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“人工智能沒能讓人類失業(yè)，搞人工智能的人先失業(yè)了。”這本是一句調(diào)侃，卻在2019年成為現(xiàn)實。
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)紅極一時的AI獨角獸，不再是萬能的金飯碗。同樣也是在這一年，阿里AI labs以年薪百萬美元引進兩位科學(xué)家，華為也為應(yīng)屆技術(shù)博士開出了200萬的高價年薪。
而對于那些即將在年后找工作的大批計算機應(yīng)屆畢業(yè)生來說，這樣“一冷一熱”的消息也讓他們感到迷茫和擔(dān)憂。當(dāng)他們手握簡歷四處找工作時，才發(fā)現(xiàn)“學(xué)AI的”和“搞AI的”之間存在著需求錯配。
“一邊裁員、一邊搶人”，AI行業(yè)的大招大裁背后，反映出了幾個關(guān)鍵問題——學(xué)校培育出的AI人才與市場不匹配，學(xué)生們找不到職場榜樣；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，大公司又無力留住，他們中不少在掌握資源和經(jīng)驗之后便出來自立門戶。
根據(jù)領(lǐng)英發(fā)布的《人才多元化洞察報告》，在中國，前五大新興職業(yè)分別為：新媒體運營、前端開發(fā)工程師、算法工程師、UI設(shè)計師、數(shù)據(jù)分析師，其中一半以上與智能相關(guān)。過去五年間，中國與數(shù)據(jù)相關(guān)技能的需求增長了7倍，但在市場中仍有15%的崗位空缺。
未來十年，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？針對這些問題，燃財經(jīng)與AIPHAROS月光社聯(lián)合主辦了一場沙龍，中科院計算所副研究員杜子?xùn)|，北京科技大學(xué)計算機與通信工程學(xué)院副院長殷緒成，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，進行了深入討論。
01 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，2019年出現(xiàn)首次回落。2019年前三個季度總體融資規(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，2019年前四個月，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年過去也沒能上市成功，商湯方面似乎一直都是“有上市計劃，卻無明確時間表”。
事實上，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，將達三分之二。
但另一方面，很多大公司都熱衷于挖人，人才爭奪也是越來越激烈。
首先拉開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工程研究院副院長王勁收入麾下。隨后在2014年引入AI領(lǐng)域重量級元老吳恩達，擔(dān)任百度公司首席科學(xué)家，負責(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200萬年薪招攬技術(shù)博士，公司擁有包括700多個數(shù)學(xué)家、800多個物理學(xué)家、120多個化學(xué)家。
不可否認的是，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、來回的流動當(dāng)中。
一個有趣的現(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
一方面，AI獨角獸公司開始批量裁員；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，兩極分化背后說明頂尖人才的稀缺。
根據(jù)《2018中國人工智能發(fā)展報告》，中國AI人才總量累計達18232人，位居全球第二，但中國AI頂尖人才總量累計僅有977人，而美國的AI頂尖人才累計數(shù)量已經(jīng)達到5158人，是中國的5.3倍。此外，根據(jù)領(lǐng)英發(fā)布的《全球領(lǐng)域AI人才報告》數(shù)據(jù)顯示，中國十年以上資深A(yù)I從業(yè)者占比為38.7%，相較于美國的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
02 高校在培養(yǎng)怎樣的AI人才？
事實上，在AI行業(yè)到底需要什么樣的人才這個問題上，高校的反思要比整個行業(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)新行動計劃》，各大高校也開始設(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。
