·极客观察（小刀）中国渐渐崛起，成为全球AI超级大国，就像竞争对手一样，中国也碰到一个大难题：人才短缺。
根据泰晤士高等教育（Times Higher Education）的估计，与其它国家相比，中国发表的AI论文是任何国家的两倍还要多，但是说到AI技术专家的数量，却只能排在第七位。
脉脉网分析师认为，北京占了中国AI人才的60%，杭州、上海、深圳各有10%，其它城市没有一个达到2%。哈尔滨工业大学、北京邮电大学在AI人才培育方面走在前列，清华大学、北京大学稍稍落后一些。
人才短缺的问题不只影响了创业公司，还影响了老牌巨头，比如华为。
华为轮值主席（CEO）徐直军（Eric Xu）相信，AI人才的分布就像帕累托曲线一样，少量员工创造大多价值，正因如此，领先企业只能依靠少数杰出人才开发的创新成果，这样才能成长。所以说，如果哪位专家有可能取得突破，就会有很多企业追求。
吸引人才
华为的年预算约为150-200亿美元，用来开发更好的产品，提升内部效率。预算很多也能吸引高级人才。
华为创始人任正非曾经谈到全球技术服务（GTS）部门在AI应用领域取得的进步，他说：“科学家注视未来，研究基础理论。他们没有必要担心研究成果是否能用于商业，但是要传播思想和理论，帮助其它领域取得突破。”
员工除了关心收入，还关心其它东西。2017年的一份员工调查发现，90年代出生的员工普遍相信“自我发展”是工作中很重要的一部分，然后才是寻求工作意义、获得认可、拿到不错的薪水。
顶级人城薪酬很高，至于其它员工，可以用技术来替代。华为高级管理顾问、大学商业学院教授Huang Weiwei认为，华为已经开发一套智能制造系统，在不增加更多员工的前提下，可以让效率提高30%。节省的钱可以花在最有价值的员工身上。
教育培训
在华为员工中，拥有硕士和博士学位的员工增加了10%，然而新兴AI公司依图科技认为，数量并不能完全反应价值。依图首席创新官Lu Hao说：“在我们的研究人员中，有90%是学士学位应届生。”
“我们没有聘请博士学，不是公司决定这样做，而是因为他们在面试时未能通过。我认为，这一点部分反应了当前教育系统存在的问题……如果只是简单训练一个模型，并不是什么难事。所有工具都已经有了，训练模型并不是超级困难的事，即使是未毕业的学生也能做。”
“专注数据，理解分析数据，行事之时多多利用直觉，这才是他们欠缺的。当我们面试博士生时，发现有很多人缺少这样的能力。”
脉脉联合创始人王倩认为，随着行业的发展，这个问题会变得越来越常见。大学期间，王倩学习面部识别知识，她在教室学习，在实验室做实验，参与外部竞赛，王倩当时认为，面部识别想变成主流技术还有蛮远的路要走。10多年之后，它却无处不在。
王倩说：“在中国，我最担心的就是教育。中国并不缺少人才，关键在于我们的教育能否跟上AI的需求。”
私营企业扮演的角色
要培育学生的AI技能，成本有点高，大学难以承受。以依图科技为例，在机器学习建模时，如果要给数据贴标签，依图可以承受的价格是100人民币，建成之后公司免费提供给研究社区使用，对于大学来说，如果拿不到私营企业的援助资金，它们根本无法承受。
王倩相信，企业应该与大学合作，一起培养学生，让他们掌握未来可能会用到的技能。她还说：“企业需要AI研究人员，大学需要资金，还需要寻找商业应用，这样才能将科学成果应用于真实商业环境。”
Huang Weiwei认为，员工应该多多训练自我，不要只是依赖公司。他认为，大学的首要责任是帮助学生掌握学习方法：“要真正改变自我，学生必须依靠自己，所以能力相当关键。大学要帮助学生提升学生技能，这样到了必要之时才能迅速转变角色。”
王倩认为，除了学术能力，学生还需要其它技能。她说：“如果学生是书呆子，不能适应时势，不能将学到的东西应用于实践，可能会找不到工作。学生可能学到并获得许多高级技术技能，但是他们的EQ（情商）非常低，无法适应新时代的要求，所以他们可能无法变成核心专家或者核心人才。”
“如果我们拥有超强的学习能力，还能与时俱进，才能为客户、为客户的客户创造价值，也为我们的企业创造价值。”
王倩说，今年有大约500万个AI职位找不到人才，短短几年前，空缺只有几十万个。
依图CIO Hao LV认为，应该在行业之内培育人才，不一定非要依赖大学。他还说，由于AI变得越来越流行，系统越来越复杂，编写代码的方式变了，我们现在用数据生成代码，这是一件新鲜事。
有些地方仍然需要AI人才，比如给数据贴标签、机器学习、并行计算、数据分析、算法设计、大数据、产品工程。
王倩说，作为AI工程师，如果有3-5年的经验，工资会是新员工的2倍，如果工作10年，可能是4倍还要多。
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