人才缺口現分化，2017年海歸人才“挑老板”，如今崗位“先到先得”；李開復預計2018一批公司將“倒掉”

“在美國招一個剛畢業的計算機視覺方面的博士，年薪在30萬-40萬美元”，“國內剛畢業的學生拿到了與資深架構師不相上下的薪酬”。2018年1月7日下午，在北京某高校舉辦的AI招聘會上，一位獵頭向新京報記者介紹了AI行業人才招聘的“行情”。

2017年，人工智能大熱，人才需求量增長近2倍。多家招聘機構數據顯示，AI相關崗位人才需求飆升，然而缺口依然超過百萬。為爭奪入場券，BAT早早跑馬圈地，百度聘任陸奇大刀闊斧重構AI業務，騰訊設立AI lab并在西雅圖成立人工智能實驗室，去年10月，阿里“達摩院”創立，人才陣容史無前例。

“火爆”之下，現實卻顯“冰冷”。2018年1月，創新工場創始人李開復接受新京報記者采訪稱，過去兩三年已有很多人涌入AI，再過三四年會有很多AI資深工程師、研究員，彼時就會發生工資不協調的狀況。在項目估值過高的環境下，“年底估計有一批公司倒掉”。

【基礎獵物·應屆生】

初創企業挖角BAT待遇上浮20%-40%

“一個實驗室中找工作的只有三分之一，大概只有三四個博士找公司，其他人可能去高校、或者去國外讀博士。”來自西安電子科技大學人工智能研究院的博士張豐（化名）的專業是進化算法，原本在2018年初畢業的他，在2016年底就簽訂了三方合同。

張豐說，“博士階段的研究會和公司業務合作，所以我之前一直在其中實習，前后也看了四家公司，薪酬水平差不多的，都在35萬-50萬之間，最終綜合生活考慮選擇了西安，希望能將自己的研究和可應用落地的產業相結合，所以選擇的時候并不糾結。”

和“鳳毛麟角”的博士相比，人工智能相關的碩士“產出”更多，張豐的碩士學弟之中，今年需要找工作的一百多人中，平均拿到4個offer，年薪在20萬-40萬之間。

數據顯示，由于大批公司涉足AI領域，2017年AI人才需求已達到2016年的兩倍，2015年的5.3倍，人才需求直線上升，大部分崗位三年復合增長率超過200%。AI應用層職位需求增速尤為顯著，增速最高的三個崗位依次是算法工程師、語音識別和圖像處理。

“待遇是高過預期的。”人工智能研究院碩士畢業生、圖片視覺方向的李強在面過一輪BAT之后，最終選擇了北京一家剛剛完成B輪的創業公司，年薪35萬，在他的同學中屬于“中上”。

AI領域創業公司多，來自于極客公園的一份報告顯示，在國內人工智能產業鏈中，80%的企業屬于B輪或B輪以前的初創企業。

在找工作的過程中，李強（化名）發現，二梯隊的科技公司在和“BAT”爭奪人才的過程中，玩起了心理戰——“有的公司會先簽好學生，待遇沒有敲定，但承諾保證高過BAT，等BAT校招開始，待遇流出之后，再在BAT校招待遇基礎上上浮20%-40%，留住應屆學生，還會挖到一些早先簽了BAT的學生。”

“去年7月份BAT先來招聘掐尖，往年很早就招聘完，但去年同樣一個崗位，BAT的年薪比大疆、地平線這樣的二、三梯隊的科技企業，會少10萬左右。”李強透露，2017年七八月早早投了BAT的同學，在九月份時出現了一波違約，年底BAT又有一些崗位補錄。

【中部獵物·海歸工程師】

人才回國，第一站被BAT鎖定

對于硅谷和西雅圖的華人科技人才來說，回國是一件既需要勇氣還需要好時機的事情。放棄美國西海岸溫潤的氣候和恬淡的生活，在美國一家科技公司工作7年的張瑞（化名）決定回到中國工作，“職業上升通道來說，回國會是快車道的選擇。在美國大公司的平均薪酬增長幅度約為5%每年，而一旦回國，基本待遇是40%-120%的增長，幾乎是翻倍，如果有期權，就會更可觀。”

回國之后掙錢更多，幾乎毫無爭議。對于張瑞和他的朋友們，還需要考慮家庭，“妻子和孩子是否回國接受教育，也是個很關鍵的因素。所以在選擇的時候，首選北上杭深和大公司。”

對于不愿放棄美國舒適生活的工程師，中國公司正主動擁抱他們。近年，阿里、騰訊、滴滴出行、百度等公司已經陸續在硅谷建立或擴建實驗室。

獵頭公司THANK星球創始人邢志明說，AI人才回國，第一站都會被BAT鎖定。“在2017年的時候，一個海歸回來找工作會見到5個老板，都見一遍最后挑一個錢最多、誠意最足的。2018年可能都見不到了，崗位先到先得，海歸回國會面臨各種壓力。在海外團隊可能是被人帶領的，回來之后就需要獨自帶團隊，而實際上可能并沒有太多帶團隊的經驗。”

