据有关数据显示，在中国，STEM(科学、技术、工程、数学)专业只有30%的学生是女性，这一现象在人工智能开发者群体中似乎也不例外。

　　少数就意味着弱势?No!

　　HackerRan2019年度女性开发者调查报告中指出，Z世代的女性开发者们不仅学会编程的年龄逐渐提前，甚至在某些编程语言上比男性的表现更出色。

　　女性开发者们用实际经历和成果印证着这些结论。在国内首个开源开放、功能完备的产业级深度学习平台百度飞桨上，就有不少“程序媛”们在AI代码的世界里让梦想生根、开花。不分年龄、无论背景，她们释放着热情与专业，用技术为自己 。

　　从“语言”到“机器语言” 90后女生误入专业选对行

　　7年前填报高考志愿，王肖填满了语言类的专业，只留了一个位置给计算机，出乎意料，她偏偏被录取到了这个“唯一”里。

　　虽然阴差阳错进入计算机专业，但王肖感觉自己的学习越来越如鱼得水。本科毕业，王肖凭借优异的成绩顺利保研至中科院信息工程研究所，继续研究计算机网络安全方向。入学时，恰逢人工智能风头正起，她开始关注、思考，发现自己一直感兴趣的“语言”在AI领域里别有一番天地。

　　兴趣使然，王肖和机器自然语言处理(NLP)相遇了。啃着框架语言、敲着代码，实践经验不足和算力资源不够等问题，曾让王肖一筹莫展，直到学习开设的《深度学习》这门课程上了解到了百度飞桨和AI Studio学习与实训平台，如虎添翼的她一头扎进技术的海洋里，听课、琢磨模型、成为开发者，实习、参加比赛、成为飞桨开发者技术专家(PPDE)，拿下了好几个NLP竞赛的冠军，从几个人的实验室走向十几万人同频在线的现场从容地进行技术 。

(图：王肖直播 中国人工智能大赛·个人赛冠军方案 )

　　成为开发者后，王肖欣喜地发现，和她志同道合的女生越来越多。曾经在企业实习过的NLP部门，女生的人数比当初增加了好几个;参与的女性开发者活动里，许多热忱的姐姐经常 开发心得，在她提问时送上细致妥帖的帮助。

　　“女性普遍有更好的语言表达沟通能力，对文字的理解、语言上的审美都有独特的优势。这也是我选择自然语言处理的原因。”尽管取得了很多不错的成绩，但让王肖 有成就感的，是没有再错失自己心爱的语言——“虽然我没有选择语言专业，但我能结合兴趣特点与行业方向，勇敢地选择机器自然语言处理方向并坚持做下去。”

　　无问西东、一路开源 霸榜冠军的“双面人生”

　　顾茜没刻意地想过争 一。

　　身边的人眼里，她的性格稳当踏实。在家乡读完本科又留在当地工作，进入了传统行业的一家国企一干就是八年多，拥有六年基层工作经验。

　　作为开发工程师，顾茜意识到企业的数字化转型离不开数据在产业应用中的关键作用，有意识地去进行了培训和学习。2018年的一次公司培训，她很快被机器学习的有趣和实用吸引了，自此踏入AI开发者行列。

　　这之后，顾茜的另一面好像被点燃了。丰富的基层工作经验让她十分熟稔工业质检场景中的流程细节，日常工作里围绕业务的多面需求更是成为她开发中 主要的“灵感缪斯”。顾茜一边累积工作中的思考，一边学习国外的机器学习经典论文书籍跟着搭环境、跑代码。

　　飞桨和AI Studio成了她的开发好搭档，她也开始把自己尝试做的开发项目 到AI Studio上：语音合成、视觉检测、时间序列预测、数据分析……半年多时间，她陆续完成了70多个项目的开发与开源，从曾经在飞桨开发者技术专家(PPDE)群里提问咨询的“潜伏者”，变成了一名热情地为其他开发者解疑答惑的达人，并且在AI Studio项目达人推荐榜上持续高居 一。

　　“登高望远”，顾茜很看好未来人工智能在传统制造业实际场景中的广泛应用。她觉得自己拿到的 一并不完全代表学术技术能力，但让她看到了制造业应用场景迁移的可行性。“如果还在已有范围内发展，只能是不断内卷。”顾茜决心将接下来的精力投入到将AI算法落地和产业应用中去。