中國拒絕「人才掣肘」

光明圖片/視覺中國

李彥宏在無人駕駛汽車內與會場互動

7月5日，百度人工智慧開發者大會在北京召開，百度公司首席執行官李彥宏乘坐無人駕駛汽車進入會場。為此，北京交管部門表示已介入調查。

這個「神轉折」事件，引起很大爭議。但是引發更多討論的，其實是李彥宏事後所做的回應：「當無人駕駛的技術成熟之後，一定比人類司機要更安全。」「互聯網只是前菜，人工智慧才是主菜。」「人工智慧時代，我們應該具有怎樣的思維？」

無人駕駛技術，是人工智慧技術的完美體現，是各種尖端技術的集成。人工智慧時代呼之欲出，復興之路上的中國，做好相應的人才準備了嗎？

1.人工智慧人才國內供求比例僅為1：10

21世紀，人工智慧註定將會為人類開啟一個嶄新的時代。

2016年以來，美國國際商業機器公司率先推動全球人工智慧的商業化浪潮與核心業務轉型；特斯拉和福特等大型汽車廠商宣布了全自動無人駕駛汽車的推出時間表；谷歌人工智慧圍棋程序阿爾法狗擊敗了世界頂尖棋手李世石、柯潔，引發全球關注。人工智慧，就這樣不斷觸動著人類的神經。

毋庸置疑，人工智慧已成為全球科技巨頭新的戰略發展方向，吸引人才、資本迅速聚攏。2016年，包括百度和谷歌在內的科技巨頭在人工智慧上的花費在200億美元至300億美元之間。美國公司紛紛擴大對國外人才的追求，例如，臉書在巴黎開設人工智慧實驗室，將補充紐約和矽谷的類似設施，使公司更容易在歐洲招聘高級研究人員；英特爾在喬治亞理工大學建立機器學習和網路安全研究中心；而英偉達正在與台灣大學合作，在台北設立人工智慧實驗室。

「目前，互聯網行業中最稀缺的就是人工智慧人才。」一些業內人士認為，國內的供求比例僅為1：10，供需嚴重失衡。工信部教育與考試中心副主任周明也曾在2016年向媒體透露，中國人工智慧人才缺口超過500萬人。人工智慧人才真的這麼稀缺嗎？這個行業的薪水或許可以說明問題。在幾大招聘網站搜索「人工智慧」，會出現很多招聘崗位，以「數據處理工程師」為例，在一線城市的月薪基本上從2萬元起步，年薪百萬元也不鮮見。

為何人工智慧人才如此稀缺？有業內人士分析，今天人工智慧取得的成就很大程度上要歸功於2010年「深度學習」技術取得的歷史性突破，因而人工智慧不只是一種高科技項目，而且是一種全新的學科，具有開創性、複雜性和高難性。但由於大部分專業人才還在學校或者科研院所中，並且人才培養難度較大、時間也較長，所以真正能夠投入業界的人才非常少。

2.人才爭奪戰已經拉開

7月9日，浙江清華長三角研究院與「科學家在線」平台共同發布《全球人工智慧人才研究報告》。《報告》基於650萬國際專家資料庫，提取出441143名國際人工智慧人才的數據，分析了中國、美國的人工智慧人才分布情況和流動情況，為人工智慧產業的爆髮式增長提供了人才「藏寶圖」。

《報告》指出，美國人工智慧人才數量在全球處於領先地位，其人才總量佔全世界人才總量的近20%，以87399人的儲備量近3倍領先於第二名的中國。中國擁有在國際上活躍的人工智慧人才為26665名，但傑出人才流動凈值（即人才流入量與人才流出量絕對值的差額）不斷增長，發展趨勢向好。

浙江清華長三角研究院院長王濤分析，美國之所以能聚攏近五分之一的人工智慧人才，很大程度上得益於發達的科技產業和雄厚的科研實力。美國擁有超過20家活躍且有影響力的人工智慧科研院所，吸納、培養了大批科研人員和優質人才，還有諸多大型人工智慧企業為相關領域人才提供了大量工作機會。

自20世紀50年代，美國就提出了人工智慧這一研究課題。相較於歐美髮達國家來說，我國對人工智慧領域的研究起步較晚，人才質量的提高需要一個漫長的過程。

科學家在線首席執行官智強介紹，截至2016年，中國人工智慧方向企業有近千家，已經獲得投資的公司約50%，其中新三板上市67家，A股上市16家。但中國的人工智慧公司大部分處於初創階段，培養和吸納人才的能力尚弱，因此與美國的情況截然相反，中國的人工智慧人才多集中於清華、北大、中科院和浙大等高等院校。就工作機會而言，缺少類似谷歌、微軟、蘋果、臉書等這樣引領行業發展的龍頭企業。

為了吸引全球人才，臉書人工智慧實驗室主任雅安·勒存三個月內兩次造訪中國高校。「臉書已經開始與中國大學合作，比如清華和上海交大，採取同美國、法國等地相同的合作模式。」他表示，大公司對人工智慧人才的競爭非常激烈，工資也水漲船高，「我們必須非常清楚人才在哪裡，在他們完成學業前就提前拿下」。

