来源：黑智（ID：VR-2014）
文 | 杨洁 刘星
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金九银十，又是一个招聘的好季节。
未来十年，最赚钱的行业是什么？
如果你是创业者，大约有人会提议你去做自动驾驶公司；如果你是学生，那么最好的建议就是，你去学习人工智能相关专业吧。
而二者加成呢？据说在美国，入职自动驾驶创业公司的毕业生年薪大约是 20 万美元（约合人民币 130 万元左右）。而前不久，从百度离职的编程「教主」楼天城创办的自动驾驶创业公司小马智行 pony.ai 开始校招，招聘信中表示入职年薪即为 30 万元起，上不封顶，且每人均持有期权。
毕业两三年，年薪 50 万。即使不是搞无人车的，在 AI 算法工程师这一行里，这也并不是梦想。
虽然现在已经身处人工智能圈外，江河（化名）也仍在为目前供职的公司招聘 AI 相关的工程师。但远非他所料及的是，今天，AI 类人才的薪资已经远超过了当年，到了令人咋舌的地步。
来他这里面试的应聘者中，不乏上述资历的年轻人，毕业后在百度或 360 等公司做过算法，提出的年薪就是 50 万元起步。而对于他们的老前辈江河而言，他 2008 年入行做语义开发，供职于如今语音/语义领域国内首屈一指的领军公司之中，当时他的月薪不过 5000-6000 元。
时隔十年，AI 领域工程师的年薪已经是十倍的涨幅。
而这绝非上限。在这个圈中，年薪千万也并不是神话。当然，与之相对的，也是这个领域中，创业公司动辄上千万美元的融资额与部分公司的高估值。
不由得令人想起，当年互联网创业风潮，推动的 iOS 和安卓开发人员薪水的「步步高升」，以及那个时代，O2O 的融资神话和后来的资本寒冬。
这里有百万年薪，但人工智能，是否也充斥着人才薪资的「浮夸」和「泡沫」？人工智能相关专业，又是否是个在未来十年都值得持续学习的领域？
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年薪千万并非「神话」
「一个核心算法工程师的起薪就要 50 万元左右。」三角兽科技联合创始人、COO 马宇驰说。
江河的老朋友、老同行们，大多都已经是国内人工智能公司的技术领头人或创始人。有人向他抛出了橄榄枝，报出的年薪也在 70-80 万元左右。
互联网公司的网页开发工程师也开始向人工智能公司流动。因为这能得到更高的薪水，以及预期中更大的「前景」。刘明（化名）是原国内最大的巨头公司之一的移动部门的技术中层，跳槽去了一家人工智能初创公司做后端开发。尽管他并非人工智能相关技术领域出身，但是由于他的资历，仍然拿到了 70 万元左右的年薪。
高薪要求不仅存在于高级人才之中。除了江河，香橙互动技术部负责人袁子云也被这个问题困扰。公司技术人员存在缺口的那段时间，上门应聘者络绎不绝，但是他们「张口就要数十万的年薪」。只想招聘基础技术人员的袁子云未免犹豫：「我招的并非高精尖技术人才，初出茅庐者提出这个价格，有些夸张了。」
CSDN 副总裁孟岩透露，一家名不见经传的创业公司招聘大数据科学家，开出的价位是「年薪 258 万-378 万」。「我也不知道是如何精确到个位数的。」孟岩笑称。
现在的人工智能领域，「人工」成为最赚钱的部分。连带着猎头的生意，也跟着多了起来。
人工智能是一个广阔的领域。它涉及到算法、机器学习、自然语言处理（NLP）、语音识别、图像识别、数据分析、数据挖掘、推荐系统等各类不同领域的人才。对其中的大多数岗位，不管是 AI 类创业公司，还是 BAT，都达到了高度「渴求」的地步。而随之而来的，就是 AI 相关人才薪资的水涨船高。
黑智拿到了一份猎聘网在 8 月底发布的《大数据与 AI 核心人才趋势报告》，其中显示，AI 工程师的平均薪资，正在科技类职位中一骑绝尘。
这份报告中的 AI 工程师/科学家，主要职责是研究和试验 AI 算法、设计和开发 AI 系统、优化和改进算法/模型。据其统计，在工龄三年以下的人群中，AI 工程师的平均年薪为 29.98 万元，而报告统计的全部工程师的平均年薪为 23.73 万元；在工龄 8-10 年的人群中，AI 工程师的平均年薪为 45.71 万元，而全部工程师的平均年薪为 39.91 万元。AI 工程师在薪资水平上，几乎是「碾压」性的优势。
（数据来源：猎聘大数研究院）
而据另一家互联网招聘机构 BOSS 直聘发布的《2017 春季互联网人才趋势报告》显示，近一年来薪资涨幅最高的十大职位中，人工智能和数据类职位已经占据了半壁江山。
（数据来源：BOSS 直聘）
根据对 CSDN 上超过 1300 万程序员的观察，孟岩向黑智总结：「对于一个相关专业毕业的学生，年薪 30 万现在是一个偏低的水平。50 万是正常的，百万年薪已经并不罕见。而极少数的人才，薪资水平已经达到了千万。」
