人工智能全球赛:中国“智能+”要冲浪还缺百万人才

2019-03-27 09:06:11 来源: 第一财经 作者:

从日本经典动画《攻壳机动队》人工智能(AI)技术的运用,再到最近好莱坞影片《阿丽塔:战斗天使》的机械人,在科幻电影中,AI已经成为最常见的主题之一。

而屏幕之外的现实世界,不论是带有虹膜识别的安防摄像头,还是装载有 Autopilot(自动辅助驾驶)的自动驾驶汽车,人工智能技术的运用,更像水和电一样开始渗透至经济社会发展的各个方面。

资本的投入加速了AI的发展。关注初创期投资的英国风投基金MMC Ventures近日发布关于AI的研究报告(下称“报告”)显示,全球早期AI公司的投资资金在五年内增长了15倍,在2018年估计可达150亿美元(约合1008亿元人民币)。

人工智能的第一大国——美国继续全力领航。日前,在总统特朗普的督促下,美国白宫启动一个新官方网站“AI.gov”,发布美国各联邦机构为落实人工智能“全政府”战略而采取的具体举措。该网站显示,美国国家科技委员会下设的人工智能特别委员会将负责协调15个联邦机构推动人工智能技术的研发。

而热度之下诞生的不只是成倍涌现的技术和企业。

上述报告就指出,在欧洲2830家标榜为人工智能的公司中,有1580家符合人工智能公司的定义,也就是说,四成的公司其实和人工智能没任何关系。该研究团队还发现,“一家公司,若是打上AI的标签,能多获得15%~50%的融资。”

上海交通大学电子信息与电气工程学院副院长王延峰告诉第一财经,这种现象不只出现在欧洲,全球都存在。任何一个革命性的东西出来,都会伴随着泡沫的产生,这也是产业发展的必然规律。但随着人工智能+传统产业的不断融合,不断的震荡和淘汰之下,最终留下的还是那些经得住火炼的“真金”公司。

泡沫正逐渐消逝

“刚开始(2012年)做AI时基本没遇见几个有AI技术的公司。”说起刚创业时的情景,Video++极链科技集团联合创始人&COO董慧智对第一财经记者表示。

据他回忆,从2016年开始,国内AI公司一下子多了起来,其中确实有一些真正做AI的公司,但也不乏一些互联网公司甚至传统广告公司来凑热闹。

当前,人工智能技术处于第三个发展高潮期,以机器学习特别是深度学习为核心,在视觉、语音、 自然语言等应用领域迅速发展。即使有资本和政策大力支持,但在实际应用场景转化中,还存在不少的不确定性。

用董慧智的话来说,他们是幸运的。起初,他们的团队设想从实验室开发出来的算法到最后的应用场景落地(商用),只要算法面世就算成功了90%。然而,反复实践后,才发现低估了实验室算法和商业应用之间的鸿沟。

“在2015年,我们开放了研究出来的AI算法,结果在应用时却发现算法没法应用,因此又加大投资,用了两年多的时间才做到真正应用。现在不少创业者其实是把DEMO(未成形的测试版算法)放出来,能否落地又是另一回事。”他指出。

此外,由于AI公司的实际技术门槛很高,在发展的过程中,不仅那些打着噱头的公司会露出马脚,就连真正的AI公司也可能因为数据和技术的匮乏而关闭。“小的初创AI企业有两个大的问题,数据集有限,加上商业这块没有出现杀手级的应用,很可能就支撑不下去了。”腾讯研究院产业研究中心副主任吴朋阳告诉第一财经记者。

尽管如此,随着传统行业亟待转型,各个垂直行业对于AI的融合倾向也愈加明显。报告显示,预计到2019年底,超过三分之一的企业将部署人工智能。与此同时,在行业和资本方面,也开始出现了一些新的变化。

吴朋阳表示,从2017年开始,全球对于人工智能的投资开始变得谨慎。目前在行业上,也开始从线上走向线下,其中制造业就是典型。

“劳动力成本上升、企业生产效率不高的情况下,AI可以发挥很好作用。而制造业相对复杂,所以这是一个单点突破的过程,比较典型的就是图像识别的应用,比如质检的准确性甚至可以超过人的处理水平。”吴朋阳分析说。同时他认为,未来医疗和教育这种公共服务领域的突破更有潜能,因为AI可以解决优质资源分布不均的问题,并能激发这种公共服务的数据潜能。

而硅谷的顶级风险投资公司安德森·霍洛维茨基金(Andreessen Horowitz)的合伙人弗兰克·陈(Frank Chen)曾撰文表示,投资者很快就不必专门寻找人工智能初创公司来进行投资,因为所有初创公司都以某种形式使用着人工智能技术。换句话说,再过几年,没有AI,将是不可想象的。

