（右1）英特爾中國(guó)研究院院長(zhǎng)宋繼強(qiáng)

（右2）北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院教授張琳

（右3）復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授姜育剛

（右4）慧拓智能CEO、中山大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院教授陳龍

不僅是外界高薪讓陳龍這樣的教授痛失愛(ài)徒，更令人費(fèi)解的是學(xué)生往往并沒(méi)有學(xué)到真正的東西，但卻已被資本帶走。

這股資本強(qiáng)風(fēng)正如數(shù)據(jù)那樣：2018年上半年，人工智能領(lǐng)域的全球融資規(guī)模達(dá)到435億美元，中國(guó)的規(guī)模達(dá)到317億美元，占了全球的四分之三以上（數(shù)據(jù)來(lái)源2018中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)年會(huì)）。但億歐智庫(kù)《2018中國(guó)人工智能商業(yè)落地研究報(bào)告》顯示在整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈中，90%以上的AI企業(yè)依然處在虧損階段，絕大多數(shù)企業(yè)年?duì)I業(yè)收入不足兩億。

高資本卻不能產(chǎn)生應(yīng)用落地 ，像極了人工智能史上兩次低谷的模樣。未來(lái)真是悲觀的嗎？英特爾中國(guó)研究院院長(zhǎng)宋繼強(qiáng)給出了樂(lè)觀的答案：“早在80年代，大家都擁擠在一個(gè)窄的產(chǎn)業(yè)——專(zhuān)家系統(tǒng)，這只能解決類(lèi)似醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的一小部分難題，此外成本高又是讓人頭疼的問(wèn)題?！?

落地應(yīng)用窄、成本高昂成了殺死80年代人工智能浪潮的“劊子手”，在宋繼強(qiáng)眼中，這兩個(gè)主因在當(dāng)下人工智能高潮下是不存在的。宋繼強(qiáng)認(rèn)為：“摩爾定律已經(jīng)發(fā)展20多年，計(jì)算和存儲(chǔ)的單位成本下降非常多，其中‘20年來(lái)計(jì)算成本下降了15000倍’，存儲(chǔ)則更夸張。這樣就可以讓人工智能在部署應(yīng)用落地時(shí)價(jià)格不會(huì)太貴。雖然人才成本偏高，但再過(guò)三年，當(dāng)人才數(shù)量倍增，雇不起高價(jià)算法工程師的中小型公司也能開(kāi)始招人，從而實(shí)現(xiàn)更多價(jià)值。”

人才似乎成了人工智能發(fā)展的關(guān)鍵一環(huán)。

網(wǎng)絡(luò)上一些人工智能領(lǐng)域的工程師自稱(chēng)“調(diào)參狗”。也正如復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授姜育剛所說(shuō)：“也許我們會(huì)發(fā)現(xiàn)這兩年人工智能發(fā)展緩慢，大部分是修補(bǔ)工作，很多都是現(xiàn)有方法的整合。在高校似乎有這樣的趨勢(shì)，覺(jué)得人工智能就是深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)就是調(diào)模型和參數(shù)?！?

如果人工智能人才年薪擁有讓人驚掉下巴的實(shí)力，僅僅是“調(diào)參”是否有點(diǎn)開(kāi)玩笑的意味？到哪不是做“碼農(nóng)”，在人工智能領(lǐng)域還能享受泡沫的味道。

這背后所帶來(lái)的問(wèn)題不僅僅是產(chǎn)業(yè)的玩笑，更多是無(wú)人愿在高校搞科研的現(xiàn)狀，姜育剛教授也只能無(wú)奈“我并不希望培養(yǎng)這樣的人，我們希望學(xué)生能在核心理論上做一些創(chuàng)新?！?

如何激烈年輕人在科研道路走下去？宋繼強(qiáng)有著自己的見(jiàn)解：“科研就代表著風(fēng)險(xiǎn)，相對(duì)來(lái)說(shuō)回報(bào)較少。我們要讓加入研究院的學(xué)生覺(jué)得平臺(tái)有用，讓更厲害的人來(lái)指導(dǎo)學(xué)生槍金，避免走彎路。不僅要做有挑戰(zhàn)的工作，更要有前輩來(lái)告誡他們?cè)趺醋叩每臁?/strong>”