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就在前幾天，“AI領域應屆博士生年薪漲到80萬”成功沖上熱搜，AI人才稀缺問題再次各方引起熱議。
11月27日，粵港澳大灣區的學者代表——澳門大學副校長倪明選、香港科技大學電子及計算機工程系教授馮雁、中山大學數據科學與計算機學院無人系統研究所所長黃凱等學界大咖走進創新工場主辦的2018自動駕駛全球高峰論壇，共同探討AI人才培養面臨的困境與未來的發展之路。
高校AI人才的培養模式與困境
張麗君：能否從您的角度出發，解析高校為解決AI人才的供需平衡問題做出了哪些努力？針對AI人才培養的節奏和計劃做出了哪些調整？
倪明選：我來到澳門大學將近4年時間，不做科研，主要做學科的建設。我們知道培養人才很難，AI需要優秀的人才，市場需求比較大，我們在澳門大學怎么做？
我們開設了一個數據科學碩士班，并非面向計算機專業的人，而是專門為應用型人才而開設的。為此，我們的計算機系開設了四門課，第一門講基本的編程技術，第二門圍繞什么是多維數據和數據可視化工具，第三門關于數據庫與數據挖掘技巧，第四門是機器學習工具。
有了這四門課以后，我們會針對每個領域設計不同的課程，例如健康科學院就開設了精準醫療，計算機學院開設了AI應用，商學院開設了兩門相關課程，教育學院也開設了一門名為智慧教育的課程，這些課程出來以后搶手得不得了。
張麗君：這是一個很好的辦法，把AI融入到不同的專業當中，結合特定學院和專業的情況去增設專門課程，這樣各個行業、領域里面就會有更多的人對AI技術有所了解。
倪明選：其實事前學生也不知道他能不能修這門課，我們為此開設了一門預修課，讓每個老師講授這四門課的基本內容，讓學生了解自己能否接受相應的課程。不僅是學生學生，老師也要來修這門課，很多老師也想知道這個課程到底是怎么一回事。
馮雁：香港科技大學一向設有AI相關的核心課程，從自然語言處理到圖象識別，也包括機器學習。我們也有一個大數據碩士班，現在商學院也準備設立一些與AI相關的班級。現在最重要的問題是，AI人才的缺乏其實并不是上一兩堂課就能解決的，為什么？
因為盡管現在網上有很多機器學習、AI相關的公開課，也有不少學生自己去看、去學習。但是我們發現其實很多同學們上了這些課程以后并不能在進入公司后獨立地發揮他在這方面的知識積累，怎么辦？有兩個辦法。
一是公司里最好有一些掌握AI領域知識的學長、學姐帶著他們訓練，也就是在職培訓。學生可以通過一個項目邊干邊學。不過這只能在有AI人才的公司才能實現。
還有一個辦法。我在香港科技大學教了20年語音處理，后來是語音識別，再后來是語音語言和圖象識別。我在課上教學生理論的時候，都是從最基本的神經網絡開始延伸各種神經網絡結構，也會讓助教們每星期專門教學生如何寫程序、如何解決實際中的自然語言問題。在課程結束以后，同學們可以自由選擇一個項目完成相應的paper，能力沒有這么強的同學可以把一些原來的項目重新實現一遍。這樣一來，學生們通過一個學期的時間上完我的這門課，完全可以在一個公司寫程序或是解決實際問題，厲害的同學甚至可以探索一些別人還沒有解決的問題。
我認為香港科技大學在AI人才培養方面還是存在問題的，因為我們的老師很不夠。其實不少研究生來我這個課之前根本不清楚知識理論在哪里?？赡茉谝郧?，老師說你不用管、你這么用就行了，但是到要獨立去解決問題的時候，沒有理論基礎是用不起來的。
問題并不是大家想象的我們缺乏大數據人才就要開班。大數據沒有那么難，數據分析上手也沒有那么難，但AI非常難。我看到有一些同學在練習如何區分虛擬數據和現實數據，我們老師一般一眼就可以看出問題在哪，但是很多同學不知道。學生們不通過一兩年的學習是做不到的。所以我認為市面上的公司如果沒有招到真正能做AI的人才，是很難做下去的。
張麗君：我的理解是，領域內需要很多不同層次的AI人才，要有研究基本算法、創新論文的人才，這種人才肯定是需要很長時間去培養的。但是等到這類技術更加成熟以后，會有一種相對短訓的方式培養偏應用型人才。
馮雁：對，我們也應該有一些培訓課程，可能不是老師來教，因為老師不夠，所以可能會讓研究生來教授。我們希望能夠更多地從國外吸引人才回來當老師。沒有老師，我們的學生怎么在后面走下去？所以我覺得迫切的問題就是怎么引進更多的師資力量。
黃凱：先說一下，我是做無人駕駛方向，今年我這里只有三個研究生畢業，領域內的人才確實非常少?；貧w到中山大學，我們學校在AI這一領域的布置一向比較慢。其實中山大學有很多老師都在做AI相關的東西，也有很多相關課程，覆蓋了AI各個領域，但是沒有一個很系統的框架去培養AI人才，這是一個問題。
