未來幾年，最賺錢的行業是什麼？如果你是創業者，大約有人會提議你去做自動駕駛公司；如果你是學生，那麼最好的建議就是，你去學習人工智能相關專業吧。
文 | 楊潔 劉星
編輯 | 黑智
金九銀十，又是一個招聘的好季節。
未來十年，最賺錢的行業是什麼？
如果你是創業者，大約有人會提議你去做自動駕駛公司；如果你是學生，那麼最好的建議就是，你去學習人工智能相關專業吧。
而二者加成呢？據說在美國，入職自動駕駛創業公司的畢業生年薪大約是 20 萬美元（約合人民幣 130 萬元左右）。而前不久，從百度離職的編程 " 教主 " 樓天城創辦的自動駕駛創業公司小馬智行 pony.ai 開始校招，招聘信中表示入職年薪即為 30 萬元起，上不封頂，且每人均持有期權。
畢業兩三年，年薪 50 萬。即使不是搞無人車的，在 AI 算法工程師這一行裡，這也並不是夢想。
雖然現在已經身處人工智能圈外，江河（化名）也仍在為目前供職的公司招聘 AI 相關的工程師。但遠非他所料及的是，今天，AI 類人才的薪資已經遠超過瞭當年，到瞭令人咋舌的地步。
來他這裡面試的應聘者中，不乏上述資歷的年輕人，畢業後在百度或 360 等公司做過算法，提出的年薪就是 50 萬元起步。而對於他們的老前輩江河而言，他 2008 年入行做語義開發，供職於如今語音 / 語義領域國內首屈一指的領軍公司之中，當時他的月薪不過 5000-6000 元。
時隔十年，AI 領域工程師的年薪已經是十倍的漲幅。
而這絕非上限。在這個圈中，年薪千萬也並不是神話。當然，與之相對的，也是這個領域中，創業公司動輒上千萬美元的融資額與部分公司的高估值。
不由得令人想起，當年互聯網創業風潮，推動的 iOS 和安卓開發人員薪水的 " 步步高升 "，以及那個時代，O2O 的融資神話和後來的資本寒冬。
這裡有百萬年薪，但人工智能，是否也充斥著人才薪資的 " 浮誇 " 和 " 泡沫 "？人工智能相關專業，又是否是個在未來十年都值得持續學習的領域？
年薪千萬並非 " 神話 "
" 一個核心算法工程師的起薪就要 50 萬元左右。" 三角獸科技聯合創始人、COO 馬宇馳說。
江河的老朋友、老同行們，大多都已經是國內人工智能公司的技術領頭人或創始人。有人向他拋出瞭橄欖枝，報出的年薪也在 70-80 萬元左右。
互聯網公司的網頁開發工程師也開始向人工智能公司流動。因為這能得到更高的薪水，以及預期中更大的 " 前景 "。劉明（化名）是原國內最大的巨頭公司之一的移動部門的技術中層，跳槽去瞭一傢人工智能初創公司做後端開發。盡管他並非人工智能相關技術領域出身，但是由於他的資歷，仍然拿到瞭 70 萬元左右的年薪。
高薪要求不僅存在於高級人才之中。除瞭江河，香橙互動技術部負責人袁子雲也被這個問題困擾。公司技術人員存在缺口的那段時間，上門應聘者絡繹不絕，但是他們 " 張口就要數十萬的年薪 "。隻想招聘基礎技術人員的袁子雲未免猶豫：" 我招的並非高精尖技術人才，初出茅廬者提出這個價格，有些誇張瞭。"
CSDN 副總裁孟巖透露，一傢名不見經傳的創業公司招聘大數據科學傢，開出的價位是 " 年薪 258 萬 -378 萬 "。" 我也不知道是如何精確到個位數的。" 孟巖笑稱。
現在的人工智能領域，" 人工 " 成為最賺錢的部分。連帶著獵頭的生意，也跟著多瞭起來。
人工智能是一個廣闊的領域。它涉及到算法、機器學習、自然語言處理（NLP）、語音識別、圖像識別、數據分析、數據挖掘、推薦系統等各類不同領域的人才。對其中的大多數崗位，不管是 AI 類創業公司，還是 BAT，都達到瞭高度 " 渴求 " 的地步。而隨之而來的，就是 AI 相關人才薪資的水漲船高。
