「AI可以諧音成兩個漢字，一個是愛，一個是唉。」一位從事水下機器人研發的企業高管在某場人工智慧論壇上說出了這樣的開場白。

第一個「愛」字似乎不太難理解，或是生產力的提升，或是潛在的機會窗口，機器人行業都沒有理由不對人工智慧說愛。第二個「唉」字又恰如其分地點出了人工智慧的人才荒，按照國內教育部門的測算，國內AI人才的供求比例為1：10，缺口超過500萬。

面對人才短板的棘手問題，不少高校聞風而動，已經有70餘所國內院校開設人工智慧相關專業，卻也頻頻出現對現有模式的質疑。

比如談及AI高端人才供不應求的現狀，西交利物浦大學教授黃開竹的觀點非常尖銳：對於從事高水平研究的學生來說，應該敢於研究工業界目前還沒有特別需求的東西，否則要高校做什麼？

一面是企業抱怨人工智慧人才難覓，一面是高校對當前人才速成模式的隱憂，是否存在一種普適性的解決方案？剛剛結束的2019中國高校計算機大賽人工智慧創意賽上，通過百度A I賦能的1675支大學生隊伍中脫穎而出的優秀作品，我看到了可行的解決思路。

01 人才不是挖來的

在討論這個問題之前，不妨先來回顧下近階段的「搶人大戰」。

2017年人工智慧領域的應屆碩士生約莫能拿到30萬元的年薪，博士生的薪水在50萬元左右。到了2019年的校招季，應屆碩士生拿到50萬的年薪已經屢見不鮮，博士生的年薪也躥升到了80萬元上下。而且開出如此價碼的不只有網際網路巨頭，一些獨角獸們甚至給出了更誘人的待遇。

如果把視角再拉大一些，AI人才的爭奪戰不僅存在於企業和企業之間，同樣也出現在國與國之間。

正如Element AI《2019年全球AI人才報告》中披露的信息：27%的人工智慧研究人員所在的國家和拿到博士學位的國家是不一樣的，在研究人員數量在150以上的國家中，這一比例甚至高達32%。其中中國的AI人才凈流入要高於流出，並且已經成為AI人才流入可能性第二大的國家。

可將中美放在一起比較，即便中國的人才凈流入高於流出，美國流入流出的體量都很大，中國吸引的AI研究人員數量也只有美國的四分之一左右，與中美培養AI人才的比例高度相似，目前中國培養的AI人才的占比為11%，遠低於美國的44%。無疑證明了這樣一個事實：補足人才短板不能寄希望於人才的流入，而是不斷提升自身的人才培養能力。

以國與國之間的人才流動，再去思考企業間的「搶人大戰」，也就不難找到其中的原因：如果企業只是AI人才的需求方，不主動參與到高校的人才培養中，即便高校開設再多的人工智慧專業，企業開出再高的薪水，也難以在短時間內補齊人才短板；如果學生們單純奔著畢業後找到高薪的工作，不願意去做原創性的、本質性的工作，自然就違背了社會培養人工智慧人才的初衷。

問題的根源恰恰在於此，企業迫不及待地招攬AI人才，最初的人才培養環節卻被選擇性忽略。

02 一場特殊的賽事

當然也有一些企業給出了「聯合培養」的解決方案，譬如在高校開設培訓基地，甚至允許學生畢業前先到企業去實習。這樣的培養方案無可厚非，卻也夾雜了一些私心，大多數聯合培養的學生畢業後被「整編」進了合作企業。

作為中國人工智慧領域的布道者，百度在製造另一種可能。

2019中國高校計算機大賽人工智慧創意賽在今年4月份發布後，累計收到1675支隊伍報名，最終有37所高校的43支隊伍進入到決賽，應用場景涉及工業、農業、醫療、文化、教育、金融、交通、公益等等，已成為國內大學生最重要的人工智慧賽事之一。

之所以用「特殊」一詞來形容這場人工智慧創意賽，並非是限於規模和影響，而是在比賽中看到的兩個故事：

故事一的主角是雲南師範大學的徐國秦同學。

為了幫助雲南的三七種植戶解決病蟲害初期難以被發現的問題，徐國秦帶著相機在三七種植田中拍攝了1000多張早期病蟲害的照片，並在農業專家的指導下進行數據標註。然後徐國秦將數據上傳到百度飛槳的一站式訓練和服務平台EasyDL定製化圖像識別中的物體檢測模型，幫助三七種植戶開發了簡易的AI病蟲害檢測平台，模型精確率達到了90%以上。