中国在应用层占主导

从层次上划分,AI主要有基础层、技术层、应用层三层。欧美国家在基础层起步早、投入大,中国则是在应用层和技术层涌现出诸多公司。

上述报告显示,亚太地区采用AI技术企业的数量是北美地区公司的两倍。其中,中国公司引领亚太AI,北京、上海、广东以及浙江和江苏是主要的聚集地。

和欧美比较,中国的AI产业发展异同也十分明晰。

商汤科技香港公司总经理尚海龙对第一财经记者表示,中国AI产业发展更注重落地应用,同时也在不断提升对基础研究的加强,以及对原创基础设施的搭建。

而应用场景的落地对于原创基础研究、平台搭建的牵引作用也不容小觑。庞大的市场应用激发和倒推基础层,这是中国区别于欧美AI产业的最大特点和优势。

根据中国信息通信研究院去年年底发布的《人工智能发展白皮书——产业应用篇》,从产业规模看,2017年国内人工智能市场规模达到 237.4 亿元,相较于2016年增长 67%。其中以生物识别、图像识别、大运棋牌识别等技术为核心的计算机视觉市场规模最大,占比34.9%,达到82.8亿元。

此外,中国的产业政策和资金支持也是AI产业快速发展的主动力。

不论是今年的政府工作报告中首次提到的“智能+”,还是中央深改委19日审议通过的《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》,以及2017年底的工信部《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》,都赋予了AI+传统行业更多可能。

王延峰说,中国的“互联网+”提了4年,而新一轮的“智能+”,是产业的自然递进和提升。“‘互联网+’解决了数据,而AI的核心就是数据算法算力,数据发展程度不够是做不到智能化的。如今经过几年发展,数字化进程又提升了一步,所以可以跟人工智能结合产生新的业态。”他预计,未来的3~5年,“智能+”传统行业会有明显的深度融合。

国内难寻高端人才

行业热度持续,更需要人才的助力。

当记者打开某求职软件,输入AI工程师的关键词搜索,多个月薪2万~4万元的职位推荐立即出现,涵盖一百人以内的初创公司,以及上万人的国企、民企。这一数据,也反映了如今人工智能人才市场的现状。

报告指出,虽然AI人才库很小,但是AI领域对人才的需求在24个月内翻了一番。

此外,在腾讯此前发布的人工智能白皮书中,中国期望在AI领域工作的求职者也以每年翻倍的速度迅猛增长,特别是偏基础层面的AI职位,如算法工程师,供应增幅达到150%以上。

长期跟踪AI产业的腾讯研究院研究员俞点根据最新数据对记者分析,在全球来看,英国有20家高校开设了相关的课程,美国168家,中国2017年是20家,2018年30多家高校开设相关专业,也就是说全球设有AI方向的高校一共近400所 ,来满足全世界百万级的需求。

“我国人工智能人才缺口至少在100万以上。而且由于合格AI人才培养所需时间远高于一般IT人才,人才缺口很难在短期内得到有效填补。”俞点说,AI对技术要求非常高,非本专业的学生虽然可以学习相关AI知识,比如专业是计算机,学一年神经网络就可以做比较初级的人工智能开发,但是深度的基础开发还是需要高精尖的AI人才。

俞点所说的基础开发的人才,也是中国AI市场最为缺乏的。王延峰表示,中国AI领域的优势在于应用端的人才丰富,“场景丰富,加上教育部学科目录也在跟进,应用层面的人才储备较多。”但是毕竟起步晚,高端、前沿人才和国外比还有较大差距。

如今,国内互联网巨头也在下重金抢夺AI人才,例如百度年薪百万的“少帅计划”和阿里巴巴的NASA“青年军”。王延峰告诉记者,不只是BAT这种大公司,目前创业公司也给得不少。“以上海交大毕业的硕士生为例,做算法、语音、视觉的毕业生可以拿到40万~50万元的年薪,博士则在60万~80万元每年。”

而董慧智则认为,AI人才的薪酬还要和公司具体情况结合,例如他们这种垂直性强的应用型AI公司,就不需要储备大量的高端AI人才。虽然目前公司有几十个博士,但更多的是硕士居多。“很多商用过程不需要博士,而硕士生是完全可以把握的。”他说,在公司AI不同层次人才收入差距也较大,加上期权年收入从几十万到数百万元不等,顶尖级的人才甚至没有上限。

从日本经典动画《攻壳机动队》人工智能(AI)技术的运用,再到最近好莱坞影片《阿丽塔:战斗天使》的机械人,在科幻电影中,AI已经成为最常见的主题之一。

而屏幕之外的现实世界,不论是带有虹膜识别的安防摄像头,还是装载有 Autopilot(自动辅助驾驶)的自动驾驶汽车,人工智能技术的运用,更像水和电一样开始渗透至经济社会发展的各个方面。

