不知你是否留意，最近一兩年，許多西方媒體和分析機構，都不吝惜對中國在人工智能領域的贊譽，并將其視作除美國之外，培育AI最適宜的熱土。譬如去年《紐約時報》在走訪一眾美國政府官員和IT精英之后，得出一個謹慎結論：在AI的廣袤疆域，中國將與美國齊頭并進。

在他們看來，當創新經濟演化到AI這一嶄新的技術轉捩點：深度學習技術起跑線的相對公平；龐大的數據量；巨頭們的全力投入；創業公司在垂直領域的各自耕耘；以及頂層政策勾勒出的廣闊藍圖，或許將給予中國AI市場彎道超車的機遇。

這并不難理解，與西方發達國家相比（尤其是在經濟層面日漸凋敝的歐洲大陸），中國作為“后發現代型”國家，巨大的經濟體量，讓其必須擁有更迫切的產業升級訴求，而隨著產業升級不斷深化，以人工智能和大數據為代表的數字經濟，勢必對宏觀經濟產生巨大的拉動作用，去年中國數字經濟規模達到27．2萬億元人民幣，對GDP的貢獻高達32．9％，倘若一切順利，2025年數字經濟有望成為中國經濟發展的第一引擎——而作為未來商業文明的基礎設施，實現這一目標，必然需要AI在不同領域落地生根。

事實上，倘若仔細聆聽就會發現，AI落地的聲音，要比許多人想象中的更為清澈——要知道，最近AI領域一大趨勢就是大額融資頻發，據清華大學發布的《中國AI發展報告2018》顯示：2017年全球人工智能投融資總規模達395億美元，融資事件1208筆，其中中國的投融資總額達到277．1億美元，融資事件369筆，占全球總額的70％，融資筆數達31％。

與“資本寒冬”的認知相悖，中國AI投融資的熱情升溫，很大程度上是資本已敏銳察覺到AI與各個行業嫁接的無限前景——無論從何種角度，如今AI的演化階段，都頗為類似19世紀電氣革命催生出的“電器”物種大爆發，作為一項通用技術，AI正處于從“電”向“電器”無限細分的關鍵期，市場需求會日趨旺盛。

當然，這也意味著，各大國內科技企業紛紛加碼AI投入，尤其是投入巨大精力，在全球范圍廣納良才，畢竟所有人心照不宣，如今這場AI軍備競賽，本質上還是“人才之戰”的又一次翻版——就像科技史上多次重復的那樣，他們非常清楚，在任何平臺級技術誕生伊始，許多看似無法解決的問題，本質上就是因為從事這個行業的人太少了，上一個例子就是移動互聯網初期，只有當盤踞在Android生態上的全球工程師足夠多，才能構建出繁茂的移動互聯網生態體系。

人工智能亦如此，必須承認，與AI在不同領域即將釋放的潛能相比，擁有AI專業知識的人才卻并未以同樣速度增長，領英去年發布的《全球AI領域人才報告》就勾畫出一條重要線索：過去三年，在全球范圍內，通過領英發布的AI職位數量從2014年的5萬飆升至2016年的44萬，增長近8倍。

尤其在中國AI市場，相比于杞人憂天的“資本荒”，“人才荒”可能更接近真相。

而某種程度上，仔細剖析這份人才報告以及領英這家公司，或許是理解中國AI人才現狀，以及AI自身技術發展邏輯的一條捷徑。

中國AI人才現狀

攤開這份全球AI人才地圖，截至去年一季度，全球AI領域專業技術人才數量超過190萬，其中美國人才總數超過85萬，位居第一；中國人才總數超過5萬人，位列第七。

盡管歷史底蘊的差異，讓中美在人才基數上有一定差距，但如前所述，中國AI市場的發展后勁更足，產業落地的速度也更快——且中國本土AI人才也在不斷縮小與美國的差距。

報告也從側面印證了這一點。譬如，相比于大洋彼岸，中國年輕一代技術人才的占比更高，28－37歲中青年是AI領域發展主力軍，占AI發展總人數的50％以上，并有著不俗表現——而比年齡更重要的，是中國AI從業者在教育背景上更具競爭力，《全球AI領域人才報告》顯示：全球AI從業者普遍擁有較高學歷，但在中國，這個數字明顯更高一籌，中國在研究生及以上學歷的人才占比為62．1％，高于美國的56．5％。

