“在美國招一個剛畢業的電腦視覺方面的博士，年薪在30萬-40萬美元”，“國內剛畢業的學生拿到了與資深架構師不相上下的薪酬”。2018年1月7日下午，在北京某高校舉辦的AI招聘會上，一位獵頭向新京報記者介紹了AI行業人才招聘的“行情”。
2017年，人工智慧大熱，人才需求量增長近2倍。多家招聘機構數據顯示，AI相關崗位人才需求飆升，然而缺口依然超過百萬。為爭奪入場券，BAT早早跑馬圈地，百度聘任陸奇大刀闊斧重構AI業務，騰訊設立AI lab並在西雅圖成立人工智慧實驗室，去年10月，阿裏“達摩院”創立，人才陣容史無前例。
“火爆”之下，現實卻顯“冰冷”。2018年1月，創新工場創始人李開復接受新京報記者採訪稱，過去兩三年已有很多人涌入AI，再過三四年會有很多AI資深工程師、研究員，彼時就會發生工資不協調的狀況。在項目估值過高的環境下，“年底估計有一批公司倒掉”。
【基礎獵物·應屆生】
初創企業挖角BAT待遇上浮20%-40%
“一個實驗室中找工作的只有三分之一，大概只有三四個博士找公司，其他人可能去高校、或者去國外讀博士。”來自西安電子科技大學人工智慧研究院的博士張豐（化名）的專業是進化演算法，原本在2018年初畢業的他，在2016年底就簽訂了三方合同。
張豐説，“博士階段的研究會和公司業務合作，所以我之前一直在其中實習，前後也看了四家公司，薪酬水準差不多的，都在35萬-50萬之間，最終綜合生活考慮選擇了西安，希望能將自己的研究和可應用落地的産業相結合，所以選擇的時候並不糾結。”
和“鳳毛麟角”的博士相比，人工智慧相關的碩士“産出”更多，張豐的碩士學弟之中，今年需要找工作的一百多人中，平均拿到4個offer，年薪在20萬-40萬之間。
數據顯示，由於大批公司涉足AI領域，2017年AI人才需求已達到2016年的兩倍，2015年的5.3倍，人才需求直線上升，大部分崗位三年複合增長率超過200%。AI應用層職位需求增速尤為顯著，增速最高的三個崗位依次是演算法工程師、語音識別和圖像處理。
“待遇是高過預期的。”人工智慧研究院碩士畢業生、圖片視覺方向的李強在面過一輪BAT之後，最終選擇了北京一家剛剛完成B輪的創業公司，年薪35萬，在他的同學中屬於“中上”。
AI領域創業公司多，來自於極客公園的一份報告顯示，在國內人工智慧産業鏈中，80%的企業屬於B輪或B輪以前的初創企業。
在找工作的過程中，李強（化名）發現，二梯隊的科技公司在和“BAT”爭奪人才的過程中，玩起了心理戰——“有的公司會先簽好學生，待遇沒有敲定，但承諾保證高過BAT，等BAT校招開始，待遇流出之後，再在BAT校招待遇基礎上上浮20%-40%，留住應屆學生，還會挖到一些早先簽了BAT的學生。”
“去年7月份BAT先來招聘掐尖，往年很早就招聘完，但去年同樣一個崗位，BAT的年薪比大疆、地平線這樣的二、三梯隊的科技企業，會少10萬左右。”李強透露，2017年七八月早早投了BAT的同學，在九月份時出現了一波違約，年底BAT又有一些崗位補錄。
【中部獵物·海歸工程師】
人才回國，第一站被BAT鎖定
對於矽谷和西雅圖的華人科技人才來説，回國是一件既需要勇氣還需要好時機的事情。放棄美國西海岸溫潤的氣候和恬淡的生活，在美國一家科技公司工作7年的張瑞（化名）決定回到中國工作，“職業上升通道來説，回國會是快車道的選擇。在美國大公司的平均薪酬增長幅度約為5%每年，而一旦回國，基本待遇是40%-120%的增長，幾乎是翻倍，如果有期權，就會更可觀。”
