中美竞争关键看人才，我国AI人才培育需要新模式
经济下行时期我国AI产业发展依然有多方面的机会，这其中，产业发展的竞争问题也成为了一个值得思考的问题。近年来，在人工智能领域，进入中美两国“平行宇宙“时代。但是从最关键的人才储备层面来看，我国人工智能领域专业人才仍匮乏，急需改变现状。
提及我国人工智能产业人才现状，王咏刚表示，目前中国人工智能领域仍缺乏顶尖AI学术领袖，顶尖AI科研与美国仍有不小的差距。但是除了尖端科研人才之外，国内以工程运用为导向的中间层AI人才储备充裕：一方面，以微软亚洲研究院为代表的国外知名企业研究所针对中国市场培养了一批优质的种子人才；另一方面，多家国外高校、研究所等机构也为中国培养了一批优秀的归国学子，这些人才共同构成了国内整体的AI人才生态，并且已经成为了我国AI产业的中坚力量，在质量以及数量上都不容小觑。
现阶段AI产业发展也已经逐步从前期的科研探索阶段走向“应用为王“的阶段，正是以工程运用为主的中间层人才施展拳脚的最好时机，这使得我国在与美国的产业发展竞争当中站稳了脚跟。此外，中国复杂的的经济结构以及政府大力支持也都为我国AI产业的发展奠定了坚实基础。
除了顶层科研人员以及中坚层AI人才队伍现状的介绍之外，王咏刚还分析了未来新一代AI人才培养方面的相关见解。
首先，以高校为主培养出来的尖端人才来看，由于国外崇尚学术自由，更强调课题研究者实际运用能力，这使得它们所培养出来的学生在实际运用过程中解决问题、发现问题的能力更强，而且在创新性科研突破方面的优势更加明显。反观国内，中国高等教育机构培养出的学生理论基础扎实，但实操能力仍需要提高。多因素导致国内外顶尖高校培养出来的学生之间存在着许多知识以及技能点之上的差异。
其次，到了再往下的工程师培训阶段，目前国内大多数培训机构的培训情况同质化现象严重，而且大多打着一个速成的旗号相互跟风炒作，让人错觉任何人只要接受培训便可以快速转型成为一个合格的AI人才，但事实是大多数通过这样的培训走出来的学员也只能是一个初级的AI从业者，离真正的“入门级“还有一定距离。
王咏刚认为，现阶段社会上大多数机构对于AI人才的培养重数量而不重质量。其实在真正的工作场景当中，一个能够主动解决问题的AI人才胜过一百个普通人员，企业在招人的时候也更愿意以高价聘请前者而不是低价聘请后者。尽管近两年我国在相关人才培养方面做了许多努力，但是现阶段为了适应更快的智能化产业升级的浪潮，我国AI人才培育需要探索更多的新模式，比如更注重“产学研“结合。
产学研一体，以赛事助推构建AI人才生态
在适应智能化产业升级的众多AI人才培养模式当中，创新工场人工智能工程院提出的以研究院、培训、社区、大赛四要素综合而成的模式在AI人才培育方面做出了新尝试和贡献。
王咏刚介绍，作为定位“VC＋AI”的创新工场的重要组成部分，创新工场人工智能工程院在一定层面上担起了创新工场行业研究或者战略咨询的角色，在深入研究行业的同时为公司内部输送一线信息。对于AI人才培养而言，工程院在了解企业用工方对于真正的AI人才需求的基础之上提炼出基本的AI人才素质，并参与设定相应的技能培训课程。课程设定结束之后工程院将会以严格的准入资格考核考生，组建师资队伍进行培训，鼓励受培训对象将所学成果运用到实际生活当中，解决真实问题，最终依据实践结果给出评分。
在具体的业务模式上，创新工场人工智能工程院人才培养板块的业务主要由DeeCamp 人工智能训练营，AI Challenger 全球AI挑战赛等两大部分组成。
DeeCamp人工智能训练营：由创新工场于2017年发起，旨在提升高校AI人才在行业应用中的实践案例经验，同时推进产学研深度结合。该项目于2018年被教育部选作为“中国高校人工智能人才国际培养计划”两个组成部分之一的学生培训营。培养计划包含部高校教师AI培训班和高校学生DeeCamp AI训练营两部分，分别针对高校老师和在校学生进行培训。
据悉，2017、2018年两届DeeCamp吸引了超过全球600所高校的8，000人报名，最终来自85所大学的336名AI人才入选，接受李开复、吴恩达、John Hopcroft领衔的顶尖学术与产业专家讲授的超30门专业课，以及进行超10个顶尖AI公司设立并辅导的19个实践课题，准入难度可见一斑。
AI Challenger 全球AI挑战赛： 作为创新工场发起并联合产业、学术和政府机构举办的，面向全球人工智能人才的开放数据集和编程竞赛平台，致力于满足AI人才成长对高质量丰富数据集的需求，推动AI在科研与商业领域结合来解决真实世界的问题。在刚结束不久的2018年AI Challenger决赛过程中，大赛吸引了来自全球超过1万支团队参赛，平台用户累计超过30000名，覆盖81个国家超过1000所高校和公司。
从实际比赛的结果来看，2018年AI Challenger竞赛中，比如无论是美图公司的短视频实时分类竞赛，还是搜狗的机器阅读理解竞赛、机器翻译竞赛，都出现了一批优质的参赛成果。其中，尤以美团点评的无人驾驶竞赛的选手取得成果最为突出。据王咏刚介绍，此次无人驾驶竞赛所用的比赛数据其实在之前全球计算机视觉及模式识别领域顶级学术会议CVPR的一个比赛上已经用过，但由于赛制的原因，当时这个数据更多的是被用去做学术性质的算法准确度提升，并不注重与实际运用场景的结合。而在本次大赛上，参赛团队不仅关注准确度，而且还结合实际运用场景进行开发，最后冠军队的成果不仅在准确度上超过其他选手，而且在效率上更远高于其他选手四倍以上。这一成果得到了自动驾驶领域资深人士、前滴滴研究院院长何晓飞教授的赞赏，称其达到了世界级工业水平。
谈到工程院在AI人才培养方面的可借鉴经验，王咏刚说，结合实际运用、解决真实生活场景中的问题是AI Challenger设置的出发点，也是企业对AI人才提出最为关键的考核指标，2018年AI Challenger无人驾驶竞赛的实例证明了兼容学术精确度与现实场景需求的技术也能够做出非常优秀的成绩。此外，参赛队伍的高规格严选模式以及赛前辅导，赛中支持等方面也为最终的结果加分不少。
据悉，目前DeeCamp 人工智能训练营以及AI Challenger 全球AI挑战赛两项业务均属于非营利类项目，王咏刚表示，这两项业务的开展主要是致力于搭建一个贯穿产业、教学、科研三者合一的有机生态，涵盖人才、资本等多方因素，搭建工业界与科研界的有效结合场景，共同推进我国AI产业进步。
