AI人才爭奪戰(zhàn)

王杰夫+李蓉慧

當大公司和創(chuàng)業(yè)公司都開始講起人工智能的故事，一個好故事最重要的素材—人才，就迅速變得格外緊俏。有時候或許故事講得早，倒不如故事素材搶得好。所以從任何一個角度看，這都注定是一場全球級別的人才爭奪大戰(zhàn)。

今年在整個中國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中最熱鬧的戲碼，無疑是“人工智能（AI）人才大戰(zhàn)”。

騰訊在三四月間成立了AI Lab，任該實驗室主任一職的張潼博士，上一份工作是百度研究院副院長和大數(shù)據(jù)實驗室負責人。百度當然也不手軟，今年1月成功挖來了微軟全球前執(zhí)行副總裁陸奇。

5月初，騰訊又宣布在美國西雅圖建立AI實驗室，由美國微軟研究院前語音和對話組（Speech and Dialog Reaserch Group）首席研究員俞棟擔任負責人。

在解釋實驗室為什么落地于西雅圖時，騰訊CEO馬化騰也說得夠直接：“因為很多微軟的人不愿意離開西雅圖，所以我們就在旁邊設(shè)，沒有辦法，人才就是這樣?！?/p>

從任何一個角度看，這都注定是一場全球級別的人才爭奪大戰(zhàn)。

其中，“塔尖”人才的爭奪主戰(zhàn)場注定是在美國—學(xué)界資源明顯集中于斯坦福、加州伯克利、卡耐基-梅隆等幾所名校，產(chǎn)業(yè)界此類人才最集中的區(qū)域則是硅谷和西雅圖。以至于中國的技術(shù)大公司和獨角獸公司也紛紛將自己的AI實驗室設(shè)在這些城市。

工業(yè)界從學(xué)界挖取人才的一種有效手段，是出錢贊助舉辦的各種高端學(xué)術(shù)會議，當然，它們也絕不會放過每年定期舉行的大學(xué)校招。AI人才爭奪大戰(zhàn)的戰(zhàn)火，其實早已經(jīng)燒到了大學(xué)畢業(yè)生這個級別，他們的角色是AI人才庫這座“金字塔”的基層部分。

作為BAT中最早將人工智能確立為戰(zhàn)略級研發(fā)項目、并將實驗室第一個開到硅谷的公司，百度針對人工智能的研發(fā)投入，據(jù)稱已經(jīng)超過200億元。

所以眼下的百度，也成了同行爭相挖墻腳的對象，業(yè)界甚至將百度稱為“AI人才的黃埔軍校”。雖然當年百度也曾開出雙倍薪酬將硅谷的華人工程師圈子攪得人人思變，但當下的混戰(zhàn)中，多半時間處于守勢的百度，為自己挖下的護城河似乎并不足夠 寬。

2008年，25歲的戴文淵參加了百度的工作面試。這位剛剛在香港科技大學(xué)完成博士學(xué)業(yè)的年輕人，后來擔任了百度新一代廣告推薦系統(tǒng)“鳳巢”的總架構(gòu)師。

面試戴文淵的，有百度“七劍客”之一的郭眈以及當時的首席科學(xué)家張以緯（William Chang）。他們知道，雖然百度原有的競價排名系統(tǒng)依然能為帶來巨大收益，但它已遇到了瓶頸，陳舊的內(nèi)核所暴露出的弱點，正在不斷損害用戶和廣告主的使用體驗，廣告質(zhì)量差、用戶匹配不精確，所以他們急需從人工智能領(lǐng)域挖來一批高端人才，好為百度盡早解決這個問題。

但那個時候，最頂級的AI人才大多仍在學(xué)術(shù)界。談及AI技術(shù)最新一輪的大發(fā)展，公認起源，是2006年加拿大多倫多大學(xué)教授Geoffrey Hinton在《Science》雜志上發(fā)表了一篇名為《Deep Belief Networks》的文章，首次提出深度學(xué)習（deep learning）的概念。

另一個重要因素則是，在Geoffrey Hinton的身后還有一眾同仁和明星弟子，比如Yann LeCun和Russ Salakhutdinov。他們與Hinton重新激活了學(xué)界和工業(yè)界對于人工智能技術(shù)的熱情。

