中美競爭關鍵看人才，我國AI人才培育需要新模式

經(jīng)濟下行時期我國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展依然有多方面的機會，這其中，產(chǎn)業(yè)發(fā)展的競爭問題也成為了一個值得思考的問題。近年來，在人工智能領域，進入中美兩國“平行宇宙“時代。但是從最關鍵的人才儲備層面來看，我國人工智能領域專業(yè)人才仍匱乏，急需改變現(xiàn)狀。

提及我國人工智能產(chǎn)業(yè)人才現(xiàn)狀，王詠剛表示，目前中國人工智能領域仍缺乏頂尖AI學術領袖，頂尖AI科研與美國仍有不小的差距。但是除了尖端科研人才之外，國內(nèi)以工程運用為導向的中間層AI人才儲備充裕：一方面，以微軟亞洲研究院為代表的國外知名企業(yè)研究所針對中國市場培養(yǎng)了一批優(yōu)質的種子人才；另一方面，多家國外高校、研究所等機構也為中國培養(yǎng)了一批優(yōu)秀的歸國學子，這些人才共同構成了國內(nèi)整體的AI人才生態(tài)，并且已經(jīng)成為了我國AI產(chǎn)業(yè)的中堅力量，在質量以及數(shù)量上都不容小覷。

現(xiàn)階段AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展也已經(jīng)逐步從前期的科研探索階段走向“應用為王“的階段，正是以工程運用為主的中間層人才施展拳腳的最好時機，這使得我國在與美國的產(chǎn)業(yè)發(fā)展競爭當中站穩(wěn)了腳跟。此外，中國復雜的的經(jīng)濟結構以及政府大力支持也都為我國AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展奠定了堅實基礎。

除了頂層科研人員以及中堅層AI人才隊伍現(xiàn)狀的介紹之外，王詠剛還分析了未來新一代AI人才培養(yǎng)方面的相關見解。

首先，以高校為主培養(yǎng)出來的尖端人才來看，由于國外崇尚學術自由，更強調(diào)課題研究者實際運用能力，這使得它們所培養(yǎng)出來的學生在實際運用過程中解決問題、發(fā)現(xiàn)問題的能力更強，而且在創(chuàng)新性科研突破方面的優(yōu)勢更加明顯。反觀國內(nèi)，中國高等教育機構培養(yǎng)出的學生理論基礎扎實，但實操能力仍需要提高。多因素導致國內(nèi)外頂尖高校培養(yǎng)出來的學生之間存在著許多知識以及技能點之上的差異。

其次，到了再往下的工程師培訓階段，目前國內(nèi)大多數(shù)培訓機構的培訓情況同質化現(xiàn)象嚴重，而且大多打著一個速成的旗號相互跟風炒作，讓人錯覺任何人只要接受培訓便可以快速轉型成為一個合格的AI人才，但事實是大多數(shù)通過這樣的培訓走出來的學員也只能是一個初級的AI從業(yè)者，離真正的“入門級“還有一定距離。

王詠剛認為，現(xiàn)階段社會上大多數(shù)機構對于AI人才的培養(yǎng)重數(shù)量而不重質量。其實在真正的工作場景當中，一個能夠主動解決問題的AI人才勝過一百個普通人員，企業(yè)在招人的時候也更愿意以高價聘請前者而不是低價聘請后者。盡管近兩年我國在相關人才培養(yǎng)方面做了許多努力，但是現(xiàn)階段為了適應更快的智能化產(chǎn)業(yè)升級的浪潮，我國AI人才培育需要探索更多的新模式，比如更注重“產(chǎn)學研“結合。

產(chǎn)學研一體，以賽事助推構建AI人才生態(tài)

在適應智能化產(chǎn)業(yè)升級的眾多AI人才培養(yǎng)模式當中，創(chuàng)新工場人工智能工程院提出的以研究院、培訓、社區(qū)、大賽四要素綜合而成的模式在AI人才培育方面做出了新嘗試和貢獻。

王詠剛介紹，作為定位“VC＋AI”的創(chuàng)新工場的重要組成部分，創(chuàng)新工場人工智能工程院在一定層面上擔起了創(chuàng)新工場行業(yè)研究或者戰(zhàn)略咨詢的角色，在深入研究行業(yè)的同時為公司內(nèi)部輸送一線信息。對于AI人才培養(yǎng)而言，工程院在了解企業(yè)用工方對于真正的AI人才需求的基礎之上提煉出基本的AI人才素質，并參與設定相應的技能培訓課程。課程設定結束之后工程院將會以嚴格的準入資格考核考生，組建師資隊伍進行培訓，鼓勵受培訓對象將所學成果運用到實際生活當中，解決真實問題，最終依據(jù)實踐結果給出評分。