回國之後掙錢更多，幾乎毫無爭議。對於張瑞和他的朋友們，還需要考慮家庭，“妻子和孩子是否回國接受教育，也是個很關鍵的因素。所以在選擇的時候，首選北上杭深和大公司。”
對於不願放棄美國舒適生活的工程師，中國公司正主動擁抱他們。近年，阿裏、騰訊、滴滴出行、百度等公司已經陸續在矽谷建立或擴建實驗室。
獵頭公司THANK星球創始人邢志明説，AI人才回國，第一站都會被BAT鎖定。“在2017年的時候，一個海歸回來找工作會見到5個老闆，都見一遍最後挑一個錢最多、誠意最足的。2018年可能都見不到了，崗位先到先得，海歸回國會面臨各種壓力。在海外團隊可能是被人帶領的，回來之後就需要獨自帶團隊，而實際上可能並沒有太多帶團隊的經驗。”
“所以如果沒有足夠的能力，就算要了很高的價格，可能也無法勝任。”邢志明説，海歸回國常常會參考已回國同事或同學的薪資水準，一般不會接受低於其他人，但形勢在發生變化，如果一年前沒有回來，年薪200萬的崗位已經招到了人，現在即便你有同等能力，可能今年就只有120萬的崗位了。
邢志明説，你跟他們聊天，會發現探討性的問題非常多，比如説，現在的技術或者應用是退步還是進步，各家公司最後誰會勝出，大家都願意去比較。但我們很少談年薪多少，畢竟綜合報酬和成長機遇都值得期待。
對於海外人才的流動趨勢，邢志明提出了“良禽擇木而棲”的觀點——“（他們）都知道自己在這個市場很透明，都知道自己要什麼”，“海外回國的（人才）會先流向BAT，然後從BAT離職創業，或者在BAT之間流動，亦或流向成長型公司，其中很少一部分因為創業又帶著一批研發人員流動，選擇‘抱團’的大部分是前同事和校友圈。”
“越來越多的中國工程師最終發現，加入一家成長迅速的中國公司是一個更為明智的職場選擇，”張瑞向記者表示。
【頂級獵物·科學家】
按團隊挖人“爭”的是公司的未來
目前，BAT完成了自己在AI領域的跑馬圈地。
2017年1月17日，百度宣佈任命陸奇為百度集團總裁和CEO，主要負責百度的産品、技術、銷售及市場運營，兼任百度智慧駕駛事業群組總經理。一個月後，陸奇成為百度董事會副主席，對百度AI業務進行大刀闊斧地重構。去年3月，李彥宏算過一筆賬：過去兩年半，百度研發投入高達兩百億，絕大部分投入到了人工智慧。
在百度入局三四年後，2016年騰訊成立AI Lab(騰訊人工智慧實驗室)，專注於人工智慧的基礎研究及應用探索，為騰訊各産品業務提供AI技術支撐，原百度研究院副院長、大數據實驗室負責人張潼宣佈出任騰訊AI Lab負責人。去年5月，騰訊宣佈任命語音識別技術頂級專家俞棟博士為AI Lab副主任，並在西雅圖成立人工智慧實驗室。
2017年10月，阿裏宣佈成立阿里巴巴研究院——“達摩院”，人才陣容史無前例，不久，阿裏人工智慧實驗室宣佈兩位重量級AI人才——微軟亞洲研究院首席研究員聶再清博士，谷歌Tango和DayDream項目技術主管李名楊博士，此舉被外界稱之為：阿裏達摩院成立後打響的人才強奪戰第一槍。
“對於稀缺人才來説，如果請到他會對公司的發展有很重大的影響，那他的酬勞，很可能就是雙方來協商的，並沒有標準。相對一個人才的價格來説，股價的影響可能會更重大。”
