自1956年美国达特莫斯(Dartmouth)会议提出了“人工智能”概念以来，60多年的技术发展吸引着不少专业人士的关注。特别是近几年来，人工智能在全球不少国家和地区呈现出火热的趋势。Google、Facebook、IBM以及BAT、科大讯飞等国内外实力较强的科技公司，积极推动人工智能商业应用落地，一些初创形企业也如雨后春笋般出现。

　　但与此同时，基于AI的智能人才也成为业界关注的重点。据去年6月清华大学发布的《中国人工智能发展报告》显示，中国在论文总量和高被引论文数量上都排在世界第一，中国已成为全球人工智能专利布局最多的国家;在金融投资方面，中国人工智能领域的投融资占到了全球的60%，成为全球最“吸金”的国家。但是，在顶级AI人才方面，中国占比相对较低(排名依次是美国、英国、德国、法国、意大利和中国)。

　　特别是在AI应用层之外，AI基础资源层、技术架构层相关人才的重要性更是被业内密切关注。对于初创企业而言，在应对科技巨头企业带来的市场竞争时，如何抓住、培养基础资源和技术架构层面的AI人才，显得尤为关键。

　　技术人才放在创业首位

　　“到2025年，AI将无处不在。每个公司都要有AI，但首先要解决的一点是提供足够的人才。”创新工场董事长兼首席执行官在前不久向包括人民网创投频道在内的媒体谈到AI发展经历的四个周期时曾表示，第一次周期是2012年左右的AI技术研发，第二周期是2017前后的AI+产业发展，第三周期是2020年左右进入“AI+传统公司”阶段，到2025年左右则为AI无处不在的第四周期。

　　无独有偶，华捷艾米CTO王行在创业实践中，也和团队意识到实现MR最核心的问题并不在于硬件产品，而在于项目研发过程中的核心算法及其人才。他近日向人民网创投频道表示，之所以把AI核心算法暨相关人才放在企业首位，实际上是“被逼无奈”。

　　2010年，主攻AR体感人机交互和人工智能领域研发制造的华捷艾米刚刚成立时，董事长李骊看到了微软的Kinect，认为这或将是下一代消费电子的核心——既包括它展现出来的人机交互技术，也包括操作过程中的体验。但后来真正实现Kinect技术并不简单，反而很复杂。”王行回忆称，“这其实就涉及核心算法技术问题，硬件产品所包含的算法和软件附加值，远超过产品外在所承载的实体。”

　　王行告诉人民网创投频道，在创办华捷艾米的过程中，深切体会到算法和技术的重要性，因此他们从2010年开始重点在包括深度测量、骨架跟踪、智能化SLAM人才上进行布局，一直持续到现在。

　　加强教育培训，逐步趋向高端

　　2019年 3 月，教育部相关批文显示，今年全国共有 35 所高校获首批“人工智能”新专业建设资格。人工智能相关人才的培养，进一步走进了基础教育阶段。

　　珞石机器人创始人庹华介绍说，珞石机器人的控制系统是由团队自主研发，这主要是靠大量控制算法类人才的聚集。但庹华也坦言，AI等智能制造的核心技术人才，目前仍然有大量缺口，特别是机器人应用领域的人才。“由于实现了控制系统的自主研发，在面对很多特殊需求时，珞石机器人可以做更多软件层面的二次开发。正因如此，市场对珞石机器人提出更多的需求，也催生了珞石机器人对人才的大量渴求。”为此，珞石机器人在加大招聘力度之外，还采取了自己培养人才的方式，即设立珞石学院，培养“对内和对外”的技术人才。

　　对内，珞石学院把机器人产品的操作系统教给技术销售和为客户做整体生产解决方案的集成项目的技术人员。对外培训则是针对客户使用习惯，结合自家机器人产品的特点，对客户进行培训，提高客户的实际应用技术。

　　在核心算法人才短缺的另一面，则是同一级别智能技术人才的成本的低廉。

　　在美国创立了3D打印机制造商企业UNIZ科技的李厚民，在北京建立了公司内部的独立研发技术团队，在他看来，国内的用人成本要低于美国等地区是当下众多AI等智能制造企业在国内发展的优势之一，但他感觉国内资本市场现在对国内3D打印企业的投资热情并不够高。“2013年、2014年前后，3D打印初创企业如雨后春笋般出现，但在技术层面拥有扎实的原创能力和核心竞争力的企业并不多，多是利用国外技术制作3D打印机，能成功活到现在的也很少。”李厚民称，人工智能等技术人才，应该是创业企业的核心“资产”，也是在当下资本寒冬中吸引投资的主要竞争力。

　　作为关注AI领域的投资人，德联资本合伙人肖然也向人民网创投频道坦言，其在挖掘AI相关创业项目的过程中，发现国内AI企业的现状是处于发展的基础阶段。在他看来，创业企业在软件层面和算法层面积极布局，实际上是企业弯道超车的机会，也是企业最终的芯片等产品进行对外销售的“底子”。但对于创业企业来说，单纯的通用软件层面的突破很难做出与科技巨头公司相竞争的应用产品，但如果将核心算法作为突破口，通过这方面原创技术的积累，还是有可能追赶巨头企业。

　　“起初，中国制造业也是做一些组装、简单加工等相对低端的业务，但制造业已经逐渐走向高端的智能制造。”肖然说，AI企业的发展，或许也有一个类似的路径。

　　(责编：黄玲丽、陈键)