中国AI突进：企业估值比美国贵四倍，应届博士年薪50万

随着人工智能的火热发展，人工智能短期培训班如雨后春笋般涌现，高昂的学费下，咨询报名者仍然络绎不绝。最诱人的广告语莫过于“Python人才缺口30万，薪资高到没朋友”。这一巨大的需求缺口，不仅对应届毕业生形成了巨大的吸引力，更使得AI高级人才的争夺战愈演愈烈。

人工智能领域，应届博士的年薪已经达到50万左右，硕士的年薪范围在25万至35万之间，这一薪资水平相当于拥有2-3年工作经验的普通岗位工程师的薪资。这一薪酬增长趋势，从IDG资本发布的《2017年互联网准独角兽薪酬报告》中可见一斑：人工智能行业高级岗位薪酬高出整体水平55%，中级岗位高出90%，初级岗位更是高达110%。

在这场由人工智能引发的人才争夺大战中，无论是对于应届毕业生还是AI高级人才，竞争都已经进入白热化阶段。各大互联网公司纷纷设立AI实验室，以吸引和挖掘顶级人才。例如，流利说在美国设立了AI实验室，目标就是挖掘“学界和工业界有一定影响力的人才”。腾讯则挖来语音识别技术顶级专家俞栋博士担任AI Lab副主任，并成立美国西雅图AI实验室。这些举动都表明，互联网公司正在和全球的竞争对手争夺AI尖端人才。

AI人才的争夺战不仅在国内掀起波澜，更是波及到了猎头行业。在过去的一年中，不少猎头公司上线了AI猎头服务，硅谷人才尤为抢手。硕士或博士毕业工作三到七年的技术骨干是最为抢手的人才，一个典型的AI团队需要5到10人，平均薪资在25万到35万美元。

人工智能时代，“人才吸引人才”的效应表现得更为明显。吸引业内颇具号召力的大牛，对于后续吸引其他优秀人才进入公司有着极大的帮助。挖掘顶尖人才的工作并不容易。中美之间的薪资差异，尤其是那些在国际顶尖公司如Facebook、LinkedIn、Apple、Google工作的人才，股票、期权待遇优厚，吸引他们回国并不容易。挖掘人才的周期往往需要半年甚至更久。

这一形势对猎头工作提出了更高的要求。不仅需要具备专业的知识和技能，还需要有敏锐的市场洞察力和快速响应的能力。在这个人工智能的时代，只有不断学习和进步，才能在这场激烈的竞争中立足。在猎头的多维度探索中，对人才的寻找已经远超过了简单的LinkedIn联系。现在，猎头们需要深入理解潜在候选人的学术背景、研究成果、工作过的实验室，甚至他们的论文发表和行业研究的侧重点。与此对于企业间的差异，包括业务方向、产品线、行业覆盖等，也需要有深入的了解，这样才能真正融入“圈子”。

以Alex Ren为例，他在无人车行业仅仅两个月内就找到了近40位行业专家进行交流学习。这样的交流不仅仅是技术的探讨，更是对企业间生态关系的深度理解。他的团队每月都会进行成果分享，邀请行业专家进行内部讲座，确保团队始终站在行业前沿。

在《2018硅谷回流年》篇章中，我们看到中国巨大的市场机会和海量数据对海外人才的吸引力。林晖和Matt Scott的故事是众多硅谷人才回流中国的缩影。中国人工智能领域的飞速发展，不仅吸引了科研人才，更吸引了全球的目光。根据乌镇指数的数据，中国在人工智能领域的融资规模和投资频次均仅次于美国。

随着人工智能技术的飞速发展，企业对高级人才的需求也日益增长。单纯的招聘并不足以满足企业的需求，更重要的是如何将人才、学术研究与商业价值完美结合。在这个过程中，企业不仅要了解人才的需求，更要理解他们的研究方向和技术应用偏好。与此招聘过程中的误区也需要避免，如不了解美国的人才架构和文化、盲目信任硅谷经验等。

人才与企业的磨合是一个长期的过程。在这个过程中，不仅要解决招聘难题，更要关注如何留住人才，如何将学术成果转化为商业价值。在这个过程中，企业需要有清晰的技术规划和方向，同时需要理解人才的需求和期望。对于投资人而言，人才是人工智能企业的核心要素，需要平衡技术和商业化的需求。在这个过程中，科学家和企业家之间的合作显得尤为重要。科学家需要有工程化的能力，理解技术产品化的风险，并具备商业化的胸怀。只有这样，才能真正实现科研成果的转化和应用。自我造血的AI巨头：人才争夺与跨界培养

人工智能浪潮下，企业的人才缺口愈发显著。作为顶级学府的清华大学人才供给背后也隐藏着人才市场的需求与企业实际需求之间的鸿沟。在学术研究的框架内，高校的人才培养往往受到诸多约束条件的限制，但在实际商业世界中，这些约束条件可能会以不同的方式发挥作用。

随着人工智能产业的飞速发展，供需不平衡问题愈发严重，特别是在人才领域。据LinkedIn发布的报告，尽管中国在全球AI领域拥有庞大的市场潜力，但在人才储备方面仍远远落后于美国。AlexRen预测，中国的人工智能人才供求比例大约是1∶6甚至更高。面对如此巨大的人才缺口，AI巨头们开始寻求自我造血之道。

三星、IBM等大公司纷纷启动AI人才培养计划。三星中国研究院院长张代君认为，拥有技术储备的企业更擅长培养自己的人才。IBM的认知学堂则致力于培养数据工程师、数据分析师和数据科学家等AI急需人才。课程内容涵盖企业大数据分析、人工智能和机器学习等热门领域。IBM通过与大学合作，搭建了一个让人才与工业界对接的平台。与此联想也通过AI精英挑战赛在校园内寻找AI人才，并将他们纳入其人工智能生态的生力军和预备队。企业更看重的是团队方向和价值的认可以及资源的协助。

为了让人才能更快更好地适应工业界的需求，高校也在努力调整培养机制。清华大学与多家企业建立实习基地，学生必须完成两年的企业实习。IBM邀请大学师生参与其开放日活动，访问IBM总部进行实习招聘。IBM还将部分数据开放出来建立虚拟实验室支持学校的大数据课程教学工作。高校已经开始筹建人工智能专业和人工智能学院以应对未来的人才需求增长趋势。如今各大高校的AI人才培养战已然拉开序幕。在这场关乎未来的竞赛中，无论是企业还是高校都明白只有跨界合作才能培养出真正适应时代需求的人工智能人才。