缺“人”的人工智能
最近两年，人工智能的创业赛道一直挺火爆，可以看到招聘需求猛增。
虎哥最近在百度百聘搜索“人工智能”这个关键词，发现成都地区就有上百条相关招聘需求，大多要求求职者拥有3到5年从业经验。月薪最高的开到了5万，就连某些实习生岗位，薪资也颇具诱惑力。
去年底腾讯研究院发布的《2017全球人工智能人才白皮书》指出，全球AI领域人才约30万，市场需求在百万量级，每年毕业AI领域的学生约2万人，远远不能满足市场对人才的需求。
人工智能产业到底有多缺人才？我们询问了成都一些和人工智能创业相关的公司。
泛人工智能对人才需求多样化
随着各国人工智能战略陆续出台，中国也发布了《新一代人工智能发展规划》。在这样的背景下，AI产业炙手可热，相较过去几年机器人产业的火爆程度，可以说有增无减。有媒体报道称，从2011年到2016年，仅仅5年时间，中国就新增了3000家机器人生产企业。
成都英博格科技有限公司是乘着这波机器人热潮成立的企业之一，经过几年发展，英博格已经成长为成都的潜在独角兽。
英博格CEO刘克告诉天虎科技，一般国外研发机器人，需要5年或更长时间，来打磨一款优秀产品。但在国内，大家都是一窝蜂抢占风口，快速推出产品打市场。这跟国内的浮躁氛围，以及投资机构短暂的退出期关系很大。
“快速推出产品后又发现，市场需求还没有真正形成，产品本身也不算一流，消费者对于服务机器人的认知和消费能力，还没有大到需要在家里放好几台帮助生活的地步。”刘克说道：“于是大家又回归理性，摸索市场真正需要什么产品，所以可以看到很多做服务机器人的企业在往人工智能、物联网等方向转型。”
刘克与奥叮机器人
英博格推出的奥叮机器人，从设计之初就具有语音交互等人工智能属性。往人工智能方向转型，机器人企业拥有天然优势。
刘克表示，在业内定义中，人工智能以软件为主，机器人相较而言，硬件占比要高一些。而国内机器人产业与国外相比，虽然部分硬件依然依赖国外零配件，但在核心算法上具备一定竞争力，所以国内的机器人企业软件能力较强，这降低了往人工智能方向转型的门槛。
英博格正在凭借自身掌握的机器人与人工智能技术，为酒店和智能家居行业提供解决方案。例如英博格为酒店前台打造了一款交互式机器人，与机场的自助值机系统有些类似，在高峰期酒店人手不足时，具有人脸识别、语音对话等功能的机器人就可以为客人提供入住、退房、打发票等前台服务。
除了前台的应用场景，英博格还拥有整套的弱人工智能解决方案，帮助酒店行业提升管理效率、降低成本。
英博格设计的酒店前台机器人
在刘克看来，人工智能产业发展初期，技术应该让位于应用，哪怕只有一点点智能算法能够应用到传统行业当中，也应该归类于泛人工智能产业。
基于这种思考，我们能够看到这样一种现象：如机器人、物联网、云计算、大数据，甚至区块链等新技术产业，都在与人工智能产业相互渗透、融为一体。
就在前不久，四川成立了人工智能联盟，除科研院所和专攻人工智能的企业外，联盟主要由活跃于机器人、物联网、云计算、大数据等新技术领域的四川一线企业构成，英博格也在其中。此外联盟会员单位还包括运营商、法务、金融投资、传媒、会计、咨询等机构，涉及人工智能产业链条的各个层面。
在融合态势下，人工智能产业成为覆盖广阔的庞大产业，其人才需求发生了结构性变化，将不再只单纯局限于算法人才上，还涉及硬件设计、软件开发人才，乃至金融、法务、媒体等服务性人才需求，人才缺口远远超过一些研究机构预测的百万量级。
成都创业公司如何面对缺人现状？
成都小漫科技有限公司联合创始人陈晓丹在负责招聘工作，她告诉虎哥，整个人工智能产业非常缺人，拥有人工智能相关专业人才数量最多的十个国家，中国仅排第十，人才缺口超500万，尤其算法研究方面缺口很大。
“虽然大企业网络了大部分人工智能人才，但依然有不少人从大企业跳槽出来，自己创业或加入创业公司。这个行业发展很迅猛，创业的机会和诱惑太多太多。”陈晓丹说道。
小漫科技是一家智能语音解决方案提供商，成立于2017年。小漫科技发现，虽然科大讯飞提供了语音识别的底层技术，但深入到具体的应用场景中，还有不少细节需要完善。于是小漫基于科大讯飞的底层技术，研发了自己的语音交互系统“manbot OS”，针对具体的应用场景，做语音识别的升级与矫正，并在其基础上增加机器判断、意图识别等功能，提供深度定制的智能语音解决方案。
目前小漫科技正在推进两个项目：一是与工业领域合作，深入挖掘工厂中的智能语音应用场景，比如在工厂中使用游标卡尺测量长度，因光线昏暗难以读数，就可以用语音机器人报数并自动记录；二是智能电话机器人。
小漫科技的智能电话机器人最近刚刚上市，它是一个平台级的产品，包括硬件盒子、自定义软件包和控制后台，广泛适用于多种行业。用户只需要把手机号卡或固话线，插入硬件盒子内，在后台配置编辑好通话场景，人工智能就能自动拨打或接听电话，通过判断通话对象的语义，自动执行整个通话流程，完成诸如产品介绍、下单预订、异议处理、留言记录、转接电话、调查问卷等实用功能，在体验上与真人通话几乎没有差别。
