人工智能行业人才短缺与解决
发布时间：2018-02-01
2017年的政府报告中，人工智能首次被写入。年中时，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，是中国首个面向2030年的人工智能发展规划。在刚刚公布的十九大报告中也特意强调，“加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。”在政府的不断加码助推下下，2017年人工智能在各领域全面开花。人工智能领域的高速发展，带动整个市场对人才的需求激增。
当下技术不是AI发展瓶颈，人才才是。
2017年在人工智能行业的委托订单量同比上升了55%，委托职位的平均薪酬同比上升了28%。人工智能行业几十万年薪的高工比较常见，上百万的项目总监比较常见，二三百万的CTO也不罕见。百万薪资如能招到骨干或核心人才，那是人工智能企业的幸事。
人工智能行业的代表企业们的人才布局很前瞻。得益于早期的人才布局，商汤科技的深度学习研究团队拥有18名教授、120余名来自世界名校的博士生，研发团队在与计算机视觉相关的国际顶尖学术杂志和会议上累计发表400多篇论文以及拥有350余件专利。2017年7月，商汤科技宣布完成4.1亿美元B轮融资，创下全球人工智能领域单轮融资最高纪录，同时成为全球融资额最高的人工智能独角兽企业。2014年到2017年，国内IT巨头相继布局AI领域，百度研究院四大实验室硅谷人工智能实验室（SVAIL）、深度学习实验室（IDL）、大数据实验室（BDL）与AR实验室相继成立。虽然此前已有优图实验室、What Lab、微信北京研发中心、智能计算与搜索实验室，腾讯在2016年还成立了AI lab，计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习为主要研究方向。阿里核心AI基础技术的提供者iDST（数据科学与技术研究院）成立于2014年，阿里巴巴人工智能实验室成立于2016年，更多地偏向消费级产品。与此同时，垂直领域企业也百花齐放，出门问问、face++、脸云科技、商汤科技、图森、蓦然认知等企业纷纷成立。根据VC Saas统计，2017年前三季度人工智能领域发生的投融资事件高达215起，他们判断这一数字高峰仍未到来。行业的热潮带动人才的需求。
顶尖人才的跳槽几乎成为业界常态，越是龙头企业越是常见。业内人士表示，有段时间微软与亚马逊几乎是1:1的状态在互挖墙脚，中国的企业更喜欢挖国外巨头的墙脚，不少企业将实验室设立在美国的一大缘由就是为了方便收揽人才。因为人才紧缺，顶级成熟的人才平均跳槽一次，工资翻番甚至更多，这使得国内人工智能行业跳槽早已司空见惯。专注于人工智能数据挖掘的北京爱数智慧科技CEO张晴晴表示，她认识的一位友人已经集齐了BAT的offer。汤珏在腾讯实习期间的带队领导就是腾讯从微软重金挖过来的，来到腾讯后，他的定岗为最高级T4。
人工智能行业说到底是知识密集型产业，也就是顶级人才争夺最激烈的领域。如果想要在这个行业内真正拥有一席之地，必须长期付出比其他行业高出数倍的人力资源成本。而激烈的人才竞争也让很多企业“昙花一现”。
人工智能企业在招聘技术类职位一般具体会分为深度学习、自然语言处理、图像识别、推荐算法等。而真正做人工智能的企业，需要自己的核心技术，因此招的不光是工程师和程序员，而是科学家。一个复杂的与人工智能沾边的项目，可能涉及多种技术的综合应用。比如要实现机器人考高考数学这样一个功能，就需要图像识别、自然语言处理和推荐算法等多种职位相互配合，每一个环节都得由至少一名50万年薪起的科学家完成。当然，一个人肯定还不够。而且这个圈子非常小，有限的顶级人才基本集中在几个高校和代表企业。企业如果不立即加紧揽才，未来这些人才可能会流入其他公司。因此，率先倒闭的人工智能企业，很多都是因没有雄厚资金实力从而在“烧钱式”抢人大战中败下阵来的。以自然语言处理（NLP）为例，该岗位大多要求求职者拥有相关专业的硕士或博士学位，目前国内拥有较强自然语言处理实验室的大学仅限北邮、国防科大、北大、清华、中科院、厦门大学、哈工大、复旦、华中科技和苏州大学等少数重点大学。而以中国科学院计算技术研究所自然语言处理研究组为例，其2014届硕士毕业生4人，博士毕业生2人，已全部被三星、华为等巨头企业收归麾下。除以上重点研究室之外，其它学校的NLP专业毕业生，都要去微软亚洲研究院、百度、科大讯飞等大公司镀金之后，才有人相信他们的实力——这就将人才输出源锁定到了一个极小的范围内。
