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人工智能在杭州,打造下一个硅谷?


      今年以来,人工智能领域进入发展高峰,AI人才显得尤为珍贵。在目前人工智能人才匮乏的状况下,企业间的人才争夺也愈发激烈,而百度是早进行AI的人才培养布局的国内企业之一。

人工智能路在何方?百度率先深入布局AI人才培养

2017年,是人工智能的卡位年——BAT等互联网巨头纷纷将人工智能作为企业级部署,进军垂直领域;同时,各行各业越来越感受到“智能”带来的强劲势头。然而,随着大批高科技企业将资金与设备投入AI领域,人才匮乏的漏斗却在AI商业化的进程中快速的变大。

在人工智能发展得为系统化的硅谷,AI工程师们的薪水远高于其他领域的同行。随着人工智能概念的不断深入人心,人工智能的人才愈发的紧俏,时至今日,大学刚毕业的博士也能坐拥八九十万的年薪,与资深的硅谷工程师相媲美。

在国内,部分企业早已瞄准人才的短板,走在了业界的前面。百度是早进行AI的人才培养布局的,他们同国内诸多高校开展合作,共建工程实验室,在数据开放和资源共享上进行各种合作。这种方式类似美国在人工智能教育领域推行的“硅谷-斯坦福”校企联动模式,一方面斯坦福大学为硅谷提供了人才和科研成果,另一方面硅谷为斯坦福大学提供资金支持和大数据,以助力他们的科研能有更大的突破。

争抢人才国内年薪已经媲美硅谷

作为联想集团前副总裁、亿航科技联合创始人,祁卫认为,现在无论是硅谷,还是国内,对人工智能的人才都是求贤若渴,国内甚至比硅谷还要夸张。“真的是有些疯狂,我了解到一位国内名校刚毕业的人工智能博士被几家公司争抢,年薪从四五十万被抬高到八九十万。”

一位在业内有两年经验的人工智能工程师,其年薪也可以轻松达到50万,而这已经是一个行业基本身价。

在硅谷,成功挖到人才的手段,同样是年薪。高校研究人员离开学术岗位而进入实践领域,外界所推测的主要的理由在于报酬的差别。《华尔街日报》援引NSF的数据称,2014年,高校计算机及信息科学博士后的年收入中位数为5.5万美元,而对应的产业实验室职位则为11万美元。在平均年薪[敏感词]的Uber,研发人员的工资达到了35万美元/年。

“人工智能是今年公司薪资预算增长快的领域,涨了三分之一都不止,并且还在一路飙升。”一位业内人士表示,在业界大家针对人工智能的开发进程以及团队的话题非常敏感,“公司耗费大量人力财力挖来个AI人才,一旦曝光自己的项目进程和团队构成,很快就会被别的公司瞄准。”

作为人工智能的领军企业,百度在挖掘AI[敏感词]人才另有佳径,也成功预防了市场上的恶性竞争。他们在市场上挖掘成熟的工程师,给对方搭建一个合适的平台。在这个过程中,有些创业公司会恶意哄抢人才,但百度不会因此而跟风加码搞乱市场。另一方面他们瞄准了校园市场,通过与高校在人工智能方面的紧密合作,为自己的未来进行长远的人才投资。

“百度这种模式,一方面是为自己投资,另一方面,对于日益浮躁的人工智能人才市场,具有长远的意义。经过这一轮的热度后,会有一些盲目跟风的创业公司退出,像百度这样能按照自己既定步伐前进的公司才能彰显其价值。”一位业内人士分析说。

共建平台本土化“硅谷-斯坦福”模式

领英平台的数据分析显示,全球AI人才数量约为25万,主要分布在美国、欧洲、印度及中国。从中美AI人才的从业年限构成比例上看,美国拥有10年以上经验的AI人才比例接近50%,而我国10年以上经验的人才比率只有不到25%。

人才是产业发展的基石,如何解决产业人才稀缺的问题?同高校合作是全世界科技企业的主流做法。

“硅谷—斯坦福”模式是国际上知名的校企联动、产学研联动模式。一方面,斯坦福大学源源不断地为硅谷创业界输送[敏感词]人才和科研成果。谷歌、雅虎、思科等[敏感词]企业创始人、高级人才均来自这所大学——刚上市的SnapChat,其原型便来源于创始人在斯坦福的一个课堂作业,原斯坦福大学人工智能实验室的负责人Fei-FeiLi去年加入谷歌,领导后者的人工智能团队。反过来,硅谷企业也通过捐赠、数据共享等方式反哺斯坦福大学,共同成长。

再比如,Uber从卡内基·梅隆大学[敏感词]机器人工程中心一连挖了40名研究人员。数据显示,在过去5年间,美国的刚毕业的计算机博士中,进入到硅谷中工作的人员数量逐年上升,已经超过了高校中学术研究人员的数量。

在校企联动上,百度正在率先本土化“硅谷-斯坦福”模式。2016年以来,百度与西安交通大学共建大数据创新人才平台、开设人工智能班;与中科院旗下的研究生院中科院大学达成合作,在人才培养、科学研究、数据开放、资源共享等方面合作。

高校的相关负责人对百度的校企合作给予了积极评价。在中科大信息学院副院长李厚强教授认为,企业与学校共建工程实验室,能够有效连接科研与产业,“使我们的创新紧扣市场导向,也有利于技术转化。”中国科学院自动化所副所长刘成林业认为,学术界对产业界有价值,可以提前投入:“当他们博士生三年毕业的时候,研究成果可以直接转换成产品或者某个技术环节。”

共享数据高校科研商业化趋势

不久前,由百度牵头筹建,清华大学、北京航空航天大学、中国信息通信研究院、中国电子技术标准化研究院等机构参与的深度学习技术及应用[敏感词]工程实验室经[敏感词]发改委正式批复,这意味者百度将人工智能中的算法、数据开放共享给[敏感词]高校。

无论在语音合成、图像识别、自然语言处理、用户画像和无人驾驶等技术方面,百度在国际上都处于领先地位,而其开放自身的数据、计算能力给高校,弥合了校企合作的“后一公里”。对此,李厚强教授认为企业与学校共建工程实验室,能够有效连接科研与产业,“使我们的创新紧扣市场导向市场,也有利于技术转化。”

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