黑智拿到瞭一份獵聘網在 8 月底發佈的《大數據與 AI 核心人才趨勢報告》，其中顯示，AI 工程師的平均薪資，正在科技類職位中一騎絕塵。
這份報告中的 AI 工程師 / 科學傢，主要職責是研究和試驗 AI 算法、設計和開發 AI 系統、優化和改進算法 / 模型。據其統計，在工齡三年以下的人群中，AI 工程師的平均年薪為 29.98 萬元，而報告統計的全部工程師的平均年薪為 23.73 萬元；在工齡 8-10 年的人群中，AI 工程師的平均年薪為 45.71 萬元，而全部工程師的平均年薪為 39.91 萬元。AI 工程師在薪資水平上，幾乎是 " 碾壓 " 性的優勢。
（數據來源：獵聘大數研究院）
而據另一傢互聯網招聘機構 BOSS 直聘發佈的《2017 春季互聯網人才趨勢報告》顯示，近一年來薪資漲幅最高的十大職位中，人工智能和數據類職位已經占據瞭半壁江山。
（數據來源：BOSS 直聘）
根據對 CSDN 上超過 1300 萬程序員的觀察，孟巖向黑智總結：" 對於一個相關專業畢業的學生，年薪 30 萬現在是一個偏低的水平。50 萬是正常的，百萬年薪已經並不罕見。而極少數的人才，薪資水平已經達到瞭千萬。"
這並不僅僅是中國獨有的現象。美國雇主評價 Glassdoor 網站在今年 4 月發佈的一份報告中表示，人工智能研究科學傢、人工智能工程師主管、人工智能與過程控制主管、高級人工智能工程師等職位平均薪酬總額均超過 10 萬美元，而其他職位的平均薪酬總額也不過在 61k-93k 美元之間。
（數據來源：Glassdoor）
加拿大招聘網站 Indeed 則表示，數據科學傢職位的平均年薪為 129,938 美元，自 2013 年以來增長瞭 108%。
全球正在被人工智能高薪風暴所淹沒。
人才短缺的阿喀琉斯之踵
" 你們覺得，今年人工智能更熱瞭麼？" 這是格靈深瞳創始人趙勇在接受黑智采訪時，說的第一句話。對此，他自己的回答是：" 我覺得，現在有顯著的泡沫跡象。很多公司，融到錢就開始搶人，甚至用兩倍、三倍的價格，挖我們初級的人員。" 頓瞭頓，他說：" 這讓每個公司都很不安定。"
資本正在大量湧入人工智能領域。融資額的逐步上升，並購和投資事件的頻繁，正在讓這個領域，成為大多數人眼中新的 " 泡沫 " 累積之地。
在《烏鎮指數：全球人工智能發展報告（2017）》中顯示，在 2000-2016 年間，中國的人工智能企業總數占亞洲總數的 68.67%。同年段間，中國人工智能企業數累積增長 1477 傢，占全球人工智能總數的 12.91%。
（數據來源：《烏鎮指數：全球人工智能發展報告（2017）》）
大量的對人工智能相關人才的需求因此爆發。今年 7 月 LinkedIn 發佈瞭《全球 AI 領域人才報告》，報告顯示，全球 AI 人才需求三年內增瞭 8 倍，從業者達 190 萬人。隨後，拉勾網 CEO 馬德龍在公司四周年活動上曾表示，" 對比 2016 年，（國內）2017 年人工智能的招聘需求量增長瞭 2.4 倍 "。
資本在為市場註入巨大的資金，但 " 找不到人 " 卻成瞭最大的問題。國內目前一流高校的實驗室也不過二三十傢，通常在研究生階段，院校才會開設人工智能、數據算法相關專業，一所學校這類畢業生供給，每年博士也就個位數，碩士 20-30 人。
而這其中，也不乏跟風 " 搶灘 " 者。不管是互聯網還是大數據，眾多相關公司忙不迭為產品和服務貼上 " 人工智能 " 的標簽。
極限元聯合創始人馬驥也為此很是頭疼：" 很多市場上有兩三年經驗的應聘者，大多數都並不具有真正 AI 開發和系統架構經驗，隻是在所謂的 AI 和大數據部門中工作過，要價也都幾十萬起。"