这并不仅仅是中国独有的现象。美国雇主评价 Glassdoor 网站在今年 4 月发布的一份报告中表示，人工智能研究科学家、人工智能工程师主管、人工智能与过程控制主管、高级人工智能工程师等职位平均薪酬总额均超过 10 万美元，而其他职位的平均薪酬总额也不过在 61k-93k 美元之间。
（数据来源：Glassdoor）
加拿大招聘网站 Indeed 则表示，数据科学家职位的平均年薪为 129,938 美元，自 2013 年以来增长了 108%。
全球正在被人工智能高薪风暴所淹没。
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人才短缺的阿喀琉斯之踵
「你们觉得，今年人工智能更热了么？」这是格灵深瞳创始人赵勇在接受黑智采访时，说的第一句话。对此，他自己的回答是：「我觉得，现在有显著的泡沫迹象。很多公司，融到钱就开始抢人，甚至用两倍、三倍的价格，挖我们初级的人员。」顿了顿，他说：「这让每个公司都很不安定。」
资本正在大量涌入人工智能领域。融资额的逐步上升，并购和投资事件的频繁，正在让这个领域，成为大多数人眼中新的「泡沫」累积之地。
在《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2017）》中显示，在 2000-2016 年间，中国的人工智能企业总数占亚洲总数的 68.67%。同年段间，中国人工智能企业数累积增长 1477 家，占全球人工智能总数的 12.91%。
（数据来源：《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2017）》）
大量的对人工智能相关人才的需求因此爆发。今年 7 月 LinkedIn 发布了《全球 AI 领域人才报告》，报告显示，全球 AI 人才需求三年内增了 8 倍，从业者达 190 万人。随后，拉勾网 CEO 马德龙在公司四周年活动上曾表示，「对比 2016 年，（国内）2017 年人工智能的招聘需求量增长了 2.4 倍」。
资本在为市场注入巨大的资金，但「找不到人」却成了最大的问题。国内目前一流高校的实验室也不过二三十家，通常在研究生阶段，院校才会开设人工智能、数据算法相关专业，一所学校这类毕业生供给，每年博士也就个位数，硕士 20-30 人。
而这其中，也不乏跟风「抢滩」者。不管是互联网还是大数据，众多相关公司忙不迭为产品和服务贴上「人工智能」的标签。
极限元联合创始人马骥也为此很是头疼：「很多市场上有两三年经验的应聘者，大多数都并不具有真正 AI 开发和系统架构经验，只是在所谓的 AI 和大数据部门中工作过，要价也都几十万起。」
这不禁令人想起当年移动互联网兴起时，iOS 和安卓开发者的「走热」。但明显现在又与以往有着不同：安卓或 iOS 开发技术门槛较低，培训也并不那么复杂，经过三五年工作，一位技术人员就可以独立从事开发工作。但是人工智能领域，培养一位硕士需要 7 年，读完博士就将近 10 年，而这还只是「半成品」，他们需要再经过两三年的实践，才能真正「可用」。
孟岩告诉黑智，今年年初，CSDN 的 AI 开发者社区 AI100 根据各方面的指标判断出，国内真正具备 AI 相关编程能力的人有 5 万左右，经过半年时间，乐观估计翻了一番。「但按正常来说，学习和使用人工智能需要一段时间, 所以应该不到还 10 万。」
（数据来源：BOSS 直聘）
在人才培养方向上的不均衡，也拉大了人才供需的缺口。BOSS 直聘预计，下半年缺口较大的是搜索算法，供给量只能达到需求的 44%，还有 56% 的缺口。推荐算法的缺口比例为 50%，算法研究员的为 43.9%，图像算法的为 43%，深度学习的缺口量排在第十，为 33.8%。
（数据来源：BOSS 直聘）
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「抢人」热
AI 抢人大战，同时在大洋两岸打响。
对于资本而言，目前投资 AI 项目，主要的一个考察因素，还是「团队」。比起其他领域创业，人工智能有一道极高的技术壁垒。更简而言之，是「人」的壁垒。
微软亚研院、百度等 AI 顶尖人才昔日的集中地，成为了 AI 创投界的「黄埔军校」，也是各大公司挖人的前沿阵地。它们中大量的研究人才和学者，被外界的机会所吸引而出。今日头条的 AI 实验室负责人马维英是前微软亚研院常务副院长，而其 AI 实验室总监李磊曾是百度美国深度学习实验室的「少帅」科学家。腾讯 AI Lab 主任张潼曾是百度研究院副院长，副主任俞栋则是前微软研究院语音和对话组首席研究员。
本来数量就不多的技术领军人物，成为「抢手」的资源。来自大公司的技术领头人，率领直系团队自立门户，也已经成了一种潮流。
资本「挖掘」的方向已经瞄准了科研院校。重仓人工智能的创新工场成立了 AI 工程院，和清华、上交等高校合作，进行定向培育；在校招上，李开复更是亲自下场面试。
