這一年，科大訊飛、比特大陸、曠視科技等人工智能公司相繼傳出裁員消息，曾經(jīng)紅極一時(shí)的 AI 獨(dú)角獸，不再是萬(wàn)能的金飯碗。同樣也是在這一年，阿里 AI labs 以年薪百萬(wàn)美元引進(jìn)兩位科學(xué)家，華為也為應(yīng)屆技術(shù)博士開(kāi)出了 200 萬(wàn)的高價(jià)年薪。 

　　而對(duì)于那些即將在年后找工作的大批計(jì)算機(jī)應(yīng)屆畢業(yè)生來(lái)說(shuō)，這樣“一冷一熱”的消息也讓他們感到迷茫和擔(dān)憂。當(dāng)他們手握簡(jiǎn)歷四處找工作時(shí)，才發(fā)現(xiàn)“學(xué) AI 的”和“搞 AI 的”之間存在著需求錯(cuò)配。 

　　“一邊裁員、一邊搶人”，AI 行業(yè)的大招大裁背后，反映出了幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題——學(xué)校培育出的 AI 人才與市場(chǎng)不匹配，學(xué)生們找不到職場(chǎng)榜樣；普通的 AI 創(chuàng)業(yè)公司很難快速招到符合崗位需求的 AI 人才；而真正頂尖的 AI 人才，大公司又無(wú)力留住，他們中不少在掌握資源和經(jīng)驗(yàn)之后便出來(lái)自立門戶。 

　　根據(jù)領(lǐng)英發(fā)布的《人才多元化洞察報(bào)告》，在中國(guó)，前五大新興職業(yè)分別為：新媒體運(yùn)營(yíng)、前端開(kāi)發(fā)工程師、算法工程師、UI 設(shè)計(jì)師、數(shù)據(jù)分析師，其中一半以上與智能相關(guān)。過(guò)去五年間，中國(guó)與數(shù)據(jù)相關(guān)技能的需求增長(zhǎng)了 7 倍，但在市場(chǎng)中仍有 15% 的崗位空缺。 

　　未來(lái)十年，人工智能到底需要什么樣的人才？與之相關(guān)的教育與培養(yǎng)，又應(yīng)該如何展開(kāi)？針對(duì)這些問(wèn)題，燃財(cái)經(jīng)與 AIPHAROS 月光社聯(lián)合主辦了一場(chǎng)沙龍，中科院計(jì)算所副研究員杜子?xùn)|，北京科技大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院副院長(zhǎng)殷緒成，51 獵頭聯(lián)合創(chuàng)始人朱聚鵬，英諾天使投資總監(jiān)馬瑞，Mor.AI 首席戰(zhàn)略官龔思穎，Bello 倍羅 BD 總監(jiān)崔云飛等 AI 領(lǐng)域的研究員、從業(yè)者、投資人，進(jìn)行了深入討論。

　　一邊裁人，一邊搶人

　　曾經(jīng)火爆的 AI 行業(yè)，在最近兩年降了溫。 

　　《2019 中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)投融資白皮書》顯示，2014 年-2018 年，人工智能行業(yè)在融資事件及融資規(guī)模上持續(xù)增長(zhǎng)，2019 年出現(xiàn)首次回落。2019 年前三個(gè)季度總體融資規(guī)模僅為 577 億元，2018 年這一數(shù)字為 1189 億，AI 投資熱情出現(xiàn)明顯縮水。有數(shù)據(jù)顯示，2018 年全年有將近 90% 的人工智能公司處于虧損狀態(tài)。

　　據(jù) IT 桔子統(tǒng)計(jì)，2019 年前四個(gè)月，AI 行業(yè)資本交易量下降，平均單筆交易融資額 1.07 億，相較于 2018 年的 1.8 億，幾近腰斬。 

　　2019 年年初即被傳出 IPO 消息的曠視科技，在 2019 年 8 月向港交所遞交招股書之后，直到 2019 年過(guò)去也沒(méi)能上市成功，商湯方面似乎一直都是“有上市計(jì)劃，卻無(wú)明確時(shí)間表”。 

　　事實(shí)上，自 2018 年 5 月，世界知名 AI 公司 IBM Watson 突然被傳其醫(yī)療部門裁員 70% 開(kāi)始，關(guān)于 AI 泡沫破滅的論調(diào)就逐漸響起，陸續(xù)有多家 AI 公司傳出裁員消息。 

