当BAT巨头战场伸向学界,能否啃下“AI人才短缺”这块硬骨头?

2019-04-21 16:52:00 来源:互联网
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在商业竞争之外,BAT巨头战场早已从业界向学界延伸。这与目前中国人工智能人才发展需求不谋而合。

 

4月初,百度、中国科学院大学承办的2019全国高校深度学习师资培训班第一期,在中国科学院大学雁栖湖校区结束。这已不是百度第一次通过师资培训的方式对接高校智能化变革的需求了。

 

百度的悄然发力,其实并不意外。在中国“智能+”赛道上,AI技术的外溢效应越发明显,在高校这段跑道上,巨头正各展所长,激烈交锋。

 

“AI人才短缺”这块硬骨头,高校啃不下来

智研咨询发布的《2017-2022年中国人工智能行业深度调研及投资战略研究报告》显示,截至2017年,我国人工智能市场规模已达到了217亿元,同比增长超过52.7%。全球AI领域30万左右的人才储备,在市场需求面前单薄无力。

 

供需严重失衡,让AI领域的毕业生成了“香饽饽”,但AI领域的教育产出压力也很大:全球共有367所具有人工智能研究方向的高校,但每年AI领域的毕业生只有2万人左右。

 

高校想单独啃下这块硬骨头可不容易。首先就是师资问题,全球30万人才储备,只有10万人在高校,中国更是少之又少。重庆邮电大学副校长陈前斌曾表示,“高校主要希望有博士学位以上的人工智能领域的人才,但的确很少,而要引进这方面的师资又相当困难”。

 

其次,是人工智能的复杂性。它以计算机科学为基础,包括知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统等内容,大部分课题只能在研究生阶段开展,变相增加了相关人才的教育成本。

 

再次,目前人工智能处于第三次发展高潮期,以机器学习特别是深度学习为核心,相当依赖数据和算力,偏偏这两项资源在各大高校都极为稀缺。

 

在这样的背景下,人工智能大厂开始与高校联手,探索AI人才培养的新模式,以弥补人才梯队建设上的短板。

 

阿里做前,腾讯紧跟,百度深入

在国内,从资源、生态、落地来看,人工智能头部集团当为BAT三家。随着校企合作越发频繁,BAT在AI人才培养上的布局也逐渐明晰。

 

2017年是阿里学术活动的元年。这一年间,阿里巴巴分别与浙江大学、清华大学、南洋理工大学新加坡联合研究院等高校合作,成立实验室、研究基地。至去年9月,又宣布携手新加坡南洋理工大学、新加坡经济发展局,正式启动博士生培养计划。

 

阿里与不同高校采用不同的“开放”形式,比如,和清华的合作更多强调多学科、跨专业的合作;在南洋理工大学,则开放丰富的应用场景及数据,把人工智能、云计算、区块链、IoT等技术场景引入新加坡高校。

 

阿里参与的校企合作,更侧重学术及研究,将真实的业务场景和全球院校的科研实力结合,是阿里校企合作的最大特色。这一策略更加倾向于对前沿领域的探索,对当下的燃眉之急效果有限。

 

在某种程度上,腾讯校企合作培养人工智能人才的布局与阿里类似,相对偏向AI科研和资源供给。比如腾讯针对大学发起的犀牛鸟计划,与清华大学、北京大学、中科院计算所、新加坡南洋理工大学等成立联合实验室,并通过课程内容、实验实训、职前培训、认证考试体系、竞赛赛事等活动拓展人才培养体系。

 

腾讯对AI人才培养的规划较为完善,在落实上却不及百度迅速。事实上,单从广度而言,百度目前已经形成了囊括师资培训、课程共建、教材出版以及学生赛事等多个维度产学融合生态;从深度来看,百度则又超出一般校企在师资、资金等形式的泛化合作,沿着高校和产业的痛点进行实质性突破。

 

仅针对高校师资缺口这一问题,百度自2018年5月起,就已连续举办4期深度学习师资培训班,累计培训教师超过400人次,内容涵盖学术交流、课程构建、实验实训、平台应用等教学环节。

 

深度学习作为一类机器学习方法,是实现人工智能的重要基础。我国高校深度学习教育的现状是——开课高校相对较少,缺乏实践场景。于是,百度在师资培训中以自主研发的深度学习框架PaddlePaddle为基础,通过机器学习、PaddlePaddle入门和卷积神经网络、图像处理和深度学习的理论学习等课程,辅以大量实践训练,确保老师掌握通过深度学习来解决问题的思路和方法。

 

除了“软件”,百度还试图解决“硬件”问题。在前几期的培训中,百度洞察到高校开展人工智能教学的障碍:算法的训练过程经常需要使用价格高昂的GPU卡或云计算资源。有的学校经费有限,实验室条件有限,很多项目根本跑不动,更别提大量学生同时实验;有的老师最怕软件安装步骤繁琐、配置环境复杂苛刻,几十台实验机器一个步骤弄错就得从头再来……

 

基于种种现实诉求,百度在3月初上线了AI Studio 教育版,免费提供给高校使用。它是一个在线的、一站式的AI实训平台,集合了AI教程、代码环境、样例工程和数据集,并为用户提供在线云计算编程环境,不需要下载安装软件、环境配置和依赖包等复杂步骤,就可以开展深度学习教学项目。这背后,是价值超过千万人民币的数百张GPU卡, 全部免费提供给学习者使用。

 
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