首先，這幾個方向都屬于比較大的研究方向，里面的細分方向有很多，而且有的方向也屬于交叉領域，具體情況要結合導師的課題項目，所以不能脫離科研背景單獨來談哪一個方向更有前景。

虛擬現實是近幾年的熱點領域，不僅是科研領域的熱點，產業領域也在虛擬現實領域做了大量的創新和布局，而且隨著更多的科研資源和產業資源開始向虛擬現實領域匯集，目前的虛擬現實也在不斷拓展自身的技術邊界。

早期我們在談虛擬現實往往只局限在模型構建和仿真上，目前的虛擬現實已經逐漸進入到了虛實融合，甚至是虛實聯動領域了，這就把虛擬現實與大數據、物聯網和人工智能做了結合，想象空間也大了很多。

在工業互聯網的推動下，虛擬現實更是全面開始向工業生產場景拓展，在計算平臺逐漸開始從手機向VR、AR設備覆蓋的過程中，相信未來虛擬現實的創新和就業空間也會逐漸得到拓展。

我在去年設立了數字孿生課題組，而數字孿生本身跟虛擬現實有非常緊密的聯系，也可以說虛擬現實是數字孿生的基礎之一，所以我個人對于虛擬現實的前景還是非常看好的。

當然了，從目前就業的情況來看，虛擬現實也好，數字孿生也罷，產業領域的人才需求尚沒有到達爆發期。

深度學習是目前創新成果頻出的領域，借助于深度學習與行業場景的結合，創新的邊界也在不斷得到拓展，可以說只要有數據產生的場景，理論上都可以借助于深度學習來做一些創新，而金融、醫藥、出行、教育等領域跟深度學習的結合點就更多了。

從就業的角度出發，目前選擇深度學習方向的同學可以往算法崗方向發展，但是算法崗的競爭一直比較激烈，要想拿到大廠算法崗的offer并不容易，需要有更強的創新能力，同時也需要有一定的場景知識積累。

可視化目前在產業領域的落地應用非常多，一些國產的平臺也開始形成了較強的競爭力，但是可視化領域目前的從業門檻并不高，所以研究生從事可視化方向要想有更強的就業競爭力，或者說想拿到一個高附加值崗位的offer，并不是一件容易的事情。

從大的發展趨勢來看，目前可視化正在逐漸與人工智能技術相結合，所以要想在可視化領域有更強的競爭力，更應該重視機器學習、深度學習相關知識的學習。

從就業的角度出發，不論選擇哪一個方向，都應該重視提升自己的編程能力，這對于后續的就業會有比較積極的影響。

我聯合多名985大學的導師和互聯網大廠的導師，共同打造了一個線上的實踐平臺，在陸續開展大數據、人工智能、物聯網相關的實踐活動，感興趣的同學可以聯系我申請參與，相信一定會有所收獲。

最后，如果有計算機相關的問題，歡迎與我交流。