在具體的業(yè)務模式上，創(chuàng)新工場人工智能工程院人才培養(yǎng)板塊的業(yè)務主要由DeeCamp 人工智能訓練營，AI Challenger 全球AI挑戰(zhàn)賽等兩大部分組成。

DeeCamp人工智能訓練營：由創(chuàng)新工場于2017年發(fā)起，旨在提升高校AI人才在行業(yè)應用中的實踐案例經(jīng)驗，同時推進產(chǎn)學研深度結合。該項目于2018年被教育部選作為“中國高校人工智能人才國際培養(yǎng)計劃”兩個組成部分之一的學生培訓營。培養(yǎng)計劃包含部高校教師AI培訓班和高校學生DeeCamp AI訓練營兩部分，分別針對高校老師和在校學生進行培訓。

據(jù)悉，2017、2018年兩屆DeeCamp吸引了超過全球600所高校的8，000人報名，最終來自85所大學的336名AI人才入選，接受李開復、吳恩達、John Hopcroft領銜的頂尖學術與產(chǎn)業(yè)專家講授的超30門專業(yè)課，以及進行超10個頂尖AI公司設立并輔導的19個實踐課題，準入難度可見一斑。

AI Challenger 全球AI挑戰(zhàn)賽： 作為創(chuàng)新工場發(fā)起并聯(lián)合產(chǎn)業(yè)、學術和政府機構舉辦的，面向全球人工智能人才的開放數(shù)據(jù)集和編程競賽平臺，致力于滿足AI人才成長對高質量豐富數(shù)據(jù)集的需求，推動AI在科研與商業(yè)領域結合來解決真實世界的問題。在剛結束不久的2018年AI Challenger決賽過程中，大賽吸引了來自全球超過1萬支團隊參賽，平臺用戶累計超過30000名，覆蓋81個國家超過1000所高校和公司。

從實際比賽的結果來看，2018年AI Challenger競賽中，比如無論是美圖公司的短視頻實時分類競賽，還是搜狗的機器閱讀理解競賽、機器翻譯競賽，都出現(xiàn)了一批優(yōu)質的參賽成果。其中，尤以美團點評的無人駕駛競賽的選手取得成果最為突出。據(jù)王詠剛介紹，此次無人駕駛競賽所用的比賽數(shù)據(jù)其實在之前全球計算機視覺及模式識別領域頂級學術會議CVPR的一個比賽上已經(jīng)用過，但由于賽制的原因，當時這個數(shù)據(jù)更多的是被用去做學術性質的算法準確度提升，并不注重與實際運用場景的結合。而在本次大賽上，參賽團隊不僅關注準確度，而且還結合實際運用場景進行開發(fā)，最后冠軍隊的成果不僅在準確度上超過其他選手，而且在效率上更遠高于其他選手四倍以上。這一成果得到了自動駕駛領域資深人士、前滴滴研究院院長何曉飛教授的贊賞，稱其達到了世界級工業(yè)水平。

談到工程院在AI人才培養(yǎng)方面的可借鑒經(jīng)驗，王詠剛說，結合實際運用、解決真實生活場景中的問題是AI Challenger設置的出發(fā)點，也是企業(yè)對AI人才提出最為關鍵的考核指標，2018年AI Challenger無人駕駛競賽的實例證明了兼容學術精確度與現(xiàn)實場景需求的技術也能夠做出非常優(yōu)秀的成績。此外，參賽隊伍的高規(guī)格嚴選模式以及賽前輔導，賽中支持等方面也為最終的結果加分不少。

據(jù)悉，目前DeeCamp 人工智能訓練營以及AI Challenger 全球AI挑戰(zhàn)賽兩項業(yè)務均屬于非營利類項目，王詠剛表示，這兩項業(yè)務的開展主要是致力于搭建一個貫穿產(chǎn)業(yè)、教學、科研三者合一的有機生態(tài)，涵蓋人才、資本等多方因素，搭建工業(yè)界與科研界的有效結合場景，共同推進我國AI產(chǎn)業(yè)進步。