速成班出来的AI人才，老板到底要不要？6位导师告诉你行业真相

2018年1月16日，全球最大中文 IT 社区CSDN在北京蔓兰酒店举办了“ AI 生态赋能2018论坛暨 CSDN AI 新战略发布会”。在本次发布会上，CSDN重磅发布了AI技术职业升级指南——《AI 技术人才成长路线图V1.0》，该路线图提炼出入门AI的两大方式与进阶AI的10大路线。

发布会现场，由CSDN副总裁孟岩主持《圆桌论坛——AI人才培养之道》，中国软件行业协会副理事长陈钟、创新工场AI工程院副院长王咏刚、中科视拓CEO刘昕、百纳公司CEO刘铁峰、TinyMind总经理智亮，五位行业大咖参与圆桌论坛，来看看对于AI人才招聘，他们会有怎样的意见？

AI 人才需求会大幅度增长

孟岩：刚才在《AI 技术人才成长路线图V1.0》里提到，AI人才需求量迅速暴涨。请几位专家根据自己的观察，从客观角度分析，一两年内AI产业在中国发展地整体态势会是如何？是单边上升？还是振荡上升？如果说是下降的话请你明确阐述理由。先从陈钟老师开始。

陈钟：在我看来，AI是计算机行业的一个分支。只是这个分支在现时段更光鲜一些。

从国际上招生情况，去年美国斯坦大学、加州伯克利大学等所有这些学校的计算机类的招生情况普遍上扬，斯坦福低谷时候一年仅招了87人，去年招了550人以上。伯克利招了700多以上。所以，AI人才需求不是单边上扬，是一路上扬，没有任何回调的迹象。

王咏刚：AI人才需求量会大幅度增长，结构关系会有本质的变化。现在处在一个中高端人才需求比较旺盛的时期。未来随着我们工具和平台的进一步发展，我觉得大量中低端的AI人才一定有大量的职位或者岗位空缺出来，而且未来AI技术可能会变成一个“常态化”的技术需求。就像10年前“移动开发”是炙手可热的岗位，但是现在移动开发是非常常态化的。

智亮：我补充一点，接下来对AI人员需求可能不仅是一个算法工程师，或者刚才说得高端人才，而是可能基于各个行业。并且是原本就在这个行业里扎根，而是我本身出身这个行业，我需要了解AI知识，我认为这可能是一个新趋势。

孟岩：对比薪资对比，普遍认为今天AI人员薪资是有泡沫的。我想问刘昕，AI有中低端人才吗？如果有的话现在这个AI的薪资是不是有泡沫？如果我们终于奋勇的加入这个行业里来了，薪资泡沫崩溃了，那岂不是很悲催吗？

刘昕：客观的说任何行业都存在金字塔。AI行业高端人才价格确实炒的非常高，现在这个行业薪资的确存在泡沫，尤其是把应届生薪资炒得特别高。这导致很多AI初创公司抢不到人，BAT跟头部创业公司抢走大量人才。

以我自己招聘为例子，我曾经跟一个侯选人聊了半个月，我提出现在应届生的薪资是20K到30K时候，他很不耐烦的说低于50K不要跟我谈。媒体发文称AI人才薪资远远高于其他的IT职位，这最终会伤害这个行业的发展，会使得很多像我们一样希望运用AI技术的公司招不到人。

随着很多的程序员转型做AI，还有高校开设人工智能相关专业，人才供给越来越多，最终薪资会回归理性。

AI 人才培养任重道远

孟岩：当一个程序员在其他的领域里已经做得不错的情况下，想转型AI，他通过什么方式有没有可能快速的成才？这种成才，快速成长出来的AI技术人员，可用不可用？缺陷会是什么？

刘昕：这是我们实践当中遇到的问题：

举两个我们自己实例，一个是实习生的培养，就是我们从大四本科生和研二的硕士生当中挑选这些编程基础和数学基础非常好的学生过来做培养，基本上培养周期是三个月左右，GPU服务成本加上数据成本我们差不多培养一个学生5万块钱。

另一个，“跨行工程师”培养我们需要花更长时间，让他重新温习大学数学课程，基本学4-6门数学课程，我们有针对性补数学的课程，尤其涉及到基因学习，这跨行转的就需要4-5个月时间才能在这个行业里做一些事情，这还是在公司发工资情况下，所以培养一个人基本上10万或者更多。

孟岩：王咏刚你们创新工场做工程院培养人才这方面非常有想法，你对这个问题怎么看？

王咏刚：分情况来看，在那些传统的行当程序员里一部分人有这种数学积累没有问题，可以转变成AI核心算法人员。但是其他的人如果觉得数学有一定差距，我觉得可以谋求做AI架构工程师或者系统工程师。

孟岩：智老师是怎么处理转型数学壁垒蛮高的问题？

智亮：我们大部分行业需求可能并不是需要非常高精尖的技术，而是因为没有人了解，所以没有人会应用，只要能够把现在成熟算法应用到某一个传统行业里面去，可能就能创造很大的价值。

我们鼓励这样的领域，比如说我们的学员去学习一些技术算法能够去应用，那么你就应该去用它解决实际中的问题，能够解决问题的算法就是好算法。

非技术人员转型艰难

孟岩：我们提到AI人才，并仅仅是指写程序的技术人才，有可能记者、经济学家、电台节目主持人、商人、企业管理者等，大家也想介入参与AI的行业，掌握一定AI知识，使自己能够跟随AI大潮继续向前发展，王咏刚孵化那么多企业，你是商业创业者，不是技术出身，你认为一个老板想赶AI大潮怎么办？

王咏刚：非技术出身重要问题是：能不能理解AI技术边界。单来讲就是现在AI能做什么不能做什么，或者发展1年之后、发展10年后AI能做什么不能做什么，这件事情听起来很容易，但是很难让这些非技术人员理解这些事情。

比如，现在大量非技术人员混淆很多概念。以前炒大数据和现在炒AI有什么区别？老板也好，商务人员也好，如果没有真正懂AI的人来讲一讲，系统化梳理一下，很难理解机器到底是怎么来做这件事的？不能明白机器能做什么，不能做什么，不善于做什么，或者更善于做什么等。

比如，有些老板真的是懂技术的，看很多技术论文，也看很多技术报道，就说你们不是天天吹牛吗？宣称机器准确度90%多超过人眼了，在我们实际场景下，商店里卖一千多种SKU，识别准确率任何一个都不到80%这怎么回事呢？

非技术出身的老板们在看过一些报道文章以后反而陷入很多误区，因为宣传和表面力量很难理解技术能做什么，不能做什么。科普需要大家一起努力！

那么，究竟如何科学的切入AI领域？

总结：如此听完几位老师的对谈后，不难发现：

1. 学习AI领域没有数学基础将会难上加难
2. AI人才能否速成？以及速成的质量？对于这个问题，我们可以得出：AI人才比起速成更重要的是找对学习的路径，有持久的恒心，这样才能成为扎扎实实的AI工程师。
3. AI人才现在是极度缺乏的状态，但是在未来，将会出现大量的人才，所以如果各位程序员想要进入AI领域开发，最好现在就入手学习！为转型做准备。