资本的投入加速了AI的发展。关注初创期投资的英国风投基金MMC Ventures近日发布关于AI的研究报告(下称“报告”)显示,全球早期AI公司的投资资金在五年内增长了15倍,在2018年估计可达150亿美元(约合1008亿元人民币)。

人工智能的第一大国——美国继续全力领航。日前,在总统特朗普的督促下,美国白宫启动一个新官方网站“AI.gov”,发布美国各联邦机构为落实人工智能“全政府”战略而采取的具体举措。该网站显示,美国国家科技委员会下设的人工智能特别委员会将负责协调15个联邦机构推动人工智能技术的研发。

而热度之下诞生的不只是成倍涌现的技术和企业。

上述报告就指出,在欧洲2830家标榜为人工智能的公司中,有1580家符合人工智能公司的定义,也就是说,四成的公司其实和人工智能没任何关系。该研究团队还发现,“一家公司,若是打上AI的标签,能多获得15%~50%的融资。”

上海交通大学电子信息与电气工程学院副院长王延峰告诉第一财经,这种现象不只出现在欧洲,全球都存在。任何一个革命性的东西出来,都会伴随着泡沫的产生,这也是产业发展的必然规律。但随着人工智能+传统产业的不断融合,不断的震荡和淘汰之下,最终留下的还是那些经得住火炼的“真金”公司。

泡沫正逐渐消逝

“刚开始(2012年)做AI时基本没遇见几个有AI技术的公司。”说起刚创业时的情景,Video++极链科技集团联合创始人&COO董慧智对第一财经记者表示。

据他回忆,从2016年开始,国内AI公司一下子多了起来,其中确实有一些真正做AI的公司,但也不乏一些互联网公司甚至传统广告公司来凑热闹。

当前,人工智能技术处于第三个发展高潮期,以机器学习特别是深度学习为核心,在视觉、语音、 自然语言等应用领域迅速发展。即使有资本和政策大力支持,但在实际应用场景转化中,还存在不少的不确定性。

用董慧智的话来说,他们是幸运的。起初,他们的团队设想从实验室开发出来的算法到最后的应用场景落地(商用),只要算法面世就算成功了90%。然而,反复实践后,才发现低估了实验室算法和商业应用之间的鸿沟。

“在2015年,我们开放了研究出来的AI算法,结果在应用时却发现算法没法应用,因此又加大投资,用了两年多的时间才做到真正应用。现在不少创业者其实是把DEMO(未成形的测试版算法)放出来,能否落地又是另一回事。”他指出。

此外,由于AI公司的实际技术门槛很高,在发展的过程中,不仅那些打着噱头的公司会露出马脚,就连真正的AI公司也可能因为数据和技术的匮乏而关闭。“小的初创AI企业有两个大的问题,数据集有限,加上商业这块没有出现杀手级的应用,很可能就支撑不下去了。”腾讯研究院产业研究中心副主任吴朋阳告诉第一财经记者。

尽管如此,随着传统行业亟待转型,各个垂直行业对于AI的融合倾向也愈加明显。报告显示,预计到2019年底,超过三分之一的企业将部署人工智能。与此同时,在行业和资本方面,也开始出现了一些新的变化。

吴朋阳表示,从2017年开始,全球对于人工智能的投资开始变得谨慎。目前在行业上,也开始从线上走向线下,其中制造业就是典型。

“劳动力成本上升、企业生产效率不高的情况下,AI可以发挥很好作用。而制造业相对复杂,所以这是一个单点突破的过程,比较典型的就是图像识别的应用,比如质检的准确性甚至可以超过人的处理水平。”吴朋阳分析说。同时他认为,未来医疗和教育这种公共服务领域的突破更有潜能,因为AI可以解决优质资源分布不均的问题,并能激发这种公共服务的数据潜能。

而硅谷的顶级风险投资公司安德森·霍洛维茨基金(Andreessen Horowitz)的合伙人弗兰克·陈(Frank Chen)曾撰文表示,投资者很快就不必专门寻找人工智能初创公司来进行投资,因为所有初创公司都以某种形式使用着人工智能技术。换句话说,再过几年,没有AI,将是不可想象的。

中国在应用层占主导

从层次上划分,AI主要有基础层、技术层、应用层三层。欧美国家在基础层起步早、投入大,中国则是在应用层和技术层涌现出诸多公司。

上述报告显示,亚太地区采用AI技术企业的数量是北美地区公司的两倍。其中,中国公司引领亚太AI,北京、上海、广东以及浙江和江苏是主要的聚集地。


和欧美比较,中国的AI产业发展异同也十分明晰。

商汤科技香港公司总经理尚海龙对第一财经记者表示,中国AI产业发展更注重落地应用,同时也在不断提升对基础研究的加强,以及对原创基础设施的搭建。

而应用场景的落地对于原创基础研究、平台搭建的牵引作用也不容小觑。庞大的市场应用激发和倒推基础层,这是中国区别于欧美AI产业的最大特点和优势。

根据中国信息通信研究院去年年底发布的《人工智能发展白皮书——产业应用篇》,从产业规模看,2017年国内人工智能市场规模达到 237.4 亿元,相较于2016年增长 67%。其中以生物识别、图像识别、大运棋牌识别等技术为核心的计算机视觉市场规模最大,占比34.9%,达到82.8亿元。