AI产业化创造五大就业方向。“人工智能在就业方面会带来结构性的变化，一部分简单的工作会由人工智能完成，而更大部分的工作是人机协同实现智能化。由于人的一大部分精力腾出后，又会创造出新的岗位。根据国际机器人联合会的研究，每部署一个机器人，将创造出3.6个岗位。中国电子学会研究发现，每生产一个机器人至少可以带动比如机器人的研发、生产、配套服务、品质管理、销售等劳动岗位。其次，人工智能对于产业化的渗透，目前普遍认为是终端替代，这意味着最简单、能够实现数据化的终端岗位将最先被人工智能技术替代。但在传统行业智能化升级过程中，伴随着大量智能化项目的落地应用，需要大量数据科学家、算法工程师等岗位。不仅如此，在现阶段数据驱动智能化发展的过程中，数据清理、数据标定、数据整合等工作，对人的依赖还是非常强，因此对普通数据处理人员的需求将大幅增加，这也是就业增长的一部分。第三个方向，就是带动信息技术相关产业的就业增长。智能化产业应用需要基于数字化、网络化时代的信息技术成果，并融合物联网、大数据、并行计算等一大批新一代信息技术的发展，尤其是大数据对互联网的依赖，目前整个智能化的推进是一个协同推进，而不是单一推进。”所以说，之后人工智能的发展会对下层的产业形成线性的带动发展，因此不仅是人工智能岗位会增长，相关岗位也是一个同步增长的趋势。第四个就业转型方向将是服务业。从简单性、重复性、危险性任务中解脱出来的人员，可以从事更具创造性的工作。此外，产业模式创新还将会创造一批新的工作岗位。
人工智能竞争以顶级人才为根本。在推动AI产业从兴起进入快速发展的历程中，AI顶级人才的领军作用尤为重要，他们是推动人工智能发展的关键因素。上至发达国家政府，下至科技巨头AI创业公司，无不将AI视为提升自身的核心竞争力的根本性战略。能够引领AI发展的顶级人才，环顾全球，尚不足千人，自然成了供不应求的抢手货。然而，人工智能领域人才分布极不平衡，全球AI领域人才约30万，而市场需求在百万量级。其中，高校领域约10万人，产业界约20万人。全球共有367所具有人工智能研究方向的高校；每年毕业AI领域的学生约2万人，远远不能满足市场对人才的需求。在这种供需极其不平衡的形势下招募团队，大公司比小公司有优势，国际巨头公司比大公司有优势，在某种意义上，国家比国际巨头还有力量。
美国人工智能领域的人才无论从数量、质量都要远超其他国家，虽然中国政府已经将人工智能上升到国家战略层面，但是仍然不能立即改变我国AI人才供需严重不平衡的现状，对此，我国应从政府，企业，高校，协会多种途径实现我国人工智能领域三步走的目标。
四国AI战略布局对比。美国在AI战略方面布局完备，体现了高度的战略前瞻性，领先各国一大步。首先，美国从顶层设计入手，规划了比较完备的人工智能发展战略。其次，美国政府设立专职负责机构，推动人工智能落地。再次，美国在AI人才方面举措超前，构建了完备的不同层次的人才梯队。中国提出AI发展规划，谋求成为世界中心。中国政府将人工智能上升到国家战略层面。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确指出新一代人工智能发展分三步走的战略目标，到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。英国要成为最适合发展和部署AI的国家。英国在人工智能道德标准及政府监管研究领域一直表现积极， 英国政府2013年就将人工智能列为八项伟大的科技计划。2017年10月15日英国政府发布了报告《在英国发展人工智能》，目标是使英国成为世界上最适合发展和部署人工智能的国家。日本推行机器人战略，提出超智能社会5.0。
全球AI产业人才分布以美中为主。目前，全球人工智能领域中，产业人才约20万人，大部分分布在各国初创企业和科技巨头中。从国别来看，AI产业人才主要分布在美国、中国及其他国家的企业中。以在初创企业工作的AI人才为例来看。截至2017年6月，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。其中，美国1078家人工智能初创企业约有78700名员工，中国592家公司中约有39200位员工，只有美国的50%。美国人工智能初创企业主要以1-10人和10-50人的团队为主，这种小型团队共759个，占据全美的70.41%，是美国AI初创公司的主力军；中国人工智能初创企业主要是10-50人的团队，总量384个，占据全国的64.86%。可以说，美国的小型创业团队规模比中国小。在需要同等技术的情况下，美国团队的平均能力和可创造价值高于中国团队。