视见医疗的创始人陈浩就是在读博时被联想创投「挖出」的。陈浩博士就毕业于香港中文大学计算机科学与工程系，曾带领团队在数十项国际性医学影像分析和识别挑战赛中获得全球冠军。在博士毕业前夕，本来也有无数 offer 的陈浩，最终还是决定走上了创业道路。
高校培养还是最快速有效解决人才缺口的手段之一。「人工智能对编程能力要求不高，要求高的是算法，对最新论文的追踪能力。」孟岩对黑智说，「最快速的人才培养途径，还是高校。」
行动快的 AI 公司通过校企结合来切入，不仅可以更好地培养人才，也能使自己拥有获取人才资源的优先性。清华大学与搜狗就建立合作，成立了天工智能计算研究院。云知声与西安交通大学、西北工业大学等知名高校开始建立合作关系。极限元和中科院联合挂牌成立了实验室。
然而，这不免令人疑虑：资本热浪引发的这波人才需求的上涨，带来的薪酬上涨，究竟是不是「虚高」？而业内有一种疑问的声音是：挖来这些顶尖科研人员的人工智能公司们，究竟在做什么？和国内院校科研一样，它们刷论文、在各种评测中跑分，但是，我们何时能看到它们的产品落地商用？
是百万年薪造成的泡沫，还是泡沫带来的百万年薪？而一旦泡沫破裂，热度降低，这场轰轰烈烈的人工智能「抢人」热，是否又将和当年的 iOS 和安卓开发一样逐步冷却？
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AI 浪潮和百万年薪的「泡沫」？
人工智能创投领域「有泡沫」，这几乎是业内的共识。
「AI 人才，现在动辄上百万、千万元的年薪，其实大部分都是资本在支付。」孟岩对黑智说。对于现在的人工智能公司而言，人力薪资成本已经远远超过了以往的互联网公司和传统企业，但是，对于投资方而言，这似乎，并不是什么不划算的买卖。
新技术的能量是不可想象的，尤其是对于目前的人工智能商用趋势这样，从未在历史上出现过，也无从借鉴和推断。但可以想象的是，互联网科技类巨头，从谷歌到腾讯，无不是经历了从崛起到探索的成长过程。在戈壁创投管理合伙人徐晨看来，人工智能领域的「泡沫」并不是什么问题：「从以往的科技领域领先公司的发展周期来看，Facebook、谷歌，也都是高估值的公司。对于资本而言，在这个领域下注，去投一个新的巨头产生的机会，是值得的。」他告诉黑智。
金山云 CEO 张宏江退休后，加盟今日头条，任顾问和技术战略研究院院长，而今日头条 AI 实验室的人才培养问题，也是他的主要工作方向之一。但他对此，抱着的显然是一种乐观态度：「革命来得太快，浪潮来得太快，都会有这种感觉。有泡沫，反而是一件好事。」
线性资本创始人、Facebook 早期员工王淮曾预言，5 年内人工智能领域会出现「挤泡沫」的过程。
但是，在这个过程中，被挤出的，也将更多是那些「伪 AI」或者赛道已经密集、以及公司估值太高又没有落地商用途径的公司。
巨大的人才需求，也在催生培训 AI 人才的商业模式。前百度首席科学家吴恩达离职之后，在他之前创立的在线教育平台 Coursera 上推出了 DeepLearning.ai 的课程，准备培训更多深度学习人才。
孟岩将人工智能领域的人才结构做了个简单的分层。最顶层的，是 AI 领域的专家学者、资深的科学家、机器学习博士等；AI、机器学习的工程师、产品经理、架构师处于中层，基础的则是开发者、数据工程师、运维等。这是一个金字塔结构。「中层次缺口很大，底层缺口虽然很大，不过很容易补齐。通过社会培训的方法，将会大量培养一些基层、中层的人才。」未来的流动和培训带来的基础人才的增加，会使整体 AI 人才结构趋于合理，也会使得 AI 人才的薪资结构，更加趋于合理化。
马骥也在等待着 AI 泡沫破裂，他期待，释放出来的更多技术人员能够被创业公司吸收，缓解人才资源紧张的局面。
而总体而言，对 AI 相关专业人才的需求，并不会因此而减少。「从大的趋势而言，我并不认为 AI 有泡沫。」百度风投 CEO 刘维说，「行业智能化趋势中，每一个节点的智能化都是不可逆的。也许有一些细分领域，现在看好的人太多，造成一定泡沫化，但整体而言，AI 时代的泡沫，甚至还远远不够。」
「AI 是一种能力，未来不仅 AI 创业公司需要，现有各个产业都会发现自己对其有需求，提升效率，推动产业升级。」张宏江表示。
而要投资未来，对于人工智能的顶尖人才的高薪，大多数人的回答仍然是「值得」。
人才金字塔中，处于最顶端的 AI 高级人才，永远是稀缺资源。「有多少，市场就能吸纳多少。」孟岩说，「在未来，最优秀的 AI 人才薪资可能从百万上升至千万级别，而且会拿到股份和分红。」
AI 高端人才，真的价值百万年薪么？相对于未来汹涌可期的 AI 技术发展浪潮，相对于再造一个 Facebook、Google 和腾讯这样的公司的成就而言，他们这个价格，并不是虚高。
「只要真正具有价值，百万并不是问题。甚至我们可以更多。」张宏江说。
