逍遙小妖
應(yīng)采訪者要求，戴維、鄭明、麥可、胡進、老邢均為化名。
五月天，戴維穿著帽衫，瘦瘦高高，里面套著短袖，是最能適應(yīng)早晚涼中午熱的衣著。
作為一個“科技圈人士”，他對熱點話題一點感覺也沒有，從沒聽說過共享充電寶，不知道上一輪資本寒冬是什么時候過去的；也不太關(guān)心自己的老同學(xué)去的那些公司，誰又融了多少錢。
甚至，對自己所在的這個空前熱門的行業(yè)，他的認(rèn)識也很模糊——
戴維是國內(nèi)一家“獨角獸公司”的人工智能項目負(fù)責(zé)人，年薪剛好百萬人民幣。
這家公司的產(chǎn)品并不是自動駕駛汽車、語音助手和掃臉解鎖這種一眼看上去就與人工智能沾邊的產(chǎn)品——但在它最新的產(chǎn)品中確實使用了圖像識別和自然語言處理，并涉及一些大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)。
戴維是部門leader，此前他在一家國際知名的手機廠商做研究員，再之前是清華大學(xué)攻讀計算機視覺博士學(xué)位，還帶過博士生。不如那些走穴型的人工智能專家知名，但在學(xué)術(shù)界，也算是個有點名氣的人。
他在這家公司AI部門人不多，差不多10個。但這個部門卻撐起了整個公司的可行性方案——盡管用戶可能感受不到，但如果沒有他們，公司的新產(chǎn)品就完全不可能面向市常
麥可是戴維的同事，畢業(yè)兩三年，但年薪也是50萬人民幣起跳。他的朋友鄭明跟他說：“不要謙虛，你自己也說不出國內(nèi)的OCR（光學(xué)字符識別——編者注）誰做的比你更好吧？”——鄭明去年自己創(chuàng)了業(yè)，在做人工智能方向的獵頭。
鄭明用了半年多的時間，就把國內(nèi)能接觸到的人才都摸了一遍。不過他也說，這個圈子其實很小，突破幾個點后，以一名人才為核心，就能覆蓋到他的同學(xué)、前后輩和公司同事。
戴維的這份年薪百萬的工作是鄭明給他找的。鄭明也很關(guān)心戴維入職后的工作狀況，這屬于獵頭后續(xù)工作的一部分。戴維說：“還行，因為這個領(lǐng)域是從零開始，建模、數(shù)據(jù)搜集和分析，還是有挺多前期工作的。但公司應(yīng)該已經(jīng)賣出去一些方案了。”
當(dāng)然，相比人力投入，這家公司在人工智能業(yè)務(wù)上還遠(yuǎn)未回本。
現(xiàn)階段的人工智能領(lǐng)域，最賺錢的可能是里的“人工”生意了，因為人工智能領(lǐng)域的人才，太短缺了。
“人工智能”是個籠統(tǒng)的概念，企業(yè)并不會真的在招聘時招“人工智能崗位”，具體會分為深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、圖像識別、推薦算法等不同的職責(zé)描述，招的不光是工程師和程序員，而是科學(xué)家。
而一個復(fù)雜的和人工智能沾邊的項目，可能涉及到多種技術(shù)的綜合應(yīng)用。
比如要實現(xiàn)“用戶拍了一道應(yīng)用題，智能匹配講師”這樣一個功能，里面會涉及圖像識別（識別用戶拍的什么題）、自然語言處理（讀懂這道題）和推薦算法（按用戶數(shù)據(jù)、題目的類別在導(dǎo)師庫里選人）等角色，每個角色都需要對應(yīng)的職位。
其中每一個環(huán)節(jié)，都得由至少一名50萬年薪起的科學(xué)家完成。當(dāng)然，一個人還肯定不夠。
以NLP（自然語言處理）算法工程師為例，此刻正在拉鉤上招聘的崗位涉及上百家公司386個具體職位。
這乍一看上去并不是一個很高的數(shù)字，但該崗位大多要求求職者擁有相關(guān)專業(yè)的碩士或博士學(xué)位，在國內(nèi)擁有較強自然語言處理實驗室的大學(xué)僅限北郵、國防科大、北大、清華、中科院、廈門大學(xué)、哈工大、復(fù)旦、華中科技和蘇州大學(xué)等少數(shù)重點大學(xué)。
而以中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所自然語言處理研究組為例，其2014屆碩士畢業(yè)生4人，博士畢業(yè)生2人，已全部被三星、華為等巨頭企業(yè)收歸靡下。
除以上重點研究室之外，其它學(xué)校的NLP專業(yè)畢業(yè)生，都要去微軟亞洲研究院、百度、科大訊飛等大公司鍍金之后，才有人相信他們的實力——這就將人才輸出源鎖定到了一個極小的范圍內(nèi)。