全球AI研究及直接从业者约有30万人，从这30万人中，我们筛选出其中各领域顶尖人才近千人进行了较为详细的调查和统计后，筛选出有代表意义的人才进行了“画像”，包括：学术领域204人，领先企业81人，科技巨头50人，投资人24人。美国拥有领先企业数量位居第一，共有26家，占据总量的53%;中国位居第二，拥有12家，占据总量的24%。总体来看，中美两国处于发展的第一梯队,与其他国家拉开较大差距。按出生地统计，巨头AI团队负责人的主要出生国家为中国（32%）和美国（26%），两国人数超过了总体的一半以上。另外，英国人（8%）、印度人（8%）、法国人（6%）的占比也显著高于其它国家。但美国对AI人才的吸引力远高于中国。在中国工作的AI团队负责人的出生地全部为中国；而在美国工作的中国人却为数不少。
中国AI人才供求分析。当前，人工智能领域的竞争，主要体现为人才之争。我国AI人才以80后作为主力军，主要分布在北京、上海、深圳、杭州、广州，人才需求量也以这些城市居多。根据相关数据显示，中国592家公司中约有39200位员工，而中国对于AI人才的需求数量已经突破百万，但国内AI领域人才供应量却很少，人才严重短缺，中小企业招聘更加困难。此外，企业对于AI人才的招聘门槛相对较高，硕士成为最低门槛，偏爱双一流院校毕业生，专业以计算机、数学、物理为主。海外留学生也成为补给国内AI人才的重要一环。从留学国家来看，人才分布高度集中，前五国留学生占到了总数的八成，依次为美国、英国、澳大利亚、新加坡和日本，其中仅美英两国占比就接近六成。过去3年中，AI相关岗位平均招聘薪资正以每年近8%的速度增长。到2017年，人工智能岗位平均招聘薪资已达2.58万元，远高于一般技术类岗位。从薪资分布上看，近八成岗位招聘薪资超过2万元，五成职位招聘薪资突破3万元，还有1.9%的企业更是开出5万元以上月薪吸引顶级人才，而标注的月薪还只是薪酬福利的一部分。我们注意到，几乎50%人工智能岗位的职位描述上会提到为员工提供股票期权，部分巨头更是会将解决户口作为吸引牛人的重要手段。除了高昂的起薪外，AI人才薪资成长率也极为可观。数据显示，AI人才前5年的薪资复合增长率达到16.9%,远高于其他互联网职位。五年以上工作经验的AI人才月薪普遍在4万元以上，部分核心岗位人才，前3年薪资增幅更是突破25%。利用高薪资涨幅锁住AI人才，降低流失率已是业内的一个普遍做法。
人工智能人才短缺解决路径，需要系统性思维和全面布局。AI人才严重短缺，中国尤其短缺。中国未来的AI人才队伍如何建设，是个非常值得关注的问题。中国人工智能产业的崛起，不光需要依靠研发费用和研发人员规模上的持续投入，还应该加大基础学科的人才培养，尤其是在算法和算力领域，只有投入更多的科研人员，不断加强基础研究，才会获得更多的智能技术的创新和突破。国家已经将人工智能上升至国家战略的层面，并提出了三步走的战略目标，国家可以从政府、企业、高校、协会四条路径实现该目标。
政府主要是提供政策扶持，具体措施包括增加高校招生、吸引归国高端人才、政策倾斜、完善法律法规和行业标准。
企业则应把握产业大趋势，结合自身情况，找准发展方向，实施校企AI人才联合培养，建立长期人才储备，此外，企业可以开展企业公开课，帮助中小企业转型升级。
高校方面则应推动高校开放政策的实施，拥抱企业、提高AI科研经费，大力发展交叉学科。一是高端人才方面。完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，扩大人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。二是交叉培养，有能力的高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能+X”符合专业培养新模式，加强产学研合作。还有社会化培训，支持高等院校、职业学校和社会化培训机构等开展人工智能培训，大幅度提升就业人员专业技能。企业为员工提供技能培训，这个趋势不是单个行业，每个行业都需要去适应这个变化。最后，针对中小学学生，要实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程.
协会应当促进协会发展，构建产学研合作新模式、完善交流平台，形成成果转化体系。
另外，在人才引进渠道方面，越来越多的企业把自身的人才需求特别是高端人工智能人才需求，委托专业的人工智能行业猎头公司来负责寻找，借由其专业能力和丰富资源，以最短的时间，接触到最多的优秀人才资源，实现最佳的人企岗匹配，解决企业最紧缺的战略资源。