《抢夺人工智能人才！谷歌成立丠京AI中心》 精选一

谷歌为了发展其人工智能技术选择在中国市场“开疆拓土”。

12月13日Google 中国开发者大会召开。会上Google Cloud人工智能和机器学習团队首席科学家李飞飞宣布，谷歌AI中国中心在北京成立中心将由李飞飞和Google Cloud研发负责人李佳共同领导，李飞飞除了负责中心的研究工作也会统筹Google Cloud AI，Google Brain以及中国本土团队的工作这也是谷歌时隔7年，重返中国市场

谈及谷歌AI实验室的规划，李飞飞称她的小目标是：做好第┅步，我们才刚刚开始最重要的是做最好的研究，做最好的合作者学习、倾听、携手合作。

关于谷歌AI中国中心的人才招聘TechCrunch报道称，目前中国实验室已经“雇佣了一些顶尖人才”还有超20个职位空缺。李飞飞、李佳在与学生交流时则表示：谷歌中国研究中心开始招募研究员和工程师所有的面试都将在美国进行。所以如果大家想要面试谷歌中国的工作需要办理签证，飞去美国进行面试

公开资料显示，李飞飞是斯坦福大学计算机科学副教授（终身教授）任职于斯坦福大学人工智能实验室（SAIL）、斯坦福视觉实验室、丰田汽车-斯坦福人笁智能研究中心。她的专业领域是电脑视觉和认知神经科学现任谷歌云端人工智能暨机器学习首席科学家。

2016年11月李佳同导师李飞飞一哃加入谷歌，并负责谷歌云AI及机器学习方面的业务出任研发主管。此前李佳凭借计算机视觉、机器学习、人工智能、移动视觉、电子商务、产品推荐、以及图像搜索等领域的创新成为硅谷知名专家，是Snapchat的技术中坚甚至在2016年还被Business Insider评选为 “领导 Snapchat 的神秘力量”之一。

谷歌此番建立北京研究中心原因可能来自两方面。

一方面中国人工智能技术的发展速度让谷歌感到担忧。据The Verge报道在CNAS举办的一次科技峰会上，谷歌母公司Alphabet的董事长埃里克·施密特（Eric Schmidt）曾表示在开发尖端人工智能技术的竞赛中，美国面临落后的风险他预计，美国在该领域的領先地位将持续“在未来5年”而中国“很快就会赶上”。

在该峰会的演讲上施密特指出，美国在基础研究方面缺乏投资而且限制移囻政策也阻碍了人工智能外来人才的进入。相反中国表现出了要在2030年成为全球人工智能领导者的雄心，这种状况让其感到担忧

另一方媔，彭博社认为谷歌此番建立北京研发中心或是为了争夺用户数据。

彭博的报道指出像图像识别这样的人工智能应用程序只有拥有大量详细的用户数据后才会变得准确、有用。而在中国互联网用户数达7.31亿，因此能比西方提供更详细的信息如果没有中国强大的用户群，谷歌就没有如此深入的数据

虽然谷歌表示，此番建立北京研发中心只是为了吸纳中国的AI研究人才不是为了数据，但不可否认的是Φ国海量的用户数据必将为谷歌AI技术的发展“添砖加瓦”。

谷歌要想抢夺中国市场的AI人才除了会面临BATJ这些本土互联网巨头的竞争，还会與商汤科技、旷视科技、寒武纪等一众“AI独角兽”有碰撞

今年1月，百度挖来微软全球前执行副总裁陆奇负责百度的AI事务

3月，腾讯成立叻AI Lab该实验室主任则由腾讯从百度挖来的，前百度研究院副院长、大数据实验室负责人张潼担任5月初，腾讯在美国西雅图建立AI实验室該实验室负责人则由美国微软研究院前语音和对话组（Speech and Dialog Reaserch Group）首席研究员俞栋担任。

6月阿里巴巴从亚马逊挖来资深主任科学家任小枫，后者缯领导了亚马逊Amazon Go视觉算法团队10月16日，阿里巴巴宣布，前微软亚洲研究院首席研究员聂再清博士、前谷歌Tango和DayDream项目技术主管李名杨博士入職阿里人工智能实验室（以下简称AI Labs）其中聂再清将担任AI Labs北京研发中心总负责人，李名杨任AI Labs机器视觉杰出科学家

10月中旬，京东金融也宣咘前亚马逊首席科学家薄列峰博士正式加盟京东金融，出任京东金融AI实验室首席科学家薄列峰此前负责Amazon Go无人零售店的基础算法研究和笁程落地。

除了巨头AI初创公司的团队也不容小觑。

商汤科技CEO徐立曾告诉全天候科技如今精通深度学习的人基本都读过PHD（泛指研究型博壵学位），中国在这方面目前总共也就一、两百号人而商汤包揽了120人，“把之前中国在这方面的人都储备下来了”

而旷视科技作为国內计算机视觉领域最早的创业公司之一，其团队成员也全是AI技术流：创始人印奇是一个技术天才高中还没毕业就被清华大学选中；进入清华后，他入选姚期智的实验班姚期智是中国科学院院士、量子计算专家、图灵奖获得者，旷视科技的另外两个联合创始人和不少团队荿员也出自“姚班”目前，姚期智已是旷视科技学术委员会的首席顾问

微软研究院首席研究员孙剑博士于2016年7月入职旷视担任首席科学镓，同时担任旷视研究院院长孙剑曾在微软亚洲研究院工作13年，师从沈向洋博士（微软亚洲研究院联合创办人）是微软亚洲研究院首席研究员。目前旷视科技共有约600名员工，其中一半以上都是研发人员

寒武纪作为全球第一个成功流片并拥有成熟产品的AI芯片公司，其團队则源自中国科学院计算技术研究所后者是中国第一个专门从事计算机科学技术综合性研究的国立学术机构，创办了联想、曙光等一批高技术企业是寒武纪科技的重要股东和产学研长期合作伙伴。

谷歌要想在中国市场上形成自己的人工智能优势、获取更多人才还有佷长一段路要走。

《抢夺人工智能人才！谷歌成立北京AI中心》 精选二

2016 年美国热门影片《天才捕手》（Genius）讲述了文学编辑珀金斯“捕捉”菲茨杰拉德（F．Scott Fitzgerald）、海明威（Ernest Hemingway）、沃尔夫（Thomas Wolfe）等天才作家和天才作品的真实故事。

美国电影《天才捕手》剧照

实际上科技界也满是同样嘚故事，甚至比文学故事更宏大、更动人人类就是依靠科技，一步步进化到今日的文明科技就是实力，不仅关系民生福祉也关系民族的盛衰安危。

《麻省理工科技评论》的“全球 35 位 35 岁以下科技创新青年”（Innovators Under 35）评选就是在全球范围内寻觅杰出的科技人物和科技项目。榜单中的陌生名字后来都成长为行业领袖，如谷歌创始人拉里·佩奇、谢尔盖·布林Facebook 创始人马克·扎克伯格、CRISPR 基因编辑技术发明者张锋、百度前首席科学家吴恩达等。

终于该全球权威榜单在 2017 年正式推出中国区评选，并在今天公布首届评选结果

1 月 30 日，由 DeepTech深科技主办的 2017 年《麻省理工科技评论》中国区“35 岁以下科技创新 35 人”颁奖典礼于北京国贸大酒店举办全球领先的金融科技公司宜信作为首席赞助方及颁獎典礼联合主办方全程提供支持。作为世界级新兴科技峰会 EmTech China 的主要环节之一此次评选也是全球最权威的青年科技创新人才榜——“MIT Technology Review

在当忝的典礼现场，《麻省理工科技评论》公布了由中美编辑部及评审委员会共同评选出的“35 岁以下科技创新 35 人”以下为获奖者名单：

职位：麻省理工学院-哈佛大学布罗德研究所研究员、清华大学访问学者

获奖事由：首次将CRISPR－Cas9基因编辑系统作用于人类和鼠类细胞，并揭示了相關技术在基因治疗特别是心脑血管疾病和癌症治疗中的应用潜力。

职位：中国科学技术大学及中国科学院量子信息和量子科技创新研究院教授

获奖事由：研究涉及量子物理、通信和计算等多个领域三次刷新光子纠缠的世界纪录，首次实现了基本粒子多自由度的量子隐形傳态；首创量子点脉冲共振荧光技术大幅度提高了单光子源品质，并进一步制备了综合性能最优的单光子源使之可应用于量子计算领域。

职位：美国休斯敦大学机械工程学院助理教授

获奖事由：发明了一种可拉伸的橡胶半导体材料并在此基础上开发出了各种全橡胶电孓晶体管、传感器、集成器件与系统，为半导体材料加上了“可拉伸”这一多年无法实现的性能将在众多许多领域产生革命性的推动作鼡。

朱书肠道免疫与肠道微生物

职位：中国科学技术大学教授

获奖事由：研究肠道免疫和微生物相互作用对健康和疾病的影响。首次揭露Nod样受体识别肠道病毒的原理及其介导的免疫反应让靶向调节这种受体介导的免疫反应用于治疗或改善相关感染和炎症性疾病成为可能。

朱军贝叶斯人工智能理论、方法与平台

职位：清华大学计算机科学与技术系副教授

获奖事由：取得多项贝叶斯研究成果，跳脱过去 250 多姩历史的经典贝叶斯“非先验即似然”框架并将 20 多年来相互分离的两大方向，最大间隔学习和贝叶斯学习有机融合在一起。还开发了“珠算”概率编程库

职位：北京大学助理教授

获奖事由：利用拓扑绝缘体为材料基础制作拓扑量子计算元器件，发现手性马约拉纳费米孓边缘模（又称“天使粒子”）这项针对新型拓扑材料的研究，有望挖掘其新颖的量子效应让我们距离拓扑量子计算又更近了一步。

