人工智能人才需求旺盛校企結合培養應成主要方向

卞夢健

今年的政府工作報告提出，要發展壯大新動能，其中包括發展智能產業，拓展智能生活和運用新技術、新業態、新模式，大力改造提升傳統產業。隨著越來越多企業對改造升級的迫切需求，不久之后，“行業智能”這一概念，或會變成業內共識，推動更多企業完成智能化轉型。而與之相匹配的是，目前及今后一個時期人工智能人才的稀缺，將會成為影響我國人工智能產業發展的瓶頸。在人工智能人才需求旺盛的情況下，必須高度重視人工智能人才的培養，而在各種形式的培養中，校企結合培養應成為主要方向。

人工智能時代，人才需求在哪里？

據有關專家分析，從我國目前整體的行業發展來說，體現機械性的、可重復的腦力體力勞動將逐漸被人工智能、機器人取代。比如保安，被安防機器人取代；司機，被無人駕駛汽車取代；翻譯，被翻譯AI軟件取代等等。比如服務機器人行業，會是人工智能+互聯網+機器人硬件等多領域的交集，同時能懂這三方面的人是可遇不可求的。所以，在實際工作中，一定會需要和其他背景的牛人共同協作。這時，一方面需要多領域的知識儲備（這背后需要的是快速學習能力）；另一方面，溝通合作能力尤其重要。

尤為重要的是，對于垂直場景或用戶的AI產品，比如兒童機器人，要把這個事情做好，一定需要有兩個不同背景的人或者團隊去協作，比如A是技術人才，B是垂直行業人才，當他們合在一起看（思考）的時候，能夠看到這個事情的主線，知道能做什么；當他們分開看的時候，能知道邊界——邊界很重要，不光要知道能做什么，更要知道不能做什么。很多時候產品死掉，不是不知道做什么，而是可以做的太多，但其實80%都是坑。只有真正懂行的老司機，才能避開那些坑。

更關鍵的是，正如圖靈機器人經常對行業所說的那樣，做人工智能領域的產品（特別是2C產品），需要“技術產品雙驅動”。行業內很多聲音在強調算法、數據、計算能力等，這沒有錯，但對于2C產品的突破點（爆款）而言，只能算是必要條件，不能說是充分條件。如果不足夠重視產品體驗（甚至連“人工智能產品經理”這個概念都沒有），并以此來驅動一些做事的方式，是很難做好的。

近日讀《與機器人共舞》一書，其中有兩個數據很令人震驚：在互聯網行業，每使一個崗位消失，就會新創造出2.6個崗位……而未來每部署一個機器人，會創造出3.6個崗位。這3.6個崗位，可能在哪里出現呢？有關專家認為，一是人工智能相關“新行業”帶來的“新職位”。互聯網爆發之前，傳統行業也有平面設計師、IT人員、XX經理等職位，但互聯網的發展，導致了UI設計師、Android/iOS程序員、互聯網產品經理等等新興職位的出現和熱炒。

人工智能時代的到來，必定會產生一些“沒聽說過”的新職位，比如已經被行業認可的“自然語言處理”，以及“語音識別工程師”等等，還有業內人都沒意識到的職位，比如人工智能與機器人產品經理；腦洞再大一點，未來可能會有“機器人道德與暴力評估師”等職位。無論是上述幾類需求來源的哪一種，浮于行業表面的人，都會被AI替代，所以說，只有具備深度的人工智能專業能力和創造力，未來才會有立足之地。

培養體系不完善下的人才荒

從目前來看，與O2O、共享經濟領域的創業公司相比，人工智能創業公司對人才考量的側重點會有所不同。因為消費互聯網創業是“英雄不問出處”，人才只要對產品有洞察力、對商業模式有所思考，就可以創業。但AI創業的技術性門檻較高，人才來源也會相對集中，大多來自于人工智能、計算機科學方面的頂尖院校培養。目前在全球范圍內，設立AI專業系統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。即使有人學AI的細分方向，畢業后也大多選擇了轉行。

有關專家分析認為，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相關專業的學生畢業以后就轉行做搜索、推薦等，留在視覺、語音等AI相關行業的人非常少。這也導致了現在很難直接找到已經有工作經驗的AI人才。不過從2013年以后，許多國內高校已經開始重視AI人才的培養。當然，從培養到產出還需要幾年的時間，未來隨著畢業生人數的增多，相信問題會逐漸好轉。

