内容来源：《中国人才》杂志2019年第2期
作为经济发展的新引擎，人工智能技术已经展现出了巨大的潜力。加快发展新一代人工智能，事关我国能否抓住新一轮科技革命的机遇。
党中央、国务院高度重视人工智能的发展。2018年10月31日，习近平总书记在中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行集体学习时强调，确保我国在人工智能这个重要领域的理论研究走在前面、关键核心技术占领制高点。
人工智能产业要创新发展，企业是主体。当前，我国人工智能产业呈井喷之势发展，在这个背景下，涌现出了一大波优秀的人工智能创业企业。
人工智能的发展关键在人才。我国人工智能创业企业面貌如何？在技术创新上取得了哪些进展，在人才方面有哪些新需求？又面临哪些困惑和挑战？如何为人工智能的发展集聚更多的高精尖缺人才？
产业人才助力人工智能落地
具有识别功能的门禁，无需居民有任何动作，就可以自动完成刷脸；能够在多种语言中自如切换，准确完成翻译的翻译机；可以和小朋友进行对话的儿童陪伴机器人……不知不觉中，人工智能已经走下神坛，慢慢走入了人们的生活中。随着技术上的突破，人工智能已经走出了实验室，进入产业落地阶段，这给人工智能企业的发展也带来了前所未有的机遇。人工智能落地时代，出现了哪些人才新需求和新趋势？又面临哪些困惑和挑战？
想要成为领跑者,“AI+”产业落地是关键
60多年过去了，历经2次起伏，人工智能的三次浪潮，现在已经进入真正爆发的前夜。
自1956年美国达特茅斯会议提出人工智能概念以来，几经起伏，直到最近几年，才走出实验室，进入快速突破和实际应用阶段。这也给世界各国的产业发展带来了前所未有的契机。
我国高度重视这次机遇。党的十九大报告指出，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。在2017年召开的第四届世界互联网大会上，习近平总书记在贺信中提出，“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，发展数字经济、共享经济，培育新增长点、形成新动能。”
人工智能如何与实体经济深度融合？“要实现人工智能与实体经济的紧密融合，关键就在于寻找到合适的应用场景，并且能够实现商业化应用，推动各传统行业的提质增效扩能。”工业和信息化部人才交流中心党委副书记陈新表示。
“智慧化的应用场景，是中国弯道超车的机会。”科大讯飞执行总裁陈涛表示，我国相关行业数据量大，各种应用场景多，再加上有大量工程人才储备优势，对于中国来说，抓住智慧化场景这个机会，进行智慧应用的创新，就可以在这个领域率先实现弯道超车。
除了高精尖，复合型、应用型人才也需要
近年来，国家的重视，技术的突破也给我国人工智能企业的发展带来了机会。自2014年以来，我国人工智能企业迎来了一股创业潮。清华大学中国科技政策研究中心发布的《2018中国人工智能发展报告》中显示，截至2018年6月，我国人工智能企业数量已达到1011家。
但是人工智能市场也存在着很大的竞争。业内人士认为，对于大量的创业企业来说，选择合适自身的场景，将技术应用到场景中最终落地，是在竞争激烈的人工智能领域生存和发展下来的决定性因素。
如何让人工智能顺利落地？人才是关键!
记者调研发现，与传统认知中人工智能企业需要高精尖人才不同，一部分人工智能产业创业企业表示，在技术应用阶段，他们更需要两类人才：既懂人工智能又懂传统行业的复合型人才和面向产业行业的工程应用型人才。
特斯联是一家成立刚刚3年的人工智能企业，因为成功地将人工智能和物联网结合在一起，重点布局了社区、建筑、商业等12大场景，取得了不错的成绩，2018年10月，完成了B1轮12亿元人民币融资。他们对人才需求的想法，代表了一部分应用型人工智能创业公司的心声。
“作为一家应用型企业，我们更关注复合型人才。”特斯联科技副总裁谢超说，“人工智能是一个技术复合体，通过招聘而来的人工智能人才是通才，但未必专精，还不如找每一项技术都精通的，组成一个团队，来进行技术的落地工作。”他介绍，“对于做人工智能落地的人才来说，必须要既懂技术又懂产业，不然到具体的场景中，就算知道线路怎么运作，网络怎么连接，不懂人工智能怎么用，也做不了精细化的再开发，但是如果不懂产业，只懂开发，开发的东西都是标准化的，到具体场景的时候，就做不到很好地结合。”
同时，工程应用型人才也很缺乏。据工业和信息化部调研统计，我国人工智能产业发展与人才需求比为1：10，预计到2030年，人工智能人才缺口将达到500万，除了人工智能人才供给“金字塔”顶端的前沿理论研究人才以及终端的技术应用和科技转化人才之外，最大的缺口在于“金字塔”底座面向产业行业的工程应用型人才。
2019年2月12日，一项利用人工智能技术诊断儿科疾病的科研成果公布：该系统针对55种常见儿科疾病和部分危急重症的诊断准确率，已经超过了一般年轻医生。
