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人工智能顶尖企业都在采用什么人才战略？ 刚步入2017年，人类就再次被人工智能（AI）所深深震撼。谷歌AlphaGo麾下的神秘棋手“Master”以60胜0负1平的战绩横扫人类，其中包括柯洁、聂卫平、常昊、古力等中日韩顶尖棋手。看看柯洁在被击败后的感叹，就知道人类这次有多伤自尊：“我研究了大半年的棋软，无数次的理论、实践，就是想知道计算机到底强在哪里？昨夜辗转反侧，不想竟一夜难眠，人类数千年的实战演练进化，计算机却告诉我们人类全是错的。” 
另一方面则是人工智能人才市场尚处在成长期，能挑大梁的人才稀缺。相关数据统计，目前中国人工智能研究方向的一流高校实验室总共约二三十个，平均每个实验室每年能产出1.5名博士生，4名硕士生，总人数不足200人——这还不够10家公司去分。  人才、数据和架构是做好人工智能的三大要素，而人才更是企业的生命之源，企业间的竞争归根结底是人才间的竞争。那么，在AI人才市场存在巨大缺口的情况下，人工智能公司该选择怎样的人才战略呢？诸如谷歌DeepMind这样牛逼的公司，其人才战略又有何值得参考之处呢？ 1. 掠夺性战略是当前高科技企业的普遍选择 
在市场环境复杂多变、行业竞争激烈且注重研发能力的高科技行业，选择掠夺性战略是普遍的选择。一流的人才，一流的待遇，这样的企业是行业尖端人才的聚集地，人才推动企业快速发展，而持续的业绩增长又反过促使企业不断吸引大量优秀人才加盟，形成良性循环。微软、IBM、华为、腾讯、阿里巴巴、百度等，无不采用掠夺性人才战略制胜。 2. 在人才质量方面，综合型人才是最优选择 人工智能是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。这意味着，知识面广、思维活跃且具有商业化思维的综合型人才更能适应这一行业的需求。但若要在人工智能领域有大成就，则还需要极高的人文思想和灵魂境界。毕竟，一个精神层次不高的团队，不可能做出一个跨时代的AI/机器人产品。 然而，目前大部分人的思考模式往往是直线型或者平面型。所谓直线型人才就是那些典型的理工科人才，逻辑推理能力较强，但发散性不够，视野不够开阔，对不确定性信息的处理能力较差；平面型人才则是那些文科生，跳跃性强，逻辑推理的严谨性和深度不够，不容易形成经得起推敲的思考链条。 在国内，以往研究人工智能方向的人大都是一些学计算机、电子、自动化学科的专业人才，但人工智能其实并不局限于这些学科之中。因此，从教育者出发，应该秉承更宽的口径去培养人工智能人才。 3. 高校是AI人才输出的重要渠道 近年来，AI人才博弈的战火在全球弥漫，高校成为这场博弈的主战场。2015年，Uber直接挖走了卡耐基梅隆大学国家机器人研究所140名研究人员的中的40人，还因此上了头条。从 2014 年 起，谷歌DeepMind 开始人才攫取，《自然》杂志搜集的数据显示，这家公司现有研究人员至少有 144 位，其中几乎 2/3 来自大学。大约 65 % 的研究人员直接聘请自学术界（包括联合任命、博士后、理科硕士）。很多来自于创始人Demis Hassabis 和 Shane Legg 2010 年创业前共同工作的英国伦敦大学学院。 
从产业链的视角来看，知识具有高实用性的人工智能院系类似于科技巨头们的“上游”，正如与供应商合作保障稳定供应一样，科技巨头们也正在直接与大学实验室建立联系。比如，谷歌DeepMind 公司在 2014 年雇用了十位牛津大学的研究人员——但是，谷歌给予了牛津大学七位数的财政资助，建立了共享研究。谷歌如今发起了超过 250 个研究生研究项目和数十个博士奖学金项目，形成了高校与企业良好的互动关系。 4. 强化AI人才培育是赢得未来的重要保障 目前，人工智能领域大部分的从业者经验还很有限。根据 LinkedIn 的统计，美国拥有10年以上经验的人工智能人才比例接近50%，而我国十年以上经验的人才比率只有不到25%。然而，美国5年以下经验的人才比例约为28%，而我国的这一数字比率超过了40%。尽管我国人工智能专业人才总量较美国和欧洲发达国家来说还较少，10年以上资深人才尚缺乏，但从人才从业年限结构分布上来看，我国新一代人工智能人才比例较高，人才培养和发展空间广阔。 
力，而且还能优化企业形象，吸引更多的优秀人才加入，以此形成良性循环，在AI人才市场的争夺战中立于不败之地。 |
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