近日，工信部印發(fā)《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018-2020年）》。計劃希望在2020年，人工智能產(chǎn)品將取得重要突破，重點領(lǐng)域形成有效的國際競爭優(yōu)勢。

作為AI后發(fā)國家，如何在三年內(nèi)雄起，并快速形成國際競爭優(yōu)勢？

首先，富士康式的人海戰(zhàn)術(shù)是徹底不靈的，因為AI并不需要低端崗位；其次，動輒砸出幾億幾十億的土豪也吃不到雞肉飯，因為AI還是個吃奶的孩子，AI要養(yǎng)，養(yǎng)平臺、養(yǎng)方案、養(yǎng)技術(shù)、養(yǎng)產(chǎn)品。不然就算有Andrew Ng、Hugo助陣，最終也只會落個一籌莫展。

靠誰來養(yǎng)？自然是AI牛人。

在推動AI產(chǎn)業(yè)從興起到快速發(fā)展的歷程中，吳恩達、李飛飛們的領(lǐng)軍作用非常重要，而要奠定AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)，更是離不開hinton，Yann Lecun這樣大師級人才。

現(xiàn)如今，上至發(fā)達國家政府，下至科技巨頭AI創(chuàng)業(yè)公司，無不將吸納AI牛人視為提升自身核心競爭力的根本性舉措。

但是，神秘的AI牛人在哪里？能不能為你所用？

近日，騰訊研究院與Boss直聘聯(lián)合發(fā)布了《全球人工智能產(chǎn)業(yè)人才白皮書》，或許能從中找到一些問題的答案。

一、全球AI人才分布極不均衡

《白皮書》顯示，在全球范圍內(nèi)，不光AI頂級人才數(shù)量稀少，而且AI各產(chǎn)業(yè)層次的人才分布還極不平衡。

所謂“數(shù)量稀少”，是指能夠引領(lǐng)AI發(fā)展的頂級人才，環(huán)顧全球，尚不足千人。這些牛人中的大牛，大都在美國。

所謂“極不平衡”，可以參考數(shù)據(jù)。據(jù)調(diào)查，目前，全球人工智能人才約30萬人。其中，學(xué)術(shù)及儲備人才約10萬人，分布在全球367所高校中；產(chǎn)業(yè)人才約20萬人，則分布在大大小小的AI公司和科技巨頭中。

在這三十萬人群中，美國依然處于核心的主導(dǎo)地位，可以從高校和產(chǎn)業(yè)兩個領(lǐng)域來印證：

第一，美國高校多。目前，全球共有367所具有人工智能研究方向的高校。其中，美國擁有168所，占全球45.7%，獨占鰲頭。此外，加拿大有22所、中國有20所，英國有20所、印度有18所大學(xué)，位于第二梯隊。其余各國的AI高校均在10所以內(nèi)。人工智能領(lǐng)域?qū)W術(shù)能力排在世界前20的學(xué)校中，美國占據(jù)14所；排名的前八個席位都為美國所占據(jù)。

第二，美國企業(yè)人才多。目前，全球人工智能領(lǐng)域中，產(chǎn)業(yè)人才約20萬人，分布在各國2617家AI初創(chuàng)企業(yè)和科技巨頭中。其中，美國占據(jù)1078家居首，中國以592家企業(yè)排名第二，其后分別是英國，以色列，加拿大等國家。據(jù)估算，美國1078家人工智能初創(chuàng)企業(yè)中，約擁有78700名員工；中國592家公司中約有39200位員工，只有美國的50%。

二、中國AI人才是什么情況？

人工智能領(lǐng)域的競爭，主要體現(xiàn)為人才之爭。國內(nèi)AI人才發(fā)展是什么狀況呢？

第一，產(chǎn)業(yè)分布不均。

與美國相比，中國AI人才除了數(shù)量上有落差外，產(chǎn)業(yè)分布也非常不均衡。具體來說，中國AI產(chǎn)業(yè)的主要從業(yè)人員集中在應(yīng)用層，而美國主要集中在基礎(chǔ)層和技術(shù)層。中國的AI基礎(chǔ)層人才儲備薄弱，尤其是處理器/芯片和AI技術(shù)平臺上，中國缺乏驅(qū)動能源，即缺乏高級人才支持和高端教育體系為產(chǎn)業(yè)發(fā)展續(xù)航。

第二，供求嚴(yán)重失衡。

相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，中國592家AI公司中約有39200位員工，而中國對于AI人才的需求數(shù)量已經(jīng)突破百萬，但令人遺憾是，國內(nèi)AI領(lǐng)域人才供應(yīng)量卻很少，人才嚴(yán)重短缺。

