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              人工智能下一挑戰:AI人才的百萬缺口如何填補

              摘要:面對這樣迫切的“AI人才荒”問題,不論是政府、企業還是高校,都在對人工智能技術的認知升級中,全力支持著其配套人才的問題解決。

              李開復說: 人工智能是人類有史以來面臨的最大機遇。

              在清華大學中國科技政策研究中心發布的《2018中國人工智能發展報告》中顯示,截至2018年6月,中國人工智能企業數量已達到1011家,位列世界第二,其中,北、上、廣、杭成為人工智能企業高度集中的城市。同時,中國也躍升全球人工智能投融資規模最大的國家,規模占到全球的60%,其中不論是包括百度、阿里巴巴、騰訊等通過產業布局進入人工智能領域的互聯網企業,亦或如曠視科技Face++、極鏈科技Video++、優必選科技等直接以人工智能起家的原生技術企業,都直接推動了中國AI力量在世界舞臺上的亮相。

              因此,數據預測,到2020年,中國人工智能核心產業規模將超過1500億元,帶動相關產業規模超過1萬億元。但在產業真正實現大爆發之前,有一個困境正在出現,就是“AI人才荒”。

              近幾年,在政策和技術的雙重推動下,各大企業及資本紛紛加大布局人工智能產業的力度,使得AI領域的人才需求井噴。在今年的高交會上,一些企業就反映,目前AI領域人才的需求空間非常大,供不應求的環境使得AI人才成本一直在漲,尤其是博士這類的高學歷人才,應屆年薪最高已經能拿到80萬左右,較去年整整提升了30萬。

              所以說,人工智能產業的競爭,已經轉而成為AI人才的競爭。

              今年年初,騰訊研究院發布的《全球人工智能產業人才白皮書》顯示,全球人工智能人才約30萬人,但市場需求卻是在百萬級以上。其中學術及儲備人才約10萬人,產業人才約20萬人,在這30萬人群中,美國處于主導性地位。

              但哪怕是在人才結構相對均衡的美國,AI領域的人才競爭也尤為激烈,包括在斯坦福、MIT(麻省理工)、CMU(卡內基梅隆)、伯克利這四所名校的AI專業博士生起始年薪,已經高達百萬美金。

              而中國與美國相比,不僅人才短缺,產業分布也較不均衡。中國AI產業的主要從業人員集中在應用層,而美國的主要集中在基礎層和技術層,相比之下,美國基礎層人才數量是中國的13.8倍;除此之外,截止2017年,按H因子衡量的的中國AI杰出人才只有977人,不及美國的五分之一,僅僅排名世界第六,并且這類杰出人才主要服務于高校和科研機構,企業AI人才儲備薄弱。

              這種情況下,自然就在世界范圍內就開啟了一場關于頂尖AI人才的企業爭奪戰。2011年,谷歌推出專注深度學習的谷歌大腦計劃,2013年3月得到了神經網絡先驅Geoffrey Hinton的加入,現在擁有超過1000個深度學習項目;2013年12月,Facebook聘請了法國神經網絡創新者Yann LeCun作為它的新AI實驗室的帶頭人,每天使用神經網絡翻譯來自超過40種語言國家的20億用戶的帖子,這些翻譯的內容現在每天被8000萬用戶閱讀;2014年4月,百度聘請了谷歌大腦計劃的前負責人吳恩達作為其人工智能實驗室的領頭人,帶領著百度人工智能團隊增長到近1300人,全面支持百度業務,并孵化出無人駕駛、DuerOS語音交互等多項由人工智能驅動的新業務;2016年11月,谷歌宣布斯坦福人工智能實驗室科學家李飛飛加入,在李飛飛的帶領下谷歌AI中國中心成立,并大幅度投入AutoML和Contact Center,2018年,李飛飛離職,新動向引起全球熱議……AI人才大戰已經硝煙裊裊。

              面對這樣迫切的“AI人才荒”問題,不論是政府、企業還是高校,都在對人工智能技術的認知升級中,全力支持著其配套人才的問題解決。其中,在政府與高校的號召下,早在2004年,中國教育部就正式批準北京大學設立了“智能科學與技術”本科專業,發展至今,國內設立這個學科的高校達到30余家,相關研究方向近百個,近年來更是有越來越多頂尖高校相繼成立了人工智能研究院或實驗室,以加深產學研合作以促進技術轉化;不僅如此,除了政府與高校,許多企業也在加大自身在人工智能技術上的知識創新成果投入,包括華為、百度、阿里巴巴、曠視科技Face++、極鏈科技Video++等在內的領先企業也意識到知識成果產出在技術創新和影響聲量上的重要性,不斷在人才、論文和專利方面都加大投入,以加速建立更為良好的人工智能發展環境。

              不得不承認的是,中國正在全面迎接人工智能時代的到來。目前,人工智能的發展已經具備了優越條件,尤其是在國家戰略層面的全力支持下,AI在中國的落地應用和數據支持都將得到再一次的擴張,盡管由此帶來的AI人才困境已經出現,但倘若能積極優化科研環境、加強人才培養,吸引頂尖科研學者落地,這也不失為中國能實現彎道超車的重要轉折點。

              本文為 品途商業評論(http://www.wljj.icu)投稿作者:張康康 的原創作品,責編:蘇厚倍。歡迎轉載,轉載請注明原文出處:。本文僅代表作者觀點,不代表品途商業評論觀點。

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