而同時代另一位AI領(lǐng)域泰斗級人物—加州伯克利大學(xué)教授Michael I. Jordan，也在數(shù)年間培養(yǎng)了大批明星專家，比如Yoshua Bengio和吳恩達（Andrew Ng），隨后他們又分別在蒙特利爾和斯坦福大學(xué)負責那里的人工智能實驗室、招收博士生，最終構(gòu)成全球AI頂尖人才中另一大師徒譜系。

“那時候，如果你是離開學(xué)術(shù)界去到工業(yè)界，是需要很大勇氣的，”戴文淵告訴《第一財經(jīng)周刊》，“在那個時期，進人工智能學(xué)術(shù)圈還是首選，同行都很不理解，覺得我論文發(fā)得還可以，為什么要去工業(yè)界?！睂W(xué)術(shù)圈的慣性思維曾讓自認為是科學(xué)家的戴文淵苦惱過一陣，但最終，出于證明自己的學(xué)術(shù)判斷以及對于數(shù)據(jù)的渴求，他選擇了入職百度。

2009年12月1日起，百度全面啟用“鳳巢”系統(tǒng)，據(jù)說僅用了3周就完成了平穩(wěn)過渡，新系統(tǒng)帶來的收入甚至順利超越切換前的水平。在此之前，在國內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)界，幾乎沒人相信人工智能的商業(yè)價值，而“鳳巢”改變了這一切。

“‘鳳巢基于商用的機器學(xué)習系統(tǒng)，用4年時間幫百度的收入提升了8倍，這么驚人的提升一度令人質(zhì)疑，只有一起做過的人，才相信人工智能的未來。”戴文淵所在的研發(fā)團隊后來甚至對外稱，“鳳巢”是全球第一個商用深度學(xué)習系 統(tǒng)。

一方面受“鳳巢”的成功激勵，另一方面也出于百度的戰(zhàn)略需要，李彥宏決定押注人工智能。

2012年，余軼南在中科院自動化所5年博士生涯的最后一年，雖然師從中國科學(xué)院院士、模式識別領(lǐng)域國際頂尖學(xué)者譚鐵牛，但他并沒有對自己的未來抱有多么明朗的期待，他的同學(xué)要么留所，要么出國讀博士后。

“當時去公司就職的人很少，因為大多數(shù)公司在這一塊還幾乎沒什么投入?！庇噍W南告訴《第一財經(jīng)周刊》，最終他決定去百度，就是“想去工業(yè)界看看”。

2012年年中，余軼南進入百度成立不久的多媒體部，這一部門由剛剛從美國回來的余凱博士領(lǐng)導(dǎo)，在此之前他擔任NEC美國研究院的部門主管。余軼南之前就在學(xué)術(shù)會議上認識了余凱，“有熟人在”也是他加入百度的原因之一。

2013年7月，在多媒體部的基礎(chǔ)上，百度又組建了深度學(xué)習研究院，由余凱擔任副院長，李彥宏親自擔任院長。

在當時，全球范圍內(nèi)有如此規(guī)模人工智能專門研究機構(gòu)的公司不過寥寥數(shù)家。不想短短三四年之后，不僅大公司的人工智能實驗室普及開來，相關(guān)的創(chuàng)業(yè)公司也開始源源不斷地出現(xiàn)。

當人工智能變成技術(shù)公司關(guān)于未來的“故事”，產(chǎn)業(yè)的迅速膨脹、人員極度緊缺的局面便不可避免 。

美國的人工智能圈也是在2012年左右熱鬧起來的。據(jù)AI招聘服務(wù)商TalentSeer創(chuàng)始人任成明（Alex Ren）觀察，“這一撥人工智能熱潮，中美幾乎是同步的?！?/p>

2012年年底，全球人工智能研究領(lǐng)域還發(fā)生了另一件有里程碑意義的大事：師從Geoff Hinton的兩名年輕的博士生—Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever，在圖片分類競賽ImageNet上拿到了識別結(jié)果的第一名。

