無論是AI領域的創(chuàng)業(yè)公司，還是大公司，能夠獲取頂級AI人才并且有人才的持續(xù)輸送能力十分重要。而在搶人層面，初創(chuàng)公司面臨著不小的壓力。
由于算法突破、政策支持、資本蜂擁，人工智能行業(yè)在2017年迎來跨步發(fā)展，AI創(chuàng)業(yè)公司不斷涌現(xiàn)。但眼下專業(yè)人才的稀缺，已經(jīng)成為阻礙AI創(chuàng)業(yè)公司進一步發(fā)展的瓶頸。
人才短缺幾乎是所有AI初創(chuàng)公司面臨的挑戰(zhàn)
2017年12月初，騰訊研究院聯(lián)合BOSS直聘發(fā)布的《2017全球人工智能人才白皮書》顯示，全球AI領域人才約30萬，而市場需求在百萬量級。全球共有三百多所有人工智能研究方向的高校，每年供給AI領域的畢業(yè)生約為2萬人，遠不能滿足市場對人才的需求。
在這種供需極不平衡的情況下，創(chuàng)業(yè)公司、巨頭公司間的人才拼搶日益激烈。用人單位為招募人才，甚至動輒付出年薪百萬的代價。對創(chuàng)業(yè)公司來說，該如何發(fā)展自身優(yōu)勢，吸納更多的AI人才顯得尤為重要。
產(chǎn)業(yè)爆發(fā) 培養(yǎng)體系不完善下的人才荒
“由于過去缺乏足夠的存量企業(yè)和教學資源，導致產(chǎn)業(yè)發(fā)展迎來重大機遇期，現(xiàn)有的人才儲備不足?！鄙虾＝煌ù髮W科學史與科學文化研究院特約研究員陳自富指出，盡管這一新興產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)人才缺口屬正?，F(xiàn)象，但它反映出我國高新技術人才培養(yǎng)機制的深層次問題。
消費互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)是“英雄不問出處”，人才只要對產(chǎn)品有洞察力、對商業(yè)模式有所思考，就可以創(chuàng)業(yè)。但AI創(chuàng)業(yè)的技術性門檻較高，人才來源也會相對集中，大多來自人工智能、計算機科學方面的頂尖院校。
在全球范圍內(nèi)，設立AI專業(yè)系統(tǒng)化進行人才培訓的院校并不多。在十年、二十年前，人工智能甚至是很相當冷門的專業(yè)。即使有人學AI的細分方向，畢業(yè)后也大多選擇了轉(zhuǎn)行。
“這是由于AI技術在2013年以前是達不到實用指標的，所以很多AI相關專業(yè)的學生畢業(yè)以后就轉(zhuǎn)行做搜索、推薦等，留在視覺、語音等AI相關行業(yè)的人非常少。這也導致了現(xiàn)在，很難直接找到已經(jīng)有工作經(jīng)驗的AI人才?！鄙铊b科技CEO姚頌認為，原有的人才儲備數(shù)量遠遠不能滿足AI產(chǎn)業(yè)爆發(fā)后的需求。
事實上，除了高校培養(yǎng)體系的不夠完善，AI人才缺乏的另一個主要原因是中國相關產(chǎn)業(yè)基礎的相對薄弱。
“在國內(nèi)，完整做過一整款處理器芯片的架構師屈指可數(shù)。但在美國的英偉達、英特爾等公司中，可以找到不少這方面的人才。”在姚頌看來，中國進入行業(yè)相對較晚，能挖人才的池子也就比較淺。
那么，哪類的AI人才最為稀缺？順為資本執(zhí)行董事孟醒把AI的人才梯隊分三批。第一梯隊是最強的算法科學家，他們自己做框架和前沿性研究，這類人在全球范圍類也是非常少的。
第二批人才或許還不能獨創(chuàng)框架，但能夠在比較流行的框架上去做適配、改進，為項目做定制化的調(diào)整，這類人由于不斷訓練而逐漸開始增多。
第三批是完全基于已有的框架進行參數(shù)的調(diào)整的人才，這類人相對較多。許多以前不是AI行業(yè)的人，能夠通過公開課或培訓很快上手。
由此可見，目前AI領域最缺乏的是有創(chuàng)新性的算法科學家。他們是在最上層去解決根本性問題的人，學術界、產(chǎn)業(yè)界都在大量的爭搶。另外，隨著AI創(chuàng)業(yè)向落地應用的方向轉(zhuǎn)變，能夠同時理解應用需求邊界和科技能力邊界的AI產(chǎn)品經(jīng)理也越來越受到重視。
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