這也不難理解，更像是“學好數理化”思潮在今天的持續蔓延，中國在計算機，電子與電氣工程，物理和數學等專業的高等教育上全球領先，而這些學科恰是從事AI應用開發的基石，可兌現出巨大的AI人力資源優勢，就像李開復所言：“中國每年畢業上百萬工程師，一名優秀的數學和計算機專業應屆畢業生經過6個月培訓，就可以進入人工智能行業，成為合格的人工智能工程師。”

而除了本土人才成長機制的雄厚，作為中國AI人才輸入的重要窗口，更具實戰經驗的海外華人，亦是一股不可忽視的力量。

如你所知，在全球范圍內，華人力量正日漸崛起，但各種復雜原因所致，華人在海外的職場生涯，存在一個隱形的天花板。領英數據顯示，目前在海外華人技術人才中，擁有總監及以上職位的僅占10．7％左右，而美國所有AI人才中，總監及以上級別人才占比為20．6％。

但與此同時，在天平的另一端，夾雜在“海歸回國潮”的宏大背景下，中國對海外AI人才的吸引力卻在不斷增加，新增AI行業從業者中具有留學背景的人才數量正不斷上升——且美國已成中國AI領域最大人才回流來源國，占比超過四成。

最近十年，回國已是許多海外精英價值變現的最佳途徑，就像領英中國公共事務總經理王延平所言：“領英所特有的技能認證、人脈鏈接等數據顆粒，通過平臺化學反應形成了一個‘人才區塊鏈’的概念。全球將近6億的職場人士在這個人才區塊鏈上有效鏈接并進而自動校準，確保了人才信息的真實不可篡改，確保了宏觀人才變化的實時記錄。基于此，領英‘經濟圖譜’研究可以準確透視人才發展趨勢。我們近期的研究明確顯示，隨著中國經濟的不斷發展和產業轉型，中國已經從人才輸出國向人才引力場轉變，越來越多的海歸和外籍人才正在考慮或已經獲得了中國的工作機會。新一線城市在商業上的創新能力和創新速度逐漸達到世界水平，迸發出愈發強烈的國際人才吸引力。”

這種吸引力，對技術人才來說尤為按捺不住。忘了從哪看到一則對話，一位AI科學家決定從美國回到中國工作，有人問他為什么，他給出了一個直覺上很難反駁的回答：這個時代全人類有兩個最大變量，一個是中國，一個是人工智能，對于我這樣的人，當然應該回中國去做人工智能。

嗯，他很有可能是對的。

AI的運行邏輯

不過在這兩個變量里，多數人可以試著理解中國，但對于何為人工智能，則多少有些一知半解。

那今天我們不妨“飲水思源”，就以《全球AI領域人才報告》的發布者領英為樣本，剖析下人工智能在職業社交上的可能性——事實上，除了通過大數據洞悉全球AI人才走勢，領英自己，就是全球最有資格談論人工智能的公司之一。

從2006年部署AI開始，AI已成領英的核心產品策略和文化。不同于一些公司將AI視作“佐料”，添置在對特定經驗的優化過程中，領英將AI滲透進整個平臺的毛細血管——幾乎沒有哪個功能沒有被AI加持，用領英人工智能團隊負責人Deepak Agarwal的話說，AI之于領英，就如氧氣一般重要。目前他正帶領數百人的團隊，持續不斷地通過人工智能，推動領英整個社交體系的變革。

