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根據麥卡錫2018年的研究報告，深度學習為核心的AI技術將在2030年前為人類產生超過今天中國與印度相加的GDP數值。這也意味著，AI對于國家經濟來說，將釋放比蒸汽機、電氣化、半導體更多的價值提升。

歷史已經確鑿無誤地表明，一個國家乃至文明，必須掌握核心技術才能謀求強盛。這一點在近數十年的信息技術時代尤其明顯。半導體產業核心技術的缺失，讓中國在高科技產業飛速發展的周期中始終受制于人。最終產生了今天廣為討論的＂芯痛＂現象。

在新的產業紀元里，AI必將成為新的底層技術，而深度學習的框架與平臺能力將變成新的＂芯片＂技術。這也是如今中國經濟無法錯過的底層技術。

AI所帶來的經濟效益提升，超過90％將產生于AI與目前各行各業、產業經濟的融合與再增長——然而在美好的AI愿景下，我們也很容易發現一個棘手的問題擺在面前：AI與產業融合命題中，人才正在成為稀缺度最高的資源。

深度學習為代表的AI技術，在某種程度上來說是一個極其依靠個體創造力、人才獨立解決能力的技術門類。并且在今天極大的AI發展需求與行業AI發展速度來看，AI對人才的需求每天都在被放大。

然而中國的AI人才供給情況并不樂觀。根據領英統計，中國AI人才缺口已經超過500萬，95％的AI相關崗位無法找到合適人才。

而在普遍供小于求的AI人才體系中，又有一種人才的匱乏，正在成為制約中國AI產業高速發展的核心因素：能分析業務問題，掌握模型算法，還能獨立組織落地應用的深度學習架構師。

在今天這個AI需要走進國民經濟，融入千行萬業的時間節點，跨界復合型人才就像AI戰場上的將領，每一個人才的合理運用，或許就意味著一家企業、一個行業的智能進化。而他們的合力，就是中國急需的AI黃金時代。

這類人可謂AI世界的“超級英雄“，今天中國的產業經濟世界，需要找到、培養、合理運用他們，才有可能完成AI＋產業轉型的艱巨任務。

而面對這個困難，百度等AI巨頭，也已經開啟了行動。

風霜刀劍嚴相逼：中國不能錯過的深度學習機遇

深度學習中的“超級英雄”為何重要，我們可以先來分享一個采訪過的案例。

我們曾經采訪過中部某省份的一家私營制造業企業。他們的老板向我們透露，在了解到國外同行業的企業，已經開始啟用深度學習技術來執行生產線監理與產品質量識別，來提高生產良品率之后，他非常動心于自己工廠與AI的結合。

然而在他想要在自己的工廠里啟動AI的時候，卻發現根本無從下手。首先面對的問題，是他無法找到一個“首席AI架構師”來負責這個項目。

讓公司的IT部門工程師來負責，他們并不懂深度學習算法；招聘剛剛畢業的AI研究生，他們沒有工作經驗，無法管理項目；挖來AI算法架構師，他們又不懂企業本身所處行業的技術特點與項目需求。

最終的結果是，即使企業愿意出不菲的薪酬來招聘AI人才，卻根本找不到適合的目標。這個原本能節省大量資源，提高社會生產力的項目，就被卡死在了人才這個最開始的環節。

這樣的問題，在今天的中國并非孤例。千萬個類似問題的合集，或許就是今天中國AI發展的急需攻克的問題。

在核心技術上，國家產業經濟持續發展，需要了解技術和懂得運用的復合人才作為支撐。當深度學習成為中國已經不能再錯過的歷史機遇，我們或許必須要給出時代這樣一個解答：深度學習人才究竟從何而來？

需有虎賁提玉龍：AI革命中的核心人才之戰

今天的AI產業空間，跨界和實用能力，已經成為對深度學習架構師的核心要求。

就AI產業的實際情況來說，剛出校門的學員配很難解決實際問題，也很難得到自己負責搭建項目的信任；而行業中的佼佼者，往往并不熟悉深度學習技術，也很少有時間和機會去學習AI；而今天的主流AI從業者，卻不懂行業知識，很難站在行業決策者的角度思考問題。

也不是說以上人才真正操盤AI與行業融合項目100％不行，但是企業要承擔在人才上的試錯成本卻實在太大。一般企業根本無法負擔。

解決方案并不難預料。最佳答案，顯然是利用技術平臺－學術力量－產業實際應用三者相結合的方式，直接培養理論與實踐具強的“軍官型人才”。從西點軍校到黃埔，這樣的人才定理已經成為現代軍事的支柱。那么在AI來臨之際，需要的人才是什么樣的？

1、深諳細分領域思路和模式、了解并能分析產業業務核心問題和杠桿點；

2、能夠有扎實的深度學習理論基礎去分析和規劃問題解決辦法；

3、將之付諸于工程實踐落地執行，完成AI實戰的戰士。

總而言之，AI需要培養超級戰士，需要一座能夠培養和挖掘超級戰士的AI黃埔軍校。