對AI領域的創(chuàng)業(yè)公司、大公司來說，能夠獲取頂級AI人才并且有人才的持續(xù)輸送能力十分重要。而在搶人層面，初創(chuàng)公司面臨著不小的壓力。

由于算法突破、政策支持、資本蜂擁，人工智能行業(yè)在2017年迎來跨步發(fā)展，AI創(chuàng)業(yè)公司不斷涌現。但眼下專業(yè)人才的稀缺，已經成為阻礙AI創(chuàng)業(yè)公司進一步發(fā)展的瓶頸。

2017年12月初，騰訊研究院聯合BOSS直聘發(fā)布的《2017全球人工智能人才白皮書》顯示，全球AI領域人才約30萬，而市場需求在百萬量級。全球共有三百多所有人工智能研究方向的高校，每年供給AI領域的畢業(yè)生約為2萬人，遠不能滿足市場對人才的需求。

在這種供需極不平衡的情況下，創(chuàng)業(yè)公司、巨頭公司間的人才拼搶日益激烈。用人單位為招募人才，甚至動輒付出年薪百萬的代價。對創(chuàng)業(yè)公司來說，該如何發(fā)展自身優(yōu)勢，吸納更多AI人才？

“與O2O、共享經濟領域的創(chuàng)業(yè)公司相比，人工智能創(chuàng)業(yè)公司對人才考量的側重點會有所不同。”聯想之星投資董事高天垚對記者說。

消費互聯網創(chuàng)業(yè)是“英雄不問出處”，人才只要對產品有洞察力、對商業(yè)模式有所思考，就可以創(chuàng)業(yè)。但AI創(chuàng)業(yè)的技術性門檻較高，人才來源也會相對集中，大多來自人工智能、計算機科學方面的頂尖院校。

在全球范圍內，設立AI專業(yè)系統(tǒng)化進行人才培訓的院校并不多。在十年、二十年前，人工智能甚至是很相當冷門的專業(yè)。即使有人學AI的細分方向，畢業(yè)后也大多選擇了轉行。

“這是由于AI技術在2013年以前是達不到實用指標的，所以很多AI相關專業(yè)的學生畢業(yè)以后就轉行做搜索、推薦等，留在視覺、語音等AI相關行業(yè)的人非常少。這也導致了現在，很難直接找到已經有工作經驗的AI人才。”深鑒科技CEO姚頌對記者說。

他補充說，不過從2013年以后，高校已經開始重視AI人才的培養(yǎng)。從培養(yǎng)到產出還需要幾年的時間，未來隨著畢業(yè)生人數的增多，相信問題會逐漸好轉。

除了高校培養(yǎng)體系的不夠完善，姚頌認為，AI人才缺乏的另一個主要原因是中國相關產業(yè)基礎的相對薄弱。比如在國內，完整做過一整款處理器芯片的架構師屈指可數。但在美國的英偉達、英特爾等公司中，可以找到不少這方面的人才。中國進入行業(yè)相對較晚，能挖人才的池子也就比較淺。

“人才稀缺對AI創(chuàng)業(yè)公司來說是普遍問題，但相信在未來兩三年，會涌入大量AI人才，人會越來越好招。”匯醫(yī)慧影聯合創(chuàng)始人兼COO郭娜對目前的人才荒報以樂觀態(tài)度。

她表示，就像當年蘋果iOS生態(tài)系統(tǒng)剛出來時，只有非常少的工程師可以在iOS平臺上做App應用一樣。可能在短短一兩年內，懂iOS的工程師會比較缺少。但隨著蘋果生態(tài)系的發(fā)展，會有大量的人快速學習這方面的技術，達到人才的供需平衡。

哪類AI人才最為稀缺？順為資本執(zhí)行董事孟醒對記者表示，AI的人才梯隊分三批。第一批是最強的算法科學家，他們自己做框架和前沿性研究，這類人在全球范圍內本來就不多。

第二批人才或許不能獨創(chuàng)框架，但能夠在比較流行的框架上去做適配、改進，為項目做定制化的調整，這類人由于不斷訓練而逐漸增多。

第三批是完全基于已有的框架進行參數的調整的人才，這類人很多。許多以前不是AI行業(yè)的人，通過公開課或培訓也能學會這些。

孟醒認為，目前AI領域最缺乏的是有創(chuàng)新性的算法科學家。他們是在最上層去解決根本性問題的人，學術界、產業(yè)界都在大量的爭搶。另外，隨著AI創(chuàng)業(yè)向落地應用的方向轉變，能夠同時理解應用需求邊界和科技能力邊界的AI產品經理也越來越受到重視。

對AI領域的創(chuàng)業(yè)公司、大公司來說，能夠獲取頂級AI人才并且有人才的持續(xù)輸送能力十分重要。而從搶人層面來說，初創(chuàng)公司面臨著不小的壓力。

高天垚感嘆道，“不僅是BAT，像快手、今日頭條等手上有很多錢的互聯網大公司，也在不惜代價地挖人。在這種競爭中，我們投的有些公司想找硅谷回來的人才，會很難說服人家加入。”

