AI大戰(zhàn)，糧草未動，人才先行。華為公司近日宣布沃土AI(人工智能)開發(fā)者使能計劃，而在此次宣布的AI戰(zhàn)略里面有兩大部分提到要強化投資基礎研究和人才培養(yǎng)，這說明兩個問題：第一是國內AI領域的基礎研究可能不足，第二個就是相關人才還比較欠缺。而這兩項并非高投入就有高產出，需要長時間的積累和實踐。
AI行業(yè)人才供需嚴重不足
很多人習慣將人工智能比作行駛中的汽車，數據是燃料，人才是引擎，算力是底盤，任何一個環(huán)節(jié)存在缺口，這輛車注定是跑不快的。
算力和數據雖然也是問題的關鍵，但在人工智能領域的玩家中，大多數巨頭在數據和算力上都還算糧草充足，即便是創(chuàng)業(yè)系公司，也可以通過花錢來解決。人才反而成了最大的不確定性，它將決定算法的水平以及未來發(fā)展方向。
調查機構Element AI公布過這樣一份調查數據：全球約有22000名接受了博士教育的AI領域研究者，其中不到1萬人具備創(chuàng)建機器學習系統(tǒng)的專業(yè)知識，但只有3000人正在找工作。
另據騰訊研究院一份研究報告顯示，全球AI領域人才約30萬，而市場需求在百萬量級。全球共有367所具有人工智能研究方向的高校;每年畢業(yè)于AI領域的學生約2萬人，遠遠不能滿足市場對人才的需求。全球人工智能領域存在很大人才缺口。
AI的人才困境已經出現了諸多不和諧的信號，不同公司的AI水平良莠不齊，諸如百度等前沿研究者牢牢占據第一梯隊，大多數人工智能公司對AI的研究仍處于初級階段。同時也在影響AI大牛們的擇業(yè)觀，大牛們選擇和同樣出色的人才協作，留給創(chuàng)業(yè)公司乃至傳統(tǒng)企業(yè)的人才困境越發(fā)嚴重。
AI發(fā)展人才集聚是關鍵
信息技術的發(fā)展可分為3個階段，分別是數字化、網絡化、智能化階段。目前，數字化階段的紅利已基本消化完，全球個人電腦(PC)銷量呈下降趨勢;網絡化還在發(fā)展，尤其是基于移動互聯網的創(chuàng)新應用在向更多領域滲透;智能化則剛剛起步，這個階段以人工智能技術為代表，并綜合集成了前兩個階段的信息技術成果，如高性能計算、互聯網、大數據、物聯網等。
人工智能和大數據息息相關，當前階段人工智能發(fā)展的主要特征之一，就是以大數據為驅動。業(yè)內專家指出，為了能夠引領未來人工智能的發(fā)展，我國應高度重視前沿理論研究，支持引導更多的科學家投身這方面研究。要借助腦認知科學、量子科學等領域的發(fā)展，研究透明性、可解釋性、通用性更強的新一代機器學習模型，研發(fā)具有遷移能力、自主學習能力和強泛化能力的人工智能技術，在新一代智能計算范式方面形成理論儲備。
無論是前沿理論研究，還是當下的關鍵技術研發(fā)，都離不開人才，尤其是高端人才。在華為的人才觀交流會上，華為公司高級管理顧問、中國人民大學商學院教授黃衛(wèi)偉指出，“相比于工業(yè)經濟時代價值分布曲線主要來自于基層員工和中基層管理者，AI時代價值創(chuàng)造分布曲線更呈現出帕累托曲線特征。一個很小比例的高端AI人才創(chuàng)造價值甚至可以占到整個全部價值90%，帕累托曲線在AI時代正在變得更陡峭，這也反應了業(yè)界正在越來越聚焦于AI高端人才爭奪上。”
培養(yǎng)AI人才周期性長
AI人才的培養(yǎng)是需要一個長久的周期性， 目前，AI技術人才短缺的現狀在短時間內恐怕難以改變。所以從長久考慮，可以采取校企聯合辦學的方式在增加AI人才的供應人數。
一方面，各科研院?？梢越柚髽I(yè)的資金支持，來為自己在人工智能專業(yè)人才上的培養(yǎng)提供良好的條件，包括試驗儀器，元器件等費用;另一方面，企業(yè)也能夠從相應合作的院校中獲得更多有助于公司發(fā)展的關鍵性資源——AI人才。
今年，谷歌承諾向蒙特利爾大學Bengio博士的人工智能實驗室投資340萬美元，Facebook、百度和微軟同樣表示要為學術研究提供資金。此外，百度還與北京航空航天大學合作，共同培養(yǎng)人工智能專業(yè)研究生。
除此之外，企業(yè)內部培養(yǎng)也十分重要。企業(yè)內部培養(yǎng)應該是效率最快，質量最高的一種方式，也有很多企業(yè)進行內部AI人才的培養(yǎng)，效果也是很明顯的。
比如，今年三月，Facebook宣布創(chuàng)建 Facebook AIAcademy，對公司內部員工進行免費AI技能培訓，課程涉及深度學習、卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡、強化學習等等多種技術。
