2018年，AI 企業之間或將拉開差距

繼 2017 年人工智慧相關企業大尺度布局和激烈的進行人才爭奪之後，在稍微冷靜的 2018 年，或將不斷拉開彼此之間的差距。而這其中起重要作用的恐怕就是人才。

雷鋒網 AI 科技評論按：在今年 1 月份，Nature 新聞上發表的一篇文章稱「中國已經打響了 AI 人才爭奪戰」，這在某種程度上對於企業也是適用的：人工智慧企業已經打響了 AI 人才爭奪戰。而這場人才的爭奪或將決定了這些企業未來的前景。

在人工智慧大熱之後，資本市場對人工智慧企業投入了大量的資金。據 PitchBook 統計，在 2017 年全球人工智慧和機器學習領域的風險投資超過 108 億美元，融資最高的 5 起投資事件中，中國企業佔了 4 起。例如 2017 年 7 月商湯完成了 4.1 億美元的 B 輪融資。因此對於許多 AI 企業（尤其是 AI 獨角獸企業），並不缺少運作資本。在接下來的一段時間裡，融資的大小將不會成為 AI 企業拉開差距的主要原因。

事實上，任何一個行業在不缺少運作資本的情況下，拉開差距的往往是技術壁壘，而其基礎就是人才。AI 的研究雖然已經有很多年，但無論在方法還是模型上都仍然需要很大的改進，此外如何將現有的技術創造性地落地也是對 AI 企業的一個重要考量。所以隨著深度學習和神經網路的快速發展，人工智慧企業想要形成技術壁壘保持領先，最關鍵的制勝因素就是人才。

而另一方面，據雷鋒網了解，全球 AI 領域人才總共有 30 萬人左右；全球具有人工智慧研究方向的高校共有 367 所，每年 AI 領域畢業的學生只有 2 萬人左右。這些顯然遠遠不能滿足市場對人才的需求。此外，AI 初創企業也同時面對著來自大企業的競爭，例如國內有 BAT，國際有微軟、谷歌、Facebook、亞馬遜等不斷開出巨額工資來招攬 AI 人才。AI 人才的池塘不大，誰能搶到，那麼誰就將有更大的機會存活並壯大。

谷歌在人才爭奪方面是一個先行者。2014 年穀歌花了 4 億英鎊收購了 DeepMind，當時 DeepMind 只有 12 個人。有人評論說谷歌在亂花錢。但在當時，整個世界上真正懂得做深度學習大腦引擎的人，總共不超過 50 個科學家，其中 12 個就在谷歌，所以谷歌買的是未來。

在國內，2014 年商湯科技成立之後，其核心團隊就意識到人才對於公司發展的重要性，便開始默默布局人才爭奪戰，把整個計算機視覺圈子裡能夠找到的碩士生、博士生全部招攬進來，形成了一個大的人才圈。在 2015 年 3 月之後，阿爾法狗打敗李世石，大家開始注意到了人工智慧，再去做布局的時候，發現 CV 市場上已經出現了巨大的人才缺口，而再招一個本科生，還需要再培養數年。

從此也可以看出，人才的爭奪不是將要開始，甚至不是正在開始，有遠見的企業已經實現了初步的勝利。而 2018 年，雷鋒網認為，作為人才 3~4 年的一個成長周期節點，人才的爭奪或許將更加激烈，並至關重要，而每個 AI 企業也都將具備自己的人才爭奪優勢。

如前所述，商湯科技從 2014 年成立之初便已經開始人才戰略的布局。伴隨著其公司的成長和人才的挖掘，目前商湯科技擁有亞洲最大的深度學習研究團隊，團隊中有800 多名研發人員，其中包括來自世界各地的 150 多位名校博士生，並且在世界範圍內人工智慧領域擁有最多的華人科學家群體。其核心團隊由兩大部分組成：一部分是來自麻省理工學院、香港中文大學、清華大學、北京大學等世界一流學府的博士、碩士科學家；另一部分是來自微軟、谷歌、聯想、百度等全球知名公司的業界菁英。憑藉著這樣的學術造詣和人才聚焦，商湯科技在人才爭奪中已經取得了先發優勢。

作為一家初創 AI 企業，卻能吸引如此眾多全球優秀的 AI 人才，雷鋒網梳理其原因大略有以下幾條：

商湯科技的創始人正是全球人臉識別技術的「開拓者」和「探路者」湯曉鷗教授，公司的中堅力量也多來自於其所在實驗室——香港中文大學多媒體實驗室的博士、教師團隊。

（湯曉鷗教授）

在公司成立之前，2011 至 2013 年間的 CVPR 和 ICCV 兩大全球計算機視覺世界頂級學術會議上共有 29 篇涉及深度學習的文章，而其中有 14 篇出自該實驗室。其學術造詣可見一斑。