“所以如果沒有足夠的能力，就算要了很高的價格，可能也無法勝任。”邢志明說，海歸回國常常會參考已回國同事或同學的薪資水平，一般不會接受低于其他人，但形勢在發生變化，如果一年前沒有回來，年薪200萬的崗位已經招到了人，現在即便你有同等能力，可能今年就只有120萬的崗位了。

邢志明說，你跟他們聊天，會發現探討性的問題非常多，比如說，現在的技術或者應用是退步還是進步，各家公司最后誰會勝出，大家都愿意去比較。但我們很少談年薪多少，畢竟綜合報酬和成長機遇都值得期待。

對于海外人才的流動趨勢，邢志明提出了“良禽擇木而棲”的觀點——“（他們）都知道自己在這個市場很透明，都知道自己要什么”，“海外回國的（人才）會先流向BAT，然后從BAT離職創業，或者在BAT之間流動，亦或流向成長型公司，其中很少一部分因為創業又帶著一批研發人員流動，選擇‘抱團’的大部分是前同事和校友圈。”

“越來越多的中國工程師最終發現，加入一家成長迅速的中國公司是一個更為明智的職場選擇，”張瑞向記者表示。

【頂級獵物·科學家】

按團隊挖人“爭”的是公司的未來

目前，BAT完成了自己在AI領域的跑馬圈地。

2017年1月17日，百度宣布任命陸奇為百度集團總裁和CEO，主要負責百度的產品、技術、銷售及市場運營，兼任百度智能駕駛事業群組總經理。一個月后，陸奇成為百度董事會副主席，對百度AI業務進行大刀闊斧地重構。去年3月，李彥宏算過一筆賬：過去兩年半，百度研發投入高達兩百億，絕大部分投入到了人工智能。

在百度入局三四年后，2016年騰訊成立AI Lab(騰訊人工智能實驗室)，專注于人工智能的基礎研究及應用探索，為騰訊各產品業務提供AI技術支撐，原百度研究院副院長、大數據實驗室負責人張潼宣布出任騰訊AI Lab負責人。去年5月，騰訊宣布任命語音識別技術頂級專家俞棟博士為AI Lab副主任，并在西雅圖成立人工智能實驗室。

2017年10月，阿里宣布成立阿里巴巴研究院——“達摩院”，人才陣容史無前例，不久，阿里人工智能實驗室宣布兩位重量級AI人才——微軟亞洲研究院首席研究員聶再清博士，谷歌Tango和DayDream項目技術主管李名楊博士，此舉被外界稱之為：阿里達摩院成立后打響的人才強奪戰第一槍。

“對于稀缺人才來說，如果請到他會對公司的發展有很重大的影響，那他的酬勞，很可能就是雙方來協商的，并沒有標準。相對一個人才的價格來說，股價的影響可能會更重大。”

邢志明介紹，一個頂級稀缺人才，往往會有自己的團隊，團隊價值會提升團隊成員的價格。對于團隊中參與者的價格，則按人頭計算，如一個人值100萬，團隊有七個人，則這個團隊至少700萬。“有的成熟創業團隊一共20個人，被四五千萬美元買走，是因為打包整個團隊挖走，所以看起來價格才會這么高。”

“對于AI科學家，公司間爭奪這樣的人，大致三個目的。”邢志明分析，一是要在公司內部起到技術帶頭人作用；第二是向市場傳達公司業務發展方向的信號；三是讓科學家成為一面旗幟來建立一個團隊，有些人才會慕名而來。

“而且，如果招到這些科學家，其實也是對對手的打擊，這也是BAT招人為什么愿意付出的原因之一。頂級人才的人力價值是無法用數字評估的。我有你沒有，沒有就比我慢，所以‘爭奪頂級人才’是一個競爭性的問題，爭的是這個方向公司的未來。”

【雇主】

最需要做“應用”的人，純算法更適合高校、研究院

金字塔式的AI人才結構，在用人單位眼中卻有著不同的視角。

IBM全球技術研究院院士林詠華，將AI人才分為硬件、深度學習和應用三類。

“實際上目前算法已經有了，一些技術例如語音識別也比較成熟了，這時最缺乏的是如何把AI和行業結合起來的人才。換言之，AI人才的專長可以不只是深度學習以及算法。”林詠華稱，在IBM的幾十萬員工里，能做深度學習的只有一小部分，大部分人并非做算法，而是做應用。