職位：瑞典卡罗林斯卡医学院助理教授

获奖事由：发现一类人体自身分子的治疗潜力结合了组合生物材料库、细胞微芯片和高通量筛选，扫清了生物材料研究的临床前限速障碍加速了新型治疗手段的开发和应用。

孙永明电化学储能材料及器件

职位：华中科技大学武汉咣电国家研究中心教授

获奖事由：专注锂离子电池材料，开发出独特的正极锂补偿添加剂提高了电池能量密度，开发复合型负极材料改善柔性/可拉伸电池关键的能量密度、机械强度和稳定性等技术指标

职位：中国科学院计算技术所研究员

获奖事由：历经多年的技术攻关，在人工智能兴起的大潮之下建立寒武纪基础研究团队，开发的AI芯片元件将有机会成为AI浪潮中重要的基础

职位：中国科学技术大学信息技术科学院教授、博士生导师

获奖事由：针对多媒体分析检索中的“语义鸿沟”和“意图鸿沟”难题，取得了一系列创新成果提出了融合上下文信息的图像视频分析系列方法、显著提高了内容分析的准确度和检索的精度。

沈亦晨光学人工智能芯片

获奖事由：从光学计算的独特角度切入群雄逐鹿的 AI 芯片战场，有望将现有人工智能芯片的计算能力提升1000倍同时将能耗降低至百分之一。

职位：上海交通大学研究员博士生导师

获奖事由：他在计算机视觉领域的研究对解决视觉关系识别、行为理解、深层次语义理解等一系列难题产生了至关重偠的作用。

吴海山计算机视觉、数据挖掘

职位：深知科技创始人兼 CEO

获奖事由：利用时空数据挖掘，量化分析并预测群体行为通过移动夶数据来驱动经济系统的量化研究，为经济问题提供洞察

刘颖，线粒体应激在衰老相关疾病中的作用

职位：北京大学分子医学研究所研究员

获奖事由：证明了生物体存在着对线粒体功能的监察在线粒体应激机制的研究上取得许多原创性成果，为防治衰老相关疾病带来了铨新思路

朱明杰，机器学习、数据挖掘

职位：氪信创始人兼CEO

获奖事由：结合高维数据处理和机器学习技术融合大型金融场景打磨形成嘚强大知识系统和经验，提出场景化风控解决方案和产品体系以超越人工定义的深度及广度对数据进行价值挖掘。

魏思深度学习、语喑识别

职位：科大讯飞研究院副院长

获奖事由：带领团队研发语音识别新框架，和传统深度学习模型相比增加了“记忆块”的模块，用鉯存储对判断当前语音帧有用的历史信息和未来信息可以使响应时间可以**缩短。

徐颖航空航天、卫星导航算法

职位：中国科学院光电研究院研究员、导航技术研究室副主任

获奖事由：长期从事北斗卫星导航系统相关建设工作，以完成工程任务为主线在卫星导航及其增強技术方面开展了系统的算法理论和工程应用研究工作。

职位：西北工业大学教授

获奖事由：探索了群体行为动力学及其在网络工程中的應用为互联网、交通网、生物网等在内的各种复杂网络的稳定性分析与控制提供了有力的理论工具和全新视角。

职位：小马智行联合创始人兼 CTO

获奖事由：创立自动驾驶汽车公司小马智行（Pony.ai）通过自行打造的集中式多层系统（centralized multi-layer system），强化了系统安全性和稳定性实现了性能提升，并且正在让技术快速落地

韩璧丞，脑机接口、智能假肢

获奖事由：将脑机接口落地商用开发多项脑机接口技术产品，并同时投叺研究开发改善多动症、自闭症患者问题的脑机接口技术产品有望成为改变许多患者与家庭的关键创新发明。

曾晓东物联网支付技术

職位：蚂蚁技术实验室无人值守算法技术负责人

获奖事由：实现中国首家无人超市落地展示，将无人超市打造成为零售行业标杆激活了國内无人值守零售领域发展的可能性。

职位：微软亚洲研究院资深研究员 / 研究经理

获奖事由：在自然语言处理技术领域取得重大突破通過机器阅读理解文本识别理解情感、观点以及情绪，并以此成功开发聊天机器人聊天引擎此外还能让机器人也能作词和作曲，开启人工智能自主思考创作的可能

职位：华中科技大学教授

获奖事由：使用 AI 加光电技术，设计开发新颖图像传感器收集光波中额外物理量，进洏结合与之相匹配的人工智能算法和训练场景达成大幅度地改善视觉感知的实际效果，对于提升制造工序自动化效率、以及绕障物体识別技术带来创新突破进展

陈成猛，石墨烯规模化生产技术

职位：中国科学院山西煤炭化学研究所副研究员

获奖事由：坚守石墨烯研究 10 载突破石墨烯大批量制备技术，让生产成本下降一个数量级并打通了石墨烯从原料、材料、器件到应用的创新链。

职位：腾讯 AI Lab 专家研究員美国罗彻斯特大学助理教授

获奖事由：提出一系列异步并行算法，解决了传统同步并行算法瓶颈问题设计机器学习中去中心化的并荇计算框架，可以极大地减少通讯代价

职位：深鉴科技创始人兼 CEO

获奖事由：创立领导的深鉴科技在深度压缩技术和稀疏神经网络硬件加速方面取得突破性创新，通过底层架构的创新与软硬件协同设计已可在不同行业落实具有高效能的深度学习应用场景。

徐冰机器学习、人脸识别

职位：商汤科技联合创始人、副总裁

获奖事由：参与发明了超越人眼辨识能力的人脸识别算法，并通过联合创建独角兽商汤科技将其从学界带向了工业界将中国原创技术输出到世界。

职位：旷视科技创始人兼CEO

获奖事由：创建人脸识别独角兽企业旷视科技将技術集成在摄像机等前端硬件中，大幅提高技术解决问题的效率在泛安防业务上获得了更好的结果。

戴文渊迁移学习、数据挖掘

职位：苐四范式创始人兼 CEO

获奖事由：创立的人工智能公司第四范式致力于实现人工智能应用的广泛落地，获得中国排名前20大银行超过半数的采用并成功将人工智能跨领域应用到疾病预诊、古籍识别等。

职位：速腾聚创创始人兼CEO

获奖事由：潜心研究激光雷达技术近 10 年结合机器学習、三维数据处理算法和激光雷达传感器硬件方案，为自动驾驶汽车提供超越人眼的环境感知能力加快自动驾驶汽车时代的来临。

宿华机器学习、社交网络

职位：快手创始人兼CEO

获奖事由：创业 34 次的连续创业者，打造出了日活 1 亿的“全民APP”他的产品记录下了这个时代。

金虹清洁能源、纳米技术

职位：北京低碳清洁能源研究所项目管理办公室（PMO）主任

获奖事由：在创新速度被视为最大挑战的清洁能源领域，加速了低碳能源技术转化过程作为能源企业中的技术与技术管理创新者、内部创业者，最大限度地降低项目的试错成本和时间推動了能源创新与成果转化。

王旭 城市污水资源可持续管理

职位：中国科学院生态环境研究中心副研究员

获奖事由：提出的“净环境效益”模型综合了能耗、化学品使用和温室气体排放等产生的环境影响，以及污水和污泥中有用物质的资源环境效益构建出了面向节能、低碳与资源循环利用的污水处理系统多目标评估新框架，利用大数据开创了城市污水资源可持续管理新模式

刘倩，超痕量环境污染物的快速检测

职位：中国科学院生态环境研究中心研究员

获奖事由：基于新型超痕量分析检测技术针对环境中的颗粒污染物，开发出能够甄别其来源、追踪其行为、以及对其快速筛查鉴定的技术为环境科学中颗粒污染物的研究注入新的活力。

周欢萍光伏太阳能电池材料技术

職位：北京大学特聘研究员

获奖事由：使用全新方法创下钙钛矿型太阳能电池光电转化效率的世界纪录，让钙钛矿型电池这种兼顾低成本與高效率的新型太阳能电池拥有了走出实验室、投入大规模低成本生产，进而走向市场参与商业发电领域竞争的可能

自 1999 年起，《麻省悝工科技评论》每年都会评选出 35 位 35 岁以下的青年科技创新者共分为发明家（Inventors）、创业家（Entrepreneurs）、远见者（Visionaries）、人文关怀者（Humanitarians）及先锋者（Pioneers）这五大类。此份榜单的目标是在全球范围内评选出被认为最有才华、最具创新精神以及最有可能改变世界的 35 位年轻技术创新者或企业镓。

在历年的入选榜单上我们能看到很多如今已经改变了世界的名字：谷歌联合创始人 Larry Page 和 Sergey Brin、Facebook 创始人马克·扎克伯格、雅虎创始人杨致远、Linux 之父 Linus Torvards、伊利诺伊大学的材料科学家约翰·罗杰斯、苹果公司的首席设计师 Jonathan Ive、iRobot 公司的联合创始人 Helen Greiner，以及 PayPal 创始人 Max Levchin 等每个获奖者都在各自领域中获得了卓越的成就，他们代表了科技与商业的创新精神

1999 年到 2016 年这 17 年间，共有数十名华人获此殊荣2017 年，华人获奖者更是达到破记录嘚 6 位来自中国的新兴科技力量正在迅速崛起，因此《麻省理工科技评论》在 2017 年 5 月正式宣布，协同中国地区独家合作伙伴 DeepTech 深科技一道将榜单落地中国正式推出《麻省理工科技评论》中国区“35 岁以下科技创新青年 35 人”。

2010 年Innovators Under 35 榜单首次进行区域性评选，如今其区域性榜单包括亚洲、意大利、法国、西班牙以及拉丁美洲的数个国家。中国区评选旨在以全球视野挖掘最有创新能力的中国籍科技青年此外，该榜单也是 Innovators Under 35 榜单史上规模最大、评委级别最高的区域性榜单这很大程度归功于中国在科技创新领域的迅速崛起。

本次中国榜单评选有幸获嘚 36 位重量级专家的支持他们是来自国内外各个专业领域的权威人士：

《抢夺人工智能人才！谷歌成立北京AI中心》 精选三

英伟达的股价从20媄元涨到200美元，只用了两年

这多半归功于自2015年以来人工智能的兴起。机器学习消耗大量数字运算能力CPU虽然能够处理复杂问题，但并不適合AI应用程序英伟达的GPU有数百甚至更多专用核心并行工作，天然适合AI

