人工智能(簡稱AI)風口的到來，讓像戴帥湘一樣的技術人才群體有了更大的發(fā)展空間。過去三年間，通過領英平臺發(fā)布的AI職位數量從2014年的5萬飆升至2016年的44萬，增長了近8倍。具體到細分領域，當前對AI基礎層人才的需求最為旺盛，尤其是算法、機器學習、GPU、智能芯片等方面，相對于應用技術層呈現出更為顯著的人才缺口。
碩士專業(yè)方向為自然語言處理的戴帥湘2005年從廈門大學計算機系畢業(yè)時，他對自己的職業(yè)選擇的認識是“要做自己專長的東西，只有去搜索公司，沒有其他地方可以去”。
在網易有道停留一年多后，2007年，他加入了百度。“我知道自然語言處理很有前景，但不知道前景什么時候能來，如果一直不來，我想我要在百度做到退休了。”
隨著語音交互走向日常，2016年5月，在百度做了9年自然語言處理后戴帥湘離職創(chuàng)辦了驀然認知。“我碰上了這個時代。”戴帥湘說，做自然語言處理的人也變得寶貴起來。
人工智能(簡稱AI)風口的到來，讓像戴帥湘一樣的技術人才群體有了更大的發(fā)展空間。過去三年間，通過領英平臺發(fā)布的AI職位數量從2014年的5萬飆升至2016年的44萬，增長了近8倍。具體到細分領域，當前對AI基礎層人才的需求最為旺盛，尤其是算法、機器學習、GPU、智能芯片等方面，相對于應用技術層呈現出更為顯著的人才缺口。
中美AI人才PK
領英日前發(fā)布的《全球AI領域人才報告》顯示，截至2017年一季度，基于領英平臺的全球AI領域技術人才數量超過190萬，其中美國相關人才總數超過85萬，高居榜首，中國的相關人才總數也超過5萬人，位居全球第七。
也要指出的是，在世界范圍內，華人在AI領域的影響力已經不容忽視：全球近14萬華人AI人才占到全球AI人才總量的6.5%。
具體對比來說，中美兩國AI人才在不同細分領域各擅勝場：美國的AI基礎層人才占比超7成，集中度很高；而中國在應用技術層的人才分布則更為廣泛，特別是在機器人、圖像識別、精準營銷和自動駕駛等領域。
用商湯科技CEO徐立的話來說，中國有一大批AI工程人員的儲備，但是缺乏最頂級研究性的人才。“在AI研究上面，真正意義上能夠指導推動整個行業(yè)的人才非常稀缺，兩個國家PK的時候靠的就是最聰明的人。”
騰訊副總裁、AI Lab負責人姚星日前在接受包括21世紀經濟報道記者在內的媒體采訪時表示，互聯網時代是做出產品，為用戶提供便捷的使用，但AI時代靠技術驅動。“互聯網時代，大家都用鋼筋水泥造房子，看誰建得足夠高、不會倒。但AI領域改變了‘原材料’，不像造房子，如果技術上沒有足夠的儲備，我們在原材料方面是落后于別人的。這也是互聯網公司在AI方面投入很大的原因。”
“AI技術人才中國比較少，但是全球角度來講華人還占非常高的比例，說明全球的AI競爭領域，華人的作用非常大。此外，應用場景、受眾人群方面我們都是領先的。所以我們跟發(fā)達國家的競爭不是隔那么遠。但是從技術研究來講，我們跟美國的巨頭們還是有差距，雖然華人很多，但是許多華人還是在美國的公司，這也是我們在西雅圖開設分支機構的原因，我們希望更多海外優(yōu)秀人才加入。如果這個問題解決，AI時代中國的互聯網還是有機會引領世界。”姚星說。
普華永道最新發(fā)布的報告認為，中國和北美有望成為人工智能最大受益者。在人工智能發(fā)展初期，由于技術成熟度較高，北美的生產力增長速度將高于中國。但十年之后，中國完成了相對緩慢的技術和專業(yè)知識積累，則可能開始趕超北美。
人才儲備與爭奪
AI人才已經成為各大技術企業(yè)的必爭之地。
具體來說，機器學習、自然語言處理、語音識別、算法、高級數據挖掘、大數據架構、計算機/圖像視覺、強化學習、深度學習、神經網絡、遷移學習等關鍵詞基本能夠涵蓋現階段細分領域的人才結構。
國內來看，核心科技公司占據了頭部人才資源。脈脈數據顯示，國內AI人才主要散布在百度、阿里巴巴、騰訊、科大訊飛、滴滴、今日頭條等近40家公司中。
對于意圖發(fā)力AI的中國企業(yè)來說，面向全球吸納高端技術人才以打造核心競爭力，已成為普遍訴求。騰訊為了延攬人才，今年5月，在微軟和亞馬遜的總部美國西雅圖設立了實驗室。 “人才競爭還是很激烈的。AI發(fā)展太快了，學校發(fā)展有些斷檔，人才供需不太平衡。目前人才(科學家)來源還是以海歸為主。”姚星介紹。
這僅僅是人才之爭的冰山一角。此前，百度、滴滴等國內互聯網企業(yè)也以設立實驗室的形式殺入了美國高科技中心硅谷。而搶人的也不僅僅是中國公司，日前，蘋果的兩則招聘信息也顯示，該公司已經在競爭對手亞馬遜的大本營西雅圖建立了一個高級Siri研發(fā)團隊。
回到國內AI人才來源的問題上，領英的報告認為，海外華人難以突破“玻璃天花板”——海外華人AI人才中，10.7%位至總監(jiān)及以上職位，而美國所有AI人才中總監(jiān)及以上級別人才占比為20.6%。這一定程度上帶來了海外AI人才的回流趨勢漸強：從2013年至2016年，畢業(yè)歸國的AI人才平均年增長率約為14%，而有海外工作背景的歸國AI人才平均年增長率約為10%。“華人學習很好，理論基礎扎實，這個時間段在國內機會大。”戴帥湘表示。
另一廂，領英大數據顯示，中國高校及研究所在2013-2015年期間仍保持著人才凈流入的狀態(tài)。而如果企業(yè)能加強并推動與高校、研究所間的人才培養(yǎng)和研發(fā)項目合作，將有助于AI領域的資源互補和人盡其才。
“美國學術界和工業(yè)界結合很緊密，很多教授自己就會開公司，國內學術界和工業(yè)界則融合不夠。技術是強大驅動力的時代，大學及研究機構在關注前沿技術探索與原始創(chuàng)新的同時，應該加強與企業(yè)的合作；此外，因為人工智能早期的低潮期，國內并沒有太多學校開設細分AI專業(yè)。未來高校的學科設置里可能會有更多相關專業(yè)和方向。”戴帥湘向21世紀經濟報道記者分析道。
轉自：21世紀經濟報道
【版權及免責聲明】凡本網所屬版權作品，轉載時須獲得授權并注明來源“中國產業(yè)經濟信息網”，違者本網將保留追究其相關法律責任的權力。凡轉載文章及企業(yè)宣傳資訊，僅代表作者個人觀點，不代表本網觀點和立場。版權事宜請聯系：010-65363056。
延伸閱讀
上半年汽車工業(yè)多項經濟指標創(chuàng)新高