這不禁令人想起當年移動互聯網興起時，iOS 和安卓開發者的 " 走熱 "。但明顯現在又與以往有著不同：安卓或 iOS 開發技術門檻較低，培訓也並不那麼復雜，經過三五年工作，一位技術人員就可以獨立從事開發工作。但是人工智能領域，培養一位碩士需要 7 年，讀完博士就將近 10 年，而這還隻是 " 半成品 "，他們需要再經過兩三年的實踐，才能真正 " 可用 "。
孟巖告訴黑智，今年年初，CSDN 的 AI 開發者社區 AI100 根據各方面的指標判斷出，國內真正具備 AI 相關編程能力的人有 5 萬左右，經過半年時間，樂觀估計翻瞭一番。" 但按正常來說，學習和使用人工智能需要一段時間 , 所以應該不到還 10 萬。"
在人才培養方向上的不均衡，也拉大瞭人才供需的缺口。BOSS 直聘預計，下半年缺口較大的是搜索算法，供給量隻能達到需求的 44%，還有 56% 的缺口。推薦算法的缺口比例為 50%，算法研究員的為 43.9%，圖像算法的為 43%，深度學習的缺口量排在第十，為 33.8%。
" 搶人 " 熱
AI 搶人大戰，同時在大洋兩岸打響。
對於資本而言，目前投資 AI 項目，主要的一個考察因素，還是 " 團隊 "。比起其他領域創業，人工智能有一道極高的技術壁壘。更簡而言之，是 " 人 " 的壁壘。
微軟亞研院、百度等 AI 頂尖人才昔日的集中地，成為瞭 AI 創投界的 " 黃埔軍校 "，也是各大公司挖人的前沿陣地。它們中大量的研究人才和學者，被外界的機會所吸引而出。今日頭條的 AI 實驗室負責人馬維英是前微軟亞研院常務副院長，而其 AI 實驗室總監李磊曾是百度美國深度學習實驗室的 " 少帥 " 科學傢。騰訊 AI Lab 主任張潼曾是百度研究院副院長，副主任俞棟則是前微軟研究院語音和對話組首席研究員。
本來數量就不多的技術領軍人物，成為 " 搶手 " 的資源。來自大公司的技術領頭人，率領直系團隊自立門戶，也已經成瞭一種潮流。
資本 " 挖掘 " 的方向已經瞄準瞭科研院校。重倉人工智能的創新工場成立瞭 AI 工程院，和清華、上交等高校合作，進行定向培育；在校招上，李開復更是親自下場面試。
視見醫療的創始人陳浩就是在讀博時被聯想創投 " 挖出 " 的。陳浩博士就畢業於香港中文大學計算機科學與工程系，曾帶領團隊在數十項國際性醫學影像分析和識別挑戰賽中獲得全球冠軍。在博士畢業前夕，本來也有無數 offer 的陳浩，最終還是決定走上瞭創業道路。
高校培養還是最快速有效解決人才缺口的手段之一。" 人工智能對編程能力要求不高，要求高的是算法，對最新論文的追蹤能力。" 孟巖對黑智說，" 最快速的人才培養途徑，還是高校。"
行動快的 AI 公司通過校企結合來切入，不僅可以更好地培養人才，也能使自己擁有獲取人才資源的優先性。清華大學與搜狗就建立合作，成立瞭天工智能計算研究院。雲知聲與西安交通大學、西北工業大學等知名高校開始建立合作關系。極限元和中科院聯合掛牌成立瞭實驗室。
然而，這不免令人疑慮：資本熱浪引發的這波人才需求的上漲，帶來的薪酬上漲，究竟是不是 " 虛高 "？而業內有一種疑問的聲音是：挖來這些頂尖科研人員的人工智能公司們，究竟在做什麼？和國內院校科研一樣，它們刷論文、在各種評測中跑分，但是，我們何時能看到它們的產品落地商用？
是百萬年薪造成的泡沫，還是泡沫帶來的百萬年薪？而一旦泡沫破裂，熱度降低，這場轟轟烈烈的人工智能 " 搶人 " 熱，是否又將和當年的 iOS 和安卓開發一樣逐步冷卻？
AI 浪潮和百萬年薪的 " 泡沫 "？