「以人工智慧為特徵的第四次產業革命將深度影響世界經濟新秩序的重建，我國必須搶佔人工智慧人才高地，以贏取未來產業競爭主動權的寶貴契機。」王濤指出。

3.中國「換道超車」業已起步

2017年年初，有兩件事值得關註：微軟高管陸奇1月宣布，他將出任中國頂尖搜索引擎公司百度的首席運營官；當月月末，總部設在美國的國際人工智慧協會推遲了年會日期，原因是既定日期與中國春節衝突。

如今，全球人工智慧企業主要集中分布在中、美、英等少數國家，華人在人工智慧研發方面的表現，已引起全球矚目。2016年美國白宮發表的一份研究報告顯示，中國發表的關於深度學習的科研論文數量已經超過了美國。《日經亞洲評論》的一份調查則顯示，中國2010年至2014年間在人工智慧領域的專利申請數為8410件，相比2005年至2009年增長了186%。

另有一些報告顯示，風投在北美和歐洲的投資正在萎縮，而在中國卻風生水起。據報道，在2016年共有202家中國人工智慧初創公司獲得了共計10億美元的融資。一些研究團隊在中國拿到了比歐美多5倍的投資，還允許他們建立完整的人工智慧實驗室，並招募專業團隊。此外，百度、阿里、騰訊等中國公司已經開始從美國聘用頂尖人工智慧專家。「在美國總統特朗普推行的移民政策的影響下，中國公司遇到了從矽谷招攬更多人工智慧人才的良機。」在美國生活近30年的人工智慧科學家王雪梅這樣認為。

近年來，中國政府對人工智慧產業給予高度重視。先是把人工智慧列入了十三五規劃綱要，後是在政府工作報告中也明確關注了人工智慧產業。國家發改委更是積極推動中國企業探索建立深度學習研究應用國家工程實驗室。

領英公司日前發布的《全球人工智慧領域人才報告》顯示，美國已成中國人工智慧人才最大迴流來源，中國擁有海外工作經歷的人工智慧技術人才有43.9%來自美國。華人人才的持續迴流，將加快縮短中國與美國等國家的技術差距。

而前面提到的《全球人工智慧人才研究報告》亦顯示，2014年後，中國人工智慧行業飛速發展，吸引大量美國人工智慧傑出人才流入，使中國人工智慧傑出人才數量的世界排名由2011年至2013年的第六名上升為2014年至2016年的第四名。

「在全球化的驅使下，人工智慧人才流動會更加頻繁且活躍，未來很有可能出現中美兩雄爭鋒的局面。」王濤表示，中國要想實現從「中國製造」到「中國智造」的「換道超車」，必須以全球一流的人工智慧人才隊伍為基礎。

AI前景雖被看好，產業化進程卻並不像創業者想像的那麼容易

產業界的積極響應使得AI 成為當前科技界、企業界以及創投界最火的關鍵詞之一。然而，AI前景雖被看好，但產業化進程卻並不像創業者想像的那麼容易。

「今天，全中國有六個城市都在舉辦AI人工智慧的活動，可見人工智慧已經『火』到有點誇張，院士和專家都不夠用了。」在近日召開的「2017中國AI+產業應用創新峰會」上，中國人工智慧產業聯盟副秘書長陳建文幽默地講道。

今年的政府工作報告首次提到要加快人工智慧（AI）等技術的研發和轉化，隨著政策利好的逐漸釋放，國內人工智慧企業的數量出現「井噴式」增長，AI的應用範圍囊括至醫療、金融、交通、教育等多個領域。

產業界的積極響應使得AI 成為當前科技界、企業界以及創投界最火的關鍵詞之一。然而，AI前景雖被看好，產業化進程卻並不像創業者想像的那麼容易。

人工智慧「過火」

陳建文的表述並非空穴來風。據報道，2016 年，包括百度和谷歌在內的科技巨頭在AI 上的花費高達200 億~300 億美元，這些投資在2017年的溢出效應明顯。百度搜索數據顯示，2016年AI關鍵詞的媒體關注度比2015年增長632%，2017年上半年又增長了45%。一項數據預測，到2020年，全球人工智慧市場規模將達到1190億元，2018年中國人工智慧市場規模將突破380億元。

「人工智慧之所以火起來有幾個主要的外部原因。」微軟加速器北京的駐企CEO羅斌表示，「一是由於雲計算、大數據的普及以及這一領域的一些基礎科學研究取得突破；二是人工智慧本身已經進入人們的日常工作，明顯地取代了很多當前人類進行的工作。」

對此，中國人民大學教授盧志武表達了相同的看法，他表示，人工智慧「火」起來本質的原因就是計算機計算能力的大幅提高。

然而，不少專家和企業人士也對這個備受追捧的「科技網紅」持保留態度。京東方科技集團Imaker平台CEO陳浩就認為，目前AI的「火」可能只是著眼於產品和技術角度，真正的市場需求並沒有完全發掘出來。