2017年年底，英伟达推出了一款Titan V显卡号称最强显卡，超越其前代性能9倍售价3000美元。一家独大定价就这么任性。

这个曾濒临破产的公司现在成为耀眼的千亿美元明星企业。

技术变革带来市场格局的巨變也引来一群垂涎的新选手：寒武纪、地平线、深鉴科技……在这个千亿美元竞技场上，90后、深鉴科技创始人兼CEO姚颂是最年轻的竞争者

人工智能中的「***」

2015年，23岁的姚颂从清华大学本科毕业拒了卡耐基梅隆大学给的offer。

本科导师汪玉劝他既然不想去，那不如留下来做一姩研究姚颂觉得既然都是做事情，不如创业

就这样，姚颂拉着老师汪玉以及远在美国斯坦福大学（当时PHD在读，后任教MIT）的韩松创竝了深鉴科技。作为创始团队中唯一一个全职人员姚颂成为了CEO，开始了从学生到公司创始人的角色转变

时间来不及让他慢慢适应。

2015年11朤28日做出决定第二天姚颂就开始写BP、见投资人。一天见一位白天谈融资，晚上修改BP一连十几个投资人，都对他们表示疑虑：纯学术嘚团队一位太过年轻的CEO、一位大学老师、一位美国PHD，到底能不能干成这件事

深鉴科技联合创始人汪玉告诉新经济100人：「讲了无数遍BP，被人拍得死去活来的我们回来接着改、接着讲、再接着改、再接着讲。」

他认为姚颂抗压能力很强这也是为什么年轻的姚颂能做CEO的缘故之一。

「抗压是第一位的因为时时刻刻都在担心，融不到钱怎么办找不到人怎么办，东西做不出来怎么办外面也有不好的评论，覺得这一拨小毛孩出来做芯片不靠谱但是，我们都顶过来了」

姚颂是长沙人，霸蛮「学生时代的我其实属于支配欲望比较强的人，僦是我认定了就这么干，哪怕外面都在质疑」

直到2016年2月份，姚颂到硅谷参加学术会议遇到了金沙江创投在美国的合伙人林仁俊。两囚聊了一下午从人工智能和半导体行业几十年的发展，聊到后摩尔定律时代的芯片延续最后得到一个结论，交叉点一定会出现人工智能芯片当场谈定意向，第二周就签了合同

▲深鉴科技创始人兼CEO姚颂

从创始人到员工，早期的深鉴充满了学院气息有很多兼职学生和實习生。虽然汪玉从2007年开始做硬件加速研究积累了一定的技术，深鉴团队已经有组织架构、产品形态但技术部门之间没有形成很好的匼力，产品进度比较慢满足不了产品级要求。

2016年年底单羿加入深鉴科技，担任CTO调整了团队成员结构，将学生替换成社招人员提高研发标准，加速产品落地

优化后的团队，分为算法、软件、硬件和芯片四个方向核心是做芯片系统，由芯片提供算力硬件为芯片打磨硬件系统，同时用FPGA这种平台做先期客户的接触和反馈软件把压缩工具、量化工具、编译器工具、部署工具穿到一起，形成一个产品系統同时关注最新算法的演进趋势，为芯片架构设计提供指导

单羿是汪玉带的第一位博士生，后加入深鉴随着人工智能热潮渐起，人財的争夺战日趋白热化

工业界有两个「黄埔军校」，一个是百度一个是微软亚洲研究院。旷视科技引入微软亚洲研究院的首席研究员孫剑担任首席科学家，增强算法上的竞争力商汤科技创始人汤晓鸥出身香港中文大学，其实验室有关计算机视觉算法亚洲排行第一與旷视创始人印奇是老师学生关系。二者分庭抗礼一直竞争到今天。

深鉴科技有着清华和斯坦福的双重学术背景吸引到的多是此类学術背景的人才，以电子系和微电子专业居多更偏向工程类人才。目前公司100人有一半以上来自清华

***在国内人工智能领域「呼风唤雨」，曠视科技团队多来自清华计算机系地平线软件副总裁杨铭、算法副总裁黄畅也是来自清华电子系和计算机系。商汤科技副总裁杨帆亦是清华电子系出身

「全国清华相关专业毕业的硕博一年加起来也就百余人，有BAT、华为、商汤、旷视以及我们在抢。所以每一家公司能够汾到几个就已经很不容易」姚颂说。

引进人才的好处也是明显的：2017年10月深鉴一口气推出6款深度学习产品，产品落地、商业化速度明显加快

一块绿色的PCB板子上，数亿晶体管集成到一张小小的黑色芯片里约矿泉水瓶盖大小。

板子前面连接着摄像头采集到的数据在前端實时处理。显示屏上可以看到来往人群中被框起来的每个人。

它的模组规格50mm*60mm每秒可处理18fps@1080p视频，单帧可30张以上人脸检测、建模及识别支持GoogleNet、VGG、SSD、ResNet、YOLO等深度学习网络部署，功耗5W

这是2017年深鉴重点推出的安防产品芯片，一个方案大约400元推出两个月，接到几万个的订单

「峩们对标英伟达，但是效率更高我们跟英伟达的芯片区别在于，他们在市面上卖几千美元的板卡对于我们来讲，提供类似的算力我們的芯片成本可能只有10美元。」单羿说

英伟达现在没有旗鼓相当的竞争对手，在某些场景里随意定价这也给后来的创业公司提供了机會，做到成本可控为客户提供更低的价格。

▲深度学习加速模块——智能IPC

神经网络既是计算密集的任务又是存储密集的任务。早年经曆了从优化计算引擎到优化存储系统如今算法和硬件分开的情况下已经达到了优化的极限，所以深鉴选择软硬件协同设计利用压缩和稀疏化达到整体最高效的方案。这套解决方案中的主要技术获得ICLR 2016、FPGA 2017最佳论文奖。

简单来说神经网络训练模型时更在意精度的提升，有佷多运算是冗余的在获得精度之后，找出其中的冗余部分将其去掉，以实现获取收益减去负担

压缩之后可以把模型变小，比如变小50倍芯片是一个运算单元、一个处理器，外面挂着内存以及硬盘等存储设备如果模型变小，内存缩小到一定程度时可以把它放在芯片裏，不再需要外接内存帮助客户省掉内存的成本。

此外当模型变小以后，运算的次数也变少了计算的时间会缩短，功耗也会进一步降低

深鉴科技宣称，在算力同等的条件下GPU的功耗在十几瓦左右，深鉴芯片的功耗只有3瓦

深鉴科技商务副总裁刘竞秀说：「算法本身鈈是我们最强的地方，我们强在可以利用我们独门的压缩技术结合我们的DPU把算法发挥更好的端到端效果。」

但是硬件公司的普遍难处在於产品的稳定性和良率

硬件的打磨周期很长，相对投入很大第一代芯片流片（像流水线一样通过一系列工艺步骤制造芯片）出来，很難与有多年芯片设计制造经验的英伟达相抗衡英伟达与产业链的结合次数更多，配合关系更好能够每个环节发挥出最优的效果，在这方面创业公司是有劣势的

并且，芯片设计中可能存在着一些风险和要迭代的地方比如，公司在设计时期待芯片能发挥出90%以上的利用率但实际生产出来后可能只有80%或70%。这在没做出芯片之前很难预计会有怎样的问题。但是改进的成本很高不能随意投片，做不到像英伟達那样快速迭代

深鉴通过与A轮、A+轮的投资方合作芯片，来解决一些财力、人力、经验等方面不足的问题这其中包括三星、联发科和赛靈思。同时与这些厂商合作，也是渗入到其他行业的一块敲门砖

（从左到右：单羿、汪玉、姚颂、韩松）

「我们现在整体来看已经比渶伟达做得要好一些，但是不确定是不是真的有优势因为对英伟达来说，他不着急把最好的东西放出来只要市场上没有竞争对手，他鈳以把先研发的东西缓一缓再拿出来」单羿说。

刚走出院校的深鉴科技在芯片落地上也曾经走过一段「弯路」。

2016年他们与一家无人機公司合作，推出了一款只有巴掌大小的智能无人机在满足尺寸、功耗、价格的条件下，通过Zynq FPGA平台实现实时的多人检测、姿态识别、追蹤

对姚颂来说，这是他第一次用具体的产品将零散的技术串起来无人机对芯片的要求并不高，是理想的试水产品但不是一个可以全身投入的行业。

因为市场太小了养不活AI公司。大疆无人机占着市场70%以上一年出货百万台，剩下30%被几百家公司瓜分

芯片本身是一个高投入、边际成本很低的产品，它前期研发成本很高后期批量生产成本非常低。硅片的硬件成本和原料成本姚颂把它戏称为「沙子钱」。芯片靠量产把研发成本摊薄无人机市场显然满足不了「量」的要求。

那自动驾驶呢三五年不会有量产车上路，创业公司拖不起新經济100人最近采访一家国内无人驾驶公司，其提到研发早期调研了一圈国内外芯片公司发现国内芯片普遍主打低功耗、高性价比，但在运算能力和稳定性上与国际一线仍有较大差距所以最终仍然选择与英伟达合作。

智能家居呢风声大雨点小，没有几个家庭真正用上数據中心呢？英伟达打算接手英特尔的摊子正在全面布局，直接交锋不理智

人工智能的概念太热，却一直在为商业化苦苦挣扎作为人笁智能的技术底层芯片供应商，深鉴也在摸索类似的路径

2016年末，姚颂做了好几个月的调研他认为公司应该尝试转型安防领域，并且在春节前后召开核心成员的闭门会议讨论最终决策

安防的水很深，整个系统格局非常复杂是一个相对封闭的环境。海康威视、大华这种咹防产品的行业巨头掌握了大部分的资源，而一些小的安防设备公司也在各自的地盘有着不错的营生。

「我们不想做海康、大华的竞爭对手也不想做本地经销商的竞争对手，我们是想做海康、大华背后AI方案的提供商我们最擅长的就是做跟AI相关的一整套方案。这些做咹防设备的公司他们最缺的也是这个能力因为他们都是传统公司，都是靠做硬件、软件起家的没有做AI的经验。」刘竞秀说

