人工智能發(fā)展有四個關鍵因素：人才、數據、基礎設施和硅。中國已成為全球人工智能的發(fā)展中心之一，但面臨著巨大的人才缺口。本期以領英(LinkedIn)中國數據報告為基礎，分析我國人工智能人才的現(xiàn)狀，提出思考和建議。

　　面對人工智能(AI)的飛速發(fā)展，人工智能人才成為了關注的焦點，全世界都需要優(yōu)秀的人工智能人才。

　　據全球知名職業(yè)社交網站領英(LinkedIn)中國的數據分析顯示，2016年領英平臺上注冊的全球人工智能人才數量約為25萬，主要分布在美國、歐洲、印度及中國。目前，擁有人工智能相關專業(yè)人才數量最多的十個國家依次為：美國、英國、印度、加拿大、法國、荷蘭、德國、西班牙、澳大利亞、巴西、中國。

　　一、中美兩國人工智能人才的比較

　　從中美人工智能人才的從業(yè)年限構成比例上看，美國擁有10年以上工作經驗的人工智能人才比例接近50%，而我國只有不到25%。然而，美國5年以下經驗的人才比例約為28%，而我國超過了40%。樂觀地看，我國新一代人工智能人才比例較高，人才培養(yǎng)和發(fā)展空間廣闊。

　　圖2全球、美國、中國人工智能人才從業(yè)年限結構對比

　　從人工智能人才的集聚度來看，我國的情況是，前三名雇主中有一名是高校(清華大學)，前十名中有四名是高校(清華大學、北京大學、中科院和浙江大學)，高校占比32%;美國前六名雇主均為企業(yè)，占比84%;后四名中有三名是高校，占比16%(表1)。中美兩國都表明，人工智能人才主要集中在知名高等院校和大企業(yè)。

　　表1：當前全球、美國、中國人工智能人才聚集的Top10雇主排名

　　從當前人工智能人才整體培養(yǎng)實力上看，雖然我國與美國有差距，但是我國在理工科，特別是基礎學科人才培養(yǎng)方面有深厚的底蘊，例如計算機相關專業(yè)、電子與電氣工程、物理、數學等專業(yè)教學水平在全球保持領先地位，而這些學科都是從事人工智能和機器學習應用開發(fā)的核心基礎(表2)。

　　表2：當前美國與中國人工智能人才的專業(yè)教育背景對比

　　近年來，美國已從國家層面制定相關計劃大力培養(yǎng)人工智能人才。其中，《美國國家人工智能發(fā)展與研究戰(zhàn)略計劃》認為“人才戰(zhàn)略”是最關鍵的七個戰(zhàn)略方向之一，提出需要開展更多研究，以更好地了解人工智能研發(fā)對當前和未來的勞動力需求，從而保障整個人工智能領域的人力資本隊伍。同時，兩大核心建議之一是從國家層面上創(chuàng)建和維持可持續(xù)發(fā)展的人工智能人才隊伍。

　　二、人工智能人才的市場競爭

　　隨著越來越多的高科技公司開設機器人或者人工智能業(yè)務分部，人工智能或機器學習類專業(yè)人才正在變得炙手可熱，人才價格也是水漲船高。甚至在硅谷，剛畢業(yè)的人工智能領域博士能拿到超過百萬美元的年薪。

　　目前國內人工智能相關技術崗位，主流年薪也在30-60萬元。計算機世界研究院調研采訪的多位業(yè)內專家普遍認為，人工智能人才價格近年來暴漲，一方面是人工智能正處在風口，企業(yè)紛紛擔憂在激烈的競爭中輸在起跑線上，因此加大人才投入;另一方面則是人工智能人才市場尚處在成長期，能挑大梁的人才稀缺。

　　相關數據統(tǒng)計，目前中國人工智能研究方向的一流高校實驗室總共約二三十個，平均每個實驗室每年能產出1.5名博士生，4名碩士生，總人數不足200人——這還不夠10家公司去分。

