。其实这时候还没到显卡处理。好比马路,4车道和6车道的马路,显然同一时间数据通过6车道的马路要更快,所以64位的系统同一时间能处理的数据要比32位的系统要快。
数据在CPU完成处理就到显卡工作了。各种光影等渲染效果这时候主要就依靠显卡和CPU来共同完成。专业的绘图显卡无论从频率、带宽、流处理器都与日常使用的显卡的侧重面不同。更多核心的显卡GPU也能提升渲染的处理速度。
前提是对得起智能制造这四个字的知识水平,这并不是一个单一学科,而是一个高度交叉的学科。需要大量的基础知识,加工,工艺,机电,信号,检测,自动控制,物联网,车间物流,生产运作,机器人,运筹学等等,在这个基础上,还需要较长期且有思考的工业经验。如果做得好了,年薪不比IT低。
如果你只是学了一门“智能制造”的课,那离智能制造还非常远。仅仅是本科的基础学习,通常只能是让你了解啥叫“智能制造”,想学得好,基础知识,多进著名的企业里实习和学习(没人带,基本没机会的,做普通工人根本学不到真正的知识)。
实际上的工业企业大量缺乏类似的人才,仅仅能深刻理解erp系统(理解原理并能结合企业具体的业务过程的,并能明确阐述企业需求为开发需求,实现ERP对企业订制化改造,这部分工作目前基本都是企业说业务,IT转化成开发需求)的技术人员都非常非常少,工业界目前利润率确实不高,相关的技术人员和从业水平也不太到位。
不过很可能学着学着就发现,我既然会编程了,为什么不去搞算法,搞开发,搞测试呢,在工厂里有什么好玩的,工资还低,地方一般都在城市的8环外,然后工业界的智能制造还是缺少人才。
随着人力成本提高,低端制造业转移是必然趋势,国内最终留下来的高端制造业就是国家制造业转型和发展的方向,他们都会向智能制造发展(工人成本比机器人高得多),能提供的新职位也都是智力密集型职业,这些职位不会比IT金融差太多,目前来说相关职位还是少了些。
这个方向是真的既吃经验又吃跟踪趋势能力的方向,确实越老越吃香。
---------------稍微补充一点---------------
目前机械行业国内高端的,手机制造、白色家电制造、工程工具制造、基建制造、航空航天等等除了少数私企外,成规模的基本都在国企,很多30-50岁的精英基本都在这个圈子里。
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