AI|百度帮他们在高校培育AI中坚人才高薪|百度|中坚|高校|ai|人才

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【深几度·产业建设系列】
撰稿｜吴俊宇
「摘要：海外高端人才固然必不可少，他们对人工智能概念普及性接受，国内企业的基础性研究会起到奠基作用。然而触及普罗大众的，应该是国内高校培育的实践型人才。」
国外研究机构TalentSeer在一篇名为《2020人工智能人才报告：当前形势和市场趋势》（2020 AI Talent Report：Current Landscape & Market Trends）的研报中提到了目前人工智能人才建设的几个趋势：
随着人工智能成熟且部署，公司希望扩大产品和商业化团队。市场正扩展到金融、医疗和农业领域；
人工智能公司在将团队规模扩大到硅谷外的技术中心，以降低生产成本获得影响力；
工程和人才领导者越来越重视非技术技能，如创造力、批判思维、成长心态、应变能力和沟通能力；
在线培训和训练营在将现有劳动力转变为工程师方面发挥着更大的作用；
对中国而言，也有着类似的发展轨迹。可以说，目前人工智能迅速普及的过程中，越来越需要普适性人才和实践型人才。
任何行业真正的萌芽、发展、爆发都离不开人才积累，国内人工智能产业过去几年都不断强调研究院性质的海外高端人才引进。
海外高端人才固然必不可少，他们对人工智能概念普及性接受，国内企业的基础性研究会起到奠基作用。然而触及普罗大众的，应该是国内高校培育的实践型人才。
一批二线高校的教师参与到企业组织的职业培训中，并把企业在一线的实践经验带给学生，为人工智能在未来的大规模普及做铺垫。
这正是百度和国内各个高校正在尝试培育的未来“中坚力量”。
01
人才萌芽
国外人工智能的人才建设速度相对较快。
TalentSeer的报告引用LinkedIn数据表示，在美国人工智能和机器学习领域的AI人才在2016-2019年间每年增长74%。机器学习工程师、深度学习工程师、数据科学家、计算机视觉工程师和算法开发人员是2018-2019年间最受欢迎的人工智能职位之一。

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2020 AI Talent Report
值得注意的是，据Really统计，人工智能职位招聘的年增长率已从2017年的136.3%放缓至2018年的57.9%，以及2019年的29.1%。
人才需求也在发生结构性变化，从大量人才到更有经验的专业人才。人工智能创业人才领袖调查显示，80%的雇主在寻找顶尖学校的人工智能专业毕业生，70%的雇主在寻找有3-5年工作经验的求职者。
TalentSeer的研究中还提到了一个重要观点，由于人才外流，中国缺乏优秀的人工智能人才，但随着人工智能教育投资的增加和学习速度加快，中国正在迅速赶上。
事实的确如此，国内人工智能人才建设正在更深入地扎入更多高校，其价值在于普及人工智能相关意识，培育能够衔接未来4年后进入基础性岗位的应用型人才。

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2019年前瞻产业研究院曾经发布过一篇名为《2019年中国人工智能行业市场分析：人才缺口超500万，未来三大方面补齐短板问题》的报告，这篇报告提到：
AI专业建设要设定构建合理的知识体系，把卷积神经网络、循环神经网络、深度强化学习等作为核心的知识体系，辅以大数据、云计算等课程，从而形成系统体系。
注重人工智能教育师资培养开发，目前全球共有30万AI人才储备，但只有不到1/3在高校，中国高校界更是少之又少。这需要校企联动，在实践中结合理论弥补缺口。
推动校企合作，注重科技创新和产业发展的深度融合。
日前，百度承办的"2020全国高校深度学习师资培训班"第十二期收官，全国超百所高校的180余名教师完成了为期9天的深度学习网课。
来自闽南师范大学的郑艺峰，来自沈阳师范大学的夏辉是典型的高校教师，他们所在学校早已设置软件工程专业，如今则在设置人工智能相关专业。他们是国内人工智能教育投资增加的典型收益代表。
02
实践导向
过去几年人工智能人才培育实际上有这样一条脉络。
第一阶段是引进海外研究型人才，在内部成立研究院机构，展开基础性研究。这批人才往往具备较强的学术功底，然而离产业也存在一定距离。由于无法适应企业，往往会出现无法平衡内部关系，理想与现实相距甚远的偏差。这个阶段在2016年之前相对普遍。
第二阶段是在全球范围内引进AI技术的落地探索者，让这批人才承担业务线管理，负责人工智能产业实际落地。这批人才带动了企业内人工智能落地的进程，让悬浮在研究院中的技术逐渐和实际生产生活产生联系。这是2016年之后普遍出现的现象。