就目前來看，國內人工智能人才的稀缺，除了高校培養體系的不夠完善之外，人工智能人才缺乏的另一個主要原因是中國相關產業基礎的相對薄弱。比如在國內，完整做過一整款處理器芯片的架構師屈指可數。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。中國進入行業相對較晚，能挖人才的池子也就比較淺。人才稀缺對AI創業公司來說是普遍問題，但相信在未來兩三年，會涌入大量AI人才，人會越來越好招。

有關人士表示，就像當年蘋果iOS生態系統剛出來時，只有非常少的工程師可以在iOS平臺上做App應用一樣。可能在短短一兩年內，懂iOS的工程師會比較缺少。但隨著蘋果生態系的發展，會有大量的人快速學習這方面的技術，達到人才的供需平衡。目前來看，AI領域最缺乏的是有創新性的算法科學家。他們是在最上層去解決根本性問題的人才，學術界、產業界都在大量的爭搶。另外，隨著AI創業向落地應用的方向轉變，能夠同時理解應用需求邊界和科技能力邊界的AI產品經理也越來越受到重視。

那么，有哪些AI人才是當今最為稀缺的呢?有關人士表示，AI的人才梯隊分三批。第一批是最強的算法科學家，他們自己做框架和前沿性研究，這類人在全球范圍內本來就不多。第二批人才或許不能獨創框架，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整，這類人才由于不斷訓練而逐漸增多。第三批是完全基于已有的框架進行參數的調整的人才，這類人才很多。許多以前不是AI行業的人才，通過公開課或培訓也能學會這些。

應重視高校和知名企業聯合培養

目前，創業公司搶人工智能人才主要還是“看人下菜碟”。比如有些人只注重錢，公司就需要在盡量合理的范圍內調工資。大公司的薪資水平固定，創業公司會更加靈活；有些人不看重短期的工資，更注重長期帶來的巨大回報，創業公司可以在股權、期權方面進行更充足的激勵;有些人更注重自己的話語權、受尊重的程度，創業公司也能給到其更大的余地；還有些科學家更注重所做事情的意義，創業公司可以用公司的特色、理念來吸引人才。從另一個維度來說，人才是跟著人來的。創業公司如果有知名科學家的資源，基于校友關系也可以帶來人才。當然最重要的吸引人才的辦法，還是要不斷讓公司本身在業務、估值等方面保持高效率的增長，讓人們覺得這是機會所在。

2017年12月初，騰訊研究院聯合BOSS直聘發布的《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，創業公司、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。對創業公司來說，該如何發展自身優勢，吸納更多AI人才，能夠獲取頂級AI人才并且有人才的持續輸送能力十分重要。而從搶人才層面來說，初創公司面臨著不小的壓力。

據了解，目前我國已經成立了全國機器人工程專業的教育聯盟，在建機器人專業的60多個高校，已經在聯合交流討論如何培養人才。

一家信息產業投資控股有限公司的總裁認為，人工智能產業剛剛起步，不僅是新型產業，也是邊緣科學，基本定義還在完善之中，其中不乏泡沫，產業的發展方向也尚不清晰。再就是是頂級人才往企業流動，專任教師不足。目前人工智能頂級人才都在企業之中，工業界挖走了很多學術界的人才。這種情況不僅限于中國，在硅谷等也存在。

此外是目前校企結合模式在體制、經費方面存在制約。學校現有的專業、知識體系比較單一，如機械、電氣、軟件專業，還是各學各的，需要企業的參與，但企業如何參與，怎么獲得合理回報，還存在體制障礙。例如國內一家教育科技集團目前已開辦了多期“工業機器人應用工程師”培訓班，參與短期體驗、培訓的達五六千人次，100多人獲得了認證工程師證書。該集團還計劃跟中高職、本科高校合作，共建專業、學院等，從起始年級開始培養機器人領域的操作、維護維修工程師，以及具備機械設計方案、軟件設計方案、集成方案的設計師等。

據了解，目前這些領域就業前景看好，在遼沈地區，系統集成設計師、軟件設計師等月薪上萬元，南方收入更高。但問題同樣存在，成人短期培訓班，雖然目前效果不錯，但真正培養行業所需要的綜合性人才，還是希望跟學校合作進行學歷教育。不過在學費不可能大幅上漲的情況下，目前這方面學校經費有限，開展相關學歷教育很困難。

為此有關人士建議，一方面，重視高校和知名企業的聯合培養，在基礎理論研究、創新應用上對標社會發展和企業需求，讓企業高管走進課堂，送教師進企業了解需求。另一方面，建立高校聯合培養教育聯盟，交流探討推動人才培養模式的確立，建立校企對接平臺，方便企業和學生溝通互動，如此，才能加快人工智能行業所需人才的培養。