　　2019 年年初，科大訊飛被傳出裁員優(yōu)化 30% 正式員工的消息；AI 獨(dú)角獸曠視科技被曝裁員 15%，杭州分部全員被裁；2019 年年底，比特大陸傳出裁員消息，其中 AI 業(yè)務(wù)線裁員比例最高，將達(dá)三分之二。 

　　但另一方面，很多大公司都熱衷于挖人，人才爭(zhēng)奪也是越來(lái)越激烈。 

　　首先拉開(kāi) AI 人才大戰(zhàn)序幕的是百度，早在 2010 年，百度就將前谷歌中國(guó)工程研究院副院長(zhǎng)王勁收入麾下。隨后在 2014 年引入 AI 領(lǐng)域重量級(jí)元老吳恩達(dá)，擔(dān)任百度公司首席科學(xué)家，負(fù)責(zé)百度研究院。 

　　騰訊則在 2016 年成立 AI lab，阿里隨后于 2017 年成立達(dá)摩院，目前共有近 70 名海內(nèi)外專家坐鎮(zhèn)。 

　　除了 BAT 之外，TMD 也在到處挖角，華為更是在 2019 年花 200 萬(wàn)年薪招攬技術(shù)博士，公司擁有包括 700 多個(gè)數(shù)學(xué)家、800 多個(gè)物理學(xué)家、120 多個(gè)化學(xué)家。 

　　不可否認(rèn)的是，頂尖的 AI 人才整體還是十分緊缺的。他們從華為、中興這樣的芯片巨頭和 BATD 等公司出走，流向 AI 獨(dú)角獸之后，再次轉(zhuǎn)回了互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)，一直處在不斷的、來(lái)回的流動(dòng)當(dāng)中。

　　一個(gè)有趣的現(xiàn)象是，BAT 去海外尤其是硅谷、西雅圖挖人才，AI 創(chuàng)業(yè)公司們就去 BAT 那里挖人才。其中不少 AI 大牛們放棄大平臺(tái)選擇自立門戶，尤其是百度，堪稱 AI 人才的黃埔軍校。

　　截至 2019 年年底，部分 AI 人才自己創(chuàng)業(yè)圖源 / 零壹智庫(kù) 一方面，AI 獨(dú)角獸公司開(kāi)始批量裁員；另一方面，頂尖的 AI 人才逐漸向有前景和有錢景的頭部公司靠攏，兩極分化背后說(shuō)明頂尖人才的稀缺。 

　　根據(jù)《2018 中國(guó)人工智能發(fā)展報(bào)告》，中國(guó) AI 人才總量累計(jì)達(dá) 18232 人，位居全球第二，但中國(guó) AI 頂尖人才總量累計(jì)僅有 977 人，而美國(guó)的 AI 頂尖人才累計(jì)數(shù)量已經(jīng)達(dá)到 5158 人，是中國(guó)的 5.3 倍。此外，根據(jù)領(lǐng)英發(fā)布的《全球領(lǐng)域 AI 人才報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)十年以上資深 AI 從業(yè)者占比為 38.7%，相較于美國(guó)的 71.5% 仍然有巨大差距。

中美 AI 領(lǐng)域從業(yè)者從業(yè)年限分布圖源 / 零壹智庫(kù)  

　　高校在培養(yǎng)怎樣的 AI 人才？

　　事實(shí)上，在 AI 行業(yè)到底需要什么樣的人才這個(gè)問(wèn)題上，高校的反思要比整個(gè)行業(yè)更快。 

　　早在 2018 年 4 月，教育部就印發(fā)《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》，各大高校也開(kāi)始設(shè)立人工智能相關(guān)專業(yè)，AI 成為新增本科專業(yè)目錄里的主要專業(yè)之一，同濟(jì)大學(xué)等 35 所高校已經(jīng)獲得學(xué)科建設(shè)資格。 

　　但是在實(shí)際操作過(guò)程中，他們發(fā)現(xiàn)，這樣培養(yǎng)出來(lái)的通識(shí)人才，與當(dāng)下高速成長(zhǎng)的 AI 產(chǎn)業(yè)并不適配。“我們對(duì)整個(gè) AI 人才的培養(yǎng)是缺失的。”中科院計(jì)算所副研究員杜子?xùn)|博士認(rèn)為。 