如IBM一般的頭部企業尚為少數。

2017年，智聯招聘發布《2017人工智能就業市場供需與發展研究報告》，近十年來全球AI市場規模呈現爆炸式增長，市場規模年平均增長率為50.7%。其中規模在100-499人的企業需求占比最高，達到35%，20-99人的企業需求占比29%，500-999人的企業需求占比11%，由于人工智能領域多數以創業型公司為主，BAT等頭部大企業的業務布局需求為輔，中小微型企業在人才上的需求更加迫切，需求量也更大。

愛因互動就是尚處創業階段的公司之一，其主營售前智能機器人對話。

“作為一家從事AI應用的創業公司，從我們的需求出發，最需要的是能夠把AI技術應用到具體場景去的人，也就是落地的人才。”公司聯合創始人、CTO洪強寧坦言，雖然AI技術最核心的是算法，公司也需要有算法專家追逐最新研究成果，來判斷是否足以成熟應用到實際應用環境中，不過對于純研究算法的人才，可能各個高校以及大公司的研究院更需要。

在洪強寧看來，未來AI可能會成為普通程序員的基礎技術，“雖然我們需要各種人才，但他們都需要懂AI知識。”

“谷歌現在面試工程師時不管在哪個崗位，都會考察工程師的AI能力，而且他們有傾向把這個作為必選項。”洪強寧舉例稱，做工程的人需要知道數據是怎么組織的，模型是怎樣加載的，這樣才能夠給算法工程師提供最合適的工具。

Face++人力總監尹利介紹，未來3-5年，會迎來人工智能相關人才的黃金時代，從底層算法到AI產品、運營、市場、銷售等等，人才的稀缺性會讓市場價值在未來兩年存在一定不合理性；名校情結會更加嚴重，人才市場上的兩極分化會越來越嚴重。

“這個行業更喜歡真正專注的人”，尹利認為越來越多的北美前30名高校的畢業生，因為美國政治因素、中國市場環境因素將回流中國北上廣深等大城市，“2018年，跟底層算法技術相關的職位，能帶來AI從技術轉向產品化的職位會更熱門。”

然而，市場挑戰與行業機遇并存。智聯招聘集團RPO事業部黃摯分析：第一，人才缺口的壓力會繼續發酵，90后已經開始靠AI拿下百萬年薪；第二，人才跨界是大勢所趨，大數據人才將成為最容易實現跨界的人群；第三，技能迭代產生成長焦慮，在技術的洪流中，技術更新迭代的速度將限制人才的成長。

【獵頭】

“大家炒來炒去，受傷的是人才”

AI的火熱不僅在公司與就業市場蔓延，還有游走在人才與雇主間的他們——獵頭。

“獵頭服務付費方式有兩種，一種是預付費，一種是到崗付錢，第二種就像是一種懸賞招聘，招不到就百忙，就像是一種人才眾包。”邢志明坦言，獵頭之間的競爭也很激烈。

“有的用人單位，只有一個崗位，卻找了十家獵頭公司，只要他不嫌煩，可以找更多。”如何判斷用人單位只找了一家獵頭呢？邢志明稱，自己在與對方見面聊過需求后，會注意用人單位后續有沒有跟進和反饋，如果沒有，就證明對方找了很多家獵頭公司。

對于此前有傳言稱百度被“蹲點挖人”，邢志明稱，“挖人，首先是人選有松動意向，否則獵頭是挖也挖不走的。但也不排除有惡意挖人的情況，在意自己名聲的獵頭是不會這么干的。”

相對于獵頭間的競爭，邢志明對AI行業有著自己的看法。

“一個普通的功能性APP，用得著頂級科學家的技術嗎？”

邢志明記得，曾經有一個科技公司老總找他，花2000萬招聘一個首席科學家，“我就開他的玩笑，2000萬中貨幣給多少，股權給多少？當一家公司被投資熱炒的時候，股權給1%都值個幾百萬，5%就值2000萬，但你知道這是傷害，太超過就是傷害。”

在邢志明看來，人才的價格都是供需關系決定，沒有泡沫，如果說有泡沫，必源于貪婪和投機。“大家炒來炒去，受傷的是誰？是人，不是企業，是那位身在其中的人才”，“我把你抬到300萬以后，你沒下家了，難受不難受？難受。”

投機的背后，隱藏著全民的焦慮。

“在AI方向上，現在無論大小的公司，都存在著一種焦慮。如果我不做AI，競爭對手做了，我怎么辦？”邢志明認為，人工智能這個技術傳統公司有沒有，并沒有什么本質區別，很大比例AI初創公司很可能最終淪為解決方案或者外包公司。

智聯招聘集團RPO事業部黃摯介紹，人工智能的人才需求量處在整體爆發式增長中，主要集中在幾個熱門職位，其中算法工程師增速最為迅猛，而程序化、重復化的崗位下降趨勢出現。同時，人工智能發展仍處于初級階段，而市場上相關的人才沉淀和培養還比較滯后，人才供不應求的態勢明顯，面臨巨大的人才缺口，很多企業不惜用高薪吸引AI人才。