比賽的結(jié)果震驚了IT工業(yè)界。因為這兩位學(xué)者所實現(xiàn)的識圖精度，已遠超過當時Google團隊同類產(chǎn)品的識圖水平，盡管后者同樣也是基于深度學(xué)習原理，而其研發(fā)團隊里同樣不乏“大?！?，比如吳恩達和Jeff Dean。

斯坦福計算機系在讀博士阮珊珊第一次覺得人工智能成為一個現(xiàn)象，是她在加拿大魁北克省麥吉爾大學(xué)計算機科學(xué)專業(yè)讀本科時。2014年，人工智能領(lǐng)域最著名的學(xué)術(shù)會議之一—神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會（Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems，簡稱NIPS）恰好在麥吉爾大學(xué)所在的加拿大蒙特利爾市舉辦。

阮珊珊的印象中，過去與AI有關(guān)的學(xué)術(shù)會議參會者通常不過一兩百人，但2014年前后，此類會議的規(guī)?！巴蝗蛔兂闪艘粌汕恕?。

2012年后，華為和百度先后加入NIPS的贊助商之列—過去該會議的長期贊助商包括Google、Facebook、微軟等公司。到了2016年，這份贊助商的名單中已增加了來自中國的騰訊、阿里巴巴、滴滴出行、獵豹等公司，它們贊助學(xué)術(shù)研究或會議的目的只有一個：與學(xué)界建立溝通聯(lián)系，圈取資源，為培養(yǎng)自己的AI研究能力打基礎(chǔ)。

來自斯坦福大學(xué)計算機系的Chris Manning是當今學(xué)術(shù)界研究自然語言處理方面的知名教授，也是國際計算語言學(xué)協(xié)會（ACL）主席。他的個人主頁有關(guān)近期研究項目的介紹中，羅列了眾多的支持機構(gòu)，其中包括美國國防部高級研究計劃局（DARPA）、福特，以及騰訊。

學(xué)術(shù)界與工業(yè)界能如此緊密聯(lián)系在一起，這在幾年前還難以想象。

這些年在各地參加AI學(xué)術(shù)會議的阮珊珊發(fā)現(xiàn)，很多參會者胸前掛著的入場證上都寫著技術(shù)公司的名字，人數(shù)之多甚至已經(jīng)超過了學(xué)術(shù)界。它們參會當然不只是來做贊助商，有些公司干脆支起展臺，它們只做一件事—招人。

完成各種試探性的溝通后，下一步，工業(yè)界展開了它們的挖人行動，目標首先是學(xué)界那些泰斗級的教授。

2013年，F(xiàn)acebook董事長兼CEO扎克伯格在NIPS大會上對外宣布，他成功挖到了深度學(xué)習三大領(lǐng)袖級學(xué)者之一、美國紐約大學(xué)教授Yann LeCun。Yann LeCun答應(yīng)兼任Facebook人工智能實驗室的負責人。

美國部分高校有一項叫“Sabbatical”的傳統(tǒng)，教授每7年可以休一次假，這也是技術(shù)公司去學(xué)界聘請教授的好時機?，F(xiàn)如今，NIPS演講者的名單中，除了依然有高校里的研究者，還有像Yann LeCun、Marc Raibert（卡耐基-梅隆大學(xué)前教授，Boston Dynamic創(chuàng)始人）這些橫跨學(xué)界和工業(yè)界的頂級研究人才，他們大多都保留著雙重職位：在學(xué)校的教職，以及在某個技術(shù)公司的官職。

Google也是在2013年邀請到了Geoffrey Hinton加入Google大腦團隊，成為轟動業(yè)界的新聞。

Google此前曾向Geoffrey Hinton的實驗室提供過60萬美元的科研資金。但這只是鋪墊。后來Google用了硅谷慣用的辦法，做了一次人才收購—Geoffrey Hinton創(chuàng)立的公司DNNresearch在還沒有產(chǎn)品的情況下，2013年7月8日被Google買下，當時這個公司只有3個人，除了Geoffrey Hinton本人，另外兩位正是前一年在圖片分類競賽ImageNet中擊敗Google產(chǎn)品效果的奪冠學(xué)者、Geoffrey Hinton的學(xué)生。

