搞AI的，怎么才能不失業(yè)？

燃財經(jīng)（ID:rancaijing）原創(chuàng)

作者 | 蘇琦

編輯 | 魏佳

“人工智能沒能讓人類失業(yè)，搞人工智能的人先失業(yè)了?！边@本是一句調侃，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家，華為也為應屆技術博士開出了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憂。當他們手握簡歷四處找工作時，才發(fā)現(xiàn)“學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，反映出了幾個關鍵問題——學校培育出的AI人才與市場不匹配，學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設計師、數(shù)據(jù)分析師，其中一半以上與智能相關。過去五年間，中國與數(shù)據(jù)相關技能的需求增長了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？與之相關的教育與培養(yǎng)，又應該如何展開？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東，北京科技大學計算機與通信工程學院副院長殷緒成，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領域的研究員、從業(yè)者、投資人，進行了深入討論。

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，關于AI泡沫破滅的論調就逐漸響起，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領域重量級元老吳恩達，擔任百度公司首席科學家，負責百度研究院。

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200萬年薪招攬技術博士，公司擁有包括700多個數(shù)學家、800多個物理學家、120多個化學家。

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)領英發(fā)布的《全球領域AI人才報告》數(shù)據(jù)顯示，中國十年以上資深AI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領域從業(yè)者從業(yè)年限分布

圖源 / 零壹智庫 

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)《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，各大高校也開始設立人工智能相關專業(yè)，AI成為新增本科專業(yè)目錄里的主要專業(yè)之一，同濟大學等35所高校已經(jīng)獲得學科建設資格。

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東博士認為。

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、設計、制造以及汽車營銷和物流、車身與空氣動力學、汽車試驗學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，大學培養(yǎng)的應該是能夠去制造汽車的人。計算機專業(yè)也一樣，現(xiàn)在很多大學培養(yǎng)人才的目標是怎么去使用、編程，這是應用層的東西，計算機專業(yè)應該培養(yǎng)的是能夠設計整機和進一步研究的人才。

相應的，人工智能方向培養(yǎng)的也就應該是人工智能系統(tǒng)或者子系統(tǒng)的設計者和研究者，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置舉例，大一學Java、C語言等，大二學C++、數(shù)據(jù)結構等，大三學軟件工程、編譯原理等，大四學軟件測試方法、Linux內核分析等，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，學生不能融會貫通做出一個完整的的體系，導致我國信息產(chǎn)業(yè)全棧式人才缺乏，核心硬科技競爭力缺乏。

在杜子東看來，國內目前大部分高校只包含各類機器學習算法、視聽覺應用這條軟件線，但算法只是系統(tǒng)的一個環(huán)節(jié)，應當有包含系統(tǒng)線的課程，幫助學生實現(xiàn)對當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（谷歌的人工智能學習平臺），薪水可以是一年30萬人民幣，但如果你會設計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，只會調參的人才做不出真東西。 

北京科技大學計算機與通信工程學院副院長殷緒成則表示，現(xiàn)在中國人工智能在應用這塊已經(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，學校的教育和企業(yè)具體的人才需求有錯配，也導致企業(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，學生到公司不能立馬上手，進而導致企業(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《機器學習系統(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，中國科學院大學計算機學院開始開設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。杜子東認為，中國需要一大批智能計算系統(tǒng)的開發(fā)者和設計者。

殷緒成則表示，“人工智能學科”的基本技術體系包括數(shù)學基礎（微積分、線性代數(shù)等）、計算機及系統(tǒng)基礎（計算機組成原理、算法基礎等）、機器學習與模式識別方法（機器學習方法、深度學習方法等）、人工智能領域技術（語音識別、文字識別、計算機視覺、自然語言處理等）、人工智能應用（自動駕駛、智能安防應用、智能金融應用等）。

“現(xiàn)在搞人工智能的，國內有十來個學科都在做，計算機、電子、通信、數(shù)學，都開設了相關課程。”他認為，要想培養(yǎng)人工智能技術的系統(tǒng)級人才，需要在以上五個方面進行培養(yǎng)。

未來需要什么樣的AI人才？

據(jù)清華大學數(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，除了這幾個應用方向之外，還需要管理、銷售、各學科融合等方面的人才。

殷緒成認為，看Gartner曲線（技術成熟度曲線）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人才越來越稀缺?！奥吩酵厦孀呔驮秸?，現(xiàn)在競爭越激烈的崗位，大家的技術其實都還不錯，在這種情況下，綜合素質及其他方面（例如德智體的德）的競爭就顯得很重要?！币缶w成稱。

很多技術人才恃技術而驕，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)始團隊的內部紛爭，讓這家明星項目驟然停擺，一系列內訌行為也引發(fā)了社會對技術人才的廣泛討論。有投資人認為，當自動駕駛處在風口時，融資過于容易，太容易讓人膨脹，而純技術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，或者投專家，認為你做技術的就一定能成功，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，除了有一定的技術素養(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?！拔椰F(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域已經(jīng)基本沒有了。”馬瑞稱，現(xiàn)在還想在AI領域創(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，人工智能和其它領域尤其是基礎科學的融合，能把計算量或者是速度提升一個十倍百倍，也能形成一個風口。 

他表示，能形成風口幾個基本要素：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學科人才的工資待遇。”他稱，人工智能未來五年或者十年可能會像學計算機科學一樣普及，真正想要邁上新臺階，就要和其他學科相融合，“有可能你不僅要拿一個人工智能PHD，還要拿一個物理學PHD，或者拿一個生物PHD，才能成為這個領域中比較厲害的專家?！?/span>

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。