Boss直聘數(shù)據(jù)顯示，2017年真正基本滿足AI企業(yè)要求的人才供需指數(shù)僅為0.6左右，較2016年下降0,04，說明我國AI人才不但嚴(yán)重緊缺，且這種趨勢正由于人工智能企業(yè)增多而變得愈發(fā)嚴(yán)重。部分核心類崗位，如語音識別、圖像識別工程師等，人才供需指數(shù)更是不到0.4。

有意思的是，過去三年中，我國期望在AI領(lǐng)域工作的求職者正以每年翻倍的速度迅猛增長，特別是偏基礎(chǔ)層面的AI職位，如算法工程師，供應(yīng)增幅達到150%以上。盡管增長如此高速，但是，由于合格AI人才培養(yǎng)所需時間遠高于一般IT人才，人才缺口很難在短期內(nèi)得到有效填補。

第三，AI人才泡沫化現(xiàn)象開始出現(xiàn)。

一個表現(xiàn)是人才質(zhì)量泡沫化。數(shù)據(jù)也顯示，近三成期望在人工智能領(lǐng)域大展身手的求職者與AI雇主所要求的各項指標(biāo)相距甚遠，這部分人或為低學(xué)歷求職者，或為剛初出茅廬，僅對基礎(chǔ)編程略知一二、缺乏實際AI技能的初級程序員。另一個表現(xiàn)是AI人才的身價泡沫化。過去3年中，AI相關(guān)崗位平均招聘薪資正以每年近8%的速度增長。

到2017年，人工智能崗位平均招聘薪資已達2.58萬元，遠高于一般技術(shù)類崗位。從薪資分布上看，近八成崗位招聘薪資超過2萬元，五成職位招聘薪資突破3萬元，還有1.9%的企業(yè)更是開出5萬元以上月薪吸引頂級人才，而標(biāo)注的月薪還只是薪酬福利的一部分。

我們注意到，幾乎50%人工智能崗位的職位描述上會提到為員工提供股票期權(quán)，部分巨頭更是會將解決戶口作為吸引牛人的重要手段?？梢哉f，為爭搶優(yōu)秀人才傾其所有已成為所有AI公司正在做的同一件事情，而且，還是公司高層親自出馬！

三、中國之路怎么走？

中國實現(xiàn)人工智能戰(zhàn)略，首先要解決人才不足的問題。

雖然中國政府已經(jīng)將人工智能上升到國家戰(zhàn)略層面，但是仍然不能立即改變我國AI人才供需嚴(yán)重不平衡的現(xiàn)狀。 

在探討這個話題的時候，我們曾經(jīng)做過一個世界AI牛人的排行榜，同時對國內(nèi)外AI人才的源頭--大學(xué)和企業(yè)均做過一些粗略的普查工作，雖然粗略，但是也能幫助做出足夠客觀的判斷。 

毫無疑問，中國在AI積累太少太少了，在人才隊伍建設(shè)上起點太低太低了。

怎么辦呢？俞點提出了一個創(chuàng)新的思路，她來自"G5超級精英大學(xué)"之稱的UCL，該大學(xué)在人工智能專業(yè)領(lǐng)域有完整的布局，同時，結(jié)合對硅谷斯坦福模式的切實觀察，俞點認為，中國可以借鑒美國的成功經(jīng)驗，從政府、企業(yè)、高校、協(xié)會四條路徑實現(xiàn)該目標(biāo)。

第一，政府提供政策扶持。具體措施包括增加高校招生、吸引歸國高端人才、政策傾斜、完善法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

第二，建立校企AI人才聯(lián)合培養(yǎng)機制。建立長期人才儲備，此外，企業(yè)可以開展企業(yè)公開課，幫助中小企業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

第三，高校方面則應(yīng)體制松綁。推動高校開放政策的實施，擁抱企業(yè)、提高AI科研經(jīng)費，大力發(fā)展交叉學(xué)科。

第四，AI協(xié)會需要發(fā)力。借鑒斯坦福模式，促進協(xié)會發(fā)展，構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研合作新模式、完善交流平臺，形成成果轉(zhuǎn)化體系。

這個思路獲得了大家認同。AI沒有捷徑，趕英超美，并非短期可為。工信部的《三年計劃》也是清醒的看到這一點。

客觀說，中國要在三年內(nèi)人工智能領(lǐng)域占有一席之地，不是難事。但如果在30年內(nèi)領(lǐng)先全球，光依賴傳統(tǒng)的“產(chǎn)學(xué)研”模式是不夠的，必須要“產(chǎn)學(xué)研+孵化機制+政策扶持”相結(jié)合，即由頂層設(shè)計入手，構(gòu)建寬松的政策環(huán)境，推動市場發(fā)力。

唯市場能自如發(fā)力，才有助于完善AI創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)之路。