邢志明介紹，一個頂級稀缺人才，往往會有自己的團隊，團隊價值會提升團隊成員的價格。對於團隊中參與者的價格，則按人頭計算，如一個人值100萬，團隊有七個人，則這個團隊至少700萬。“有的成熟創業團隊一共20個人，被四五千萬美元買走，是因為打包整個團隊挖走，所以看起來價格才會這麼高。”
“對於AI科學家，公司間爭奪這樣的人，大致三個目的。”邢志明分析，一是要在公司內部起到技術帶頭人作用；第二是向市場傳達公司業務發展方向的信號；三是讓科學家成為一面旗幟來建立一個團隊，有些人才會慕名而來。
“而且，如果招到這些科學家，其實也是對對手的打擊，這也是BAT招人為什麼願意付出的原因之一。頂級人才的人力價值是無法用數字評估的。我有你沒有，沒有就比我慢，所以‘爭奪頂級人才’是一個競爭性的問題，爭的是這個方向公司的未來。”
【僱主】
最需要做“應用”的人，純演算法更適合高校、研究院
金字塔式的AI人才結構，在用人單位眼中卻有著不同的視角。
IBM全球技術研究院院士林咏華，將AI人才分為硬體、深度學習和應用三類。
“實際上目前演算法已經有了，一些技術例如語音識別也比較成熟了，這時最缺乏的是如何把AI和行業結合起來的人才。換言之，AI人才的專長可以不只是深度學習以及演算法。”林咏華稱，在IBM的幾十萬員工裏，能做深度學習的只有一小部分，大部分人並非做演算法，而是做應用。
如IBM一般的頭部企業尚為少數。
2017年，智聯招聘發佈《2017人工智慧就業市場供需與發展研究報告》，近十年來全球AI市場規模呈現爆炸式增長，市場規模年平均增長率為50.7%。其中規模在100-499人的企業需求佔比最高，達到35%，20-99人的企業需求佔比29%，500-999人的企業需求佔比11%，由於人工智慧領域多數以創業型公司為主，BAT等頭部大企業的業務佈局需求為輔，中小微型企業在人才上的需求更加迫切，需求量也更大。
愛因互動就是尚處創業階段的公司之一，其主營售前智慧機器人對話。
“作為一家從事AI應用的創業公司，從我們的需求出發，最需要的是能夠把AI技術應用到具體場景去的人，也就是落地的人才。”公司聯合創始人、CTO洪強寧坦言，雖然AI技術最核心的是演算法，公司也需要有演算法專家追逐最新研究成果，來判斷是否足以成熟應用到實際應用環境中，不過對於純研究演算法的人才，可能各個高校以及大公司的研究院更需要。
在洪強寧看來，未來AI可能會成為普通程式員的基礎技術，“雖然我們需要各種人才，但他們都需要懂AI知識。”
“谷歌現在面試工程師時不管在哪個崗位，都會考察工程師的AI能力，而且他們有傾向把這個作為必選項。”洪強寧舉例稱，做工程的人需要知道數據是怎麼組織的，模型是怎樣載入的，這樣才能夠給演算法工程師提供最合適的工具。
Face++人力總監尹利介紹，未來3-5年，會迎來人工智慧相關人才的黃金時代，從底層演算法到AI産品、運營、市場、銷售等等，人才的稀缺性會讓市場價值在未來兩年存在一定不合理性；名校情結會更加嚴重，人才市場上的兩極分化會越來越嚴重。
“這個行業更喜歡真正專注的人”，尹利認為越來越多的北美前30名高校的畢業生，因為美國政治因素、中國市場環境因素將回流中國北上廣深等大城市，“2018年，跟底層演算法技術相關的職位，能帶來AI從技術轉向産品化的職位會更熱門。”