事后Geoffrey Hinton曾對媒體說，他原本以為Google想買的是知識產(chǎn)權(quán)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)Google其實是對他們這幾個人更感興趣。不過，Geoffrey Hinton并不想離開學(xué)校，Google在收購了他的公司后，也同意讓他和學(xué)生兼顧學(xué)校的科研工作，同時參與Google大腦的項目開發(fā)。

在硅谷之外，西雅圖是獵取高端人才的另一個重要戰(zhàn)場。微軟和亞馬遜的總部都在那里，而位于西雅圖的華盛頓大學(xué)計算機系同樣在AI研究領(lǐng)域名聲在外。

可以說，華盛頓大學(xué)之于西雅圖那些技術(shù)大公司的關(guān)系，就如同斯坦福之于硅谷。華盛頓大學(xué)計算機系的教授們，幾乎都收到過來自技術(shù)公司的邀約，這點也并不奇 怪。

亞馬遜曾在2012年出資200萬美元支持了彼時還是華盛頓大學(xué)副教授的Carlos Guestrin和他的妻子的AI研究項目。有意思的是，這位得到亞馬遜贊助的教授，后來成為蘋果機器學(xué)習團隊的負責人。

其實蘋果挖人的招術(shù)和Google是一樣的：它在2016年收購了Guestrin在西雅圖創(chuàng)辦的一家名為Turi的人工智能公 司。

一定不能小覷蘋果在高端人才競爭中的實力，2016年蘋果還挖到了Geoffrey Hinton另一位明星弟子—曾是卡耐基-梅隆大學(xué)教授的Russ Salakhutdinov擔任人工智能研究負責 人。

而同期，中國的技術(shù)大公司在這場全球AI頂尖人才搶奪戰(zhàn)中的最大“戰(zhàn)績”，當屬百度成功獲得吳恩達的加盟。

2012年年末，百度首席科學(xué)張以緯離職，中國最重要技術(shù)公司的最核心技術(shù)職位空缺出來。百度前后花了一年多時間尋找繼任者。

李彥宏也一度將眼光直接描準了作為深度學(xué)習之父的Geoffrey Hinton，但求賢未果。隨后，百度深度學(xué)習研究院副院長余凱向李彥宏推薦了吳恩達。

這位1976年出生的華裔科學(xué)家，如今已經(jīng)是與比他大幾十歲的幾位業(yè)界前輩—Geoffrey Hinton、Yam LeCun、Yoshua Bengio幾乎齊名的深度學(xué)習領(lǐng)域權(quán)威學(xué)者。他在2010年加入Google X Lab，2011年負責創(chuàng)建了全球最大的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”—“Google大腦”。

在最初幾次簡單溝通之后，百度高級副總裁王勁和余凱一起去美國當面邀請吳恩達。這次會面后僅過了十天，吳恩達便決定到北京和李彥宏見面。據(jù)說兩個人相談甚歡，一頓飯吃了3個多小時。

2014年5月，百度宣布吳恩達加入百度擔任首席科學(xué)家一職。此后吳恩達的學(xué)生Adam Coates也從斯坦福加入百度，目前是百度硅谷人工智能實驗室主任。

事實上，按照硅谷TalentSeer創(chuàng)始人任成明的說法，整個人工智能領(lǐng)域塔尖人才的規(guī)模，不出雙手之數(shù)?，F(xiàn)在，他們已經(jīng)被Google、蘋果、Facebook、亞馬遜、微軟還有百度這些技術(shù)大公司瓜分一空。

巨大的數(shù)據(jù)和豐富的基礎(chǔ)應(yīng)用場景，正是所有大公司研究職位吸引學(xué)術(shù)人才最主要的理由。

在Google誕生的一個學(xué)界與工業(yè)界互相裨益的精彩案例，就是Google的無人駕駛項目。無人車系統(tǒng)最早來自于斯坦福大學(xué)前教授Sebastian Thrun的設(shè)想和理論研究。

此前Thrun曾在接受《第一財經(jīng)周刊》采訪時提到，他的好友在車禍中去世，因而啟發(fā)他研究無人駕駛。2007年 Thrun加入Google，成立Google X Lab并在這里工作了7年。正是借助Google地圖、Google街景以及Google的數(shù)據(jù)處理能力，Thrun將無人駕駛理論逐步變成了成熟模型，并有望被工業(yè)界應(yīng)用至實際的產(chǎn)品中。

