對(duì)于投資人而言，人才是考核一家人工智能企業(yè)的核心要素，甚至是首要因素。在機(jī)器智能化領(lǐng)域進(jìn)行過多項(xiàng)投資的可可資本創(chuàng)始合伙人魏鋒告訴第一財(cái)經(jīng)，“投資就是投入，AI時(shí)代人的作用更為突出，但從產(chǎn)業(yè)資本投資角度而言，更重要的是需要從技術(shù)和商業(yè)化，科學(xué)家精神和工程能力之間做出平衡。”
在投資中可可資本做出了技術(shù)人才和商業(yè)化能力六比四的參考標(biāo)準(zhǔn)。“不能完全脫離市場(chǎng)化需求純粹考慮科學(xué)研究，需要把技術(shù)落實(shí)到企業(yè)能用的階段，了解客戶需求、供應(yīng)鏈合作伙伴對(duì)接、團(tuán)隊(duì)管理都是極其艱辛的過程。”可可資本合伙人李笙凱表示。
在他看來這同樣需要科學(xué)家本身具備較好的工程化能力，或者理解技術(shù)產(chǎn)品化的風(fēng)險(xiǎn)，擁有商業(yè)化的胸懷去面對(duì)這件事情。在投資翼菲自動(dòng)化幫助企業(yè)尋找人才的過程中，李笙凱找到清華大學(xué)機(jī)械工程系教授、博士生導(dǎo)師劉辛軍，劉辛軍教授向他明確表示：“科研成果通過成果轉(zhuǎn)化和企業(yè)家去對(duì)接，我可以答應(yīng)去做。而產(chǎn)業(yè)化，則很抱歉，因?yàn)槲也皇瞧髽I(yè)家。”
在清華大學(xué)攻讀工學(xué)學(xué)士和工學(xué)碩士的李笙凱明白，科學(xué)研究和企業(yè)需求之間往往存在鴻溝，在高校做論文往往會(huì)設(shè)置一些約束條件，但在企業(yè)實(shí)際運(yùn)營過程中，約束條件不一定會(huì)按照設(shè)想產(chǎn)生約束作用，就需要根據(jù)行業(yè)情況作出調(diào)整和平衡。
人工智能產(chǎn)業(yè)井噴式發(fā)展，供需不平衡是AI人才短缺的主要因素。根據(jù)LinkedIn發(fā)布的《全球AI領(lǐng)域人才報(bào)告》，截至2017年一季度，美國擁有最為龐大的人才庫，數(shù)量超過85萬，而中國這個(gè)數(shù)字僅超過5萬人，在全球排名第七位。
AlexRen估算，美國人工智能人才供求比大約為1∶3，而中國大約是1∶6甚至1∶10，他在美國投資了12家人工智能公司，整體來看中國公司估值比美國高二到四倍。