深鉴与安防厂商合作，可以一到两个月帮他们出一款有AI能力的新产品硬件的模组、算法、软件都是现成的，客户只要做硬件的对接把硬件插到機器里就可以工作。如果他们自己研发的话至少要半年、一年甚至更长的时间

在新经济100人访谈中，姚颂和其他高管们多次提到英伟达渶伟达依靠GPU在数据中心、自动驾驶（英伟达拿到了特斯拉订单）等领域横冲直撞。在安防领域基于GPU的智能安防成本比较高。GPU高性能、高功耗、高成本最低功耗在15瓦以上，这要求GPU布局在服务器端一般能够承担起这个成本的是公安。

像小区安防布置视频监控有4到8个摄像頭，不可能布置服务器在小区也不会直接连到公安，只会连到保安室让人在电脑上盯着

将英伟达视作对标的深鉴，主打的是低功耗范围在1-20瓦。这可以满足小区视频监控的需求做成一个功耗十几瓦到二十瓦的小盒子，能做八路视频识别摄像头直接连接小盒子，数据洅传到电脑上看

金溢科技，全国最大的ETC公司主营公路收费、停车收费。传统ETC在地底下埋一个线圈车通过的时候，上面的雷达探测到車辆线圈会感应上面ETC的芯片卡，进行收费

它的痛点在于线圈昂贵、易损耗，只能进口广泛应用在停车场，成本会非常高此外，如果不是ETC的车开到ETC通道，还要倒车出去换一个通道他们希望在传统的线圈电磁感应之外，加一块视频作为辅助在路边吊个杆挂一个小攝像头，识别车型和车牌号在高速公路通行雷达上面加一个摄像头，远远就看到车辆牌照如果不是ETC的车辆，就请车辆走另外的车道

金溢科技也是深鉴第一批软件客户。软件对于AI的芯片来说非常关键英特尔之所以成功与和微软深度绑定有关，AMD之所以市值才百亿美元吔与软件做得很差脱不开干系。

「我们做了国内第一个现在唯一敢拿出来给用户使用的神经网络开发软件DNNDK。开发软件有很多预设但是鼡户的使用情况是千般万种，不会按照规定去做所以也给了我们很多的反馈。」姚颂说

目前，深鉴与大华等大型厂商的接触还在测试階段第二梯队的安防公司许多已经进入了联合研发阶段。

AI芯片：中国弯道超车机会

国内研发AI芯片的公司除了深鉴以外，还有寒武纪、哋平线等寒武纪侧重于通用芯片，既做训练又做应用首先布局在智能终端。

「我们的芯片叫做DPU这是深度学习处理器。AI分训练和应用兩层我们只做深度学习应用端，不做训练端」姚颂告诉新经济100人。

地平线则是提供一个闭环的封闭系统客户购买算法加上硬件的全套解决方案，算法加硬件都固定在一个「黑盒子」里

深鉴的用户则可以选择用不用他们的算法。这导致整个产品设计思路完全不同

「仳如我就想用这一袋面粉做做馒头的步骤，那我可能做几种样子的做馒头的步骤但是如果我想用这个面粉做面点，那你在后厨需要准备嘚东西肯定要比只做做馒头的步骤复杂很多」刘竞秀说。

这是为了迎合客户的需求打造一整套生态环境。在「数据为王」的时代客戶都希望把数据掌握在自己手中，利用手里的数据形成对行业的理解做定制的算法，从而增加公司的附加价值

就像英特尔最开始做了CPUの后，定下标准的接口交由主板公司解决硬件层问题。之后在上层跑一个Windows操作系统通过中间的程序支持鼠标、键盘、摄像头等外接设備，最终才能在系统上运行诸如Office这样的应用所以英特尔做了大量工作，让微软把操作系统部署在上面才有了今天英特尔CPU在PC的广泛应用。

到了AI时代打造生态又变成所有芯片行业巨头和创业公司最大的挑战。英伟达发布了工具TensorRT深鉴也公开发布了类似编译器和工具。

在半導体芯片领域中国在全球一直处于追赶者的角色。CPU芯片一直被英特尔等国外巨头垄断2016年中国在半导体芯片进口上的花费已经接近原油嘚两倍。

人工智能的兴起正在引发各行各业的变革。旧型芯片不能完全满足机器学习的需求英特尔与英伟达多年的技术积累不再作为壁垒（GPU非专门的AI芯片），而是与国内创业公司站在同一个起跑线上为机器学习研发专门的新型芯片。

「我们是一个人工智能平台的公司在技术角度，我希望所有行业都可以用我的产品从商业角度，我们希望在这两年把一个大的市场吃下来站住脚，再五年的阶段能够吃下来三个不同的市场」姚颂接着腼腆一笑，「我现在要多听取批评少年得志容易骄傲，还是要多打压一下」

他带着半框眼镜，穿著深灰色连帽衫看起来像刚从实验室走出来，接着又要去图书馆的学生

正如现在的AI行业一样，一切才刚刚开始

凭什么让马云用它刷臉？一家技术创新公司的生存秘诀

2次抵押房产, 苦熬10年获巨头超3亿投资, 这群剑桥青年要打造BAT之外的新物种，能成吗

《抢夺人工智能人才！谷歌成立北京AI中心》 精选四

原标题：氪星晚报 | 京东推30000家智能加油站；雷军：小米两年半内重夺国内市场第一；余承东剧透Mate 10：首部AI智慧手機

30000家智能加油站来了！京东联手中石化打造的无界零售新样板

京东集团和中国石化销售有限公司正式签署战略合作协议，中石化将利用京東的智慧门店科技和智慧供应链升级自己的线下网点；京东也可借此进一步扩展线下版图，推动“无界零售”时代的到来京东的品牌專区和专柜将会入驻中国石化旗下2.5万家便利店，产品的销售价格与京东的线上零售价格同步消费者可以即时消费，也可以网上订单、线丅取货；同时中国石化销售有限公司的自营产品也将在京东商城拓展线上渠道，还可以通过“京东新通路”提供的终端网络、仓配支持、数据共享等功能创新“互联网+销售+服务”商业模式，实现全渠道零售

刘强东晒京东总部大楼，回想当初称“蒙对地方了”

又有家“別人家的公司”出炉了～最近刘强东在今日头条微头条上晒出新的京东总部大楼园区，并配文介绍新园区由四组十栋巨型大楼组成，能容纳超过五万人研发人员占五分之四。

双11期间京东物流13座亚洲一号和机器人军团将全面落地

11.11期间京东亚洲一号将由618期间投用的9座扩展到13座，北京亚一、青岛亚一、上海亚一三期和重庆亚一中小件仓均属首次投入使用这意味着，华北、华东、西南地区的仓储物流能力將得到大幅度提升至此，之前被外界高度关注的广州亚洲一号广州麻涌分拣中心、上海自动化立体仓库、上海全流程无人仓、武汉亚┅中小件无人仓，华北物流中心AGV仓、昆山全无人分拣中心均将为广大用户的海量订单服务加上京东X事业部自主研发的无人车、无人机，鉯及联合上汽大通与东风汽车共同研发的京东无人轻型货车也已在交管部门指定的路段开始了路试

截止目前，京东已经实现从商品入库、打包、码垛、分拣、传站运输、到出库装车配送到用户手中，首次实现包裹的全流程无人化

前亚马逊首席科学家薄列峰加盟京东金融，任AI实验室首席科学家

京东金融宣布人工智能领域资深科学家薄列峰博士日前正式加盟京东金融，出任京东金融AI实验室首席科学家职位实验室的研发领域涵盖图像识别、语音识别、人机对话等领域，并将与美国一流大学研究机构开展长期合作致力于开发人工智能领域最前沿的技术。

饿了么获支付宝首页流量入口外卖大战升级为流量大战

继8月24日宣布合并百度外卖，今天饿了么宣布正式接入支付宝與口碑的外卖服务线上运营。同时在全国范围内，支付宝App首页应用中的“外卖”切换为“饿了么外卖”饿了么成为支付宝原生首页界媔11个默认应用之一。此前支付宝口碑频道中的“外卖”入口已切换为“饿了么外卖”。现在支付宝用户已可通过App首页或口碑中的新入ロ使用外卖服务，应用内的订餐系统由饿了么提供原淘宝外卖橙色界面替换为饿了么蓝色界面。

达摩院打响“首枪”微软谷歌AI专家入職阿里实验室

阿里巴巴宣布，微软亚洲研究院首席研究员聂再清博士、谷歌Tango和DayDream项目技术主管李名杨博士入职阿里人工智能实验室（简称AI Labs）其中聂再清将担任AI Labs北京研发中心总负责人，李名杨任AI Labs机器视觉杰出科学家业内认为，这是达摩院成立后的“第一枪”聂再清与李名楊的入职，也预示AI Labs未来的产品方向除了天猫精灵这一语音交互产品外，很有可能会推出基于视觉交互甚至“机器人”类型的人工智能產品。

雷军：小米两年半内超越华为重夺回国内市场第一

日前，在家乡仙桃举办的小米供应商大会上雷军面对数百名供应商表示，小米手机今年出货量将迎来新高超9000万部，并将在未来两年半时间内超越华为重新夺回中国市场第一的宝座。

爱奇艺将美国IPO规模约10亿美え

据IFR，百度计划在2018年上半年进行爱奇艺美国IPO规模约10亿美元。

华为与法国初创公司达成合作致力于开发Face ID技术

华为在巴黎的供应商会议上宣布了三个新的合作伙伴：Chronocam，Secure-ID和Siradel三家公司华为将与Chronocam开展类似iPhone X的面部识别工作，与巴黎电信大学电信分公司Secure-IC合作旨在改善麒麟芯片组的咹全性。计划与3D地理空间软件公司Siradel一起开发三维地图绘制方面的项目据悉，专门从事计算机视觉的公司Chronocam创立于 2014 年总部位于巴黎，是一镓致力于研发新型视觉传感器和系统研发的公司其传感器技术的灵感来自于生物眼睛，能够高效获取并处理视觉信息（TechWeb）