故事二的主角是北京郵電大學的寬廣小分隊。

他們的目標是將深度學習和帶攝像頭的眼鏡結合，設計出一款可攜式的導盲設備，幫助視力障礙人士完成日常行走、尋找物品等基本生活需求。在百度飛槳平台上，寬廣小分隊利用SSD神經網絡和Mono-Depth神經網絡進行建模，再結合語音技術將眼鏡獲得的實時圖片信息進行語音播報，一副帶攝像頭的眼鏡和一台常見的安卓手機，為視障人士帶來了第二雙眼睛。

徐國秦在賽後的聊天中告訴我，她計劃進一步增加三七病蟲害的數據集，並打算把這樣的工具帶給更多的三七種植戶，自己畢業後也將朝人工智慧的方向發展；寬廣小分隊的曹干煜同學說，他們的導盲設備還只是初代版本，一些技術還需要持續優化，但他們的目標是在2022年的冬季殘奧會上，讓盲人運動員可以在他們的導盲設備幫助下獨立完成起床、洗漱、出門到達賽場的全過程。

或許徐國秦同學還不具備嫻熟的編程能力，可冒著酷暑鑽到三七田裡採集數據的精神，足以證明她對AI的熱愛；或許寬廣小分隊的產品還有些稚嫩，在未來三年中一次又一次的疊代後，並非沒有在殘奧會上為盲人運動員圓夢的可能。AI讓他們成長，他們也在讓AI發光。

評委導師之一蘭州大學馬志新教授的觀點相當中肯：「興趣是最好的老師，想要培養優秀的AI人才，先要把他們領進門。」其中百度扮演的正是引路人的角色，飛槳、EasyDL、EasyEdge等平台為學生們打開了AI的世界，讓學生們朝著自己感興趣的方向獨立思考、探索創新、加速成長。

03 做產業的施教者

事實上，「中國高校計算機大賽人工智慧創意賽」只是百度AI人才培養體系的一個側面。相比於那些「授之以財」的搶人戰術，百度已經構建出了一套協同育人的合作生態，形成了從高校人才培養到人才培養標準建設的閉環。

譬如在高校AI人才的培養方面，百度搭建了企業與高校合作的一座座橋樑，並以比賽的形式進行技術賦能，培養研究和實踐能力兼具的復合型人才。

可以列舉的案例有很多，針對AI教師稀缺、原理與實踐不協調的問題，百度在全國開展深度學習師資培訓班，參與編撰《深度學習導論與應用實踐》等人工智慧教材，上線了多門基於飛槳的免費精品課.....

同時為了鼓勵大學生的跨界思維和創新意識，諸如中國高校計算機大賽人工智慧創意賽、百度之星等百度參與或主辦的賽事性活動應運而生，以比賽的形式促進學生們將理論應用於實踐，接觸到產業層面的需求，進而讓學生們在實踐中應用AI、理解AI、鑽研AI，避免與企業的用人理念脫節。

註：中國工程院潘雲鶴院士、浙江大學黨委副書記鄔小撐、百度校園品牌部主任李軒涯等嘉賓為特等獎隊伍頒獎

針對開發者群體的AI能力培養，百度在積極打造專業技術人才培養標準，幫助不同企業的技術骨幹進行AI技能培訓，科學地培養AI剛需人才。

百度聯合深度學習技術及應用國家工程實驗室等機構發布的《深度學習工程師能力評估標準》，彌補了國內深度學習工程師認證考試方案和體系化的深度學習人才培養方案的空白。

而在打造人才標準體系的基礎上，百度推出了不同層級針對性培養方案，包括針對初級開發者的PaddleCamp未來深度學習工程師集訓營，針對企業中級技術人員的AI快車道-企業深度學習實戰營，針對高級技術管理者的黃埔學院-首席AI架構師培養計劃，幫助不同階段的開發者進行創新AI產品的落地應用。

究其根本，人工智慧不是階段性的技術標準，而是未來社會和商業的基礎設施，人才的培養需要立足於全人類的長效機制，在爭奪優秀AI人才的同時，還要像百度這樣深度參與到AI人才的培養中，做推動產業智能化的施教者。