速成班出来的AI人才，老板到底要不要？6位导师告诉你行业真相

整理 | 明明

2018年1月16日，全球最大中文 IT 社区CSDN在北京蔓兰酒店举办了“ AI 生态赋能2018论坛暨 CSDN AI 新战略发布会”。在本次发布会上，CSDN重磅发布了AI技术职业升级指南——《AI 技术人才成长路线图V1.0》，该路线图提炼出入门AI的两大方式与进阶AI的10大路线。

发布会现场，由CSDN副总裁孟岩主持《圆桌论坛——AI人才培养之道》，中国软件行业协会副理事长陈钟、创新工场AI工程院副院长王咏刚、中科视拓CEO刘昕、百纳公司CEO刘铁峰、TinyMind总经理智亮，五位行业大咖参与圆桌论坛，来看看对于AI人才招聘，他们会有怎样的意见？

AI 人才需求会大幅度增长

孟岩：刚才在《AI 技术人才成长路线图V1.0》里提到，AI人才需求量迅速暴涨。请几位专家根据自己的观察，从客观角度分析，一两年内AI产业在中国发展地整体态势会是如何？是单边上升？还是振荡上升？如果说是下降的话请你明确阐述理由。先从陈钟老师开始。

陈钟：在我看来，AI是计算机行业的一个分支。只是这个分支在现时段更光鲜一些。

从国际上招生情况，去年美国斯坦大学、加州伯克利大学等所有这些学校的计算机类的招生情况普遍上扬，斯坦福低谷时候一年仅招了87人，去年招了550人以上。伯克利招了700多以上。所以，AI人才需求不是单边上扬，是一路上扬，没有任何回调的迹象。

王咏刚：AI人才需求量会大幅度增长，结构关系会有本质的变化。现在处在一个中高端人才需求比较旺盛的时期。未来随着我们工具和平台的进一步发展，我觉得大量中低端的AI人才一定有大量的职位或者岗位空缺出来，而且未来AI技术可能会变成一个“常态化”的技术需求。就像10年前“移动开发”是炙手可热的岗位，但是现在移动开发是非常常态化的。

智亮：我补充一点，接下来对AI人员需求可能不仅是一个算法工程师，或者刚才说得高端人才，而是可能基于各个行业。并且是原本就在这个行业里扎根，而是我本身出身这个行业，我需要了解AI知识，我认为这可能是一个新趋势。

孟岩：对比薪资对比，普遍认为今天AI人员薪资是有泡沫的。我想问刘昕，AI有中低端人才吗？如果有的话现在这个AI的薪资是不是有泡沫？如果我们终于奋勇的加入这个行业里来了，薪资泡沫崩溃了，那岂不是很悲催吗？

刘昕：客观的说任何行业都存在金字塔。AI行业高端人才价格确实炒的非常高，现在这个行业薪资的确存在泡沫，尤其是把应届生薪资炒得特别高。这导致很多AI初创公司抢不到人，BAT跟头部创业公司抢走大量人才。

以我自己招聘为例子，我曾经跟一个侯选人聊了半个月，我提出现在应届生的薪资是20K到30K时候，他很不耐烦的说低于50K不要跟我谈。媒体发文称AI人才薪资远远高于其他的IT职位，这最终会伤害这个行业的发展，会使得很多像我们一样希望运用AI技术的公司招不到人。

随着很多的程序员转型做AI，还有高校开设人工智能相关专业，人才供给越来越多，最终薪资会回归理性。

现阶段 AI 人才薪资确有泡沫

孟岩：陈老师怎么看待所谓“薪资泡沫”？

陈钟：现实的就是合理的。能够开出这么多价钱的薪资，并且实际支付了那就是现实，但这意味着什么东西？这个东西对于不同人有不同的解读。

北大有一位张维迎教授讲过：最大的腐败叫“语言腐败”。所谓语言腐败就是真正含义和定义的这个东西被夸大了，被夸张了之后这个东西确实是很害人的一件事情。如果你要去办学培养人才，你还是要踏踏实实的把真正的概念回归理性。如果是做产业，产业发展有时候需要一些热词，需要一些推动，所以说在产业上有其合理性。

孟岩：刘老师，因为你团队在武汉，你把主要AI团队放在二线城市，那么薪资泡沫这件事对于你来说，你怎么看？究竟是正面因素多还是负面因素多？

刘铁峰：把主要团队放在二线城市也不新鲜，2012年就发生过。IOS和安卓，炒到本科生月薪20K。现在慢慢的一个本科生只有8K或者6K，再便宜一点5K也能干，二线城市大概就是这样的。