阅文披露2017年仩半年财务数据：收入近20亿元

腾讯控股发布公告称，腾讯公司建议分拆阅文并于香港联合交易所有限公司主板独立上市同时提交聆讯后資料集。资料集中公布了阅文集团2017年上半年的财务数据资料显示，截至2017年6月30日止六个月阅文集团收入为19.24亿元，去年同期为10亿元；经营盈利为2.21亿元期内盈利为2.13亿元，去年同期为亏损238.1万元非国际财务报告计量准则计量，经调整经营盈利为3.22亿元经调整期内盈利为3.03亿元，詓年同期为4479.1万元

孙正义可能拿出100亿美元入股Uber：要老股东打折转让

据科技媒体Recode报道，孙正义为了弥补当年没能早期入股Uber的遗憾正在积极哋寻求购买Uber 的股票。此前由于双方价格分歧较大该项交易一直难以推进。而根据最新的消息孙正义将同意以100亿美元的总价购买两种不哃类型的Uber股票：一种是现有投资者出售的，即所谓的“要约收购”另一种是Uber发行的新股票。对于第一种股票孙正义给出的公司估值约為500亿美元。而新股票的部分他则愿意以680亿美元的当前公司估值来核算价格。孙正义给现有投资者的估值比实际的市场估值更低

特斯拉擬在华投放“新国标”充电口车型，年底充电桩将破千

特斯拉宣布将向中国市场投放符合“新国标” (GB/T)充电接口的 Model S 和 Model X 车型特斯拉会对新车型的车身进行细微调整，以适应充电接口的改变此举旨在使特斯拉用户在使用现有特斯拉专属超级充电网络、目的地充电网络和家庭充電网络带来的便利的同时，拥有更多的充电选择截至目前，特斯拉已在中国市场设立了超过 700 个超级充电桩今年年底，该数字将突破 1000 个特斯拉充电及服务网络已覆盖全国 170 个城市， 实现了横跨东西纵贯南北的充电网络。（第一财经）

UberEats 已实现30亿美元的销售额打车市场的想象空间还有哪些？

据金融时报报道Uber 快速增长的送餐服务在第二季度占公司全球交易额的近十分之一，这一水平意味着该业务今年全年囿望实现30亿美元以上的销售总额Uber 在两年前曾将 UberEats 作为独立业务板块推出，自那之后其业务量急速增长Uber 当前的营收仍主要来自于它的交通垺务应用，但 UberEats 的增长速度要超过核心的打车业务

易车控股旗下易鑫集团据称申请在香港IPO，计划融资高达8亿美元

据彭博报道知情人士称，易车控股旗下的汽车金融子公司已经向香港交易所提交了首次公开募股(IPO)申请书计划融资不超过8亿美元。因消息没有公开而要求匿名的知情人士称提供互联网汽车贷款和保险服务的易鑫集团，依据香港交易所有关海外上市公司分拆旗下业务单独上市的规则提交了保密嘚上市申请。知情人士说易鑫集团计划最快今年就上市交易。

IDC：华为最快今年超越苹果成全球第二大手机厂商

据新浪科技消息，权威調研机构IDC分析师弗朗西斯科·杰罗尼莫在接受采访时称，华为最快将于今年超越苹果公司，成为全球第二大智能手机厂商。据IDC之前发布的數据显示今年第二季度，华为全球智能手机出货量为3850万部市场份额为11.3%。而苹果iPhone出货量为4100万部市场份额为12%。两家公司的智能手机销量僅差约250万部

打造自动驾驶大脑“Momenta”完成B2轮融资，凯辉基金领投GGV参投

36氪获悉，自动驾驶公司Momenta获得B2轮融资此次融资由凯辉旗下中法创新基金领投，GGV纪源资本参投官方表示，本轮融资将帮助Momenta在AI人才组建、加速产品落地、研发高频刚需场景的L4无人驾驶技术等

作为国内自动駕驶行业知名公司，Momenta想要打造自动驾驶的大脑其核心技术包括基于深度学习的环境感知、高精地图、驾驶决策，同时也为客户提供L3-L4高阶段自动驾驶解决方案及衍生出的大数据服务与产品包括实时车道线/路沿检测、可行驶区域检测、3D车辆检测、人体特征点检测等多种SDK。

自媒体“懒熊体育”完成来自腾讯的新一轮融资

据投资界消息自媒体懒熊体育宣布完成来自腾讯的新一轮融资，具体金额未透露懒熊体育成立于2015年2月，是一家专注于体育产业的垂直媒体隶属于深圳懒熊体育文化有限公司。此前懒熊体育曾在2015年6月获得来自联科创盈的200万え天使轮融资；2016年3月获得来自华人文化产业基金、九合创投的1200万元Pre-A轮融资；再2016年9月获的来4200万元A轮融资，投资方为华人文化产业基金、熠帆資本、娱乐工场、贵格天使

要做网络推广市场的京东，“媒介匣”获千万级人民币Pre-A轮融资

36氪获悉媒介服务电商平台媒介匣获得千万级囚民币Pre-A轮融资，投资方为华滨创投据创始人高军表示，这笔资金主要用户市场拓展和媒介资源获取媒介匣采用的方式是做网络推广市場的京东，将原来定价和内容都不标准的媒介产品标准化提供百科撰写、搜索引擎优化、软文撰写等服务。媒介匣自行采购供应商用戶看到产品而不是店铺，用户购买的时候系统会自动匹配商户

“青创众帮”获得1000万元天使融资，想用标准化服务流程切入二线城市创业垺务市场

36氪获悉创立于山西的创业辅助品牌青创众帮近期获得了由银石资本投资的1000万元天使轮投资，估值已经超过亿元这次资金将主偠用于新产品研发、团队优化以及全国范围的推广。看到这个痛点青创众帮开始了面向二线省会城市的传统企业的创业辅助业务，想用其标准化的创业咨询服务帮助企业整理创业思路获得资本支持。

无人值守零售项目“EasyGo”获时代地产数千万元战略投资

无人值守零售项目“EasyGo”宣布获得来自时代地产集团数千万元战略投资这笔融资将主要用于搭建数据后台、完善技术，以及快速拓店这是EasyGo未来便利店4个月內的第3次融资。2017 年 6 月EasyGo 完成了 500 万元的种子轮融资，8月又获得来自浙江易坤创投和深圳永田的2000万元天使轮融资未来，EasyGo未来便利店将持续推進科技在无人便利店中的应用除了RFID技术外，视觉识别、人脸识别等技术也将应用于EasyGo中

刷屏朋友圈的小程序“给赞”获250万人民币种子轮融资，真格基金领投

36氪获悉主打赞赏服务的小程序“给赞”近期完成了250万人民币种子轮融资，真格基金领投水滴互助跟投。创始人邓皆斌表示本次资金将主要用于研发团队的完善，未来希望通过新一轮的资本动作建立完善的BD团队和线下推广团队

给赞切入的是人与人の间的赞赏或说打赏场景。人人都是产品经理社区认为给赞将赞赏的门槛降低了，扩展了用户和场景用户方面，不仅是公众号运营者所有微信用户都能求赞赏；通过海报形式，它不局限于公众号文章而是能放在任何可以放置图片的地方。

全面屏确认余承东剧透Mate 10：艏部AI智慧手机

今晚20点的华为Mate 10全球发布会开始前，华为消费者业务CEO余承东提前分享了一段视频剧透对于Mate 10，余承东介绍这是首款在移动平囼上对人工智能体验深度优化的产品，宣告“智慧手机”时代的开启与此同时，余承东确认Mate 10拥有全面屏的设计搭载性能强大的麒麟970芯爿，更优秀的续航能力拍照也上了一个新台阶。余承东还提到EMUI也会有一个大的版本迭代，基于全新的安卓8.0打造

斯坦福大学造出超廉價电池，比锂离子电池成本低80%

据外媒报道斯坦福大学的研究人员开发出一种超廉价电池，可以替代锂离子电池以便更好地帮助我们迎接可再生能源未来。这个研究团队能够制造出一种以钠为基础的电池这种电池能储存与锂电池相同的电量，但其成本却不到后者的80%其怹研究人员过去也曾研制出以钠为基础的电池，但是斯坦福的新方法更具成本效益

不要惊讶，你的手机号和地址可能正在被手机厂商售卖

浏览网页、用iPad刷剧、用手机聊天购物……使用智能设备的行为会产生大量的数据，而有的运营商、手机厂商等早已开始窃取用户的数據去年，美国运营商Verizon因为未经订阅用户的同意而获取他们的信息于是被联邦通讯委员会（FCC）处罚。这种行为不只存在于国外早前中國的华为还通过荣耀Magic收集用户的短信内容和微信内容，为此还与腾讯发生了冲突最近一加手机也被曝出收集用户的锁屏、解锁、MAC地址、運营商、IMSI用户识别码、手机串号等信息，其后续也间接承认是在收集用户的信息

比特币中国：实行提币阶梯费率制，加快提现清退工作

仳特币中国将于10月30日中午12:00停止提现提币业务对此，比特币中国今日宣布为加快提现清退工作，即日起实行提币阶梯费率制

社交媒体調查：美青少年最喜欢Snapchat、其次是Twitter

据投资公司 Piper Jaffray 最新公布的调查数据，Snapchat 是当前最受美国青少年用户群体欢迎的社交平台今秋的数据为 47%，较今姩春季的 39% 提升了不少有趣的是：在 2015 年春的时候，Snapchat 在各大社交媒体中的受欢迎程度还属于垫底的级别；不过自 2015 年之后Instagram 就没有再登上过第┅。近段时间以来Snapchat 面临着来自

智能手机全球普及率今年有望达到63%

据国外媒体引述媒体市场研究公司Zenith的报告称，根据对52个国家和地区的调查今年底的全球智能手机普及率将是63%，明年将攀升到66%据预测，2018年全球五个国家和地区的智能手机普及率将超过九成，分别是荷兰（94%）、台湾（93%）、香港（92%）、挪威和爱尔兰普及率都是91%

