李開復說： 人工智能是人類有史以來面臨的最大機遇。
在清華大學中國科技政策研究中心發(fā)布的《2018中國人工智能發(fā)展報告》中顯示，截至2018年6月，中國人工智能企業(yè)數(shù)量已達到1011家，位列世界第二，其中，北、上、廣、杭成為人工智能企業(yè)高度集中的城市。同時，中國也躍升全球人工智能投融資規(guī)模最大的國家，規(guī)模占到全球的60％，其中不論是包括百度、阿里巴巴、騰訊等通過產業(yè)布局進入人工智能領域的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，亦或如曠視科技Face＋＋、極鏈科技Video＋＋、優(yōu)必選科技等直接以人工智能起家的原生技術企業(yè)，都直接推動了中國AI力量在世界舞臺上的亮相。
因此，數(shù)據(jù)預測，到2020年，中國人工智能核心產業(yè)規(guī)模將超過1500億元，帶動相關產業(yè)規(guī)模超過1萬億元。但在產業(yè)真正實現(xiàn)大爆發(fā)之前，有一個困境正在出現(xiàn)，就是“AI人才荒”。
近幾年，在政策和技術的雙重推動下，各大企業(yè)及資本紛紛加大布局人工智能產業(yè)的力度，使得AI領域的人才需求井噴。在今年的高交會上，一些企業(yè)就反映，目前AI領域人才的需求空間非常大，供不應求的環(huán)境使得AI人才成本一直在漲，尤其是博士這類的高學歷人才，應屆年薪最高已經能拿到80萬左右，較去年整整提升了30萬。
所以說，人工智能產業(yè)的競爭，已經轉而成為AI人才的競爭。
今年年初，騰訊研究院發(fā)布的《全球人工智能產業(yè)人才白皮書》顯示，全球人工智能人才約30萬人，但市場需求卻是在百萬級以上。其中學術及儲備人才約10萬人，產業(yè)人才約20萬人，在這30萬人群中，美國處于主導性地位。
但哪怕是在人才結構相對均衡的美國，AI領域的人才競爭也尤為激烈，包括在斯坦福、MIT（麻省理工）、CMU（卡內基梅?。?、伯克利這四所名校的AI專業(yè)博士生起始年薪，已經高達百萬美金。
而中國與美國相比，不僅人才短缺，產業(yè)分布也較不均衡。中國AI產業(yè)的主要從業(yè)人員集中在應用層，而美國的主要集中在基礎層和技術層，相比之下，美國基礎層人才數(shù)量是中國的13．8倍；除此之外，截止2017年，按H因子衡量的的中國AI杰出人才只有977人，不及美國的五分之一，僅僅排名世界第六，并且這類杰出人才主要服務于高校和科研機構，企業(yè)AI人才儲備薄弱。
這種情況下，自然就在世界范圍內就開啟了一場關于頂尖AI人才的企業(yè)爭奪戰(zhàn)。2011年，谷歌推出專注深度學習的谷歌大腦計劃，2013年3月得到了神經網(wǎng)絡先驅Geoffrey Hinton的加入，現(xiàn)在擁有超過1000個深度學習項目；2013年12月，F(xiàn)acebook聘請了法國神經網(wǎng)絡創(chuàng)新者Yann LeCun作為它的新AI實驗室的帶頭人，每天使用神經網(wǎng)絡翻譯來自超過40種語言國家的20億用戶的帖子，這些翻譯的內容現(xiàn)在每天被8000萬用戶閱讀；2014年4月，百度聘請了谷歌大腦計劃的前負責人吳恩達作為其人工智能實驗室的領頭人，帶領著百度人工智能團隊增長到近1300人，全面支持百度業(yè)務，并孵化出無人駕駛、DuerOS語音交互等多項由人工智能驅動的新業(yè)務；2016年11月，谷歌宣布斯坦福人工智能實驗室科學家李飛飛加入，在李飛飛的帶領下谷歌AI中國中心成立，并大幅度投入AutoML和Contact Center，2018年，李飛飛離職，新動向引起全球熱議……AI人才大戰(zhàn)已經硝煙裊裊。
面對這樣迫切的“AI人才荒”問題，不論是政府、企業(yè)還是高校，都在對人工智能技術的認知升級中，全力支持著其配套人才的問題解決。其中，在政府與高校的號召下，早在2004年，中國教育部就正式批準北京大學設立了“智能科學與技術”本科專業(yè)，發(fā)展至今，國內設立這個學科的高校達到30余家，相關研究方向近百個，近年來更是有越來越多頂尖高校相繼成立了人工智能研究院或實驗室，以加深產學研合作以促進技術轉化；不僅如此，除了政府與高校，許多企業(yè)也在加大自身在人工智能技術上的知識創(chuàng)新成果投入，包括華為、百度、阿里巴巴、曠視科技Face＋＋、極鏈科技Video＋＋等在內的領先企業(yè)也意識到知識成果產出在技術創(chuàng)新和影響聲量上的重要性，不斷在人才、論文和專利方面都加大投入，以加速建立更為良好的人工智能發(fā)展環(huán)境。
不得不承認的是，中國正在全面迎接人工智能時代的到來。目前，人工智能的發(fā)展已經具備了優(yōu)越條件，尤其是在國家戰(zhàn)略層面的全力支持下，AI在中國的落地應用和數(shù)據(jù)支持都將得到再一次的擴張，盡管由此帶來的AI人才困境已經出現(xiàn)，但倘若能積極優(yōu)化科研環(huán)境、加強人才培養(yǎng)，吸引頂尖科研學者落地，這也不失為中國能實現(xiàn)彎道超車的重要轉折點。
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