AI人才争夺：授之以财，不如授之以才
“AI可以谐音成两个汉字，一个是爱，一个是唉。”一位从事水下机器人研发的企业高管在某场人工智能论坛上说出了这样的开场白。
第一个“爱”字似乎不太难理解，或是生产力的提升，或是潜在的机会窗口，机器人行业都没有理由不对人工智能说爱。第二个“唉”字又恰如其分地点出了人工智能的人才荒，按照国内教育部门的测算，国内AI人才的供求比例为1：10，缺口超过500万。
面对人才短板的棘手问题，不少高校闻风而动，已经有70余所国内院校开设人工智能相关专业，却也频频出现对现有模式的质疑。
比如谈及AI高端人才供不应求的现状，西交利物浦大学教授黄开竹的观点非常尖锐：对于从事高水平研究的学生来说，应该敢于研究工业界目前还没有特别需求的东西，否则要高校做什么？
一面是企业抱怨人工智能人才难觅，一面是高校对当前人才速成模式的隐忧，是否存在一种普适性的解决方案？刚刚结束的2019中国高校计算机大赛人工智能创意赛上，通过百度A I赋能的1675支大学生队伍中脱颖而出的优秀作品，我看到了可行的解决思路。
01 人才不是挖来的
在讨论这个问题之前，不妨先来回顾下近阶段的“抢人大战”。
2017年人工智能领域的应届硕士生约莫能拿到30万元的年薪，博士生的薪水在50万元左右。到了2019年的校招季，应届硕士生拿到50万的年薪已经屡见不鲜，博士生的年薪也蹿升到了80万元上下。而且开出如此价码的不只有互联网巨头，一些独角兽们甚至给出了更诱人的待遇。
如果把视角再拉大一些，AI人才的争夺战不仅存在于企业和企业之间，同样也出现在国与国之间。
正如Element AI《2019年全球AI人才报告》中披露的信息：27%的人工智能研究人员所在的国家和拿到博士学位的国家是不一样的，在研究人员数量在150以上的国家中，这一比例甚至高达32%。其中中国的AI人才净流入要高于流出，并且已经成为AI人才流入可能性第二大的国家。
可将中美放在一起比较，即便中国的人才净流入高于流出，美国流入流出的体量都很大，中国吸引的AI研究人员数量也只有美国的四分之一左右，与中美培养AI人才的比例高度相似，目前中国培养的AI人才的占比为11%，远低于美国的44%。无疑证明了这样一个事实：补足人才短板不能寄希望于人才的流入，而是不断提升自身的人才培养能力。
以国与国之间的人才流动，再去思考企业间的“抢人大战”，也就不难找到其中的原因：如果企业只是AI人才的需求方，不主动参与到高校的人才培养中，即便高校开设再多的人工智能专业，企业开出再高的薪水，也难以在短时间内补齐人才短板；如果学生们单纯奔着毕业后找到高薪的工作，不愿意去做原创性的、本质性的工作，自然就违背了社会培养人工智能人才的初衷。
问题的根源恰恰在于此，企业迫不及待地招揽AI人才，最初的人才培养环节却被选择性忽略。
02 一场特殊的赛事
当然也有一些企业给出了“联合培养”的解决方案，譬如在高校开设培训基地，甚至允许学生毕业前先到企业去实习。这样的培养方案无可厚非，却也夹杂了一些私心，大多数联合培养的学生毕业后被“整编”进了合作企业。
作为中国人工智能领域的布道者，百度在制造另一种可能。
2019中国高校计算机大赛人工智能创意赛在今年4月份发布后，累计收到1675支队伍报名，最终有37所高校的43支队伍进入到决赛，应用场景涉及工业、农业、医疗、文化、教育、金融、交通、公益等等，已成为国内大学生最重要的人工智能赛事之一。
之所以用“特殊”一词来形容这场人工智能创意赛，并非是限于规模和影响，而是在比赛中看到的两个故事：
故事一的主角是云南师范大学的徐国秦同学。