　　他拿汽車專業(yè)做了個(gè)類比。汽車專業(yè)培養(yǎng)的是什么樣的人才？同濟(jì)大學(xué)對(duì)它的培養(yǎng)目標(biāo)寫得很清楚：具有從事汽車、發(fā)動(dòng)機(jī)、汽車電子的研究、設(shè)計(jì)、制造以及汽車營(yíng)銷和物流、車身與空氣動(dòng)力學(xué)、汽車試驗(yàn)學(xué)等方面的工作的基本能力。 

　　簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，汽車專業(yè)培養(yǎng)的并不是司機(jī)，那是駕校做的事情，大學(xué)培養(yǎng)的應(yīng)該是能夠去制造汽車的人。計(jì)算機(jī)專業(yè)也一樣，現(xiàn)在很多大學(xué)培養(yǎng)人才的目標(biāo)是怎么去使用、編程，這是應(yīng)用層的東西，計(jì)算機(jī)專業(yè)應(yīng)該培養(yǎng)的是能夠設(shè)計(jì)整機(jī)和進(jìn)一步研究的人才。 

　　相應(yīng)的，人工智能方向培養(yǎng)的也就應(yīng)該是人工智能系統(tǒng)或者子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)者和研究者，而不是使用者。

　　他拿一所高校計(jì)算機(jī)專業(yè)大一到大四的課程設(shè)置舉例，大一學(xué) Java、C語(yǔ)言等，大二學(xué)C++、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等，大三學(xué)軟件工程、編譯原理等，大四學(xué)軟件測(cè)試方法、Linux 內(nèi)核分析等，好的一方面是涉及到了計(jì)算機(jī)整機(jī)系統(tǒng)的部分，但不足之處在于課程條塊比較分割，學(xué)生不能融會(huì)貫通做出一個(gè)完整的的體系，導(dǎo)致我國(guó)信息產(chǎn)業(yè)全棧式人才缺乏，核心硬科技競(jìng)爭(zhēng)力缺乏。 

　　在杜子?xùn)|看來(lái)，國(guó)內(nèi)目前大部分高校只包含各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法、視聽(tīng)覺(jué)應(yīng)用這條軟件線，但算法只是系統(tǒng)的一個(gè)環(huán)節(jié)，應(yīng)當(dāng)有包含系統(tǒng)線的課程，幫助學(xué)生實(shí)現(xiàn)對(duì)當(dāng)前主流智能軟硬件體系的融會(huì)貫通。

　　過(guò)去有句話說(shuō)，如果你會(huì)使用 Tensorflow（谷歌的人工智能學(xué)習(xí)平臺(tái)），薪水可以是一年 30 萬(wàn)人民幣，但如果你會(huì)設(shè)計(jì) Tensorflow，掙的可不只 30 萬(wàn)美元。 

　　另外，現(xiàn)在的人工智能算法發(fā)展還有一個(gè)誤區(qū)是，各家都在賽跑，今天是 99.92% 的精度，明天提成 99.93%，另外一個(gè)團(tuán)隊(duì)提到 99.94%。但當(dāng)我們想把人工智能從理論層面落地成真正有生命力的產(chǎn)品時(shí)，就發(fā)現(xiàn)，沒(méi)有系統(tǒng)知識(shí)，只會(huì)調(diào)參的人才做不出真東西。 

　　北京科技大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院副院長(zhǎng)殷緒成則表示，現(xiàn)在中國(guó)人工智能在應(yīng)用這塊已經(jīng)跟美國(guó)齊頭并進(jìn)，但是在 AI 硬件和平臺(tái)這塊差距拉得非常大，AI 理論這塊基本上是空白。 

　　高校對(duì)于 AI 人才培養(yǎng)跟不上，學(xué)校的教育和企業(yè)具體的人才需求有錯(cuò)配，也導(dǎo)致企業(yè)在用人方面出現(xiàn)問(wèn)題，留不住頂尖人才、無(wú)法快速培養(yǎng)新人、找不到真正需要的人才等問(wèn)題比比皆是。51 獵頭聯(lián)合創(chuàng)始人朱聚鵬稱，本科生一般接受的都是通識(shí)教育，那些東西是 Know How，而企業(yè)用人看的是 To Do，學(xué)生到公司不能立馬上手，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)無(wú)人可用。 

　　意識(shí)到這些問(wèn)題之后，高校已經(jīng)在積極改變。美國(guó)計(jì)算機(jī)方向 TOP4 的高校已聯(lián)合發(fā)布了《機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)白皮書》，教授計(jì)算機(jī)系統(tǒng)課程的教師已經(jīng)成為下一個(gè)搶手的山芋。 