這種情況下，初創(chuàng)公司創(chuàng)始人的作用就更為重要。“正是因為你很難一開始就挖到那么多牛人，所以需要創(chuàng)始人本身就是牛人。比如商湯科技、曠視科技等的創(chuàng)始人，本身就能夠在技術上獨當一面。”他說。

孟醒則認為，創(chuàng)業(yè)公司搶人主要還是“看人下菜碟”。比如有些人只注重錢，公司就需要在盡量合理的范圍內調工資。大公司的薪資水平固定，創(chuàng)業(yè)公司會更加靈活；有些人不看重短期的工資，更注重長期帶來的巨大回報，創(chuàng)業(yè)公司可以在股權、期權方面進行更充足的激勵；有些人更注重自己的話語權、受尊重的程度，創(chuàng)業(yè)公司也能給到其更大的余地；還有些科學家更注重所做事情的意義，創(chuàng)業(yè)公司可以用公司的特色、理念來吸引人才。

從另一個維度來說，人才是跟著人來的。孟醒表示，創(chuàng)業(yè)公司如果有知名科學家的資源，基于校友關系也可以帶來人才。當然最重要的吸引人才的辦法，還是要不斷讓公司本身在業(yè)務、估值等方面保持高效率的增長，讓人們覺得這是機會所在。

匯醫(yī)慧影就是一家擁有知名科學家資源的創(chuàng)業(yè)團隊，據了解，匯醫(yī)慧影的首席顧問科學家是斯坦福大學醫(yī)學物理中心主任邢磊教授，他也是全球華人中頂級的醫(yī)療影像專家。公司的CEO柴象飛是斯坦福大學博士后，郭娜則本碩畢業(yè)于清華大學。

“AI公司間的競爭歸根到底就是頂尖人才的競爭，這種人才在全球都是稀缺資源。”郭娜對記者說，醫(yī)學影像AI領域本身具備典型的跨學科特點，無論是技術團隊還是市場團隊，都需要多元化、跨學科的組合。擁有不同知識和經驗背景的人才，集合不同領域的智慧，最終才能形成生產力上的閉環(huán)，突破單學科的局限性。

在人才獲取上，匯醫(yī)慧影利用各種校友資源，去年8月份就聯合斯坦福大學推出“優(yōu)才計劃”，把AI人才、醫(yī)學人才送到斯坦福進行持續(xù)的跨學科人才培養(yǎng)。同時，匯醫(yī)慧影也跟清華大學等國內高校建立聯合實驗室，持續(xù)解決人才供給、培養(yǎng)的問題。

“從實驗室到產品和臨床的應用是有一段距離的，公司是工業(yè)化和產業(yè)化最強的地方，所以公司和高校的聯動更利于人才的培養(yǎng)。”她說。郭娜還介紹道，目前業(yè)內高校畢業(yè)的AI人才，年薪水平在幾十萬到幾百萬人民幣不等。中國的AI人才實力與國際接軌，所以薪資水平也比較接近。對匯醫(yī)慧影來說，公司每月在人力成本上的支出占到總支出的70%以上。

有首席科學家這類頂尖AI人才的背書，似乎已經成了明星AI公司的“標配”。畢竟首席科學家的行業(yè)地位，很大程度上決定了創(chuàng)業(yè)公司所能達到的高度。

“首席科學家這樣的頂尖AI人才可遇而不可求，在全世界范圍內也是屈指可數的。”星瀚資本創(chuàng)始合伙人楊歌對記者說。

比如星瀚資本近期投資了一家做AI芯片的公司鯤云科技，其創(chuàng)始人之一陸永青是英國皇家工程院院士、帝國理工學院的教授，也是行業(yè)內首屈一指的首席科學家，有著近30年的人工智能領域技術沉淀。這確實給項目帶來很大的加分，在陸院士和其弟子牛昕宇博士的帶領下，公司的技術能力能夠保持在行業(yè)頂尖水平。

但首席科學家并不是判斷項目的必要條件，楊歌說，星瀚資本看項目還是從商業(yè)本質出發(fā)，目的是尋找真正有價值的企業(yè)，并從技術、產品、市場等角度來系統(tǒng)化地對公司進行考量。

孟醒認為，首席科學家是否成為考量初創(chuàng)公司時的重要指標，主要取決于創(chuàng)業(yè)公司做得是什么事。如果公司做底層技術創(chuàng)業(yè)，基本上人的能力決定公司的技術研發(fā)能力，技術研發(fā)能力的先進性決定公司能不能活下來。在這樣的公司里，創(chuàng)始團隊對首席科學家等AI人才的配備就很重要。

如果公司做垂直行業(yè)的AI產品，比如在安防領域做人臉監(jiān)控，在農業(yè)領域做某些植物特征的識別，公司比拼的就不是突破性的學術研究、框架理論，而是把現有已經成形的東西產品化、工程化，比如優(yōu)化耗電、優(yōu)化用戶體驗等。

“對這種公司來說，頂級科學家就不那么重要了，甚至一些不那么頂尖的科學家還有會更大的好處。因為他們不會糾結于這件事情是否領先，而是更實用地注重這件事情能不能解決行業(yè)問題。”他說。