为了帮助云南的三七种植户解决病虫害初期难以被发现的问题，徐国秦带着相机在三七种植田中拍摄了1000多张早期病虫害的照片，并在农业专家的指导下进行数据标注。然后徐国秦将数据上传到百度飞桨的一站式训练和服务平台EasyDL定制化图像识别中的物体检测模型，帮助三七种植户开发了简易的AI病虫害检测平台，模型精确率达到了90%以上。
故事二的主角是北京邮电大学的宽广小分队。
他们的目标是将深度学习和带摄像头的眼镜结合，设计出一款便携式的导盲设备，帮助视力障碍人士完成日常行走、寻找物品等基本生活需求。在百度飞桨平台上，宽广小分队利用SSD神经网络和Mono-Depth神经网络进行建模，再结合语音技术将眼镜获得的实时图片信息进行语音播报，一副带摄像头的眼镜和一台常见的安卓手机，为视障人士带来了第二双眼睛。
徐国秦在赛后的聊天中告诉我，她计划进一步增加三七病虫害的数据集，并打算把这样的工具带给更多的三七种植户，自己毕业后也将朝人工智能的方向发展；宽广小分队的曹乾煜同学说，他们的导盲设备还只是初代版本，一些技术还需要持续优化，但他们的目标是在2022年的冬季残奥会上，让盲人运动员可以在他们的导盲设备帮助下独立完成起床、洗漱、出门到达赛场的全过程。
或许徐国秦同学还不具备娴熟的编程能力，可冒着酷暑钻到三七田里采集数据的精神，足以证明她对AI的热爱；或许宽广小分队的产品还有些稚嫩，在未来三年中一次又一次的迭代后，并非没有在残奥会上为盲人运动员圆梦的可能。AI让他们成长，他们也在让AI发光。
评委导师之一兰州大学马志新教授的观点相当中肯：“兴趣是最好的老师，想要培养优秀的AI人才，先要把他们领进门。”其中百度扮演的正是引路人的角色，飞桨、EasyDL、EasyEdge等平台为学生们打开了AI的世界，让学生们朝着自己感兴趣的方向独立思考、探索创新、加速成长。
03 做产业的施教者
事实上，“中国高校计算机大赛人工智能创意赛”只是百度AI人才培养体系的一个侧面。相比于那些“授之以财”的抢人战术，百度已经构建出了一套协同育人的合作生态，形成了从高校人才培养到人才培养标准建设的闭环。
譬如在高校AI人才的培养方面，百度搭建了企业与高校合作的一座座桥梁，并以比赛的形式进行技术赋能，培养研究和实践能力兼具的复合型人才。
可以列举的案例有很多，针对AI教师稀缺、原理与实践不协调的问题，百度在全国开展深度学习师资培训班，参与编撰《深度学习导论与应用实践》等人工智能教材，上线了多门基于飞桨的免费精品课.....
同时为了鼓励大学生的跨界思维和创新意识，诸如中国高校计算机大赛人工智能创意赛、百度之星等百度参与或主办的赛事性活动应运而生，以比赛的形式促进学生们将理论应用于实践，接触到产业层面的需求，进而让学生们在实践中应用AI、理解AI、钻研AI，避免与企业的用人理念脱节。
针对开发者群体的AI能力培养，百度在积极打造专业技术人才培养标准，帮助不同企业的技术骨干进行AI技能培训，科学地培养AI刚需人才。
百度联合深度学习技术及应用国家工程实验室等机构发布的《深度学习工程师能力评估标准》，弥补了国内深度学习工程师认证考试方案和体系化的深度学习人才培养方案的空白。
而在打造人才标准体系的基础上，百度推出了不同层级针对性培养方案，包括针对初级开发者的PaddleCamp未来深度学习工程师集训营，针对企业中级技术人员的AI快车道-企业深度学习实战营，针对高级技术管理者的黄埔学院-首席AI架构师培养计划，帮助不同阶段的开发者进行创新AI产品的落地应用。
究其根本，人工智能不是阶段性的技术标准，而是未来社会和商业的基础设施，人才的培养需要立足于全人类的长效机制，在争夺优秀AI人才的同时，还要像百度这样深度参与到AI人才的培养中，做推动产业智能化的施教者。
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