在APICloud創始人、CEO劉鑫看來，目前對于一些企業只要招聘AI方面的員工就會給出高薪的現狀，是由于這些企業對AI并不了解所致。

“對于絕大多數企業來說，不管多大，都不需要真正招聘人工智能的專家，只需要招聘懂自己業務和需求的人，再找到具備人工智能能力的提供方即可，AI只是一項技術能力，一些炒作學AI剛畢業就年薪四五十萬的人，其實不了解AI，如果這種論調成功，很多公司會走冤枉路。”

【投資人】

李開復：2018年底估計有一批公司倒掉

“泡沫”之下，冰冷的現實漸漸浮現。

“最近很多AI人才的身價確實被炒作到一個不太合理的狀況，人才確實是不多，但現在所謂的‘行情’，應該是超過了一個合理范圍，長久來說，肯定是不可持續的。”

創新工場創始人李開復在接受新京報記者采訪時坦言，過去兩三年已有很多人涌入AI，再過三四年就會有很多很有經驗的AI資深工程師、研究員，彼時就會發生工資不協調的狀況，“同樣資歷的人，AI領域的工資收入可能為非AI領域的兩三倍左右，就像發展IOS、安卓的時候，真的很懂的人特別少，所以（他們）被挖，但是后來就多了。”

“任何一個領域，這么熱的時候，肯定會有很多人在簡歷上寫上（AI），也會有很多創業公司在公司方向上寫上AI……而有行業的累積和經驗才能識破這些所謂的包裝，”李開復說，AI人才創業最大的瓶頸是在商業，AI還是要和行業連接對接，“這樣才能夠有特殊的認知和價值”。

據普華永道推測的人工智能價值分析，就最保守的財務領域，人工智能也將在2030年為中國帶來20%左右的GDP增長。李開復分析認為，人工智能有4波浪潮：第一波是互聯網AI化、第二波是商業AI化、第三波是實體世界感知AI化，最后是全自動AI化。

“其中在AI人才方面，中美差距很大”，“我們也在跟教育部、高校溝通，培養更多年輕的AI工程師。”李開復說，其實AI并沒有想象中那么難，前提是你理工、數學、計算機很好，你在上面加6個禮拜，就可以成為AI工程師。

“相比美國，中國有更大量的數據，移動互聯網、共享單車、移動支付……這些新業務產生巨大的數據，可以推動做出更好的AI。”不過，李開復稱AI項目“確實貴了”，中國的AI項目是硅谷的一倍，硅谷是東岸、加拿大的一倍。

“AI項目（融資熱）是去年上半年開始的，融資差不多夠18個月花”，李開復稱，項目估值高也看領域，但是整體高一倍確實過高，“2018年底估計有一批公司倒掉”。

認為AI市場估值偏高、存在“泡沫”的，并非只有李開復。

APICloud創始人劉鑫也坦言，接下來兩年左右的時間，會有很多公司對自己的AI投入產生很大失望：花了很多錢，沒有做出什么有價值的事情。對此，他給出的建議是成熟的AI要和業務快速結合，而不成熟的AI“現在參與也沒有用”。

劉鑫稱，目前不少專家認為已經將AI技術成熟商用的一個案例是語音識別，代表公司則是科大訊飛。但需要注意的是，科大訊飛進入語音市場已經十余年的時間，這期間所積累和沉淀的數據并非天天講AI概念就能達到。

“像科大訊飛一樣實打實做AI的公司，已經被市場認可了。但他們的成功并不是因為技術值錢，而是在過去很長的時間里，他們基于過往數據，把模型訓練成熟了，值錢的是這個已經訓練好的模型本身。”劉鑫表示。

“目前AI是不能解決所有問題的，不像外面傳播的那樣。”IBM全球技術研究院院士林詠華表示，“如果對精準度的要求不高，這個技術可能很快普及，比如給小孩子的對話玩具。但如果精準度要求高，比如銀行理財推銷、醫療行業對話等，還要好些年才能辦到。目前很多企業都希望趕AI的噱頭，但它的產品是否嚴肅，我們也無法核實，處于‘霧里看花’的狀態。”

企業“霧里看花”，技能迭代的“生長焦慮”下，個人卻擁有不同選擇。

今年年初，來自西安電子科技大學的張豐，最后進入了華為西安研究院工作，成為了一名算法工程師；而他的碩士師弟李強，與北京一家初創企業簽約，選擇做圖像識別工程師。

至于海外工程師張瑞，歸國后進入了一家剛剛完成B輪融資的創業公司，擔任CTO，他說，“如果認為自己是有實力的，在自己精力最旺盛的時候，與其拿期權不如去創造新的估值”。