“人工智能是个新兴行业，需要大量高端人才，整个行业都能感受到人才短缺带来的压力，不过这个态势正在改善。2017年之前，能够培养人工智能人才的大学很少，但2017年之后，我们发现各个大学都在陆续开设人工智能专业。”陈晓丹表示：“人才培养有个周期，预计2年以后，这个行业将有不少企业培养的实战人才涌现，4年以后，会有学院派的人才涌现。”
陈晓丹称，不光计算机专业，很多专业都在跨界增设人工智能的选修课程，比如新闻，比如汽车，比如金融，等等。大学教育正在根据行业需求而发展变化。
数据标注成劳动密集型生意？
其实，人工智能相关的某些工作，也正在出现劳动密集型的特征。
在百度百聘中输入“数据标注”这个关键词，可以搜到不少招聘信息，其中不乏成都知名大数据与人工智能企业发布的，薪资平均在4000元左右。而在贵州、河北、河南、山东、山西等地区，大大小小的数据标注工厂如雨后春笋，成了一股和传统人力密集型产业争抢劳动力的新力量。据说这一力量，从三年前便开始冒头了。
某数据标注软件的界面
数据标注工厂是如何运作的呢？以自动驾驶数据标注项目举例，数据标注工厂从客户手中拿到若干图片，管理者根据标注要求制定流程，然后对手下的若干标注员进行简单培训，培训完成后管理者将图片分派给标注员。标注员需要利用电脑上的标注软件，把图片中所有的机动车、非机动车、行人、红绿灯等需要识别的物体用不同颜色的方框框出，漏框或错框均会降低数据标注的精度。标注完成后图片会汇总到管理者手中，以评估标注质量。
因数据种类多样，精度要求不一，不同项目的流程差别较大。可能管理者需要具备相当的经验，但对数据标注员来说，标注数据几乎没有技术门槛，工作起来就像在富士康打工。不少数据标识工厂招揽了大量兼职人员，按工计酬，根据数据复杂度不同，标注一份数据，工资从几厘到几毛钱不等，不过也有标价上百块的复杂数据。团队规模也不一定，少则几人，多则几百人，甚至有上千人规模的数据标注工厂出现。
有业内人士批评说，中国人擅长把比拼智力工作变成比拼劳力的工作，目前中国的人工智能产业，只有人工，没有智能。一方面是批评的声音，另一方面，也有创业者认为哪里有市场需求，哪里就有创业机会。
前不久，在天府新区北美创新中心与合创新业联合主办的“2018北美人工智能企业中国行暨AI资源对接峰会”上，虎哥就偶遇了一个关于数据标注的创业项目。
觉醒向量致力为国内外的人工智能企业提供高质量、高效的数据标注解决方案，其CEO杨洋曾在多伦多有丰富的金融、投资经验。
杨洋指出，数据标注是对计算机模型所需要训练的底层数据进行关键信息的提取。对于很多人工智能团队来说，数据标注是一个消耗人力和时间的过程，不少团队往往选择外包，这就产生了一个巨大市场。
与一般标注平台不同，觉醒向量倾向聘请三线城市的在校计算机系大学生担任全职标注员，因此标注质量更高、成本更低，同时还能提高效率。目前，觉醒向量已在全国及拥有两家数据工厂，因看好成都人工智能产业的发展，正在考虑在成都建立第三家工厂的可行性。
不过杨洋也指出，数据标注可能是人工智能产业处于起步阶段的独特需求，未来这种需求的走向还不好判断，所以觉醒向量在进一步提高标注效率的同时，希望能够尽快完成从标注工厂到数据训练外包工厂的转型。
学界与产业界纷纷发力培养AI人才
可以看到，近一年来各高校纷纷宣布设立人工智能专业，以培养科班人才。
例如2017年5月，中国科学院大学成立成立人工智能技术学院，这是我国人工智能技术领域首个全面开展教学和科研工作的新型学院。
2017年11月，西安电子科技大学人工智能学院成立。
2018年3月，南京大学正式成立人工智能学院。
2018年6月，西南交通大学人工智能研究院揭牌，计划从今年开始培养人工智能本科生。
此外，还有不少学校的老牌专业被算作了人工智能沾边专业，开设相关课程，比如计算机科学、智能科学与技术、控制工程、信息与通信工程等。
产业界也纷纷发布自己的人工智能人才培养计划。
例如“ALL IN AI”的百度，成立了云智学院，承诺三年内将为国内培养出10万人工智能领域人才，培养方向侧重工程与产品开发等方面。
阿里云也携手NVIDIA推出人工智能在线培训，并发布“全球AI开发者计划”，打造一站式人工智能知识共享平台，计划在2年内在平台上集聚30万AI工程师。
就在前不久，华为也启动了人工智能人才培养计划，推出“人工智能工程师认证(HCNA-AI)”。该认证是华为构建人工智能人才认证体系的第一步，除此之外，华为正在开发面向资深工程师的HCNP认证，并已规划面向人工智能专家的HCIE认证。华为人工智能工程师认证将会培养具有人工智能基础理论知识，并能应用业界通用人工智能框架进行应用开发、创新的专业人才。
成都小漫科技联合创始人陈晓丹预测，未来人工智能工程师，会像如今的程序员一样，从稀缺到广泛，再往细分方向发展。比如像C++程序员、Java程序员，以后可能出现专攻语音智能的工程师，专攻图像智能的工程师，专攻机器智能的工程师等。
天虎科技 程学怡
