百万年薪背后 是人工智能领域不断泛起的人才泡

　　五月天，戴维穿着帽衫，瘦瘦高高，里面套着短袖，是最能适应早晚凉中午热的衣着。

　　作为一个“科技圈人士”，他对热点话题一点感觉也没有，从没听说过共享充电宝，不知道上一轮资本寒冬是什么时候过去的;也不太关心自己的老同学去的那些公司，谁又融了多少钱。

　　甚至，对自己所在的这个空前热门的行业，他的认识也很模糊——

　　戴维是国内一家“独角兽公司”的项目负责人，年薪刚好人民币。

　　这家公司的产品并不是自动驾驶汽车、语音助手和扫脸解锁这种一眼看上去就与沾边的产品——但在它 的产品中确实使用了图像识别和自然语言处理，并涉及一些大数据分析的技术。

　　戴维是部门leader，此前他在一家国际知名的手机厂商做研究员，再之前是清华大学攻读计算机视觉博士学位，还带过博士生。不如那些走穴型的人工智能专家知名，但在学术界，也算是个有点名气的人。

　　他在这家公司AI部门人不多，差不多10个。但这个部门却撑起了整个公司的可行性方案——尽管用户可能感受不到，但如果没有他们，公司的新产品就完全不可能面向市场。

　　麦可是戴维的同事，毕业两三年，但年薪也是50万人民币起跳。他的郑明跟他说：“不要谦虚，你自己也说不出国内的OCR(光学字符识别——编者注)谁做的比你更好吧”——郑明去年自己创了业，在做人工智能方向的猎头。

　　郑明用了半年多的时间，就把国内能接触到的人才都摸了一遍。不过他也说，这个圈子其实很小，突破几个点后，以一名人才为核心，就能覆盖到他的同学、前后辈和公司同事。

　　戴维的这份年薪的工作是郑明给他找的。郑明也很关心戴维入职后的工作状况，这属于猎头后续工作的一部分。戴维说：“还行，因为这个是从零开始，建模、数据搜集和分析，还是有挺多前期工作的。但公司应该已经卖出去一些方案了。”

　　当然，相比人力投入，这家公司在人工智能业务上还远未回本。

　　现阶段的人工智能，最赚钱的可能是里的“人工”生意了，因为人工智能领域的人才，太短缺了。

　　“人工智能”是个笼统的概念，企业并不会真的在招聘时招“人工智能岗位”，具体会分为深度学习、自然语言处理、图像识别、推荐算法等不同的职责描述，招的不光是工程师和程序员，而是科学家。

　　而一个复杂的和人工智能沾边的项目，可能涉及到多种技术的综合应用。

　　比如要实现“用户拍了一道应用题，智能匹配讲师”这样一个功能，里面会涉及图像识别(识别用户拍的什么题)、自然语言处理(读懂这道题)和推荐算法(按用户数据、题目的类别在导师库里选人)等角色，每个角色都需要对应的职位。

　　其中每一个环节，都得由至少一名50万年薪起的科学家完成。当然，一个人还肯定不够。

　　以NLP(自然语言处理)算法工程师为例，此刻正在拉钩上招聘的岗位涉及上百家公司386个具体职位。

　　这乍一看上去并不是一个很高的数字，但该岗位大多要求求职者拥有相关专业的硕士或博士学位，在国内拥有较强自然语言处理实验室的大学仅限北邮、国防科大、北大、清华、中科院、厦门大学、哈工大、复旦、华中科技和苏州大学等少数重点大学。

　　而以中国科学院计算技术研究所自然语言处理研究组为例，其2014届硕士毕业生4人，博士毕业生2人，已全部被三星、华为等巨头企业收归靡下。

　　除以上重点研究室之外，其它学校的NLP专业毕业生，都要去微软亚洲研究院、百度、科大讯飞等大公司镀金之后，才有人相信他们的实力——这就将人才输出源锁定到了一个极小的范围内。

　　这并非是自然语音识别一个细分领域的现象，在整个人工智能领域都是如此。