對Google來說，無人駕駛項目開辟了一個新的市場和機會。更重要的是，Google的介入吸引了行業(yè)的關(guān)注，更多公司開始加入到無人駕駛的相關(guān)研發(fā)中，最終真正推動了無人駕駛這項技術(shù)的民主化進程。

學(xué)術(shù)界擅長理論研究，而技術(shù)公司的使命，是憑借更充足的資源和團隊配備優(yōu)勢，更快地將理論應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)實 踐。

而說到最近半年AI領(lǐng)域的明星學(xué)者從學(xué)界跳入工業(yè)界的各類新聞中，最出名的一條，是與吳恩達齊名的另一位華裔學(xué)者李飛飛加入Google云部門，擔任Google云端人工智能的首席科學(xué)家。

李飛飛也任職于斯坦福大學(xué)計算機系，是斯坦福視覺實驗室、豐田汽車-斯坦福人工智能研究中心的負責人。她重要成就之一是在2007年發(fā)起ImageNet，目前已經(jīng)成為全球最大的免費圖像識別數(shù)據(jù)庫。

2017年春天，李飛飛在硅谷和KPCB合伙人Mike Abbott有過一場對話。當時Mike Abbott問李飛飛為什么從學(xué)術(shù)界去技術(shù)公司，李飛飛說她希望“將人工智能技術(shù)民主化”，也就是說，讓更多人可以受惠于技術(shù)進步。當Mike Abbott接著問，那為什么選擇了Google？李飛飛回答說：“Google云部門本身以及Google的數(shù)據(jù)，對應(yīng)用人工智能技術(shù)有很大的幫 助?！?/p>

為了說服學(xué)者加盟，設(shè)立于公司內(nèi)的各種研究院，盡可能在工作節(jié)奏和環(huán)境感覺上與大學(xué)里的實驗室保持一致。大公司的實驗室與高校研究所之間的界限，正在變得越來越模糊。

當2015年阮珊珊進入斯坦福大學(xué)計算機系攻讀博士，她發(fā)現(xiàn)這里真如媒體報道中所說的那樣，學(xué)術(shù)圈與硅谷有著千絲萬縷的聯(lián)系，知名的教授們多少都與各大技術(shù)公司高管相熟，因為公司里個別部門的技術(shù)負責人很可能就是“同門”。

Google 2005年就在內(nèi)部開設(shè)了人工智能相關(guān)課程，設(shè)立Google教授科研獎（Google Faculty Research Awards），從外部邀請學(xué)者申請并贊助獲獎的科研項目。而匯集著研究成果的Google研究院，如果你去它的主頁上查詢各種研究論文，那感覺很像是進入了一個學(xué)術(shù)機構(gòu)的網(wǎng)站。

余軼南也有同感，“內(nèi)部定期會有學(xué)術(shù)研討會，不同部門間也有一個共同的交流平臺，不過大部分時候，每個人都在忙自己那一塊?！?/p>

從學(xué)術(shù)圈出來的人，會帶著一定的工作慣性和對科研里程碑的節(jié)奏設(shè)定，但這往往并不一定與工業(yè)界完全步調(diào)一致。目前相對妥協(xié)更多的，是技術(shù)公司一方。

Facebook挖到LeCun后，他就曾公開表示，自己的純理論研究和與產(chǎn)品結(jié)合較多的研究大致分配的時間精力是7：3。但是技術(shù)公司們在挖到這些學(xué)界“大?！敝?，不僅是要將他們“養(yǎng)在深閨”，更是要讓他們的研究成果能夠落地為產(chǎn)品。但是，將學(xué)術(shù)理論產(chǎn)品化的過程，也在一定程度上挑戰(zhàn)著公司與學(xué)者之間的友誼穩(wěn)固性。

Facebook在2015年9月成立應(yīng)用機器學(xué)習（AML）團隊，專門負責將LeCun團隊的研究結(jié)果“產(chǎn)品化”。

曾在Google搜索廣告業(yè)務(wù)部門擔任高級軟件工程師的周云凱告訴《第一財經(jīng)周刊》，Google研究院其實有著明確的產(chǎn)品導(dǎo)向，所有的研究成果都強調(diào)最終要應(yīng)用于具體的Google產(chǎn) 品。