近年来，人工智能在医疗、法律等领域应用得越来越多，人们惊叹人工智能给各个行业带来便利，殊不知这些产品在前端开发时，凝聚了大量应用人才的心力和劳动，正因如此，业内曾流传一句话“投入多少人工就带来多少智能”。
科大讯飞品牌战略部总经理陈晗介绍了开发这些产品前端所经历的流程：首先要进行标注，然后是打点，进行智能算法，再根据一些特定的情况进一步打点，同时需要大量的数据训练，在模型上提取样本的数据，再进行打点。做好这些都需要大量的人力投入。“随着应用领域越来越多，人工智能行业在标注训练、采集等方面，需要大量人才，但是现在由于各方面原因，这方面人才奇缺。所以，对于产业发展说，除了从顶端突破的人才，也需要大量面向产业的应用人才。”陈晗说。
加快人才培养需多方发力
面对产业落地人才的巨大需求，我们应该如何应对？业内人士表示，应该从制定人才标准、加强产学研合作、构建人才培育生态等方面来着手改善。
首先是制定相关的人才标准。“每一个应用市场刚兴起的时候，都会出现鱼龙混杂的情况，很多企业不知道自己需要的人才到底是什么样，应该具备哪些素质，通过怎样的标准去衡量人才。”陈涛表示，“比如要做到企业的数据工程师，再到产品经理，需要什么素养，怎么才能开发出具有成长性的人工智能应用，这些岗位哪方面具有成长性，怎么样成为这样的人。所以制定标准去引导行业十分重要。”
针对标准的制定问题，各方已经在行动。
2018年12月，工业和信息化部人才交流中心与科大讯飞签署了产、学、研、用《人工智能产业人才培育战略合作协议》，同时，科大讯飞、特斯联、寒武纪、第四范式等企业联合签署《人工智能产业人才培育标准合作备忘录》。
“我们通过与人工智能企业合作，制定出人工智能产业人才领域的相关标准，帮助解决当前人工智能人才培育的结构矛盾和质量矛盾，帮助企业更好地培养使用产业人才。目前标准的制定工作已经开始，预计今年就能完成。”陈新表示。他还透露，除了制定标准，此次合作还包括与企业共建人工智能产业研究所，专门就人工智能产业人才的相关问题进行研究，助力人工智能产业人才培养。
同时，企业也在行动。百度联合深度学习技术及应用国家工程实验室、中国软件行业协会发布了中国人工智能领域第一个深度学习工程师认证考试方案和第一个体系化的深度学习人才培养方案——《深度学习工程师能力评估标准》。这个标准的颁布，定义了认证人工智能人才能力的标准，为AI人才教育制定了指导方向，同时，也将为人工智能落地带来一个新的加速力。
除了制定人才标准，更高效的产学研合作也被业内人士认为是破解复合型人才缺乏的有效途径。
“人工智能企业应该发挥主体地位优势，围绕工信部等部门产业人才工作中心，充分利用企业自身、高等院校、科研院所的网络优势和教育资源优势，推进人工智能产教融合、推进新型政产学研用的现代化合作，有针对性补齐人工智能复合型应用人才的短板。”工业和信息化部人才交流中心副处长程宇表示。
如何推进产学研合作？程宇说：“企业可以参与到国家产业人才部门的人才标准制定工作，共同推进将符合企业和市场需求的人才标准推荐给学校，社会多方联合学校共同成立人工智能实验室、创新中心等，全方位开展基础和应用层面研发；也可以根据自己的需求和大学合作开发出合适的课程培养体系；甚至可以将产品开发过程告诉高校，让高校教师和学生参与进来，让学生知道怎么去开发产品，帮助他们一开始就建立起市场需求意识，懂得以商品化的标准来衡量自己的社会贡献成果。”
但是从更广大的层面上来说，建立好的人才培育生态更为重要。“人工智能企业应该联合起来共建开放包容、合作共赢的人工智能产业人才培育生态体系，将自身的技术经验、人才实践经验、标准需求向社会共享，从而适应企业快速发展的市场需求。”陈新表示。
2018年4月，中国软件行业协会成立了智能应用服务分会，目的就是如此。
“只有汇聚行业内技术、人才、资金、产业数据等各方力量，才能真正将技术和产业连接起来。我们欢迎更多企业加入，把智能应用平台建设好，帮助会员单位推进跟行业的结合，让人工智能的技术真正应用到产业中。”智能应用服务分会发起单位及主任委员，CSDN创始人、董事长蒋涛向媒体透露，分会未来将汇聚各方的力量，进一步搭建人工智能创新研究平台，制定智能应用相关行业标准与评价、推进行业人才标准建设服务、打造人工智能生态系统，从而推动中国人工智能应用的普及和服务的普惠。
陈涛也认为：单个企业的力量是有限的，应把产业上下游的企业联合起来，共同培养产业所需的人才；并为创业者建立开放平台，扶持人工智能方面的创业者；再将学校也纳入过来，加强人才智能通识教育，帮助教师和学生了解人工智能，像播撒种子一样，让人工智能的种子在各个领域都能发芽如此，中国的人工智能时代才能真正到来。
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