智能时代黄埔 铸剑者百度

　　根据麦卡锡2019年的研究报告，深度学习为核心的AI技术将在2030年前为人类产生超过今天中国与印度相加的GDP数值。这也意味着，AI对于国家经济来说，将释放比蒸汽机、电气化、半导体更多的价值提升。

　　历史已经确凿无误地表明，一个国家乃至文明，必须掌握核心技术才能谋求强盛。这一点在近数十年的信息技术时代尤其明显。半导体产业核心技术的缺失，让中国在高科技产业飞速发展的周期中始终受制于人。最终产生了今天广为讨论的“芯痛”现象。

　　在新的产业纪元里，AI必将成为新的底层技术，而深度学习的框架与平台能力将变成新的“芯片”技术。这也是如今中国经济无法错过的底层技术。

　　AI所带来的经济效益提升，超过90%将产生于AI与目前各行各业、产业经济的融合与再增长——然而在美好的AI愿景下，我们也很容易发现一个棘手的问题摆在面前：AI与产业融合命题中，人才正在成为稀缺度最高的资源。

　　深度学习为代表的AI技术，在某种程度上来说是一个极其依靠个体创造力、人才独立解决能力的技术门类。并且在今天极大的AI发展需求与行业AI发展速度来看，AI对人才的需求每天都在被放大。

　　然而中国的AI人才供给情况并不乐观。根据领英统计，中国AI人才缺口已经超过500万，95%的AI相关岗位无法找到合适人才。

　　而在普遍供小于求的AI人才体系中，又有一种人才的匮乏，正在成为制约中国AI产业高速发展的核心因素：能分析业务问题，掌握模型算法，还能独立组织落地应用的深度学习架构师。

　　在今天这个AI需要走进国民经济，融入千行万业的时间节点，跨界复合型人才就像AI战场上的将领，每一个人才的合理运用，或许就意味着一家企业、一个行业的智能进化。而他们的合力，就是中国急需的AI黄金时代。

　　这类人可谓AI世界的“超级英雄“，今天中国的产业经济世界，需要找到、培养、合理运用他们，才有可能完成AI+产业转型的艰巨任务。

　　而面对这个困难，百度等AI巨头，也已经开启了行动。

　　风霜刀剑严相逼：中国不能错过的深度学习机遇

　　深度学习中的“超级英雄”为何重要，我们可以先来分享一个采访过的案例。

　　我们曾经采访过中部某省份的一家私营制造业企业。他们的老板向我们透露，在了解到国外同行业的企业，已经开始启用深度学习技术来执行生产线监理与产品质量识别，来提高生产良品率之后，他非常动心于自己工厂与AI的结合。

　　然而在他想要在自己的工厂里启动AI的时候，却发现根本无从下手。首先面对的问题，是他无法找到一个“首席AI架构师”来负责这个项目。

　　让公司的IT部门工程师来负责，他们并不懂深度学习算法；招聘刚刚毕业的AI研究生，他们没有工作经验，无法管理项目；挖来AI算法架构师，他们又不懂企业本身所处行业的技术特点与项目需求。

　　最终的结果是，即使企业愿意出不菲的薪酬来招聘AI人才，却根本找不到适合的目标。这个原本能节省大量资源，提高社会生产力的项目，就被卡死在了人才这个最开始的环节。

　　这样的问题，在今天的中国并非孤例。千万个类似问题的合集，或许就是今天中国AI发展的急需攻克的问题。

　　在核心技术上，国家产业经济持续发展，需要了解技术和懂得运用的复合人才作为支撑。当深度学习成为中国已经不能再错过的历史机遇，我们或许必须要给出时代这样一个解答：深度学习人才究竟从何而来？

　　需有虎贲提玉龙：AI革命中的核心人才之战

　　今天的AI产业空间，跨界和实用能力，已经成为对深度学习架构师的核心要求。

　　就AI产业的实际情况来说，刚出校门的学员配很难解决实际问题，也很难得到自己负责搭建项目的信任；而行业中的佼佼者，往往并不熟悉深度学习技术，也很少有时间和机会去学习AI；而今天的主流AI从业者，却不懂行业知识，很难站在行业决策者的角度思考问题。

　　也不是说以上人才真正操盘AI与行业融合项目100%不行，但是企业要承担在人才上的试错成本却实在太大。一般企业根本无法负担。

　　解决方案并不难预料。最佳答案，显然是利用技术平台-学术力量-产业实际应用三者相结合的方式，直接培养理论与实践具强的“军官型人才”。从西点军校到黄埔，这样的人才定理已经成为现代军事的支柱。那么在AI来临之际，需要的人才是什么样的？

　　1、深谙细分领域思路和模式、了解并能分析产业业务核心问题和杠杆点；

　　2、能够有扎实的深度学习理论基础去分析和规划问题解决办法；

　　3、将之付诸于工程实践落地执行，完成AI实战的战士。

　　总而言之，AI需要培养超级战士，需要一座能够培养和挖掘超级战士的AI黄埔军校。

　　少年材器自何出：深度学习世界的黄埔军校

　　当深度学习技术成为国之重器，破开未来迷雾的钥匙，那么深度学习核心人才也就成为了披荆斩棘的时代之剑。

　　假如想要在深度学习领域构建高人才培养能力，就需要在学术研究、产业基础与底层技术，再到AI与各产业的应用结合上具备广泛积累。

　　换句话说，假如AI产业是一条条平行的经线，那么就需要一条纬线将整个AI圈层贯穿，最终映射入人才培养这个产学研一体化命题。

　　而在目前的中国AI产业中，具备这一条件的只有百度——作为寻剑者的百度。

　　自2012年以来，无论是在业务应用方面还是前沿技术研究方面，百度都在深度学习领域深耕已久。2013年百度成立了深度学习研究院IDL，并在世界上率先将深度学习技术应用于大规模搜索引擎；2016年，百度开源了国内最早的、也是目前唯一的深度学习框架PaddlePaddle；2017年，百度承建了“深度学习技术及应用国家工程实验室”。

　　去年11月，百度与国家工程实验室合作，推出了以培养深度学习核心人才为目标的“黄埔学院”计划。1月19日，百度黄埔学院——深度学习架构师培养计划在百度科技园举行开学典礼。百度AI技术平台体系执行总监吴甜表示，百度希望能帮助业界培养第一批“首席AI架构师”。

　　通过黄埔学院，或许我们可以来回望一下，百度在AI核心人才战略中的解决方案是如何一步步塑建成功的。