计算机图形学方向和前景&&3D

我是刚入坑计算机图形学的小菜鸟，在百度上搜索计算机图形学方向和前景和3D，几乎不能搜到什么有用的东西，google还能搜到些有用的，但是需要翻墙。恰好前几天山大承办的games，北京大学陈宝权老师提出了图形学的新疆界，10个左右的国内图形学大牛，包括浙大cad国家重点实验室老师，清华老师，微软研究员，中科大老师等一些大牛发表了讲话，并和台下进行了互动。在台上刘利刚教授说了句话，我印象深刻，他说我的学生已经被bat，华为等大公司预约了，3个学生全部被预约了，说图形学需求很大，其实我并不这么想，他是什么样的大牛啊，这些讲话的大牛，他们的学生进bat，华为应该问题都不大吧，但是我们只是一个个平凡的人，大佬不慌就业，小人物在迷茫，所以网络上有关计算机图形学的科普文就少了很多。我作为一个小白，我听了大牛们的讲话，我认为我可以把我理解的东西说出来，让同样小白的人能看到未来的方向，能看到希望，能看到希望才会继续坚持图形学。

在games的前几个论文，我发现他们大部分人都是把3D和神经网络相结合，获得一个智能化的东西，或者用图形学解决实用的问题。他们发表的论文都是顶会，企业的话也是很有潜力的。我觉得这也许是现阶段图形学或3D的尖端方向，神经网络有了突破，图形学就理所应当的和神经网络结合，看这次的会议，已经有了很多突破。

为什么陈宝权老师老师会提出图形学的新疆界，因为图形学不够火啊，games可以说是国内比较有权威的会议了，结果300人注册了，陈老师还很高兴，但是他觉得和CV方向相比来的人少了很多。老师们的看法一句话总结。其实他们讲了很多，我觉的听了解释会更舒服。

具体如下：

以下来自于IRC微信公众号，这个公众号是山东大学主攻计算机图形学的公众号。

陈仁杰研究员

GPU在某些方面的性能已经超过CPU，并指出三维方向将会是未来图形学的工作重点

刘永进教授

图形学的门槛相对于其他研究方向稍高导致研究人员相对于3D视觉和机器人的数量较少

鲍虎军教授

图形学的研究之路相对很辛苦，大家有点被传统图形学研究范围所限制，我们应该懂得变通，要更有活力去与其他领域和产业界实现交叉合作，要经常思考我们还能做什么

刘利刚教授

我们在工业软件上还存在很大的缺陷，目前国内工业、游戏、娱乐和电影等方面的软件全是国外开发，因此我们在这些方面还有很大进步空间，要有自信能做得更好

张鑫博士

从工业界的角度说明了现在工业界对图形学的需求旺盛，人才相对缺少，学术界存在曝光率太低的问题，我们要主动走出去

董豪博士

外部对图形学的关注还是比较多，我们要有自己的杀手锏应用，借助5G的东风思考我们能做些什么

张心欣研究员

我们在短视频、人工智能和深度学习等方面的优势还是比较明显，应该让这些优势发光发热

徐凯教授

3D vision的第一个专委会是由图形学建立，两者之间并没有太大的关注，图形学也应当向3D进军，要敞开胸怀接纳其他领域

程志全博士

我们只要坚定方向就能看见希望，现在3D就是我们的目标，同时要注意我们的成果转化

周晓巍研究员

视觉和图形学本就没有清晰边界，所谓的边界都是我们自身的束缚，我们要打破自身束缚才能向前发展

汪云海教授

从可视化的角度分析了图形学的发展，指出从3D到2D也许能有更多发现。

童欣研究员

研究要有针对性，做图形学不能有太多顾虑，要敢于突破自己，我们个人的新疆界就是图形学的新疆界

我讲讲我个人的经历吧，研究生入学选导师的时候，我也是削尖了头往人工智能和机器学习方向钻，但是没进去，我觉得应该有很多人和我比较相似，比较世俗，想学人工智能，考研985硕，就业能到达知乎人均水平年薪XXX。可惜世上最多的是平凡的人，我现在选了3D打印方向的导师，我发现计算机图形学其实很有意思，就是数学多了点，也可以学神经网络，我在games上听到有些人的论文中用到了knn的一些聚类方法，我觉得学什么只是手段，目的是为了解决问题，现在人工智能和机器学习可以更好的解决问题，老师肯定会用到这些方法，我们就可以学到这些方法，听games的一些大佬讲，CG转CV比较好转，cv就比较火了，各大公司收人情况也很多。现在好多相机有了景深的这个功能也是向3D方向靠拢，计算机图形学不就是解决3D的问题的吗，等我毕业了CG人才需求量说不准就很大了，而国内CG方向很强的并不多。

我之前曾看过一个故事，一个穷人如何成为富人（又世俗了），当一个东西不火的时候，你去做，当他火了，就赚了第一桶金，他火的时候，你是行业的翘楚，又赚了一笔，当这个东西特别火的时候就要转行了。总结来说，别人不会你会，别人会你精通，别人精通你转行。这就可以快乐了赚钱了。。。我可真是个俗人。