此外,中国的产业政策和资金支持也是AI产业快速发展的主动力。

不论是今年的政府工作报告中首次提到的“智能+”,还是中央深改委19日审议通过的《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》,以及2017年底的工信部《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》,都赋予了AI+传统行业更多可能。

王延峰说,中国的“互联网+”提了4年,而新一轮的“智能+”,是产业的自然递进和提升。“‘互联网+’解决了数据,而AI的核心就是数据算法算力,数据发展程度不够是做不到智能化的。如今经过几年发展,数字化进程又提升了一步,所以可以跟人工智能结合产生新的业态。”他预计,未来的3~5年,“智能+”传统行业会有明显的深度融合。

国内难寻高端人才

行业热度持续,更需要人才的助力。


当记者打开某求职软件,输入AI工程师的关键词搜索,多个月薪2万~4万元的职位推荐立即出现,涵盖一百人以内的初创公司,以及上万人的国企、民企。这一数据,也反映了如今人工智能人才市场的现状。

报告指出,虽然AI人才库很小,但是AI领域对人才的需求在24个月内翻了一番。

此外,在腾讯此前发布的人工智能白皮书中,中国期望在AI领域工作的求职者也以每年翻倍的速度迅猛增长,特别是偏基础层面的AI职位,如算法工程师,供应增幅达到150%以上。

长期跟踪AI产业的腾讯研究院研究员俞点根据最新数据对记者分析,在全球来看,英国有20家高校开设了相关的课程,美国168家,中国2017年是20家,2018年30多家高校开设相关专业,也就是说全球设有AI方向的高校一共近400所 ,来满足全世界百万级的需求。

“我国人工智能人才缺口至少在100万以上。而且由于合格AI人才培养所需时间远高于一般IT人才,人才缺口很难在短期内得到有效填补。”俞点说,AI对技术要求非常高,非本专业的学生虽然可以学习相关AI知识,比如专业是计算机,学一年神经网络就可以做比较初级的人工智能开发,但是深度的基础开发还是需要高精尖的AI人才。

俞点所说的基础开发的人才,也是中国AI市场最为缺乏的。王延峰表示,中国AI领域的优势在于应用端的人才丰富,“场景丰富,加上教育部学科目录也在跟进,应用层面的人才储备较多。”但是毕竟起步晚,高端、前沿人才和国外比还有较大差距。


如今,国内互联网巨头也在下重金抢夺AI人才,例如百度年薪百万的“少帅计划”和阿里巴巴的NASA“青年军”。王延峰告诉记者,不只是BAT这种大公司,目前创业公司也给得不少。“以上海交大毕业的硕士生为例,做算法、语音、视觉的毕业生可以拿到40万~50万元的年薪,博士则在60万~80万元每年。”

而董慧智则认为,AI人才的薪酬还要和公司具体情况结合,例如他们这种垂直性强的应用型AI公司,就不需要储备大量的高端AI人才。虽然目前公司有几十个博士,但更多的是硕士居多。“很多商用过程不需要博士,而硕士生是完全可以把握的。”他说,在公司AI不同层次人才收入差距也较大,加上期权年收入从几十万到数百万元不等,顶尖级的人才甚至没有上限。




责任编辑: 桂楷东
顶级大咖 更多>>

马云力挺贵阳数博会:30...

马云说:如果大家错过了三十年前广东、浙江的投资机遇,...

潘云鹤院士:AI2.0时代的...

中国新一代AI的重点方向将从数据智能、群体智能、跨媒体...

姚期智:中国AI不能满足...

作为图灵奖唯一的华人获奖者,大名鼎鼎的“清华姚班”创...

谭铁牛院士:向生物学习...

当前,一些面向特定任务的模式识别已取得突破性进展,有...

2017数博会:腾讯将携大...

腾讯将连续第三年深度参与数博会,带来大数据可视交互系...

行业对话 更多>>

人工智能会抢走谁的饭碗...

港媒称,在公寓楼走道的小角落里坐着一位老大爷,他在那...

北京:研究人员尝试把人...

近日,在位于北京798艺术区的UCCA尤伦斯当代艺术中心举办...

全国政协委员、百度董事...

3月3日,全国政协委员、百度董事长李彦宏带来三项提案,...

常富洋:人工智能在特定...

在常富洋看来,在限定领域,通过落地场景的限定,可以弥...

加强人工智能和产业发展...

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。人...