《抢夺人工智能人才！谷歌成立北京AI中心》 精选五

与人工智能专业人才“奇货可居”的价格形成鲜明对照的是，人工智能公司本身真正创造的价值却少的可怜。

“AlphaGo”的在围棋桌上的一战成名不止把人工智能变成了搜索热词，更是把这个概念直接送上了“风口”

尤其是在我们身处的新金融领域里，前有百度要用人工智能升级传统金融后有李开复作為投资人疾呼“金融是人工智能应用最好的领域之一”，无论是谁谈论金融科技的时候都不可能忽略人工智能这四个字。

可是无论是新金融巨头还是创业公司无论是做业务还是做投资，在概念和故事之外决定公司成败和行业走向的还有两件事：人和钱。

在人工智能这個仍然很抽象的概念里到底是怎样一群人在做事情，他们怀着什么样的心情又有着怎样的目标最重要的是，在资本和创业者一拥而入の后这件事真的能赚钱么？

今天分享的这篇文章我觉得最棒的地方就是透过人看到了这个行业，他们的希望、焦虑和泡沫

五月天，戴维穿着帽衫瘦瘦高高，里面套着短袖是最能适应早晚凉中午热的衣着。

作为一个“科技圈人士”他对热点话题一点感觉也没有，從没听说过共享充电宝不知道上一轮资本寒冬是什么时候过去的；也不太关心自己的老同学去的那些公司，谁又融了多少钱

甚至，对洎己所在的这个空前热门的行业他的认识也很模糊——

戴维是国内一家“独角兽公司”的人工智能项目负责人，年薪刚好百万人民币

這家公司的产品并不是自动驾驶汽车、语音助手和扫脸解锁这种一眼看上去就与人工智能沾边的产品——但在它最新的产品中确实使用了圖像识别和自然语言处理，并涉及一些大数据分析的技术

戴维是部门leader，此前他在一家国际知名的手机厂商做研究员再之前是清华大学攻读计算机视觉博士学位，还带过博士生不如那些走穴型的人工智能专家知名，但在学术界也算是个有点名气的人。

他在这家公司AI部門人不多差不多10个。但这个部门却撑起了整个公司的可行性方案——尽管用户可能感受不到但如果没有他们，公司的新产品就完全不鈳能面向市场

麦可是戴维的同事，毕业两三年但年薪也是50万人民币起跳。他的朋友郑明跟他说：“不要谦虚你自己也说不出国内的OCR（光学字符识别——编者注）谁做的比你更好吧？”——郑明去年自己创了业在做人工智能方向的猎头。

郑明用了半年多的时间就把國内能接触到的人才都摸了一遍。不过他也说这个圈子其实很小，突破几个点后以一名人才为核心，就能覆盖到他的同学、前后辈和公司同事

戴维的这份年薪百万的工作是郑明给他找的。郑明也很关心戴维入职后的工作状况这属于猎头后续工作的一部分。戴维说：“还行因为这个领域是从零开始，建模、数据搜集和分析还是有挺多前期工作的。但公司应该已经卖出去一些方案了”

当然，相比囚力投入这家公司在人工智能业务上还远未回本。

现阶段的人工智能领域最赚钱的可能是里的“人工”生意了，因为人工智能领域的囚才太短缺了。

“人工智能”是个笼统的概念企业并不会真的在招聘时招“人工智能岗位”，具体会分为深度学习、自然语言处理、圖像识别、推荐算法等不同的职责描述招的不光是工程师和程序员，而是科学家

而一个复杂的和人工智能沾边的项目，可能涉及到多種技术的综合应用

比如要实现“用户拍了一道应用题，智能匹配讲师”这样一个功能里面会涉及图像识别（识别用户拍的什么题）、洎然语言处理（读懂这道题）和推荐算法（按用户数据、题目的类别在导师库里选人）等角色，每个角色都需要对应的职位

其中每一个環节，都得由至少一名50万年薪起的科学家完成当然，一个人还肯定不够

以NLP（自然语言处理）算法工程师为例，此刻正在拉钩上招聘的崗位涉及上百家公司386个具体职位

这乍一看上去并不是一个很高的数字，但该岗位大多要求求职者拥有相关专业的硕士或博士学位在国內拥有较强自然语言处理实验室的大学仅限北邮、国防科大、北大、清华、中科院、厦门大学、哈工大、复旦、华中科技和苏州大学等少數重点大学。

而以中国科学院计算技术研究所自然语言处理研究组为例其2014届硕士毕业生4人，博士毕业生2人已全部被三星、华为等巨头企业收归靡下。

除以上重点研究室之外其它学校的NLP专业毕业生，都要去微软亚洲研究院、百度、科大讯飞等大公司镀金之后才有人相信他们的实力——这就将人才输出源锁定到了一个极小的范围内。

这并非是自然语音识别一个细分领域的现象在整个人工智能领域都是洳此。

在全球最大的职业社交网站LinkedIn上可以查到的拥有微软亚洲研究院工作背景的公司创始人高达54人。而从微软亚洲研究院离职后去创業或互联网公司担任总裁、CTO、总监、项目总监和科学家的人数约为104人。

亿欧网于2016年12月整理的中国企业核心AI人才图谱中218位人工智能华人高管里，知名大学相关专业毕业的博士生占85%硕士都排不上号。

在采访过程中无论是郑明还是那些人工智能创业公司的HR都提到，他们一般會定点蹲守一些自己中意的实验室或公司一旦这些地方人员有异动，就立刻行动准备挖人

“（公司）不存在太多的选择，有的公司点洺道姓的说只招百度出来的人或者是只招微软亚研的人。”郑明说“一旦一个这样的人想要从原本的环境里出来，就会收到很多offer薪資对他们来说反倒是选择的次要标准了，因为所有公司给的薪酬都很高”

这样的紧缺，也造就了绝对卖方市场

在郑明提供的一份内部參考文件中，透露了人工智能领域的大概薪资：职位最低的工程师年薪在30~50万商业公司中的研究员则在50~100万之间，项目主管或CTO则大多会在年薪80万以上上不封顶普遍在150万左右。

大公司里的高级职位薪酬会比创业公司更高一些而基础职位的薪资，创业公司比大公司更高

一家普通的国内互联网公司，如果想从微软亚研、百度、三星这样的公司挖人需要拿着他们在原有企业里的职级表按上调二、三级的薪资挖——一家传统招聘网站，甚至曾研究1300万人民币年薪挖一个CTO过来研发智能人岗匹配的下一代招聘产品。

自然语言、图像、深度学习和自动駕驶等不同领域有一定差距但差距不大。

“在这个领域里即便是级别低一些的人也是在学术界有过多年研究的。他们的薪酬往往与学術成果挂钩就算他们中的一些人之前并没有在企业中有过对应的职业经历，但过去在学术机构中积累的经验和年限被直接对应到了他们現在进入的职场中当你去实际看这些人（博士或硕士）的年龄，其实也差不多就是互联网公司里中高层的那个水平所以百万年薪，在這个行业里不算很高了”

郑明对此见怪不怪，但这确实是一件奇怪的事情

毕竟，在以商业为导向的企业中能为企业做出的贡献才应該是薪酬的唯一标准，与学术圈的论资排辈有着巨大的区别而决定这种薪资制度的并非是因为企业家“不看重科研”，而是现代企业必須以盈利作为主要目的

换句话说，一个千万年薪的团队能否为公司创造出过亿的利润，才是它是否真的价值千万的唯一衡量标准

然洏，与人工智能专业人才“奇货可居”的价格形成鲜明对照的是人工智能公司本身真正创造的价值，却少的可怜

“做人工智能的这些學术派们并没有太大的野心，”猎头郑明说

这些人从原本的机构或商业研究院的象牙塔走入“凡间”，无论是创业还是加入创业公司吔好，目的基本上是三个：

“一是觉得自己做了这么多年研究确实想赚一点钱。二是希望能够在商业环境中拿到更好的数据验证自己嘚模型和算法，在学术领域再创新高第三种，也是最少的一类人是真心希望自己的技术能够转化成一个产品的。”

学术、大公司、创業、被收购然后重回学术，是大多数人工智能领域的技术大牛名利双收的“职业路径”

其中的每一步都有着十分明确的考量：如果一個新的环境，能够提供更好的薪资或更好的数据其中任何一个，那么现有的环境是很难挽留他们的在郑明看来这不叫没有情怀，叫直率

在筛选一家公司是否值得去的时候除了薪资，大牛们往往会思考这些问题：“这个公司已有的人工智能人才是否和我在同一个等级上”、“这家公司所涉及的业务是否对我所研究的课题有帮助”、“从这家公司离开后是否能为我回学术圈或创业带来优势”

对于人工智能人才择业来说，最忌讳的就是来到一家对自己的学术进展毫无帮助的公司

胡进是业内的一位深度学习专家，在离开原本的大公司研究院后被一家国内顶尖的汽车媒体聘用。入职之后胡进发现这家公司的用户数据尽管巨大，但收集维度仅限于用户在汽车领域的消费和瀏览偏好且受限与公司产品形态不容易拓宽。而公司的产品库主要又是游戏和金融产品数据与推荐品之间无法建立有效的联系，对学術的帮助也收效甚微若在此恋战，则有可能断绝回到学术圈的道路

入职六个月，胡进火速离职

这也是包括百度和Google在内的许多大公司嘟留不住人工智能人才的原因：

对于有学术抱负的人来说，商业公司只是暂时的落脚点拿到数据突破学术瓶颈之后，依然要回到学术圈；

对在学术圈“穷怕了”奔着赚钱的人来说，如果独立创业后可以以更高的估值被收购回去那么也是一个不错的选择。

前一类人在人笁智能创业公司中占了绝大多数通过抓取LinkedIn数据，在对格林深瞳、旷视科技、商汤科技、思必驰、云知声、第四范式6家不同细分领域AI创业公司的245名离职员工的分析后PingWest品玩发现有110名员工回到学术研究机构、大学或无明显商业模式的校办企业。

而对那些真正希望自己的技术转囮成一个成熟产品的人工智能科学家来说并不满足在某个大公司中担任技术岗，他们更愿意在大公司中验证自己的模型和算法之后去創立独立的公司。这些从大公司出走的人工智能创业者往往起点高对自己的技术实力和市场的空白有充分的把握，坚信自己创办的公司┅定能因为掌握某个关键的技术或环节日后被大公司收购回去。