然而，市場挑戰與行業機遇並存。智聯招聘集團RPO事業部黃摯分析：第一，人才缺口的壓力會繼續發酵，90後已經開始靠AI拿下百萬年薪；第二，人才跨界是大勢所趨，大數據人才將成為最容易實現跨界的人群；第三，技能迭代産生成長焦慮，在技術的洪流中，技術更新迭代的速度將限制人才的成長。
【獵頭】
“大家炒來炒去，受傷的是人才”
AI的火熱不僅在公司與就業市場蔓延，還有遊走在人才與僱主間的他們——獵頭。
“獵頭服務付費方式有兩種，一種是預付費，一種是到崗付錢，第二種就像是一種懸賞招聘，招不到就百忙，就像是一種人才眾包。”邢志明坦言，獵頭之間的競爭也很激烈。
“有的用人單位，只有一個崗位，卻找了十家獵頭公司，只要他不嫌煩，可以找更多。”如何判斷用人單位只找了一家獵頭呢？邢志明稱，自己在與對方見面聊過需求後，會注意用人單位後續有沒有跟進和反饋，如果沒有，就證明對方找了很多家獵頭公司。
對於此前有傳言稱百度被“蹲點挖人”，邢志明稱，“挖人，首先是人選有鬆動意向，否則獵頭是挖也挖不走的。但也不排除有惡意挖人的情況，在意自己名聲的獵頭是不會這麼幹的。”
相對於獵頭間的競爭，邢志明對AI行業有著自己的看法。
“一個普通的功能性APP，用得著頂級科學家的技術嗎？”
邢志明記得，曾經有一個科技公司老總找他，花2000萬招聘一個首席科學家，“我就開他的玩笑，2000萬中貨幣給多少，股權給多少？當一家公司被投資熱炒的時候，股權給1%都值個幾百萬，5%就值2000萬，但你知道這是傷害，太超過就是傷害。”
在邢志明看來，人才的價格都是供需關係決定，沒有泡沫，如果説有泡沫，必源於貪婪和投機。“大家炒來炒去，受傷的是誰？是人，不是企業，是那位身在其中的人才”，“我把你抬到300萬以後，你沒下家了，難受不難受？難受。”
投機的背後，隱藏著全民的焦慮。
“在AI方向上，現在無論大小的公司，都存在著一種焦慮。如果我不做AI，競爭對手做了，我怎麼辦？”邢志明認為，人工智慧這個技術傳統公司有沒有，並沒有什麼本質區別，很大比例AI初創公司很可能最終淪為解決方案或者外包公司。
智聯招聘集團RPO事業部黃摯介紹，人工智慧的人才需求量處在整體爆髮式增長中，主要集中在幾個熱門職位，其中演算法工程師增速最為迅猛，而程式化、重復化的崗位下降趨勢出現。同時，人工智慧發展仍處於初級階段，而市場上相關的人才沉澱和培養還比較滯後，人才供不應求的態勢明顯，面臨巨大的人才缺口，很多企業不惜用高薪吸引AI人才。
在APICloud創始人、CEO劉鑫看來，目前對於一些企業只要招聘AI方面的員工就會給出高薪的現狀，是由於這些企業對AI並不了解所致。
“對於絕大多數企業來説，不管多大，都不需要真正招聘人工智慧的專家，只需要招聘懂自己業務和需求的人，再找到具備人工智慧能力的提供方即可，AI只是一項技術能力，一些炒作學AI剛畢業就年薪四五十萬的人，其實不了解AI，如果這種論調成功，很多公司會走冤枉路。”
【投資人】
李開復：2018年底估計有一批公司倒掉
“泡沫”之下，冰冷的現實漸漸浮現。
“最近很多AI人才的身價確實被炒作到一個不太合理的狀況，人才確實是不多，但現在所謂的‘行情’，應該是超過了一個合理範圍，長久來説，肯定是不可持續的。”