同年，百度深度學(xué)習研究院（DDL）時任副院長余凱在幫助百度成功挖到吳恩達不滿一年后便匆匆宣布離職。

總體上余凱在百度工作的時間不過兩年，此間主持的深度學(xué)習研究院直接主導(dǎo)了包括無人駕駛、百度自行車等幾個產(chǎn)品的開發(fā)，同時他也將深度學(xué)習應(yīng)用于百度的語音、圖像識別等核心應(yīng)用之中。這樣盤點下來，余凱真可以算是一個成功轉(zhuǎn)型的“勞?！?，不過IDL發(fā)布的這些產(chǎn)品在業(yè)界的評價卻是褒貶不一。

從國內(nèi)學(xué)界人工智能領(lǐng)域權(quán)威最高的教授，到進入百度這樣規(guī)模的互聯(lián)網(wǎng)公司領(lǐng)導(dǎo)深度學(xué)習領(lǐng)域的研發(fā)，可以想象余凱所經(jīng)歷的蛻變，其中必然也包括妥協(xié)。

他后來的創(chuàng)業(yè)項目是面向無人駕駛和智能家居兩個垂直領(lǐng)域，提供包括芯片和軟件在內(nèi)的人工智能解決方案。不久，余軼南也從百度IDL離職，加入了余凱的創(chuàng)業(yè)項目。

像很多創(chuàng)業(yè)者一樣，如今余軼南覺得，如果繼續(xù)在一家大公司，即使每年都按最好的考評走，十年以后是什么狀態(tài)，其實大概也能猜到，“想象現(xiàn)在放在你面前一個機會，抓住了機會，工作好好干幾年，就可能會成就更大的事業(yè)，同時也能實現(xiàn)財務(wù)自由?！?/p>

如果從20世紀中葉算起來，人工智能的產(chǎn)學(xué)互動已先后歷經(jīng)三輪熱潮。如今當它再次站在“風口”，這場技術(shù)旋風自上而下刮到的每個角落，又會攪動起多少與之相關(guān)的機會與陷阱？

TalentSeer創(chuàng)始人任成明本科畢業(yè)于西安交大，后又在中科院讀了3年碩士，離學(xué)術(shù)圈很近的他先是選擇在測試分析儀器生產(chǎn)商安捷倫做了9年銷售，后來到了美國，在硅谷開始了與人才咨詢相關(guān)的創(chuàng)業(yè)。

任成明主要從事的就是人工智能方面的獵頭，他自己也是人工智能創(chuàng)業(yè)的天使投資 人。從中，任成明可以明顯感受到人工智能在這幾年持續(xù)升溫。

最直觀的一點就是，原來大部分公司都沒有設(shè)立與人工智能有關(guān)的職位，而現(xiàn)在，幾乎每家技術(shù)公司都在忙于組建相關(guān)團隊。

“以無人駕駛為例，去年硅谷還只有兩三家在做，而今年每個月都能看到有很厲害的團隊出來做無人駕駛方面的創(chuàng)業(yè)?！比纬擅鲗Α兜谝回斀?jīng)周刊》說道。

另一個信號則來自招聘會。

任成明最近一次在招聘會上遇到的很多學(xué)生，有的來自物理學(xué)院，也有商學(xué)院，但無論什么學(xué)院和專業(yè)的人，一旦被問及現(xiàn)在重點在關(guān)注學(xué)習什么技能時，“對方回答一概都是—人工智能?！?/p>

也是在2015年，戴文淵與自己在香港科技大學(xué)的導(dǎo)師楊強教授聯(lián)手，成立了一家提供人工智能解決方案和服務(wù)的公司—第四范式。

余凱和戴文淵的創(chuàng)業(yè)項目，都獲得了創(chuàng)新工場的投資。2015年以后，這家成立6年的風險投資機構(gòu)，已經(jīng)將其業(yè)務(wù)的重點很大程度上轉(zhuǎn)移至人工智能領(lǐng)域的項目開發(fā)。

