缺「人」的人工智慧
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最近兩年，人工智慧的創業賽道一直挺火爆，可以看到招聘需求猛增。虎哥最近在百度百聘搜索「人工智慧」這個關鍵詞，發現成都地區就有上百條相關招聘需求，大多要求求職者擁有3到5年從業經驗。月薪最高的開到了5萬，就連某些實習生崗位，薪資也頗具誘惑力。
去年底騰訊研究院發布的《2017全球人工智慧人才白皮書》指出，全球AI領域人才約30萬，市場需求在百萬量級，每年畢業AI領域的學生約2萬人，遠遠不能滿足市場對人才的需求。
人工智慧產業到底有多缺人才？我們詢問了成都一些和人工智慧創業相關的公司。
泛人工智慧對人才需求多樣化
隨著各國人工智慧戰略陸續出台，中國也發布了《新一代人工智慧發展規劃》。在這樣的背景下，AI產業炙手可熱，相較過去幾年機器人產業的火爆程度，可以說有增無減。有媒體報道稱，從2011年到2016年，僅僅5年時間，中國就新增了3000家機器人生產企業。
成都英博格科技有限公司是乘著這波機器人熱潮成立的企業之一，經過幾年發展，英博格已經成長為成都的潛在獨角獸。
英博格CEO劉克告訴天虎科技，一般國外研發機器人，需要5年或更長時間，來打磨一款優秀產品。但在國內，大家都是一窩蜂搶佔風口，快速推出產品打市場。這跟國內的浮躁氛圍，以及投資機構短暫的退出期關係很大。
「快速推出產品後又發現，市場需求還沒有真正形成，產品本身也不算一流，消費者對於服務機器人的認知和消費能力，還沒有大到需要在家裡放好幾台幫助生活的地步。」劉克說道：「於是大家又回歸理性，摸索市場真正需要什麼產品，所以可以看到很多做服務機器人的企業在往人工智慧、物聯網等方向轉型。」
劉克與奧叮機器人
英博格推出的奧叮機器人，從設計之初就具有語音交互等人工智慧屬性。往人工智慧方向轉型，機器人企業擁有天然優勢。
劉克表示，在業內定義中，人工智慧以軟體為主，機器人相較而言，硬體佔比要高一些。而國內機器人產業與國外相比，雖然部分硬體依然依賴國外零配件，但在核心演算法上具備一定競爭力，所以國內的機器人企業軟體能力較強，這降低了往人工智慧方向轉型的門檻。
英博格正在憑藉自身掌握的機器人與人工智慧技術，為酒店和智能家居行業提供解決方案。例如英博格為酒店前台打造了一款互動式機器人，與機場的自助值機系統有些類似，在高峰期酒店人手不足時，具有人臉識別、語音對話等功能的機器人就可以為客人提供入住、退房、打發票等前台服務。
除了前台的應用場景，英博格還擁有整套的弱人工智慧解決方案，幫助酒店行業提升管理效率、降低成本。
英博格設計的酒店前台機器人
在劉克看來，人工智慧產業發展初期，技術應該讓位於應用，哪怕只有一點點智能演算法能夠應用到傳統行業當中，也應該歸類於泛人工智慧產業。
基於這種思考，我們能夠看到這樣一種現象：如機器人、物聯網、雲計算、大數據，甚至區塊鏈等新技術產業，都在與人工智慧產業相互滲透、融為一體。
就在前不久，四川成立了人工智慧聯盟，除科研院所和專攻人工智慧的企業外，聯盟主要由活躍於機器人、物聯網、雲計算、大數據等新技術領域的四川一線企業構成，英博格也在其中。此外聯盟會員單位還包括運營商、法務、金融投資、傳媒、會計、諮詢等機構，涉及人工智慧產業鏈條的各個層面。
