中國漸漸崛起，成為全球AI超級大國，就像競爭對手一樣，中國也碰到一個大難題：人才短缺。

根據泰晤士高等教育（Times Higher Education）的估計，與其它國家相比，中國發表的AI論文是任何國家的兩倍還要多，但是說到AI技術專家的數量，卻只能排在第七位。

小編分析師認為，北京占了中國AI人才的60％，杭州、上海、深圳各有10％，其它城市沒有一個達到2％。哈爾濱工業大學、北京郵電大學在AI人才培育方面走在前列，清華大學、北京大學稍稍落后一些。

人才短缺的問題不只影響了創業公司，還影響了老牌巨頭，比如華為。

華為輪值主席（CEO）徐直軍（Eric Xu）相信，AI人才的分布就像帕累托曲線一樣，少量員工創造大多價值，正因如此，領先企業只能依靠少數杰出人才開發的創新成果，這樣才能成長。所以說，如果哪位專家有可能取得突破，就會有很多企業追求。

吸引人才

華為的年預算約為150－200億美元，用來開發更好的產品，提升內部效率。預算很多也能吸引高級人才。

華為創始人任正非曾經談到全球技術服務（GTS）部門在AI應用領域取得的進步，他說：“科學家注視未來，研究基礎理論。他們沒有必要擔心研究成果是否能用于商業，但是要傳播思想和理論，幫助其它領域取得突破。”

員工除了關心收入，還關心其它東西。2017年的一份員工調查發現，90年代出生的員工普遍相信“自我發展”是工作中很重要的一部分，然后才是尋求工作意義、獲得認可、拿到不錯的薪水。

頂級人城薪酬很高，至于其它員工，可以用技術來替代。華為高級管理顧問、大學商業學院教授Huang Weiwei認為，華為已經開發一套智能制造系統，在不增加更多員工的前提下，可以讓效率提高30％。節省的錢可以花在最有價值的員工身上。

教育培訓

在華為員工中，擁有碩士和博士學位的員工增加了10％，然而新興AI公司依圖科技認為，數量并不能完全反應價值。依圖首席創新官Lu Hao說：“在我們的研究人員中，有90％是學士學位應屆生。”

“我們沒有聘請博士學，不是公司決定這樣做，而是因為他們在面試時未能通過。我認為，這一點部分反應了當前教育系統存在的問題……如果只是簡單訓練一個模型，并不是什么難事。所有工具都已經有了，訓練模型并不是超級困難的事，即使是未畢業的學生也能做。”

“專注數據，理解分析數據，行事之時多多利用直覺，這才是他們欠缺的。當我們面試博士生時，發現有很多人缺少這樣的能力。”

王倩認為，隨著行業的發展，這個問題會變得越來越常見。大學期間，王倩學習面部識別知識，她在教室學習，在實驗室做實驗，參與外部競賽，王倩當時認為，面部識別想變成主流技術還有蠻遠的路要走。10多年之后，它卻無處不在。

王倩說：“在中國，我最擔心的就是教育。中國并不缺少人才，關鍵在于我們的教育能否跟上AI的需求。”

私營企業扮演的角色

要培育學生的AI技能，成本有點高，大學難以承受。以依圖科技為例，在機器學習建模時，如果要給數據貼標簽，依圖可以承受的價格是100人民幣，建成之后公司免費提供給研究社區使用，對于大學來說，如果拿不到私營企業的援助資金，它們根本無法承受。

王倩相信，企業應該與大學合作，一起培養學生，讓他們掌握未來可能會用到的技能。她還說：“企業需要AI研究人員，大學需要資金，還需要尋找商業應用，這樣才能將科學成果應用于真實商業環境。”

Huang Weiwei認為，員工應該多多訓練自我，不要只是依賴公司。他認為，大學的首要責任是幫助學生掌握學習方法：“要真正改變自我，學生必須依靠自己，所以能力相當關鍵。大學要幫助學生提升學生技能，這樣到了必要之時才能迅速轉變角色。”

王倩認為，除了學術能力，學生還需要其它技能。她說：“如果學生是書呆子，不能適應時勢，不能將學到的東西應用于實踐，可能會找不到工作。學生可能學到并獲得許多高級技術技能，但是他們的EQ（情商）非常低，無法適應新時代的要求，所以他們可能無法變成核心專家或者核心人才。”

“如果我們擁有超強的學習能力，還能與時俱進，才能為客戶、為客戶的客戶創造價值，也為我們的企業創造價值。”

王倩說，今年有大約500萬個AI職位找不到人才，短短幾年前，空缺只有幾十萬個。

依圖CIO Hao LV認為，應該在行業之內培育人才，不一定非要依賴大學。他還說，由于AI變得越來越流行，系統越來越復雜，編寫代碼的方式變了，我們現在用數據生成代碼，這是一件新鮮事。

有些地方仍然需要AI人才，比如給數據貼標簽、機器學習、并行計算、數據分析、算法設計、大數據、產品工程。

王倩說，作為AI工程師，如果有3－5年的經驗，工資會是新員工的2倍，如果工作10年，可能是4倍還要多。