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中美競爭關鍵看人才，我國AI人才培育需要新模式

經濟下行時期我國AI產業發展依然有多方面的機會，這其中，產業發展的競爭問題也成為了一個值得思考的問題。近年來，在人工智能領域，進入中美兩國“平行宇宙“時代。但是從最關鍵的人才儲備層面來看，我國人工智能領域專業人才仍匱乏，急需改變現狀。

提及我國人工智能產業人才現狀，王詠剛表示，目前中國人工智能領域仍缺乏頂尖AI學術領袖，頂尖AI科研與美國仍有不小的差距。但是除了尖端科研人才之外，國內以工程運用為導向的中間層AI人才儲備充裕：一方面，以微軟亞洲研究院為代表的國外知名企業研究所針對中國市場培養了一批優質的種子人才；另一方面，多家國外高校、研究所等機構也為中國培養了一批優秀的歸國學子，這些人才共同構成了國內整體的AI人才生態，并且已經成為了我國AI產業的中堅力量，在質量以及數量上都不容小覷。

現階段AI產業發展也已經逐步從前期的科研探索階段走向“應用為王“的階段，正是以工程運用為主的中間層人才施展拳腳的最好時機，這使得我國在與美國的產業發展競爭當中站穩了腳跟。此外，中國復雜的的經濟結構以及政府大力支持也都為我國AI產業的發展奠定了堅實基礎。

除了頂層科研人員以及中堅層AI人才隊伍現狀的介紹之外，王詠剛還分析了未來新一代AI人才培養方面的相關見解。

首先，以高校為主培養出來的尖端人才來看，由于國外崇尚學術自由，更強調課題研究者實際運用能力，這使得它們所培養出來的學生在實際運用過程中解決問題、發現問題的能力更強，而且在創新性科研突破方面的優勢更加明顯。反觀國內，中國高等教育機構培養出的學生理論基礎扎實，但實操能力仍需要提高。多因素導致國內外頂尖高校培養出來的學生之間存在著許多知識以及技能點之上的差異。

其次，到了再往下的工程師培訓階段，目前國內大多數培訓機構的培訓情況同質化現象嚴重，而且大多打著一個速成的旗號相互跟風炒作，讓人錯覺任何人只要接受培訓便可以快速轉型成為一個合格的AI人才，但事實是大多數通過這樣的培訓走出來的學員也只能是一個初級的AI從業者，離真正的“入門級“還有一定距離。

王詠剛認為，現階段社會上大多數機構對于AI人才的培養重數量而不重質量。其實在真正的工作場景當中，一個能夠主動解決問題的AI人才勝過一百個普通人員，企業在招人的時候也更愿意以高價聘請前者而不是低價聘請后者。盡管近兩年我國在相關人才培養方面做了許多努力，但是現階段為了適應更快的智能化產業升級的浪潮，我國AI人才培育需要探索更多的新模式，比如更注重“產學研“結合。

產學研一體，以賽事助推構建AI人才生態

在適應智能化產業升級的眾多AI人才培養模式當中，創新工場人工智能工程院提出的以研究院、培訓、社區、大賽四要素綜合而成的模式在AI人才培育方面做出了新嘗試和貢獻。

王詠剛介紹，作為定位“VC＋AI”的創新工場的重要組成部分，創新工場人工智能工程院在一定層面上擔起了創新工場行業研究或者戰略咨詢的角色，在深入研究行業的同時為公司內部輸送一線信息。對于AI人才培養而言，工程院在了解企業用工方對于真正的AI人才需求的基礎之上提煉出基本的AI人才素質，并參與設定相應的技能培訓課程。課程設定結束之后工程院將會以嚴格的準入資格考核考生，組建師資隊伍進行培訓，鼓勵受培訓對象將所學成果運用到實際生活當中，解決真實問題，最終依據實踐結果給出評分。

在具體的業務模式上，創新工場人工智能工程院人才培養板塊的業務主要由DeeCamp 人工智能訓練營，AI Challenger 全球AI挑戰賽等兩大部分組成。

DeeCamp人工智能訓練營：由創新工場于2017年發起，旨在提升高校AI人才在行業應用中的實踐案例經驗，同時推進產學研深度結合。該項目于2018年被教育部選作為“中國高校人工智能人才國際培養計劃”兩個組成部分之一的學生培訓營。培養計劃包含部高校教師AI培訓班和高校學生DeeCamp AI訓練營兩部分，分別針對高校老師和在校學生進行培訓。

據悉，2017、2018年兩屆DeeCamp吸引了超過全球600所高校的8，000人報名，最終來自85所大學的336名AI人才入選，接受李開復、吳恩達、John Hopcroft領銜的頂尖學術與產業專家講授的超30門專業課，以及進行超10個頂尖AI公司設立并輔導的19個實踐課題，準入難度可見一斑。

AI Challenger 全球AI挑戰賽： 作為創新工場發起并聯合產業、學術和政府機構舉辦的，面向全球人工智能人才的開放數據集和編程競賽平臺，致力于滿足AI人才成長對高質量豐富數據集的需求，推動AI在科研與商業領域結合來解決真實世界的問題。在剛結束不久的2018年AI Challenger決賽過程中，大賽吸引了來自全球超過1萬支團隊參賽，平臺用戶累計超過30000名，覆蓋81個國家超過1000所高校和公司。

從實際比賽的結果來看，2018年AI Challenger競賽中，比如無論是美圖公司的短視頻實時分類競賽，還是搜狗的機器閱讀理解競賽、機器翻譯競賽，都出現了一批優質的參賽成果。其中，尤以美團點評的無人駕駛競賽的選手取得成果最為突出。據王詠剛介紹，此次無人駕駛競賽所用的比賽數據其實在之前全球計算機視覺及模式識別領域頂級學術會議CVPR的一個比賽上已經用過，但由于賽制的原因，當時這個數據更多的是被用去做學術性質的算法準確度提升，并不注重與實際運用場景的結合。而在本次大賽上，參賽團隊不僅關注準確度，而且還結合實際運用場景進行開發，最后冠軍隊的成果不僅在準確度上超過其他選手，而且在效率上更遠高于其他選手四倍以上。這一成果得到了自動駕駛領域資深人士、前滴滴研究院院長何曉飛教授的贊賞，稱其達到了世界級工業水平。

談到工程院在AI人才培養方面的可借鑒經驗，王詠剛說，結合實際運用、解決真實生活場景中的問題是AI Challenger設置的出發點，也是企業對AI人才提出最為關鍵的考核指標，2018年AI Challenger無人駕駛競賽的實例證明了兼容學術精確度與現實場景需求的技術也能夠做出非常優秀的成績。此外，參賽隊伍的高規格嚴選模式以及賽前輔導，賽中支持等方面也為最終的結果加分不少。

據悉，目前DeeCamp 人工智能訓練營以及AI Challenger 全球AI挑戰賽兩項業務均屬于非營利類項目，王詠剛表示，這兩項業務的開展主要是致力于搭建一個貫穿產業、教學、科研三者合一的有機生態，涵蓋人才、資本等多方因素，搭建工業界與科研界的有效結合場景，共同推進我國AI產業進步。