人才缺口超500萬AI跨國搶人悄然上演

樊瑞

最炙手可熱的人工智能領域最缺的是什么？

不是政策，不是市場，而是人才。

全球知名職場社交平臺領英發布的《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;中國雖然位居全球第七，但相關人才總數只有5萬多。

無論是研究開發領域，還是應用落地領域，人工智能各個環節對人才的需求有增無減，而人才短缺已成為我國人工智能發展中的最大短板。工信部教育考試中心副主任周明此前向媒體透露，中國人工智能人才缺口超過500萬。

在國內企業對人工智能人才短缺感到焦慮的同時，一些人工智能專業的“海歸”人才回流，成為國內的新力量。此外，國內一些高校甚至建設人工智能學院，希望以此彌補人才總數不足的短板。

相比于歐美人工智能領域過去60年的積累，中國的人工智能人才培養將是一場新“長征”。而眼下，一場前所未有的人才爭奪戰，一次跨國、跨界的人才流動正在發生。

人難招：

“坑”多“蘿卜”少

人工智能的專業人才有多搶手？在招聘網站中輸入人臉識別、OCR（光學字符識別）、算法工程師等關鍵詞后可以發現，對工作經驗要求僅一年左右的普通工作崗位也愿意提供超過1萬元的月薪，而在其他行業，這一標準往往要求應聘者具有兩三年工作經驗。

“坑”多“蘿卜”少，高薪成為企業招聘AI人才時必然選擇。國內最大的職場實名社交平臺脈脈旗下數據研究院發布的數據顯示，國內人工智能相關崗位應屆畢業生的起薪基本都在1.25萬元/月以上，起薪最高的分別為機器學習和算法類相關崗位，達到1.5萬元/月;畢業三年后人工智能崗位的技術人員平均月薪在2.5萬元以上，基本實現薪酬翻番，大幅領先互聯網行業的其他崗位;工作經驗 10年以上的AI人才月薪在5萬元以上。

作為獵頭，張伶俐認為，根本原因還是國內人工智能人才需求太大，但有效供給太少?！耙郧斑@個領域的學生太少，都是‘冷板凳，這兩年突然火了?！?/p>

對于“人才荒”，科大訊飛股份有限公司董事長劉慶峰表示，人工智能目前最需要人才的是行業應用領域，因此最急缺的是既懂得人工智能基本原理，又在各行業有深厚積累的跨界人才。他預測，之后的兩三年間這類人才將一直短缺，但隨著人工智能在各行業逐漸落地，“慢慢地這個領域也會走下神壇”。

新辦法：

海歸、轉崗、實驗室

劉慶峰的預測代表了業內樂觀的看法：人工智能的人才短缺在兩三年后會慢慢緩解。但與英美等國相比，中國的人工智能人才短缺仍是當下最現實的問題。

國際咨詢公司麥肯錫一篇長達20頁的報告指出，美國超過一半的數據科學家有10多年的工作經驗，而中國經驗不足5年的研究人員高達40%，且中國目前擁有不到30個專注于人工智能的大學研究實驗室，僅靠這些實驗室無法輸出足夠的人才滿足中國AI行業的招聘需求。

有效供給不足，企業不得不想出一些應急辦法以解燃眉之急。從人才積累豐厚的其他國家吸引人才，尤其是“海歸”華人專家，成為國內巨頭型企業近年來慣用的辦法。比如斯坦福大學人工智能實驗室主任吳恩達、前微軟全球執行副總裁陸奇等國際人工智能權威先后被百度引入國內，先后擔任百度首席科學家和首席運營官。

華人專家的持續回流，將縮短中國與美國等國家的人工智能技術差距。領英發布的上述報告認為，美國已成中國AI人才最大回流來源，中國擁有海外工作經歷的AI技術人才中，有43.9%來自美國。但是“海歸”專家的爭奪往往價格昂貴，畢竟只是巨頭企業的游戲，因此內部轉崗培養，或與外部合作建設聯合實驗室，成為不少企業培養人工智能人才的一類方法。

對于共建實驗室，科大訊飛智慧醫療事業部總經理陶曉東表示，在人工智能與醫療等行業結合的過程中，最缺的是既熟悉人工智能又熟悉醫療的跨界人才，與這類醫學研究機構合作，主要是希望能有更多行業專家參與人工智能的開發和應用。

建梯隊：

科學家、工程師、產業工人

在各類企業對存量的人工智能人才展開爭奪的同時，一些增量人才培養的動作已經悄然開展。

去年5月28日，中國科學院大學發文成立人工智能技術學院，這是我國人工智能技術領域首個全面開展教學和科研工作的新型學院。

從辦學層次來看，人工智能學院著力培養的是基礎研究和技術研發類人才，這與當前我國人工智能人才的結構緊密相關?！艾F在建設AI學院是好事，因為最缺的是理論高端人才。但除此以外也需要關注一線產業工人的能力提升，這可能是高端人才補充之后，第二步要做的?！笨蒲谐錾淼钠髽I家崔巖認為，人工智能學院逐步建立之后，應該考慮如何用人工智能技術改造產業一線的工人和生產流程。

在崔巖看來，未來圍繞人工智能的人才培養體系應該重視全產業鏈的人才梯隊建設，而人才梯隊包括幾個層次：做理論基礎研究的科學家，把理論模型技術化的工程師，用技術進行生產和改造的設計師，以及最一線的產業工人，“科學家、教授在做理論方面的研究突破，工程師團隊把理論轉化成技術和產品，產業工人素養的提升也很重要。而在中國，需要耐心和積累”。