但是在實際操作過程中，他們發(fā)現(xiàn)，這樣培養(yǎng)出來的通識人才，與當(dāng)下高速成長的AI產(chǎn)業(yè)并不適配。“我們對整個AI人才的培養(yǎng)是缺失的。”中科院計算所副研究員杜子?xùn)|博士認為。
他拿汽車專業(yè)做了個類比。汽車專業(yè)培養(yǎng)的是什么樣的人才？同濟大學(xué)對它的培養(yǎng)目標寫得很清楚：具有從事汽車、發(fā)動機、汽車電子的研究、設(shè)計、制造以及汽車營銷和物流、車身與空氣動力學(xué)、汽車試驗學(xué)等方面的工作的基本能力。
簡單來說，汽車專業(yè)培養(yǎng)的并不是司機，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。計算機專業(yè)也一樣，現(xiàn)在很多大學(xué)培養(yǎng)人才的目標是怎么去使用、編程，這是應(yīng)用層的東西，計算機專業(yè)應(yīng)該培養(yǎng)的是能夠設(shè)計整機和進一步研究的人才。
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)計者和研究者，而不是使用者。
他拿一所高校計算機專業(yè)大一到大四的課程設(shè)置舉例，大一學(xué)Java、C語言等，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)軟件測試方法、Linux內(nèi)核分析等，好的一方面是涉及到了計算機整機系統(tǒng)的部分，但不足之處在于課程條塊比較分割，學(xué)生不能融會貫通做出一個完整的的體系，導(dǎo)致我國信息產(chǎn)業(yè)全棧式人才缺乏，核心硬科技競爭力缺乏。
在杜子?xùn)|看來，國內(nèi)目前大部分高校只包含各類機器學(xué)習(xí)算法、視聽覺應(yīng)用這條軟件線，但算法只是系統(tǒng)的一個環(huán)節(jié)，應(yīng)當(dāng)有包含系統(tǒng)線的課程，幫助學(xué)生實現(xiàn)對當(dāng)前主流智能軟硬件體系的融會貫通。
過去有句話說，如果你會使用Tensorflow（谷歌的人工智能學(xué)習(xí)平臺），薪水可以是一年30萬人民幣，但如果你會設(shè)計Tensorflow，掙的可不只30萬美元。
另外，現(xiàn)在的人工智能算法發(fā)展還有一個誤區(qū)是，各家都在賽跑，今天是99.92%的精度，明天提成99.93%，另外一個團隊提到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，就發(fā)現(xiàn)，沒有系統(tǒng)知識，只會調(diào)參的人才做不出真東西。
北京科技大學(xué)計算機與通信工程學(xué)院副院長殷緒成則表示，現(xiàn)在中國人工智能在應(yīng)用這塊已經(jīng)跟美國齊頭并進，但是在AI硬件和平臺這塊差距拉得非常大，AI理論這塊基本上是空白。
高校對于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配，也導(dǎo)致企業(yè)在用人方面出現(xiàn)問題，留不住頂尖人才、無法快速培養(yǎng)新人、找不到真正需要的人才等問題比比皆是。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，進而導(dǎo)致企業(yè)無人可用。
意識到這些問題之后，高校已經(jīng)在積極改變。美國計算機方向TOP4的高校已聯(lián)合發(fā)布了《機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)白皮書》，教授計算機系統(tǒng)課程的教師已經(jīng)成為下一個搶手的山芋。
對于國內(nèi)來說，沒有參考課程、沒有現(xiàn)成師資、沒有成熟教材成為擺在高校面前的三座大山。2018年，中國科學(xué)院大學(xué)計算機學(xué)院開始開設(shè)一門人工智能方向的系統(tǒng)課程，名為《智能計算系統(tǒng)》。這一課程正在或即將在北大、中國科大、天大、北航、南開、北理工、華科開設(shè)。杜子?xùn)|認為，中國需要一大批智能計算系統(tǒng)的開發(fā)者和設(shè)計者。
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）、計算機及系統(tǒng)基礎(chǔ)（計算機組成原理、算法基礎(chǔ)等）、機器學(xué)習(xí)與模式識別方法（機器學(xué)習(xí)方法、深度學(xué)習(xí)方法等）、人工智能領(lǐng)域技術(shù)（語音識別、文字識別、計算機視覺、自然語言處理等）、人工智能應(yīng)用（自動駕駛、智能安防應(yīng)用、智能金融應(yīng)用等）。
“現(xiàn)在搞人工智能的，國內(nèi)有十來個學(xué)科都在做，計算機、電子、通信、數(shù)學(xué)，都開設(shè)了相關(guān)課程。”他認為，要想培養(yǎng)人工智能技術(shù)的系統(tǒng)級人才，需要在以上五個方面進行培養(yǎng)。
03 未來需要什么樣的AI人才？