好的一面是：大家奔着工资高都愿意转型。

但是转型是有代价的。转型对于应届生来说，代价很少无非是选一个方向，反正我什么都不会；真正有挑战和代价是对于传统从业者而言，比如我以前是写安卓和IOS的编程，我现在转不转型？传统编程待遇已经不错了，万一转型泡沫破灭工资就没有以前高了。

不好的一面是，AI泡沫的确会拉升所有公司成本。这虽有一些挑战，但也不是大事，因为不是所有公司都能活下来的。拿到高工资赶紧入行，当然挺好，但是能红火多长时间，持续多长时间？还是需要你自身能力去提升的。所以说泡沫不泡沫？还是在于假如说市场工资很高，你水平只有这么点，那破不破？如果水平向上不受影响。

AI 人才培养不可能速成

孟岩：当一个程序员在其他的领域里已经做得不错的情况下，想转型AI，他通过什么方式有没有可能快速的成才？这种成才，快速成长出来的AI技术人员，可用不可用？缺陷会是什么？

刘昕：这是我们实践当中遇到的问题。我们认为AI人才是不能速成的，所有号称速成的说法和做法最终也会伤害到AI人才自身的成长。

举两个我们自己实例，一个是实习生的培养，就是我们从大四本科生和研二的硕士生当中挑选这些编程基础和数学基础非常好的学生过来做培养，基本上培养周期是三个月左右，GPU服务成本加上数据成本我们差不多培养一个学生5万块钱。

另一个，“跨行工程师”培养我们需要花更长时间，让他重新温习大学数学课程，基本学4-6门数学课程，我们有针对性补数学的课程，尤其涉及到基因学习，这跨行转的就需要4-5个月时间才能在这个行业里做一些事情，这还是在公司发工资情况下，所以培养一个人基本上10万或者更多。

半年转行基本是不可能的，顶多是非常快速的去温习一下数学，然后我们拿成熟框架去跑赢两个程序，然后玩一些主流的，我觉得这不足以成为一个合格的深度学习工程师。

孟岩：王咏刚你们创新工场做工程院培养人才这方面非常有想法，你对这个问题怎么看？

王咏刚：分情况来看，在那些传统的行当程序员里一部分人有这种数学积累没有问题，可以转变成AI核心算法人员。但是其他的人如果觉得数学有一定差距，我觉得可以谋求做AI架构工程师或者系统工程师。

孟岩：智老师是怎么处理转型数学壁垒蛮高的问题？

智亮：我们大部分行业需求可能并不是需要非常高精尖的技术，而是因为没有人了解，所以没有人会应用，只要能够把现在成熟算法应用到某一个传统行业里面去，可能就能创造很大的价值。

我们鼓励这样的领域，比如说我们的学员去学习一些技术算法能够去应用，那么你就应该去用它解决实际中的问题，能够解决问题的算法就是好算法。

低端 AI 人才不受欢迎

孟岩：智亮老师培养的人在另外一个领域做得非常不错，是因为率先杀入一块“处女地”，这样的人才要转型到你们公司去的时候，要换一个领域了，那这样人才铁峰要不要？要的话会如何改造呢？

刘铁峰：第一个问题，肯定会要！

第二个问题，要并不等于长期要。我举一个例子2009年我当时做移动，公司初创连人都招不到，我只能招到三线的学校里面的毕业生，给他开两千块钱工资，愿意不愿意干？愿意。我就带着他们做，我花3-6个月时间带他们，但是两年之后这些人一个都不剩，全换成更好学校质量更好的人才。

刘昕：我们观点就是不要。我们认为这个行业所谓低端的活会让AI自己干，我们有观点工具会越来越强，工具里会用到一些思想。有一种说法是炼丹，还有一种说法是老中医，也就是调的时候有很多不确定性，我们现在研究着用AI方法指导我们炼丹，我们大量过去需要用人调试的工作开始让机器做。

所以我们认为，未来行业需求，中高端还是主流，不会存在基础的、只是简单会使用工具的工程师能够在市场上有“大量需求”这种情况，所以我们押宝押在工具上。

孟岩：请智老师先来说说，你会给你的学生一些什么忠告，来避免出现被残酷的如铁峰和刘昕这样老板将来扫地出门的局面？

智亮：现阶段AI发展的最大问题是：有没有一个“通用智能”能够解决所有问题。

如果没有通用智能出现的话，我们面对每一个行业问题，仍然要给出一个解决方案，就好象刚才提到的会打乒乓球的机器人不会下围棋，会下围棋的机器人不会画画，面对每一个行业都有自身需求和特性的话，那么大量人力需求仍是一个不可避免的现状。