2016年全年，創(chuàng)新工場的創(chuàng)始人兼董事長李開復(fù)給自己定的主要任務(wù)就是挖人—尋找AI領(lǐng)域的頂尖華人科學(xué)家，說服他們回國創(chuàng)業(yè)。

這一年他親自往美國跑了3次。“有時候我們就在MIT、斯坦福的畢業(yè)生群里，一被拉進群，我們會被很多人加好友。一對多的面談，這一年大概也面了一兩千個人?！崩铋_復(fù)告訴《第一財經(jīng)周刊》，僅年末的一次美國之行，全部7天行程中，他分別在硅谷、洛杉磯和西雅圖“一對一”地約談了30多位AI領(lǐng)域的技術(shù)人才。

“這趟我給一個人開了offer，可能還會再投一兩個項目，這趟其實就算很值了。”李開復(fù)說。

為了挖人，創(chuàng)新工場從全球最好的50份期刊的論文作者群體入手研究，盡量摸清整個塔尖人才庫的規(guī)模，特別是華人工程師在其中的情況，看他們發(fā)表的論文，也看一些原形機的后臺。此外，那些在開源層面發(fā)表內(nèi)容比較多的人、或者是參加相關(guān)競賽比較多的人，也都是創(chuàng)新工場挖人的目 標。

“很辛苦，因為這個領(lǐng)域的人實在太少了，我們必須到處去挖。”李開復(fù)對《第一財經(jīng)周刊》說。

幾趟美國之行下來，創(chuàng)新工場已基本完成了人才摸底—如果用圍棋來比喻，AI領(lǐng)域的九段高手都還是美國人，中國人在七八段這個級別也還是有一些，四至六段的則有很多。從數(shù)量上來說，在整個一至九段的AI人才里，全球目前約有數(shù)千人，而創(chuàng)新工場甚至拿到了中國人在其中的一個比例—43%。

“一段就算是個好手了。人工智能領(lǐng)域目前還面臨一個很特殊的狀態(tài)：有一小批人特別懂，他們的價值很大，但是他們都是在大公司里工作，他們整個思考問題的方式、對自己的期望值和人生的目的跟創(chuàng)業(yè)者相比，會差很多?！崩铋_復(fù)用了一年多的時間，最終說動了3位在美國技術(shù)大公司任職的AI專家加入創(chuàng)新工場，并于2016年下半年成立了“創(chuàng)新工場人工智能工程院”。

李開復(fù)的設(shè)想是—先從美國挖來不錯的技術(shù)帶頭人，下一步便可以大力培養(yǎng)以大學(xué)畢業(yè)生為核心的技術(shù)團 隊。

創(chuàng)新工場選擇了國內(nèi)最好的幾所大學(xué)的計算機系“直接對口去招人”。當然，他們也會遇到不少實力強勁的對手—百度、滴滴出行、新美大……

“一個很聰明的學(xué)生，半年就能讓他達到一段的水準。一段人才可能做不了無人車，但他已經(jīng)可以把銀行、保險、醫(yī)療的數(shù)據(jù)拿出來去創(chuàng)造價值了。”創(chuàng)新工場孵化的人工智能項目更聚焦于“應(yīng)用層”，用李開復(fù)的話來總結(jié)，眼下幾乎你拿出一本字典去找一個字，那個字加“人工智能”就是一個創(chuàng)業(yè)計劃，“沒有哪個行業(yè)是可以幸免的，都會被顛覆，或者是用它來作為一個機會?！?

同樣的劇情在美國的大學(xué)里也不缺。阮珊珊所在的斯坦福大學(xué)，教授會幫門下的學(xué)生推薦公司里的研究職位，臨近夏天時，快畢業(yè)的學(xué)生大多會收到個別公司的招聘郵件。為什么是個別？阮珊珊告訴《第一財經(jīng)周刊》，因為每家技術(shù)公司都早已經(jīng)做足了功課，非常清楚它們應(yīng)該在哪個專業(yè)領(lǐng)域里去招具體的哪一個學(xué)生。

任成明估計，再有兩三年，AI這個行業(yè)人才的供需有可能接近平衡。一方面，越來越多學(xué)校在增設(shè)人工智能的相關(guān)專業(yè)，另一方面，很多培訓(xùn)機構(gòu)也在為幫助人才轉(zhuǎn)行。但眼下，AI人才仍然是“奇貨可居”。