在融合態勢下，人工智慧產業成為覆蓋廣闊的龐大產業，其人才需求發生了結構性變化，將不再只單純局限於演算法人才上，還涉及硬體設計、軟體開發人才，乃至金融、法務、媒體等服務性人才需求，人才缺口遠遠超過一些研究機構預測的百萬量級。
成都創業公司如何面對缺人現狀？
成都小漫科技有限公司聯合創始人陳曉丹在負責招聘工作，她告訴虎哥，整個人工智慧產業非常缺人，擁有人工智慧相關專業人才數量最多的十個國家，中國僅排第十，人才缺口超500萬，尤其演算法研究方面缺口很大。
「雖然大企業網路了大部分人工智慧人才，但依然有不少人從大企業跳槽出來，自己創業或加入創業公司。這個行業發展很迅猛，創業的機會和誘惑太多太多。」陳曉丹說道。
小漫科技是一家智能語音解決方案提供商，成立於2017年。小漫科技發現，雖然科大訊飛提供了語音識別的底層技術，但深入到具體的應用場景中，還有不少細節需要完善。於是小漫基於科大訊飛的底層技術，研發了自己的語音交互系統「manbot OS」，針對具體的應用場景，做語音識別的升級與矯正，並在其基礎上增加機器判斷、意圖識別等功能，提供深度定製的智能語音解決方案。
目前小漫科技正在推進兩個項目：一是與工業領域合作，深入挖掘工廠中的智能語音應用場景，比如在工廠中使用遊標卡尺測量長度，因光線昏暗難以讀數，就可以用語音機器人報數並自動記錄；二是智能電話機器人。
小漫科技的智能電話機器人最近剛剛上市，它是一個平台級的產品，包括硬體盒子、自定義軟體包和控制後台，廣泛適用於多種行業。用戶只需要把手機號卡或固話線，插入硬體盒子內，在後台配置編輯好通話場景，人工智慧就能自動撥打或接聽電話，通過判斷通話對象的語義，自動執行整個通話流程，完成諸如產品介紹、下單預訂、異議處理、留言記錄、轉接電話、調查問卷等實用功能，在體驗上與真人通話幾乎沒有差別。
「人工智慧是個新興行業，需要大量高端人才，整個行業都能感受到人才短缺帶來的壓力，不過這個態勢正在改善。2017年之前，能夠培養人工智慧人才的大學很少，但2017年之後，我們發現各個大學都在陸續開設人工智慧專業。」陳曉丹表示：「人才培養有個周期，預計2年以後，這個行業將有不少企業培養的實戰人才湧現，4年以後，會有學院派的人才湧現。」
陳曉丹稱，不光計算機專業，很多專業都在跨界增設人工智慧的選修課程，比如新聞，比如汽車，比如金融，等等。大學教育正在根據行業需求而發展變化。
數據標註成勞動密集型生意？
其實，人工智慧相關的某些工作，也正在出現勞動密集型的特徵。
在百度百聘中輸入「數據標註」這個關鍵詞，可以搜到不少招聘信息，其中不乏成都知名大數據與人工智慧企業發布的，薪資平均在4000元左右。而在貴州、河北、河南、山東、山西等地區，大大小小的數據標註工廠如雨後春筍，成了一股和傳統人力密集型產業爭搶勞動力的新力量。據說這一力量，從三年前便開始冒頭了。
某數據標註軟體的界面
數據標註工廠是如何運作的呢？以自動駕駛數據標註項目舉例，數據標註工廠從客戶手中拿到若干圖片，管理者根據標註要求制定流程，然後對手下的若干標註員進行簡單培訓，培訓完成後管理者將圖片分派給標註員。標註員需要利用電腦上的標註軟體，把圖片中所有的機動車、非機動車、行人、紅綠燈等需要識別的物體用不同顏色的方框框出，漏框或錯框均會降低數據標註的精度。標註完成後圖片會匯總到管理者手中，以評估標註質量。