而這種推動的原始動力，無疑是源于數據。眾所周知，在深度學習框架下的AI競爭中，數據本身即是最堅實的護城河，而領英正是一個龐大數據池，上面盤踞著數億用戶真實的職業檔案，每份檔案背后又涵蓋教育信息，職業背景，關系網絡和最新動態等豐富的細分數據；此外，這里還擁有千萬級別的公司主頁和有效職位信息，在算法的不斷驅動下，這些動態更新的數據，會迸發出巨大價值。

譬如，它可以顛覆傳統時代，復雜且充滿不確定性的招聘流程，領英可以根據檔案，工作經歷，教育背景，技能，社會活動等不同數據的交叉比對，完成精準匹配：當你更新領英檔案，系統會自動推薦所有你可能感興趣的職位——數據顯示，利用AI提升“可能感興趣的工作”這一功能的個性化程度，使得用戶工作申請數量提升了30％。

而切換到招聘視角，當企業發布一個職位后，通過智能匹配，HR收到的站內推薦，都是基于人工智能自動產生，這讓他們收到的站內信回復比率提高了45％。

更重要的是，遵循著網絡經濟的收益遞增原理，以數據為血液的人工智能產品，會卷入“越多人使用它就越聰明，越聰明就有更多人使用”的循環，領英亦如此，其機器算法已實現“自我學習”和“自我進化”，就像Deepak Agarwal所言：“機器算法會根據人才推薦的反饋結果進行追蹤，收集所有反饋結果并進行匯總分析，也會不斷進行算法的校正與完善，最后會形成一個整體的算法系統，因此機器算法不僅僅根據招聘關鍵詞進行推薦，還是需要綜合多方面的因素，才能做到智能化的推薦。”

當然，在求職和招聘體系之外，AI也在領英無所不在，隨便舉幾個例子：比如，基于“您可能知道的人”功能，領英可以推薦用戶與相關適合的人建立聯系，這正是受益于機器的智慧。

再比如，利用人工智能給用戶推送與其相關，且對其有用的內容，讓每個用戶主頁上的內容得以實現千人千面，這也使領英上文章推送的數量增加了10％－20％。

當然，在領英這個資源池，AI的福祉也同樣惠及B端市場——譬如領英營銷解決方案，就是由AI充分加持：它可通過人工智能將廣告投放給最相關的用戶，通過分析用戶的喜好，點擊和訪問活動等屬性找到適合的人群，提高銷售的投資回報率；還可通過人工智能為銷售人員擴大目標受眾數量，找到更多擁有類似背景的目標對象。2016年，領英營銷解決方案正式落地中國，這種真實性和精確性，受到廣告主的一致認可。

而值得一提的是，除了在既有產品上大做文章，為了更好地將AI深入領英骨髓，推動整個社交體系的持續進化，領英還建立了人工智能學院，以便更高效地讓員工（尤其是工程和產品相關的員工）具備相關知識，學院針對不同工作角色和業務需求設置了不同課程，正如領英科學與工程負責人Craig Martell所言：“我們的目標是在領英范圍內推廣人工智能，這將使我們的所有員工與人工智能專家擁有共同的語言，有利于促進進一步合作，并使我們繼續為會員提供更多價值。”

結語

嗯，用AI創造更多價值，是這個時代技術帶來人類的最大變量。

要知道，人類社會發展的底層驅動力永遠都是技術——以及更重要的，讓“技術擴散”的商業化過程。令人欣喜的是，不同于過去數十年其他幾次由學術研究主導的AI浪潮（最終偃旗息鼓），無論從宏觀上的《全球AI領域人才報告》，還是微觀上領英這家公司對AI的駕輕就熟，都不難發現，這輪AI熱潮是以滿足用戶需求，解決社會問題的商業行為主導，它正在全速奔進，成為接棒互聯網的下一代基礎設施。

而我相信，這個過程，要比大多數人想象中的更為迅猛。