人工智能創投領域 " 有泡沫 "，這幾乎是業內的共識。
"AI 人才，現在動輒上百萬、千萬元的年薪，其實大部分都是資本在支付。" 孟巖對黑智說。對於現在的人工智能公司而言，人力薪資成本已經遠遠超過瞭以往的互聯網公司和傳統企業，但是，對於投資方而言，這似乎，並不是什麼不劃算的買賣。
新技術的能量是不可想象的，尤其是對於目前的人工智能商用趨勢這樣，從未在歷史上出現過，也無從借鑒和推斷。但可以想象的是，互聯網科技類巨頭，從谷歌到騰訊，無不是經歷瞭從崛起到探索的成長過程。在戈壁創投管理合夥人徐晨看來，人工智能領域的 " 泡沫 " 並不是什麼問題：" 從以往的科技領域領先公司的發展周期來看，Facebook、谷歌，也都是高估值的公司。對於資本而言，在這個領域下註，去投一個新的巨頭產生的機會，是值得的。" 他告訴黑智。
金山雲 CEO 張宏江退休後，加盟今日頭條，任顧問和技術戰略研究院院長，而今日頭條 AI 實驗室的人才培養問題，也是他的主要工作方向之一。但他對此，抱著的顯然是一種樂觀態度：" 革命來得太快，浪潮來得太快，都會有這種感覺。有泡沫，反而是一件好事。"
線性資本創始人、Facebook 早期員工王淮曾預言，5 年內人工智能領域會出現 " 擠泡沫 " 的過程。
但是，在這個過程中，被擠出的，也將更多是那些 " 偽 AI" 或者賽道已經密集、以及公司估值太高又沒有落地商用途徑的公司。
巨大的人才需求，也在催生培訓 AI 人才的商業模式。前百度首席科學傢吳恩達離職之後，在他之前創立的在線教育平臺 Coursera 上推出瞭 DeepLearning.ai 的課程，準備培訓更多深度學習人才。
孟巖將人工智能領域的人才結構做瞭個簡單的分層。最頂層的，是 AI 領域的專傢學者、資深的科學傢、機器學習博士等；AI、機器學習的工程師、產品經理、架構師處於中層，基礎的則是開發者、數據工程師、運維等。這是一個金字塔結構。" 中層次缺口很大，底層缺口雖然很大，不過很容易補齊。通過社會培訓的方法，將會大量培養一些基層、中層的人才。" 未來的流動和培訓帶來的基礎人才的增加，會使整體 AI 人才結構趨於合理，也會使得 AI 人才的薪資結構，更加趨於合理化。
馬驥也在等待著 AI 泡沫破裂，他期待，釋放出來的更多技術人員能夠被創業公司吸收，緩解人才資源緊張的局面。
而總體而言，對 AI 相關專業人才的需求，並不會因此而減少。" 從大的趨勢而言，我並不認為 AI 有泡沫。" 百度風投 CEO 劉維說，" 行業智能化趨勢中，每一個節點的智能化都是不可逆的。也許有一些細分領域，現在看好的人太多，造成一定泡沫化，但整體而言，AI 時代的泡沫，甚至還遠遠不夠。"
"AI 是一種能力，未來不僅 AI 創業公司需要，現有各個產業都會發現自己對其有需求，提升效率，推動產業升級。" 張宏江表示。
而要投資未來，對於人工智能的頂尖人才的高薪，大多數人的回答仍然是 " 值得 "。
人才金字塔中，處於最頂端的 AI 高級人才，永遠是稀缺資源。" 有多少，市場就能吸納多少。" 孟巖說，" 在未來，最優秀的 AI 人才薪資可能從百萬上升至千萬級別，而且會拿到股份和分紅。"
AI 高端人才，真的價值百萬年薪麼？相對於未來洶湧可期的 AI 技術發展浪潮，相對於再造一個 Facebook、Google 和騰訊這樣的公司的成就而言，他們這個價格，並不是虛高。
" 隻要真正具有價值，百萬並不是問題。甚至我們可以更多。" 張宏江說。
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