海外人才迴流 中國AI崛起

1956年的達特茅斯會議上，人工智慧（AI）概念正式確立。

如今，人工智慧從起步轉到快速發展的階段，並成為了全球科技巨頭新的戰略發展方向。隨著科技力量和影響力的不斷增強，海外精英迴流已成大勢所趨。

在AI領域，新一輪的人才爭奪正在激烈展開。基於AI的創業公司如雨後春筍般湧現，巨頭公司和草根公司一樣面臨著AI的衝擊考驗。

海外人才迴流

2016年，美國白宮在發布的《國家人工智慧研究與發展策略規劃報告》中提到，2013年~2015年SCI收錄的人工智慧方向的論文里涉及深度學習的論文數量增長了約六倍。在SCI的統計數字中，在深度學習方面的論文發表數量以及論文的引用（文章至少被引用一次）的數量均在2014年對美國實現反超並大幅度領先其他國家。

不僅僅是論文數量，AI人才的儲備和流向也出現了新趨勢。

領英大數據顯示，截至2017年一季度，全球人工智慧領域專業技術人才數量超過190萬，美國人工智慧領域專業技術人才總數超過85萬，高居榜首。華人在人工智慧領域正扮演著重要角色。

根據領英發布的《全球AI領域人才報告》，全球的華人AI技術人才佔全球AI技術人才總數的6.5%左右，華人技術人才佔比最高的是新加坡（29.4%）、加拿大（10.2%）、澳大利亞（8.5%）、美國（7.9%）和德國（2.7%）。

「我們的數據顯示，從2013年到2016年有海外（AI）教育背景經歷的留學生，畢業之後回國工作的比例年均增長率超過14%。有海外工作經歷的，曾經在海外企業工作又回國的有多少呢？年均增長率是10%，也就是說有越來越多有經驗的人士流回國內。」領英技術副總裁王迪說。

「人才流動是必然的，因為現在整個市場上缺乏AI人才，就會造成人才從創造價值少的地方流動到創造價值大的地方。從整個社會層面來說，還是要進一步提高人才的數量和質量。」英特爾研究院院長宋繼強在接受第一財經記者採訪時表示。

出乎意料的是，AI人才並沒有想象中那麼「學院派」。截至2010年，有10%左右的人工智慧領域從業者曾在高校或研究所工作過，其中超過一半的人此後流入企業。相比，美國人工智慧領域從業者曾在高校或研究所工作的人數佔比超過25%。

「現在我們還在AI的早期階段，AI高手屬於稀缺人才，AI人才一旦多了之後，像你現在看到的編程人員一樣多，那就不會出現AI人才稀缺的問題了。」宋繼強說。

從競爭的角度來看，人才結構還存在顯著差異。信息技術行業擁有十年以上工作經驗的人才只佔15%左右，而美國以超過70%的超高比例領先於世界平均水平。

從AI行業細分領域來看，基礎層（包括軟體演算法、機器學習等）的人才需求量大，目前處於技術快速發展突破瓶頸階段。從技術層看，計算機視覺和自然語言處理領域對人才需求較大，而應用層最需要人才的是處於風口的機器人行業。

BAT助推

在互聯網時代的上半場，全球互聯網的發展幾乎全部由美國引領，正嘗試在人工智慧領域實現彎道超車。

「AI到了一個爆發的臨界點。第一是計算力已經達到了（要求），第二是數據的洪流，第三是深度學習的演算法。」英特爾戰略合作部總經理、英特爾創新加速器總負責人李德勝說。

正如華創資本合伙人熊偉銘向第一財經記者所言，「現在絕對是一個人工智慧創新創業的好時機，全行業都在向AI轉型」。

當百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏和百度的無人駕駛車輛駛向2017年百度AI開發者大會時，「All-In」戰略顯得更加激動人心。

百度大腦是百度雲的核心引擎，云為百度大腦提供了神經元和數據訓練源，百度大腦則通過雲向各類產業輸出服務。百度系全線AI產品還包括，智能語音交互系統DuerOS、自動駕駛平台Apollo等。

就在百度AI開發者大會的同一天，阿里人工智慧實驗室憑藉首款智能語音終端設備「天貓精靈」也賺足了關注。阿里人工智慧實驗室成立於2016年，負責阿里巴巴集團旗下消費級AI產品的研發，其使命是探索人機交互新大陸，帶領人們體驗探索未知世界的樂趣。

阿裡布局人工智慧是從業務驅動開始，同時吸引了不少人才加入。亞馬遜原資深主任科學家任小楓不久前更新了華盛頓大學官網上的個人主頁，正式擔任阿里巴巴iDST首席科學家和副院長。

今年3月成為阿里人工智慧實驗室首席科學家的王剛是新加坡南洋理工大學終身教授，現在負責機器學習、計算機視覺和自然語言理解的研發工作。

騰訊集團副總裁、人工智慧實驗室負責人姚星也曾對媒體介紹騰訊在人工智慧方面的相應部署。截至2017年3月的公開報道，騰訊AI部門有50位科學家，200名工程師。騰訊的AI布局基於四個垂直領域：機器學習、自然語言處理、語音識別和計算機視覺。未來騰訊的人工智慧服務將緊密圍繞內容、社交、遊戲三個核心應用場景展開。