另外，AI最后落地肯定是要跟不同的行業實現交叉，最后成為一個很交叉的學科。今天的主題是無人駕駛，其實無人駕駛也是一個交叉領域，需要有研究機械的人、研究控制的人，還需要會計算機。設置一個比較好的框架做交叉學科人才的培養是一件很難的事情。我認為，國內高校體制還是相對慢一點，周期有點長，例如本科教育。本科教育都是按照教學大綱實施的，而教學大綱是每隔四五年才改一次。
張麗君：這是一個很底層和根本的事情，本科生的教學需要提前很長時間進行規劃，現在AI技術發展速度如此之快，教學規劃卻很難跟上。
馮雁：其實我有兩個學生，業界給了他們很高的工資，其中一個去了國內的公司，另外一個去了香港一家很大的金融公司。兩年以后他們兩個都決定放棄工作回到學校讀博士。他們都感到自己的所學不夠用，而且沒有人能夠帶帶他們，自己學不到東西。他們認為自己在公司再往下走也是到某一個位置，不能自己創業，也不能有更大的自主權，所以就放棄了。
高校和業界的聯姻
張麗君：開復老師新書《AI·未來》中提到一個觀點，即我們已經走進AI務實應用年代。在應用為王的當下，如何把學界的AI人才保質保量地輸送到產業界創造價值備受業內關注。在產學兩界AI人才的過渡和對接過程中，高校應該承擔一個什么樣的角色？創新工場也在這個方面不斷的努力，我們試圖連接企業界和高校，為二者創造更多的交流機會，你們在這方面有做什么探索和嘗試？
倪明選：大學有人才，沒有數據；業界有數據，沒有人才。我不鼓勵我們的老師出去創業，因為老師做創業基本都死路一條，而是應該找一個聰明的學生或是有市場經營能力的人去創業。老師當久了是很難創業的，腦筋已經僵化了。
我也創過業，初創公司沒有很多錢去做科研，所以我鼓勵聰明的學生去開公司，老師在背后支持做創新，前提是永遠招最好的學生過來。
馮雁：我是想說，大疆是由一個老師帶著的學生成立的，商湯也是由一個老師帶著的學生成立的。好學生非常重要，但是當年如果沒有他們的老師，他們也不可能創業。
在AI領域，每個老師都會接受很多的業界需求。我們在香港科技大學成立了一個人工智能研究中心，把與AI相關、對AI有興趣的老師都聯合在一起做跨領域項目，包括金融、醫療領域，也包括人文學科方面。把老師聯合在一起就等于把學生聯合在一起。當業界的需求到我們這里的時候，我們就會去看哪些老師或者哪些學生可以一起實現。同學們在做這些項目的過程中會接觸到業界真正的需求，也會拿到數據。這就兩個好處：一是幫業界解決問題；二是培養了我們的學生。這是一個最好的方法。
黃凱：關于學校和企業合作這件事很有意思，我認識的老師基本上都很反感我們的同學去企業實習。為什么？因為學生都去實習了，科研怎么辦？例如研究生，兩年的時間他去實習半年的話，可能畢業論文都完不成。學院也一直在探討應該如何解決這個問題。
在德國的高職院校里，所有學生都必須與企業簽合同，他們每周有三天在學校，兩天在企業。本科生基本上是在學校，但是博士生就專門有企業代培的博士點。在德國培養一個博士生大概需要7萬歐元左右，這個錢全部由企業出，然后學生會做一些企業所需的工作。
從另外一個角度來看，企業和學校不一樣的東西是什么？企業要掙錢，即使做科研也只是做未來五年的東西，不能做得更遠。而高?？隙ㄒ吹眠h一點，五到十年、甚至更遠。我現在就有同學正在實習，我建議他們去企業里掌握一些更新的東西，如果只是去打雜，那么意義不是太大，對同學的成長也不是很好。
企業應該如何配合高效培養人才
張麗君：怎樣吸引優質的AI人才？企業如何與高校更好地配合進而找到一個共贏的方式？
倪明選：在粵港澳中，澳門的體量相對較小，總共面積為30平方公里，人口有65萬，所以我們最重要的問題是，澳門本身的人才在畢業以后應該何去何從，很多澳門的父母不希望自己的孩子在博彩業做事。
澳門的經濟多元化，也鼓勵高科技，尤其希望為高端人才創造就業機會。我們的學生畢業有不少去了北京、上海，去深圳的機會也有很多。澳門政府也提出了很多創業補助計劃，希望能夠把人才留在大灣區市場。
馮雁：香港科技大學今年成立了一個人工智能研究中心，我們要做各種各樣造福人類的AI應用項目，大家都認識的Yann LuCun就是我們的顧問。這個研究中心下面有一系列業界合作方，大家可以通過合作協議一起去申請項目及香港政府的資金。
申請到項目之后，我們可以一起去做一些在公司里面可能做不出來的事情。公司可以利用我們的學生和老師資源，而同學則會在做項目的同時寫論文、學習解決實際問題。
黃凱：關于對企業建議怎么吸引人才，第一個是在泡沫還沒有破滅之前砸錢，有錢的時候要去砸錢，肯定能招到好人才。
第二，如果企業有吸引人才的特質那么還是會有人來的，這是很重要，我舉個反面例子。我在大學畢業之后曾在一個美國教授做的創業公司工作，但是我在那里看不到前景，所以我就辭職出國讀書了。
我看到現在無人駕駛領域有一些初創公司做得很好，技術非常領先。如果同學們過去是能夠學到很多東西的，也會對未來整個行業帶來更大的人才輻射效應。至少在無人駕駛這個行業里，我認為吸引人才應該還是不成問題。
本文轉載自微信公眾號“創新工場”。文章為作者獨立觀點，不代表芥末堆立場。