我现在判断是：我们会有大量传统的企业进行产业升级，然后会产生大量AI人才的需求。

非技术人员转型艰难

孟岩：我们提到AI人才，并仅仅是指写程序的技术人才，有可能记者、经济学家、电台节目主持人、商人、企业管理者等，大家也想介入参与AI的行业，掌握一定AI知识，使自己能够跟随AI大潮继续向前发展，王咏刚孵化那么多企业，你是商业创业者，不是技术出身，你认为一个老板想赶AI大潮怎么办？

王咏刚：非技术出身重要问题是：能不能理解AI技术边界。单来讲就是现在AI能做什么不能做什么，或者发展1年之后、发展10年后AI能做什么不能做什么，这件事情听起来很容易，但是很难让这些非技术人员理解这些事情。

比如，现在大量非技术人员混淆很多概念。以前炒大数据和现在炒AI有什么区别？老板也好，商务人员也好，如果没有真正懂AI的人来讲一讲，系统化梳理一下，很难理解机器到底是怎么来做这件事的？不能明白机器能做什么，不能做什么，不善于做什么，或者更善于做什么等。

比如，有些老板真的是懂技术的，看很多技术论文，也看很多技术报道，就说你们不是天天吹牛吗？宣称机器准确度90%多超过人眼了，在我们实际场景下，商店里卖一千多种SKU，识别准确率任何一个都不到80%这怎么回事呢？

非技术出身的老板们在看过一些报道文章以后反而陷入很多误区，因为宣传和表面力量很难理解技术能做什么，不能做什么。科普需要大家一起努力！

AI 人才出现倒挂现象

孟岩：现在进入观众问答环节：

提问1：谢谢老师们的分享，我想请问你们认为刚毕业的学生多少薪资在合理范围内呢？会依靠薪资抢人吗？

刘昕：我们心里预期25K左右，30万年薪，但是他要求是60-70万。后来我们了解到，华为这样公司最近招了很多AI人才导致严重的倒挂现象，就是新员工比老员工高两倍以上，很多老员工非常不满。

所以作为我们初创公司其实靠比工资我们是肯定没有胜算的，其实过去的半年我们已经很少直接招聘深度学习工程师了，现在我们招大量的都是学物理和化学的，现在招一个物理博士，两个化学博士，都是自己培养，这都是被行业逼的。

提问2：作为老板你会不会换位思考，假如说你是一个刚刚走出校门的毕业生的话，你会不会在工资薪酬上做出一点变动？

刘铁峰：我觉得工资这个事是一个动态的，首先如果能够说服这个人愿意跟我干，我可能给低于市场价工资也愿意跟我干，但是我会给他未来预期；有的人不愿意跟我干，我给一两倍工资也不愿意跟我干。所以企业招人先是理念相同，光数字化解决不了这个事。

读研优于直接就业

提问3：谢谢各位分享，我现在有一个问题，我是软件工程在读学生，我本科不是985也不是211，在未来我转型AI人才的时候，我是通过考验读博提升我更高学位的方式？还是直接进入公司，提升实战经验？哪种更能提升我的竞争力？

陈钟：如果你只是想眼前的转型，智亮应该有速成的经验，他要能给你转型指出将来发展的适合你的路径的话，我觉得就比你去读一个学位要好；如果你有一个非常长远的考虑，你想改变就去读一个研究生，那就不是眼前转型不转型的问题，是影响后面一辈子的，所以这两个选择是有前提条件的。

智亮：虽然说刚才几位都提到了速成，但是人才没有速成办法，我们所做的培训更多是引入门，给你工程经验让你可以踏入这个门和别人平等交流。

如果你想真正成为一个AI的工程师，后面的修炼还很长，每天可能要读大量论文，要看大量算法。从未来发展来讲的话，坦白来说“勿在浮沙筑高台”。现在虽然我做这样培训，但是我反而推荐你有能力的话去读一个研究生，是这样的。

提问4：我们市场型人员，包括搞艺术这一类人，我们怎么样参与到AI大潮里，哪位老师可以给我们具体意见？

王咏刚：这个问题特别好，因为做艺术的，特别是做文化产业，市场营销这些相关方向的，未来会有一个非常高的在AI领域参与价值。

我想未来最大概率不是人统治机器也不是机器统治人，而是人机协作的未来。最大分工是什么？机器做更多融合性质的东西，人做更多文化艺术方面东西，更多创造性的东西。其实所有的市场营销，所有艺术创造我相信未来都会进入人机协作领域，这就是这种人才的AI时代！

孟岩：感谢台上的5位嘉宾，感谢在座各位观众，谢谢大家！