因數據種類多樣，精度要求不一，不同項目的流程差別較大。可能管理者需要具備相當的經驗，但對數據標註員來說，標註數據幾乎沒有技術門檻，工作起來就像在富士康打工。不少數據標識工廠招攬了大量兼職人員，按工計酬，根據數據複雜度不同，標註一份數據，工資從幾厘到幾毛錢不等，不過也有標價上百塊的複雜數據。團隊規模也不一定，少則幾人，多則幾百人，甚至有上千人規模的數據標註工廠出現。
有業內人士批評說，中國人擅長把比拼智力工作變成比拼勞力的工作，目前中國的人工智慧產業，只有人工，沒有智能。一方面是批評的聲音，另一方面，也有創業者認為哪裡有市場需求，哪裡就有創業機會。
前不久，在天府新區北美創新中心與合創新業聯合主辦的「2018北美人工智慧企業中國行暨AI資源對接峰會」上，虎哥就偶遇了一個關於數據標註的創業項目。
覺醒向量致力為國內外的人工智慧企業提供高質量、高效的數據標註解決方案，其CEO楊洋曾在多倫多有豐富的金融、投資經驗。
楊洋指出，數據標註是對計算機模型所需要訓練的底層數據進行關鍵信息的提取。對於很多人工智慧團隊來說，數據標註是一個消耗人力和時間的過程，不少團隊往往選擇外包，這就產生了一個巨大市場。
與一般標註平台不同，覺醒向量傾向聘請三線城市的在校計算機系大學生擔任全職標註員，因此標註質量更高、成本更低，同時還能提高效率。目前，覺醒向量已在全國及擁有兩家數據工廠，因看好成都人工智慧產業的發展，正在考慮在成都建立第三家工廠的可行性。
不過楊洋也指出，數據標註可能是人工智慧產業處於起步階段的獨特需求，未來這種需求的走向還不好判斷，所以覺醒向量在進一步提高標註效率的同時，希望能夠儘快完成從標註工廠到數據訓練外包工廠的轉型。
學界與產業界紛紛發力培養AI人才
可以看到，近一年來各高校紛紛宣布設立人工智慧專業，以培養科班人才。
例如2017年5月，中國科學院大學成立成立人工智慧技術學院，這是我國人工智慧技術領域首個全面開展教學和科研工作的新型學院。
2017年11月，西安電子科技大學人工智慧學院成立。
2018年3月，南京大學正式成立人工智慧學院。
2018年6月，西南交通大學人工智慧研究院揭牌，計劃從今年開始培養人工智慧本科生。
此外，還有不少學校的老牌專業被算作了人工智慧沾邊專業，開設相關課程，比如計算機科學、智能科學與技術、控制工程、信息與通信工程等。
產業界也紛紛發布自己的人工智慧人才培養計劃。
例如「ALL IN AI」的百度，成立了雲智學院，承諾三年內將為國內培養出10萬人工智慧領域人才，培養方向側重工程與產品開發等方面。
阿里雲也攜手NVIDIA推出人工智慧在線培訓，並發布「全球AI開發者計劃」，打造一站式人工智慧知識共享平台，計劃在2年內在平台上集聚30萬AI工程師。
就在前不久，華為也啟動了人工智慧人才培養計劃，推出「人工智慧工程師認證(HCNA-AI)」。該認證是華為構建人工智慧人才認證體系的第一步，除此之外，華為正在開發面向資深工程師的HCNP認證，並已規劃面向人工智慧專家的HCIE認證。華為人工智慧工程師認證將會培養具有人工智慧基礎理論知識，並能應用業界通用人工智慧框架進行應用開發、創新的專業人才。
成都小漫科技聯合創始人陳曉丹預測，未來人工智慧工程師，會像如今的程序員一樣，從稀缺到廣泛，再往細分方向發展。比如像C++程序員、Java程序員，以後可能出現專攻語音智能的工程師，專攻圖像智能的工程師，專攻機器智能的工程師等。
天虎科技 程學怡
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