創新工場創始人李開復在接受新京報記者採訪時坦言，過去兩三年已有很多人涌入AI，再過三四年就會有很多很有經驗的AI資深工程師、研究員，彼時就會發生工資不協調的狀況，“同樣資歷的人，AI領域的工資收入可能為非AI領域的兩三倍左右，就像發展IOS、安卓的時候，真的很懂的人特別少，所以（他們）被挖，但是後來就多了。”
“任何一個領域，這麼熱的時候，肯定會有很多人在簡歷上寫上（AI），也會有很多創業公司在公司方向上寫上AI……而有行業的累積和經驗才能識破這些所謂的包裝，”李開復説，AI人才創業最大的瓶頸是在商業，AI還是要和行業連接對接，“這樣才能夠有特殊的認知和價值”。
據普華永道推測的人工智慧價值分析，就最保守的財務領域，人工智慧也將在2030年為中國帶來20%左右的GDP增長。李開復分析認為，人工智慧有4波浪潮：第一波是網際網路AI化、第二波是商業AI化、第三波是實體世界感知AI化，最後是全自動AI化。
“其中在AI人才方面，中美差距很大”，“我們也在跟教育部、高校溝通，培養更多年輕的AI工程師。”李開復説，其實AI並沒有想像中那麼難，前提是你理工、數學、電腦很好，你在上面加6個禮拜，就可以成為AI工程師。
“相比美國，中國有更大量的數據，移動網際網路、共用單車、移動支付……這些新業務産生巨大的數據，可以推動做出更好的AI。”不過，李開復稱AI項目“確實貴了”，中國的AI項目是矽谷的一倍，矽谷是東岸、加拿大的一倍。
“AI項目（融資熱）是去年上半年開始的，融資差不多夠18個月花”，李開復稱，項目估值高也看領域，但是整體高一倍確實過高，“2018年底估計有一批公司倒掉”。
認為AI市場估值偏高、存在“泡沫”的，並非只有李開復。
APICloud創始人劉鑫也坦言，接下來兩年左右的時間，會有很多公司對自己的AI投入産生很大失望：花了很多錢，沒有做出什麼有價值的事情。對此，他給出的建議是成熟的AI要和業務快速結合，而不成熟的AI“現在參與也沒有用”。
劉鑫稱，目前不少專家認為已經將AI技術成熟商用的一個案例是語音識別，代表公司則是科大訊飛。但需要注意的是，科大訊飛進入語音市場已經十餘年的時間，這期間所積累和沉澱的數據並非天天講AI概念就能達到。
“像科大訊飛一樣實打實做AI的公司，已經被市場認可了。但他們的成功並不是因為技術值錢，而是在過去很長的時間裏，他們基於過往數據，把模型訓練成熟了，值錢的是這個已經訓練好的模型本身。”劉鑫表示。
“目前AI是不能解決所有問題的，不像外面傳播的那樣。”IBM全球技術研究院院士林咏華表示，“如果對精準度的要求不高，這個技術可能很快普及，比如給小孩子的對話玩具。但如果精準度要求高，比如銀行理財推銷、醫療行業對話等，還要好些年才能辦到。目前很多企業都希望趕AI的噱頭，但它的産品是否嚴肅，我們也無法核實，處於‘霧裏看花’的狀態。”
企業“霧裏看花”，技能迭代的“生長焦慮”下，個人卻擁有不同選擇。
今年年初，來自西安電子科技大學的張豐，最後進入了華為西安研究院工作，成為了一名演算法工程師；而他的碩士師弟李強，與北京一家初創企業簽約，選擇做圖像識別工程師。
至於海外工程師張瑞，歸國後進入了一家剛剛完成B輪融資的創業公司，擔任CTO，他説，“如果認為自己是有實力的，在自己精力最旺盛的時候，與其拿期權不如去創造新的估值”。
B06-B07版采寫/新京報記者 任嬌 羅亦丹