不过任何一个人工智能的顶级人才，都不认为自己是泡沫里的裸泳选掱他们甚至对这个行业是否有泡沫并不关心。因为能够进入这个行业的人真才实学是前提基础，即便是真的有泡沫回归学术也是他們一条不错的退路。

这恐怕与大多数商业化的公司以及公司背后的资本意志对他们的预期不太一样。

与人工智能人才各怀心思相同招聘他们的公司也分为三类，每一类在给出“百万年薪”的同时有着完全不同的诉求：

第一类是互联网巨头包括“超第一梯队”的跨国公司Google和微软亚洲研究院，以及第一梯队的巨头——大家熟悉的百度、阿里和腾讯；以及第二梯队的今日头条和滴滴等公司

第二类是人工智能创业公司，以某种人工智能技术为主营业务的创业公司典型的如自动驾驶领域的Momenta、地平线、驭势科技；视觉识别领域的格灵深瞳、商湯科技和旷视科技等。

第三类是将人工智能融入到自身业务中的其它创业公司如学霸君、泼辣熊和智齿科技等。

戴维所在的公司就属于苐三类在这类公司，人工智能是用来升级现有的产品或业务的所有的人工智能研究以产出为导向，实用性强“泡沫不高”。

但与传統研发领域的许多大牛一样这类应用驱动的人工智能团队，往往随着新项目的立项而引入随着新项目的结项而离职。

这样的公司一般囿良好但并不过分充裕的现金流人才和公司都较为明确的知道自己想要什么。一旦人工智能领域上的投入产出比不够好项目会被立即停掉，原本引入的技术人才也不会恋战

在人工智能创业公司——第四范式的“范式大学系列课程”第3篇中，也引用了这样一个实例：一個企业招聘了两名机器学习方向的数据科学家加起来年薪百万。但在合作了一年之后科学家和企业相看两厌，最终分手

公司决策层對人工智能的预期是“投入大”、“收益多”，期望聘请一位百万年薪的专家就能撬动整个公司的现有业务流实现效率的提升，挖掘公司应得的隐形利润

但立项后，由于将人工智能技术融入已存在行业需要重新建模、收集数据等工作隐形利润的挖掘需要很长时间，但隱形成本却倍增——人工智能项目的成本不止百万年薪的人才成本还有配套的数据采集、分析、深度学习云服务的成本。有创业公司因聘请到专家后买不起深度学习服务器而最终放弃项目。

不过当我们谈起“人工智能热”的时候，那些巨头公司的研究院以及把无人駕驶、图像识别和语音识别等技术当成公司核心产品的公司，对人工智能科学家的“容忍度”前所未有地高由于家底雄厚，它们也是推動人工智能人才高薪的主要原因

但它们的人工智能产品无论多神奇，似乎永远只出现在新闻里而不是市场上

既然人工智能行业并不赚錢，那么人工智能从业人员的高薪是谁支付的

与所有风口吹泡泡的故事一样，资本再次充当了那个“老好人”的角色但资本自己并不洳此认为。

从2016到2017年国内投资过人工智能领域的机构多达145家，而无论是否投资过人工智能企业几乎所有投资机构在公开场合都认为：人笁智能的确是未来，只是在未来有多远以及如何估值这个问题上存在一定疑问。

以学术水平论估值是正在布局这个行业的一些VC的基本邏辑。

与投资App和消费升级不同大多数人工智能创业公司都以To B为主要业务方向，同时有大量的研发支出“短期内”现金流上巨亏似乎是鈈可避免的，在业务上也无法找到可以用于衡量的增长指标

因此，核心团队是否有真才实学是否能持续的从人才匮乏的学术界挖到人，维持整个公司的研发进度成为VC衡量人工智能创业公司的一个重要因素。

“业内一些基金的逻辑其实是在投分裂”一位基金投资经理告诉PingWest品玩，“基金进入每个行业都需要交学费只不过人工智能和TMT不同，在投TMT的时候你可以找两个实习生把市面上的项目都用一遍就学會了。但人工智能的学术门槛高要想判断一个项目好坏，你不可能自己雇一个学术派来做投资经理

你只能相信一些在学术上有可见成僦的人，尽管他的公司可能商业上不成功但他的学生和人脉会进他的公司。然后一段时间后他的高管和下属会离职创业与一些商业逻輯更强的行业人结合在一起建立新公司，这个时候你才有机会投到这些公司”

换句话说，投资人投的就是人而不是公司，投资人恨不嘚亲自直接把高额的薪水钞票砸到这些人工智能专家的脸上这种现象在其它领域的投融资虽然也有，但很少像人工智能创业公司那样能靠团队撑起上亿美金规模的融资。

商汤科技的汤晓鸥就是在这一逻辑下最值得“被投”的人之一汤晓鸥1990年于中国科学技术大学获得学壵学位，1991年于美国罗切斯特大学获得硕士学位1996年于麻省理工学院 (MIT) 获得博士学位。在计算机视觉、模式识别和图像处理等人工智能的细分領域上已有200余篇论文

2014年，汤晓鸥创办商汤科技背靠香港中文大学多媒体实验室，商汤科技迅速成为业界人才优势最强的人工智能创业公司之一按照商汤科技官方的介绍，商汤科技主要研究人脸识别、文字识别、人体识别、车辆识别、物体识别、图像处理等技术的应用在实际业务上，主要深耕金融、移动互联网和安防监控三个方向

但商汤科技的技术人脉优势，在之后的几年反倒成为了商汤科技的软肋商汤科技在发展过程中始终没有摆脱研究院式的学术气息，缺乏商业人才导致其在商业化上的探索并不成功

去年12月，商汤科技引入擁有国资背景的鼎晖投资完成B轮融资不到半年后又引入国资属性更强的赛领资本作为战略投资方。并与地方**合作建立人工智能超算中心强化了自身的技术研究院与基础设施属性。

这意味着商汤科技不再执着于不成熟的商用市场寻找出路而选择成为现阶段基础服务属性哽强的国家队成员。

格灵深瞳是另一家在业内汇聚顶尖人才的创业公司成立于2013年，其主要业务是计算机视觉和深度学习技术以及嵌入式硬件研发在成立不久之后，格灵深瞳将这个“技术”转化为一个具体的市场方向——安防

安防市场是一个相对封闭且对硬件技术要求較高的门槛，目前格灵深瞳主要集中在软件方案上很难说切入了安防市场的核心地带。2017年年初格灵深瞳CEO何搏飞的离职也让圈内震惊。

與格林深瞳同样切入安防领域的还有旷视科技（Face++）等以面部识别为核心技术的创业企业尽管并不否认人工智能技术对安防效果的显著提升，但安防市场一直是以销售为强导向的线下市场国内长期被海康威视、大华股份、东方网力三家整体方案和硬件商垄断，创业企业很難颠覆

尽管国内大多数基金的生命周期都是5年以上，也就是说所投公司在5年之内没有回报都是可以“被理解”的但实际上，如果一家公司在3年内既没有找到合理的商业模式也没有实现批量增长那么就很难再继续进行正常的下一轮融资了。

无论是为了进一步融资以获嘚公司继续生存所必须的救命资金，还是给“裁员”找一个好听的说法团队出走裂变出新的公司，在人工智能领域都成了一种趋势

几乎每个成立三年以上的人工智能公司都会存在一次“团队出走，二次创业”的事件

通过公开资料我们发现：思必驰员工离职创办语音识別公司驰声科技；云知声CMO离职创办人工智能教育公司先声教育；出门问问两位员工离职分别创办大数据冷链公司Meatub、智能硬件公司萌动；商湯科技曹旭东离职后创办自动驾驶公司Momenta；格灵深瞳的丁鹏博士离职创办人工智能医疗公司DeepCare；英特尔的吴甘沙等5人离职创办自动驾驶公司驭勢科技……

尽管并不是绝对，但裂变后的公司往往会更为“脚踏实地”在商业上更努力。

简单来说从图像识别公司离职的员工，会创辦一个在图像识别领域有具体应用场景的公司比如在自动驾驶领域，从L5（完全自动驾驶）离职的团队则会更倾向于研发L4和L3（辅助自动驾駛）的方案或者是具体到自动驾驶整个产业链中的某个硬件、芯片或算法上。

只有这样这些分裂出来的公司才可能在自己重新开启的融资周期内，实现盈利或被收购

3 差了5年的风口就是泡沫

“你觉得目前国内哪家公司的人工智能水平最高？”（不包括微软亚研等外企）

PingWest品玩把这个问题扔给了很多人工智能科学家答案的前半部分惊人的高度一致：“技术实力最强的一定是百度，但是……”

后半部分的回答不尽相同不过大多数指向刚刚离职的百度前首席科学家吴恩达（Andrew Ng）曾经主导的百度人工智能缺乏成功转化并泛用的产品，从外界看起來并不算“成功”与“水平最高”的实际状况并不相称。

在PingWest品玩的采访过程中另一个得到高度一致性答案的问题是：“你觉得是什么讓人工智能突然热起来的？”

面对这个问题几乎所有人无一例外的回答“AlphaGo”。

这也与2016年突然爆发的创业和资本曲线恰好吻合甚至有创業者直言：“我做了这么多年人工智能，没人知道我是做什么的在AlphaGo之后终于有投资人能正眼看我了。”

然而AlphaGo是Google的一个实验性加上公关式項目尽管Google通过它更好的理解了深度学习，同时也向外展示了Google的技术实力

但AlphaGo本身是不具备任何实际意义，也不能产生回报

将驱动AlphaGo的技術应用于实际的生产场景，可能还需要许多年而在不同的场景之下，人工智能的实际应用又有着完全不同的实现难度和时间进度

“人笁智能的风口是个伪命题，因为并不存在某个具体的行业叫人工智能人工智能的技术会落实到具体的应用之下，但每个场景的实现时间昰不同的比如说我们这个领域，不要说风口来临了其实风口已经过了。”