據(jù)清華大學(xué)數(shù)據(jù)顯示，計算機視覺、語音、自然語言處理是中國市場規(guī)模最大的三個應(yīng)用方向，分別占比34.9%，24.8%和21%。但多名受訪者向燃財經(jīng)表示，除了這幾個應(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。
殷緒成認為，看Gartner曲線（技術(shù)成熟度曲線）就會發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在很多智能系統(tǒng)都能自動生成算法，系統(tǒng)型的綜合型的中高端技術(shù)人才越來越稀缺。“路越往上面走就越窄，現(xiàn)在競爭越激烈的崗位，大家的技術(shù)其實都還不錯，在這種情況下，綜合素質(zhì)及其他方面（例如德智體的德）的競爭就顯得很重要。”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，很容易在利益斗爭中迷失自己。中國無人駕駛獨角獸Roadstar.ai的倒閉，就是一個很好的例子。Roadstar.ai曾先后籌集到1.28億美元資金，最終因創(chuàng)始團隊的內(nèi)部紛爭，讓這家明星項目驟然停擺，一系列內(nèi)訌行為也引發(fā)了社會對技術(shù)人才的廣泛討論。有投資人認為，當(dāng)自動駕駛處在風(fēng)口時，融資過于容易，太容易讓人膨脹，而純技術(shù)型人才缺少真正的管理經(jīng)驗和社會經(jīng)驗，不知道如何處理市場、資本的訴求和誘惑。
Mor.AI首席戰(zhàn)略官龔思穎認為，未來，AI的管理人才一定是強需求。很多投資人最開始投一些AI創(chuàng)業(yè)公司的時候就是投技術(shù)，或者投專家，認為你做技術(shù)的就一定能成功，后來發(fā)現(xiàn)這個邏輯并不一定成立。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，也要有對科技的敏感度，對行業(yè)敏銳的判斷力。AI這個產(chǎn)業(yè)變得太快，在未來的二十年里，如果能有這樣的AI管理人才出現(xiàn)，他們將是整個行業(yè)最稀缺的資源。
對于未來的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單，你都不愿意讓創(chuàng)始人或團隊來你家里做客，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，標志著人工智能上升至國家戰(zhàn)略高度。2019年科創(chuàng)板的出臺，更是給足了AI企業(yè)的融資及退出空間。
資本蜂擁而至，但所見的收益微乎其微?！?018中國人工智能商業(yè)落地研究報告》顯示，2017年，在整個產(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)年營業(yè)收入不足兩億。
在一熱一冷的差異化對比中，AI行業(yè)盡顯疲態(tài)。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，到2020年，我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)的市場規(guī)模將超過1600億元，但商用、落地、規(guī)?；允浅蔀閿[在AI企業(yè)面前的難題。
“對于天使階段來講，現(xiàn)在可以投的人工智能的領(lǐng)域已經(jīng)基本沒有了。”馬瑞稱，現(xiàn)在還想在AI領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)的，機會已經(jīng)非常少，可能拼的不是算法模型，而是落地能力。
但這個市場也不是完全沒有機會，未來的幾年中，人工智能和其它領(lǐng)域尤其是基礎(chǔ)科學(xué)的融合，能把計算量或者是速度提升一個十倍百倍，也能形成一個風(fēng)口。
他表示，能形成風(fēng)口幾個基本要素：一個是市場空間一定要足夠大，一個是時機要對。AI先落地在金融或者安防，很大原因就是因為安防和金融的數(shù)據(jù)是在AI形成之前就有沉淀。隨著時間的推演，萬物互聯(lián)，很多原先的沒有數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)在也慢慢開始積累，這些之前沒有用上AI的領(lǐng)域，馬上也會用到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，都會有機會。
“此外，未來中國肯定會提高基礎(chǔ)學(xué)科人才的工資待遇。”他稱，人工智能未來五年或者十年可能會像學(xué)計算機科學(xué)一樣普及，真正想要邁上新臺階，就要和其他學(xué)科相融合，“有可能你不僅要拿一個人工智能PHD，還要拿一個物理學(xué)PHD，或者拿一個生物PHD，才能成為這個領(lǐng)域中比較厲害的專家。”
如果從投資的角度來看，真正想要實現(xiàn)跳躍階層的增長，最主要的是對社會和人性的洞察力，將人工智能應(yīng)用在對的地方，永遠是一個優(yōu)秀的企業(yè)家或者創(chuàng)業(yè)者必備的能力。