陳建文更是直言，他所知道的國內幾乎所有的AI公司，沒有一家真正具有成熟的盈利模式。「外邊的人看著很熱鬧，裡邊的人很糾結。因為落地很困難，很多公司是拿著人工智慧的噱頭在做產業升級。」

「2016年什麼最火？直播最火，VR最火。」陳建文表示，但是，很「火」的VR和直播接下來的發展如何？陳建文認為，「其實是一地雞毛」。

真正切入行業

「實際上，很多人把人工智慧講得太玄乎。」陳建文表示，之所以會有AI商業化，就是因為互聯網、物聯網使得「連接」已經不再是問題，而「連接」進來的數據需要做分析。陳建文認為，互聯網有三大屬性：在線、交互、智能，「人工智慧無非就是這些內容，如環境、智能代理、AI、VR、3D以及計算機視覺、語音識別、自然語言處理等。」

目前，除了基礎的機器學習技術，計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人和語音識別五大相關技術因為與傳統行業融合發展的潛力巨大，其產業化前景被市場看好。AI在醫療、安防、支付、車聯網、智能家居、工業自動化等領域的應用也成為一個個的創業風口。

陳建文不否認AI的發展趨勢，但是，他認為，目前人工智慧涉及的所有行業中，99%的創業項目為非關鍵性應用，致力於純粹的技術創新的「全部是大公司的跑道」。

「以人臉識別為例，阿里巴巴集團等大公司的人臉識別技術是免費提供的，因此，對於很多小型人工智慧公司來說，人臉識別技術的研發變得沒有意義，基於API的商業模式沒有擴展，演算法壁壘越來越低，極容易被產業上下游擠壓。」陳建文說。

朗瑪峰創投合伙人呂釗建也表示，「從投資機構的角度來講，大方向一定是看好的，但是產業化進程可能不像很多創業者想像的那麼容易，基於用戶需求的人工智慧應該會率先得到機構和產業的認可。」

如何使得AI技術更好地實現商業化？陳建文認為，目前，國內AI商業化形成的市場規模中，針對消費者的市場（To C）還不夠成熟，但是企業級服務（To B）的市場空間很大。

圖森未來創始人兼CEO陳默解釋道，To C首先面臨的問題是個體消費者的需求定義不明確，其次，個體消費者的支付能力遠弱於To B。

「以無人駕駛系統為例，一套無人駕駛系統對個人消費者而言，一年內的使用率不足15%，使用率過低。」陳默表示，「但是，作為To B的運營車輛，它一天的使用時間超過20個小時，使用率非常高，所以，企業對於一套自動駕駛系統更有支付意願。」

陳建文認為，人工智慧產業需要加速，企業未來發展的脈絡在於真正切入行業，做行業解決方案，用智能解決方案深入各個行業是未來智能生態架構的必然要求。

做好人機交互

人工智慧的實質是在深度神經網路上構建的一個符號處理系統。公子小白智能機器人創始人嚴漢明認為，「人類從原始打結開始，到象形文字，直至發展到今天，形成了一整套非常複雜的交流語言處理系統，除了可以正常表達以外，還可以通過文字的處理和組合實現聯想和推理。」

人機交互正是人類交流語言處理系統的延伸，人機交互的升級建構著未來人工智慧應用的場景，做好人機交互是AI商業化道路上不可或缺的重要組成部分，正如阿里巴巴人工智慧實驗室負責人淺雪所言：「每一次變革都是人機交互方式的變革。」

華捷艾米軟體科技有限公司聯合創始人沈瑄介紹了人機交互的演化進程，「50年代，我們通過鍵盤產生人與人、人與機器的交互；有了windows後，我們通過滑鼠來實現人與機器的交互；到2000年左右的時候，蘋果的iPhone問世，人與機器通過觸摸（touch）發生交互。現在以及下一代的人與機器將通過視覺加語音實現交互。」

人機與自然語言的交互包括了語音、人臉圖像、手勢、虹膜、體感以及人的肢體動作。嚴漢明表示，通過人工智慧深度神經網路能夠把一些感知交互做到非常深入，進而通過知識圖譜可以把人們的認知結合起來，但是，就目前而言，人工智慧技術還處於高感知、低認知的狀態。

「在弱人工智慧時代，機器通過技術和用戶畫像的結合，包括人工智慧的記憶推理和參數變化等，來進行與人的交互及其與場景的結合，通過動作和情感的合成來輸出顯示。例如，通過與智能家居和智慧社區結合，機器可以直接跟物業及周邊的生活服務配套進行交流，通過自然語言的交互，可以完成機器的直接下單與信息的查詢傳遞等。」嚴漢明說。

此外，沈瑄認為，「端+雲」也是人工智慧未來需要著力發展的方向。「現在的移動化設備人人都有，全球有20億部甚至更多的手機終端，通過這種簡單的終端上傳數據—雲端下載數據的模式肯定是遠遠不夠的。」

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