極強的學術背景和學術氛圍，這也造就了商湯科技在 CV 行業的人才高地，並形成人才的「黑洞效應」，令其在短期內就吸引了來自麻省理工學院、清華大學、香港大學、香港中文大學等名校以及谷歌、微軟等企業技術人才的加盟，成為中國博士密度最高的企業。

此外，人工智慧高准入的技術門檻，決定了 AI 人才需要較長周期的培養。所以像很多大企業一樣，商湯也建立了系統性的產學研體系，培養自己的人才，這包括導師制、實習生制等。同時它還與香港中文大學、浙江大學、上海交通大學建立聯合實驗室，並與清華大學、北京大學等高校的研究團隊建立了以學術課題為導向的科研合作。從成果上來看，商湯的人才「豪門」中，即使是實習生也能取得極好的成績，例如在ICCV 2017期間，商湯實習生團隊在COCO競賽Workshop中取得了兩項比賽的Segmentation冠軍及Detection亞軍的好成績。

2. 重視學術

商湯科技研發團隊在與計算機視覺相關的國際頂尖學術雜誌和會議上累計已經發表了 400 多篇論文。以 2017 年為例，商湯在全球兩大頂級視覺學術會議 CVPR 和 ICCV 中共發表了 43 篇論文，這甚至領先於谷歌、Facebook 等國際巨頭。相較於許多企業以應用為主，商湯對學術的重視大大弱化了研究型學者進入產業界的抵觸心理，他們可以享受著較高待遇的同時又能繼續從事學術研究。

商湯擁有搭載超過6000 塊 GPU 的超大深度學習超算中心。

（商湯高性能異構計算平台，擁有超過 6000塊 高性能 GPU，多個計算集群）

這樣的算力優勢，使得研究人員在高校或其他企業需要一個多月訓練才能完成的模型，在商湯只需要一周時間。這樣帶來的好處就是，在商湯做研究，花費一兩天的時間就可以達到競爭對手花費一個月時間做的事，這就可以獲得更多的實驗數據，做更多的演算法創新，進而獲得更多的時間成本和時間窗口。這對許多研究人員將是不小的誘惑。

商湯科技自主研發的原創深度學習平台 Parrots，對超深的網路規模、超大的數據學習以及複雜關聯應用等支持更具優勢。加上其自主搭建的深度學習超算中心，大大加速了深度學習訓練和演算法模型的迭代速度。這樣的平台及技術支持，將讓研究人員的工作更為聚焦。

很多大型公司的 AI 技術研究，由於公司整體戰略的限制，更傾向於支持本身業務的發展，不一定會涉及到更加廣泛的行業和領域。而商湯採用獨有的「1（基礎研究）+1（產業結合）+X（行業夥伴）」商業模式，以核心技術和平台為支持，賦能若干個不同的行業，這將會把行業之間通用的、共性的部分進行沉澱，因此研究人員在商湯工作也就能獲得更加豐富的經驗以及更廣闊的視野。同時，在深入場景之後，不同行業的交叉性深化了交叉成熟效應，人才本身也能夠因此獲得更大的個人積累和成長。

綜合以上這些原因，或許我們也可以看出當前 AI 人才「擇良木而棲」的部分標準：學術環境、學術成果、硬體配置、技術支持和個人成長空間。

對於 AI 研究人員，或許這是一個最好的時代，也是最壞的時代。人工智慧的大熱，人才的稀缺，導致幾年前無人問津的 CV、NLP、語音等方向的畢業生，現在成了炙手可熱的爭奪對象。

據騰訊研究院《2017 全球人工智慧人才白皮書》介紹，2017 年國內人工智慧崗位平均招聘薪資已達 2.58 萬元，遠高於一般技術類崗位。從薪資分布上看，近八成崗位招聘薪資超過 2 萬元，五成職位招聘薪資突破 3 萬元，還有 1.9% 的企業更是開出 5 萬元以上月薪吸引頂級人才。這麼高的薪資恐怕是讓任何技術領域都羨慕不已。

而另一方面，隨著人才的爭奪和高新的誘惑，大量原本在學校從事研究工作的學者開始不斷進入產業界。如前面所述，全球 AI 人才有 30 萬人左右，而其中只有約 10 萬人還留在高校，20 萬人已經投身產業界。在這樣的氛圍下，很難能夠靜下心來專註於學術研究。

當然最好或是最壞，還是要看自己的目的，但機會或將不在。

隨著三、四月份招聘季的到來，已經有越來越多的企業開始舉辦線下活動和招聘活動，這或許將成為春節之後，眾多 AI 企業打響人才爭奪的第一仗。而誰能在這場爭奪中取得勝利，那麼它勢必將拉大與其他企業之間的差距。讓我們拭目以待，或參與其中吧。

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