　　對(duì)于國(guó)內(nèi)來(lái)說(shuō)，沒(méi)有參考課程、沒(méi)有現(xiàn)成師資、沒(méi)有成熟教材成為擺在高校面前的三座大山。2018 年，中國(guó)科學(xué)院大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院開(kāi)始開(kāi)設(shè)一門人工智能方向的系統(tǒng)課程，名為《智能計(jì)算系統(tǒng)》。這一課程正在或即將在北大、中國(guó)科大、天大、北航、南開(kāi)、北理工、華科開(kāi)設(shè)。杜子?xùn)|認(rèn)為，中國(guó)需要一大批智能計(jì)算系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)者和設(shè)計(jì)者。 殷緒成則表示，“人工智能學(xué)科”的基本技術(shù)體系包括數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（微積分、線性代數(shù)等）、計(jì)算機(jī)及系統(tǒng)基礎(chǔ)（計(jì)算機(jī)組成原理、算法基礎(chǔ)等）、機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識(shí)別方法（機(jī)器學(xué)習(xí)方法、深度學(xué)習(xí)方法等）、人工智能領(lǐng)域技術(shù)（語(yǔ)音識(shí)別、文字識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等）、人工智能應(yīng)用（自動(dòng)駕駛、智能安防應(yīng)用、智能金融應(yīng)用等）。 “現(xiàn)在搞人工智能的，國(guó)內(nèi)有十來(lái)個(gè)學(xué)科都在做，計(jì)算機(jī)、電子、通信、數(shù)學(xué)，都開(kāi)設(shè)了相關(guān)課程。”他認(rèn)為，要想培養(yǎng)人工智能技術(shù)的系統(tǒng)級(jí)人才，需要在以上五個(gè)方面進(jìn)行培養(yǎng)。 

　　未來(lái)需要什么樣的 AI 人才？

　　 據(jù)清華大學(xué)數(shù)據(jù)顯示，計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音、自然語(yǔ)言處理是中國(guó)市場(chǎng)規(guī)模最大的三個(gè)應(yīng)用方向，分別占比 34.9%，24.8% 和 21%。但多名受訪者向燃財(cái)經(jīng)表示，除了這幾個(gè)應(yīng)用方向之外，還需要管理、銷售、各學(xué)科融合等方面的人才。 

　　殷緒成認(rèn)為，看 Gartner 曲線（技術(shù)成熟度曲線）就會(huì)發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在很多智能系統(tǒng)都能自動(dòng)生成算法，系統(tǒng)型的綜合型的中高端技術(shù)人才越來(lái)越稀缺。“路越往上面走就越窄，現(xiàn)在競(jìng)爭(zhēng)越激烈的崗位，大家的技術(shù)其實(shí)都還不錯(cuò)，在這種情況下，綜合素質(zhì)及其他方面（例如德智體的德）的競(jìng)爭(zhēng)就顯得很重要。”殷緒成稱。 

　　很多技術(shù)人才恃技術(shù)而驕，一旦卷入資本的迷局，很容易在利益斗爭(zhēng)中迷失自己。中國(guó)無(wú)人駕駛獨(dú)角獸 Roadstar.ai 的倒閉，就是一個(gè)很好的例子。Roadstar.ai 曾先后籌集到 1.28 億美元資金，最終因創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)的內(nèi)部紛爭(zhēng)，讓這家明星項(xiàng)目驟然停擺，一系列內(nèi)訌行為也引發(fā)了社會(huì)對(duì)技術(shù)人才的廣泛討論。

　　有投資人認(rèn)為，當(dāng)自動(dòng)駕駛處在風(fēng)口時(shí)，融資過(guò)于容易，太容易讓人膨脹，而純技術(shù)型人才缺少真正的管理經(jīng)驗(yàn)和社會(huì)經(jīng)驗(yàn)，不知道如何處理市場(chǎng)、資本的訴求和誘惑。 

　　Mor.AI 首席戰(zhàn)略官龔思穎認(rèn)為，未來(lái)，AI 的管理人才一定是強(qiáng)需求。很多投資人最開(kāi)始投一些 AI 創(chuàng)業(yè)公司的時(shí)候就是投技術(shù)，或者投專家，認(rèn)為你做技術(shù)的就一定能成功，后來(lái)發(fā)現(xiàn)這個(gè)邏輯并不一定成立。AI 天才并不等于 AI 人才。AI 的管理型人才既需要有整套管理的邏輯理論，也要有對(duì)科技的敏感度，對(duì)行業(yè)敏銳的判斷力。AI 這個(gè)產(chǎn)業(yè)變得太快，在未來(lái)的二十年里，如果能有這樣的 AI 管理人才出現(xiàn)，他們將是整個(gè)行業(yè)最稀缺的資源。 