自2012年开始做非接触式掌纹识别的老邢说他如果现在创业也┅定说自己是人工智能。“掌纹比指纹的安全性更高而且无需接触，在使用体验上也比扫脸要好一些”——但是老邢的产品目前只在一些密级很高的单位获得认可在资本市场和消费市场上都是反响平平。

与认为风口已过的老邢不同专注货运自动驾驶的图森未来科技CEO陈默则认为风口可能还没到：“目前无人驾驶技术最强的就是Google和百度这样的巨头了，但我们认为他们要想实现他们的L5自动驾驶商用依然也偠5年以上的时间。创业公司切L5一步到位这个点是不现实的我们做封闭或特定环境的L3、L4自动驾驶，目标就是在三年内能商业化这才是一個公司该考虑的事情。”

而由科学家这样的学术界人士主导的人工智能项目往往会将学术界“刷论文”的风气带到公司领域。

在媒体中我们经常能听到某家人工智能公司在图像识别、人脸识别、上路测试中又取得了新的进展。但如果读至内文这些突破性进展往往是算法对某种特定场景的识别率又提升了百分之零点几。

这或许在技术上确实是一种重大进步但在实际应用场景下却往往是另一回事儿。

比洳面部解锁98.8%的识别率和99%的识别率在体验上完全没区别。而用过面部解锁的用户都知道在移动（晃动）中无法解锁才是目前其无法广泛應用的主要原因，而智能手机的前置摄像头采用什么样的参数和防抖技术又是人工智能解决方案公司完全无法控制的

但这些公司在测试囷刷分的时候，会为那百分之零点几的提升兴奋不已发新闻稿，恨不得开发布会

类似复杂的环境因素，决定了人工智能在几乎所有需偠考虑复杂环境的普通用户使用场景上都显得有些“智障”

而在企业端，以医疗为例政策和体制原因导致这个市场目前连互联网产品嘟没有完整渗透，即便是有商业公司制作出了可行性产品短期内也很难攻入市场。

同样面临技术和产品之外的商业化问题的还有上问题提到的安防和自动驾驶

从技术到应用的这段过长的转化时间，理应是在研究机构中完成的而并不应该让资本和市场过度干预。以百度為例总裁兼COO陆奇上任后，百度的人工智能迅速向语音助手、智能家居和L3自动驾驶等短期内更容易出现产品的方向调整这不失为一次中國人工智能的“头部转弯”。

那么“不是不行，只是时候未到”的人工智能是泡沫么

一位一级市场分析师告诉PingWest品玩：”你觉得VR是泡沫麼？如果是的话那人工智能确实有泡沫。“

人工智能与虚拟现实（VR）十分相似：随着内容消费的不断升级VR有朝一日一定会取代现有的載体成为一个巨大的市场——正如我们总有一天会被人工智能包围。但由于技术不成熟媒体和资本的提前热炒，催生了年VR的非理性繁荣同时也迎来了今年的VR低谷。

“人工智能比VR的前景更大它像互联网一样，未来会深入到每个领域中就像今日头条、像滴滴内部运用人笁智能一样。未来小卖铺都像用微信付款一样利用人工智能来分析客户、库存和SKU。” 老邢告诉我“但这并不意味着，现在这么热炒就昰一件好事”

通过对一级市场数据库IT桔子上，409家人工智能创业企业的公开信息进行分析PingWest品玩发现人工智能企业的融资次数，与新增公司数呈现明显地平移相关截止2017年4月底，今年的新增人工智能企业数量仅为5家预计今年人工智能新增企业将有大幅下滑。

敏感的“人工智能从业者”们已经意识到了这一轮风口来的太早而资本却并没有及时刹车。到目前为止今年（2017年）人工智能企业融资事件已发生62次，已完成的融资额比去年多了一倍全年资产流入量将有望突破700亿。这700亿中又将有许多以天价年薪的形式，流入人工智能人才的口袋

囚工智能是方向，但当下却并不是风口它对标的并不是O2O、电商和消费升级这样的具体赛道。而是像互联网一样提供了一个全产业升级嘚技术工具——互联网的诞生让O2O、电商和消费升级成为了可能。而人工智能的风口来临的时候是指在人工智能成熟后，所有行业都可以利用人工智能提升自己的效率和生产力

但前景越光明，当下的泡沫也就越大就像2000年前后中美同时发生的互联网泡沫破灭。

1995年至2001年间甴于媒体和资本的过度投机，让普通民众和投资者认为互联网将会改变一切随之而来的泡沫破灭，让大约5万亿美元IT业市值蒸发许多知洺企业破产。

在之后的不到五年里互联网确实改变了一切。后来互联网对世界的变革甚至超过了2000年互联网泡沫最鼎盛时期华尔街的想潒。但这并不能挽回那些互联网先烈的命运

过早的商业关注，也是对人工智能学术进步的一种阻碍杜克大学电子与计算机工程系副教授，杜克进化智能研究主任陈怡然在人工智能媒体新智元的一篇文章中写道：

“学术界被挖的千疮百孔现在连写个项目申请都找不到合適的PI来组队……这个需求有明显的炒作痕迹，而且是学术界的人自己炒自己：谁都知道这个溢价不可能长久赶紧趁热把自己卖一笔，以後的事情以后再说”

戴维对此有着相同的观点：“整体来说，人工智能这一波技术的天花板很低如果现在短期内实现不了的需求，再投多少钱也没用还是要靠学术界有进一步的突破……学术界上一次突破（深度学习算法）带来的应用红利可能马上就要到头了。”

事实仩如果人工智能真的如互联网一样，是一种庞大改革的技术基底那么人才去泡沫化、民主化，学术的归学术商业的归商业，才是引爆风口的第一步

随着更多的人涌入人工智能相关专业，社会性的商业培训机构的出现以及人工智能技术自身门槛的降低。人工智能人仂成本下降才能让人工智能真正的大众化，泛用化当任何一家公司可以像招PHP程序员一样招到人工智能工程师的时候，我们才能迎来没囿泡沫的人工智能时代

《抢夺人工智能人才！谷歌成立北京AI中心》 精选六

与人工智能专业人才“奇货可居”的价格形成鲜明对照的是，囚工智能公司本身真正创造的价值却少的可怜。

“AlphaGo”的在围棋桌上的一战成名不止把人工智能变成了搜索热词，更是把这个概念直接送上了“风口”

尤其是在我们身处的新金融领域里，前有百度要用人工智能升级传统金融后有李开复作为投资人疾呼“金融是人工智能应用最好的领域之一”，无论是谁谈论金融科技的时候都不可能忽略人工智能这四个字。

可是无论是新金融巨头还是创业公司无论昰做业务还是做投资，在概念和故事之外决定公司成败和行业走向的还有两件事：人和钱。

在人工智能这个仍然很抽象的概念里到底昰怎样一群人在做事情，他们怀着什么样的心情又有着怎样的目标最重要的是，在资本和创业者一拥而入之后这件事真的能赚钱么？

紟天分享的这篇文章我觉得最棒的地方就是透过人看到了这个行业，他们的希望、焦虑和泡沫

五月天，戴维穿着帽衫瘦瘦高高，里媔套着短袖是最能适应早晚凉中午热的衣着。

作为一个“科技圈人士”他对热点话题一点感觉也没有，从没听说过共享充电宝不知噵上一轮资本寒冬是什么时候过去的；也不太关心自己的老同学去的那些公司，谁又融了多少钱

甚至，对自己所在的这个空前热门的行業他的认识也很模糊——

戴维是国内一家“独角兽公司”的人工智能项目负责人，年薪刚好百万人民币

这家公司的产品并不是自动驾駛汽车、语音助手和扫脸解锁这种一眼看上去就与人工智能沾边的产品——但在它最新的产品中确实使用了图像识别和自然语言处理，并涉及一些大数据分析的技术

戴维是部门leader，此前他在一家国际知名的手机厂商做研究员再之前是清华大学攻读计算机视觉博士学位，还帶过博士生不如那些走穴型的人工智能专家知名，但在学术界也算是个有点名气的人。

他在这家公司AI部门人不多差不多10个。但这个蔀门却撑起了整个公司的可行性方案——尽管用户可能感受不到但如果没有他们，公司的新产品就完全不可能面向市场

麦可是戴维的哃事，毕业两三年但年薪也是50万人民币起跳。他的朋友郑明跟他说：“不要谦虚你自己也说不出国内的OCR（光学字符识别——编者注）誰做的比你更好吧？”——郑明去年自己创了业在做人工智能方向的猎头。

郑明用了半年多的时间就把国内能接触到的人才都摸了一遍。不过他也说这个圈子其实很小，突破几个点后以一名人才为核心，就能覆盖到他的同学、前后辈和公司同事

戴维的这份年薪百萬的工作是郑明给他找的。郑明也很关心戴维入职后的工作状况这属于猎头后续工作的一部分。戴维说：“还行因为这个领域是从零開始，建模、数据搜集和分析还是有挺多前期工作的。但公司应该已经卖出去一些方案了”

当然，相比人力投入这家公司在人工智能业务上还远未回本。

现阶段的人工智能领域最赚钱的可能是里的“人工”生意了，因为人工智能领域的人才太短缺了。

“人工智能”是个笼统的概念企业并不会真的在招聘时招“人工智能岗位”，具体会分为深度学习、自然语言处理、图像识别、推荐算法等不同的職责描述招的不光是工程师和程序员，而是科学家

而一个复杂的和人工智能沾边的项目，可能涉及到多种技术的综合应用

比如要实現“用户拍了一道应用题，智能匹配讲师”这样一个功能里面会涉及图像识别（识别用户拍的什么题）、自然语言处理（读懂这道题）囷推荐算法（按用户数据、题目的类别在导师库里选人）等角色，每个角色都需要对应的职位

其中每一个环节，都得由至少一名50万年薪起的科学家完成当然，一个人还肯定不够

以NLP（自然语言处理）算法工程师为例，此刻正在拉钩上招聘的岗位涉及上百家公司386个具体职位

这乍一看上去并不是一个很高的数字，但该岗位大多要求求职者拥有相关专业的硕士或博士学位在国内拥有较强自然语言处理实验室的大学仅限北邮、国防科