強烈的供需不平衡自然帶來人員薪酬的上漲，據(jù)任成明估計，今年AI人才的待遇比去年最起碼又漲了30%。去年年初的時候，一個普通的AI博士生剛畢業(yè)所能拿到的年薪是20萬美元，今年最起碼已經(jīng)在25萬美元以上，這包括基本工資和股票。

而這個數(shù)字還在不斷被打破?！癎oogle剛招了一個博士生，給他開出了4年200萬美元的股票，這樣一算，他一年的薪酬就是‘50萬美元現(xiàn)金+50萬美元股票，非?？鋸??！?/p>

相比于美國的情況，中國AI人才市場的供需則更加不平衡，“如果美國的供需是1：3，那么中國大約就是1：10?！比纬擅髡f道。

2016年春天，AlphaGo以4比1擊敗韓國九段棋手李世石，中國媒體對于這場人機大戰(zhàn)盛宴的轟炸式報道，令人工智能的神奇能力在全社會實現(xiàn)了前所未有的信息普及，也讓更多的中國公司開始得出一個結(jié)論：“AI是下一個重要的技術(shù)風口”，從而加劇了從BAT到大大小小的創(chuàng)業(yè)公司人才爭奪的激烈程度。

客觀來說，AI專業(yè)人才的培養(yǎng)周期通常會非常久。挖到一個今年畢業(yè)的AI博士，意味著此人大約是在2010年前后進入該領(lǐng)域，如果有企業(yè)想要為人工智能項目尋找一位中層負責人，則意味著他還需要有若干年的工作經(jīng)驗積累，如此一推算，這些人才最早接觸人工智能的時間，至少也是8至10年前，而那個時候人工智能在全球?qū)W術(shù)界都還是非常冷門的學(xué)科。

當這場挖人大戰(zhàn)，最終毫無懸念地演變至一種大公司之間“互挖”的局面，那些早早在人工智能領(lǐng)域開局的公司，則注定成為人才流失的重災(zāi)區(qū)。

中國的技術(shù)公司們都將挖人的目標鎖定在了百度和微軟亞洲研究院。

2016年7月，微軟亞洲研究院前首席研究員孫劍加入曠視科技，任首席科學(xué)家；11月，微軟亞洲研究院前常務(wù)副院長芮勇加入聯(lián)想集團擔任首席技術(shù)官；今年2月，微軟亞洲研究院前常務(wù)副院長馬維英加入今日頭條任副總裁，管理人工智能實驗室。

一位國內(nèi)獵頭公司的負責人對《第一財經(jīng)周刊》稱，“當時余凱從百度出來做地平線時，就帶出來了不少人?！?/p>

邢志明在2016年成立了一家名叫THANK Talent的人工智能人才服務(wù)公司，他之前也創(chuàng)過幾次業(yè)，在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)摸爬滾打了十幾年，但現(xiàn)在他覺得“互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)已經(jīng)到頭 了”。

圍繞新口風而涌現(xiàn)的創(chuàng)業(yè)熱潮，讓AI領(lǐng)域的職場風云更加瞬息萬變。今年3月22日，在百度擔任首席科學(xué)家已有3年的吳恩達宣布從百度離職，據(jù)說下一步將會開啟自己的創(chuàng)業(yè)征程。

而距離吳恩達離開百度僅過了5天，當年和余凱一起到美國游說吳恩達的百度時任高級副總裁、自動駕駛事業(yè)部總經(jīng)理王勁也宣布離職創(chuàng)業(yè)。

不過，據(jù)任成明觀察，硅谷一個30人規(guī)模的AI創(chuàng)業(yè)團隊，一年的成本至少在1000萬美元以上。這么一看，AI創(chuàng)業(yè)不僅技術(shù)門檻高、產(chǎn)品研發(fā)周期長，而且還很燒錢，最終能燒得起這筆錢的創(chuàng)業(yè)公司不會太多。

“實話實說，做AI的人壓力確實也很大，雖然地位高，但受到傳統(tǒng)的挑戰(zhàn)也大，燒了那么多錢，他們也需要證明自己的價值。”邢志明說。