　　對(duì)于未來(lái)的 AI 人才，英諾天使投資總監(jiān)馬瑞更看重創(chuàng)始人的綜合素質(zhì)，除了有一定的技術(shù)素養(yǎng)以外，溝通能力、產(chǎn)品能力、對(duì)核心成員的凝聚能力和拉攏人才的能力，都十分重要。“我現(xiàn)在的底層投資邏輯很簡(jiǎn)單，你都不愿意讓創(chuàng)始人或團(tuán)隊(duì)來(lái)你家里做客，為什么要投他？” 

　　回顧近幾年，2016 年 AlphaGo 戰(zhàn)勝李世石，直接引爆了 AI 領(lǐng)域的創(chuàng)投熱情。2017 年 7 月《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》 的頒布，標(biāo)志著人工智能上升至國(guó)家戰(zhàn)略高度。2019 年科創(chuàng)板的出臺(tái)，更是給足了 AI 企業(yè)的融資及退出空間?！　?/p>

　　資本蜂擁而至，但所見(jiàn)的收益微乎其微。《2018 中國(guó)人工智能商業(yè)落地研究報(bào)告》顯示，2017 年，在整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈上，90% 以上的 AI 企業(yè)依然處于虧損階段，絕大多數(shù)企業(yè)年?duì)I業(yè)收入不足兩億。 

　　在一熱一冷的差異化對(duì)比中，AI 行業(yè)盡顯疲態(tài)。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，到 2020 年，我國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)的市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò) 1600 億元，但商用、落地、規(guī)?；允浅蔀閿[在 AI 企業(yè)面前的難題。 

　　“對(duì)于天使階段來(lái)講，現(xiàn)在可以投的人工智能的領(lǐng)域已經(jīng)基本沒(méi)有了。”馬瑞稱，現(xiàn)在還想在 AI 領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)的，機(jī)會(huì)已經(jīng)非常少，可能拼的不是算法模型，而是落地能力。 但這個(gè)市場(chǎng)也不是完全沒(méi)有機(jī)會(huì)，未來(lái)的幾年中，人工智能和其它領(lǐng)域尤其是基礎(chǔ)科學(xué)的融合，能把計(jì)算量或者是速度提升一個(gè)十倍百倍，也能形成一個(gè)風(fēng)口。 

　　他表示，能形成風(fēng)口幾個(gè)基本要素：一個(gè)是市場(chǎng)空間一定要足夠大，一個(gè)是時(shí)機(jī)要對(duì)。AI 先落地在金融或者安防，很大原因就是因?yàn)榘卜篮徒鹑诘臄?shù)據(jù)是在 AI 形成之前就有沉淀。隨著時(shí)間的推演，萬(wàn)物互聯(lián)，很多原先的沒(méi)有數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)在也慢慢開(kāi)始積累，這些之前沒(méi)有用上 AI 的領(lǐng)域，馬上也會(huì)用到 AI。 

　　馬瑞今年給自己定的投資主題就是降本增效，能用 AI 技術(shù)幫助企業(yè)降本增效的公司，都會(huì)有機(jī)會(huì)。 

　　“此外，未來(lái)中國(guó)肯定會(huì)提高基礎(chǔ)學(xué)科人才的工資待遇。”他稱，人工智能未來(lái)五年或者十年可能會(huì)像學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)一樣普及，真正想要邁上新臺(tái)階，就要和其他學(xué)科相融合，“有可能你不僅要拿一個(gè)人工智能 PHD，還要拿一個(gè)物理學(xué) PHD，或者拿一個(gè)生物 PHD，才能成為這個(gè)領(lǐng)域中比較厲害的專家。” 

　　如果從投資的角度來(lái)看，真正想要實(shí)現(xiàn)跳躍階層的增長(zhǎng)，最主要的是對(duì)社會(huì)和人性的洞察力，將人工智能應(yīng)用在對(duì)的地方，永遠(yuǎn)是一個(gè)優(yōu)秀的企業(yè)家或者創(chuàng)業(yè)者必備的能力。