如騰訊CEO馬化騰在今年深圳IT領袖峰會上透露：「過去一年我們也招了挺多的人，我們在微軟總部西雅圖還設置了一個實驗室，很多微軟的人不願意離開西雅圖，所以我們就在旁邊設。」

BAT的AI「軍備賽」正在加速升級，創新企業還有機會嗎？

阿里的一些技術應用引入了初創公司共同完成或許是個很好的例子。以支付寶的AR功能為例，支付寶與位於上海的 AR 企業視辰信息科技（上海）有限公司和亮風台（上海）信息科技有限公司都達成了戰略合作。

宋繼強認為，「很多大公司把技術的使用門檻降低了。現在這一波是要靠大數據、大計算去做的。小公司在剛開始創業的時候，如果沒有很強的計算或者數據資源不適合做平台型創業公司。它可以找細分市場，用大公司提供的技術和平台來提供很好的客戶價值，這樣就可以找到一個很好的定位。」

創新生態下的自我定位

有著最大的消費數據，也就意味著有更多的應用場景，因此也會更容易催生AI項目，這一點被多位第一財經記者採訪的業界人士認同。

「在AI相關行業，無論是還是美國企業，大概有20%的從業者任職的職稱是在總監和以上的級別，華人和華裔大概只有10%左右。我們有一個觀察，可能存在職場的天花板。這樣一個現象會導致海外人才的迴流以及的機會。」王迪說。

AI的人才向何處去？

領英大數據顯示，的高校及研究所在2013~2015年仍保持著人才凈流入的狀態，其間AI領域人才流入流出比分別為1.44、1.48和1.45。儘管每年會有大量的人才離開高校加入企業，但是新加入高校及研究所工作的人才並未減少。

對於打算加入企業的人來說，就需要考慮是去巨頭公司還是初創的草根企業。「在這個領域大公司和初創公司都差不多，要做的就是勇敢投資未來，可能都不是求發展，而是求活下來，很多事情對大家而言都是未知的。」熊偉銘說。

在巨頭與草根公司的競合過程中，「生態」是一個熱點辭彙。「我們知道生態系統最大的好處是找到自己的位置，有序去發展，要把整個能量循環做好，不要無序競爭，這樣整個社會層面來說，資源投入的收益率就會很低。」李德勝說。他表示，的AI公司成立時間小於三年的基本上佔70%~80%，這意味著大公司仍然舉足輕重。

熊偉銘認為，對創業企業而言，最現實的機會來自於AI+垂直行業。他提到，之前作為投資人會要求創業者有很強的商業經歷，包括在大公司里做到什麼樣的級別。而今天科學轉化為生產力，可能就是非常快的事情。

眾趣（北京）科技有限公司CEO高翔對此深有體會。公司自主研發具備深度感知功能的3D掃描相機，可用於採集室內場景的各項數據，並在雲端高速自動處理製作3D在線空間。在他的公司中，首席科學家張宗華是歐盟瑪麗·居里學者、英國皇家學會合作專家，有著20年3D演算法研究經驗，發表了40餘篇SCI論文。提到吸引這樣的「大咖」加盟，他說「關鍵因素是市場，另外是公司股份和前景」。

即便如此，在接受包括第一財經記者在內的媒體訪問時，高翔提到2015年初創時，投資人幾乎沒人願意看他的PPT。從去年下半年開始，整個行業類似的公司出現很多，「做三維空間的技術已經成為了行業的流行語，而在兩年前幾乎沒有人知道」。目前，眾趣已為阿里巴巴實景購、途牛、小豬短租虛擬入駐提供了獨家技術支持。

「現在還存在大家一擁而上各自做自己認為的很重要的事情。但是放在生態環境來說，很多人做的是重複的工作，投入不一定有產出。從生態來說，每一個創業公司可以找到具體的定位是非常重要的。」宋繼強進一步解釋說。

而大公司則更傾向於在底層技術上發力打造平台以及聯合更多公司創新生態。去年7月份，英特爾和硬蛋聯合產業夥伴打造了機器人創新生態。在英特爾人工智慧暨機器人創新生態峰會上，硬蛋科技CMO劉宏蛟透露，通過一年的專業運營和市場加速，該生態已匯聚1000多個機器人團隊，300多家機器人供應鏈廠商，逾10000名線上活躍用戶。

畢馬威科技及創業企業合伙人張昕在未來論壇講座前告訴第一財經記者，選擇投靠大公司為生態和底層技術而奮鬥，還是在草根公司一展拳腳當然因人而異。現在缺的不是模型和演算法，而是訓練機器。「很多領域都已經出現了一些主導者，但是他們不一定能夠維持現在的門檻。這就需要更多商業化的幫助，比如通過資本對上下游產業鏈的扶持。」

在行業市場中，AI目前在金融、汽車、健康醫療三個行業的領域應用較快。除了2B（商業）應用，政府購買也是一大推動力。

「政府擁有大量沉澱的數據，AI要做的就是怎樣利用好這些已經沉澱下來的數據去通過演算法或者是機器的不斷學習，進行決策。」畢馬威科技與創新主管合伙人吳劍林告訴第一財經記者。