　　人才、數據和架構是做好人工智能的三大要素，而人才更是企業(yè)的生命之源，在人工智能人才市場存在巨大缺口的情況下，高校成為這場博弈的主戰(zhàn)場。

　　2015年，Uber直接挖走了卡耐基梅隆大學國家機器人研究所140名研究人員的中40人。從2014年起，谷歌旗下DeepMind公司開始人才攫取，《自然》雜志搜集的數據顯示，這家公司現(xiàn)有研究人員至少有144位，其中幾乎2/3來自大學，很多來自于創(chuàng)始人Demis Hassab和Shane Legg在2010年共同工作過的倫敦大學。

　　三、建設上海人工智能人才隊伍的建議

　　建議1：以寬口徑培養(yǎng)人工智能人才

　　許多專家表示，中國必須花大力氣培養(yǎng)更為廣泛的創(chuàng)新文化，方可實現(xiàn)人工智能領域的突破。途徑之一就是引入和設計人工智能與其他學科相結合的交叉課程。斯坦福和麻省理工等美國高等院校已經開設了計算機科學與人文學科的聯(lián)合專業(yè)，旨在尋求激發(fā)創(chuàng)造力的新方法，此類課程能夠激發(fā)人工智能在醫(yī)療、法律、金融和媒體等各領域的應用。

　　在國內，不久前，教育部發(fā)布了《教育部高等教育司關于開展“新工科”研究與實踐的通知》，“新工科”的專業(yè)設置將以互聯(lián)網和工業(yè)智能為核心，再融入其他相近理工學科。建議上海高校院所的改革步伐可以更大一點，把人文藝術設計類學科也納入新工科建設范疇，培養(yǎng)擁有更豐富知識背景的人工智能人才。

　　建議2：以政府數據開放和大數據企業(yè)發(fā)展來帶動人工智能人才集聚

　　百度人工智能團隊前負責人吳恩達指出：領先的科技公司對于人工智能人才來說有兩大吸引力——強大的計算能力和大量的數據資產，這對于從事機器學習領域的人才來說非常重要。

　　因此，政府要進一步開發(fā)開放擁有的數據，鼓勵企業(yè)和創(chuàng)業(yè)者在數據公共服務創(chuàng)新平臺上開發(fā)滿足多元化人工智能的各種應用。與此同時，積極培育國內大數據企業(yè)，特別是加強上海本土領域企業(yè)發(fā)展狀況的調查研究，在摸清家底的基礎上，制定中長期發(fā)展規(guī)劃、滾動發(fā)展計劃及重點支持對象，為本土企業(yè)發(fā)展提供更好條件。

　　建議3：加強與全球頂尖數據科學家合作

　　在人工智能賽道上，算法為天、計算能力為地、芯片為核心。中國能否在人工智能實現(xiàn)彎道超車，首先要看在核心陣地是否有所作為。上海在芯片設計和制造方面是有優(yōu)勢的，是國內集成電路產業(yè)起步最早、產業(yè)鏈最完整、綜合技術水平最高的地區(qū)。

　　根據上海市集成電路行業(yè)統(tǒng)計網(SICS)的統(tǒng)計，2015年浦東從事集成電路產業(yè)的企事業(yè)單位共248家，從業(yè)人員60995人，占全上海的46.61%。但上海目前還存在著“高端難承接、低端被轉移”的尷尬。

　　因此，除了培養(yǎng)國內人才，還需要利用上海全球科創(chuàng)中心、張江綜合性國家科學中心建設的契機，參與到國際協(xié)作之中，包括大力引進國際人工智能專家來滬工作、鼓勵人工智能領域的科研人員出國學習全球最新的科學技術等。這些要求政府進一步加大落實人才落戶政策和對外交流政策，并出臺獎勵和支持措施。

　　建議4：著力加強數據和人工智能在各個階層的教育

　　雖然目前人工智能對勞動力就業(yè)的影響尚未完全清楚，但從長遠來看，未來一項挑戰(zhàn)是幫助受到人工智能沖擊的行業(yè)勞動力重新適應并獲得新技能。學校需要更重視科學、技術、工程和數學教育，基礎教育和職業(yè)培訓也需要增加數據教育的內容，以讓勞動者更了解數據價值，培養(yǎng)數據應用技能。