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신생 기업, 대기업 AI 필드, 최고의 인재를 획득 할 수있는 능력은 AI 인력 수송 능력이 매우 중요합니다. 그리고 수준의 사람들이 신생 기업은 상당한 압력에 직면 얻을 지속.
알고리즘 획기적인 정책 지원 이후, 자본 득시글 거리는 2017 년에 인공 지능 산업의 안내 단계 개발, AI 신생 기업은 신흥.하지만 지금은 전문가의 부족은, 인공 지능 신생 기업의 발전을 방해 병목이되고있다.
12 월 초 2017 년, 텐센트 연구소 공동으로 임명 BOSS가 바로 '2017 글로벌 인재 인공 지능 백서 "발표는 보여줍니다 글로벌 AI 현장 직원 30 만, 반면 300 개 이상의 모든 인공 지능 연구의 메가 세계 총 시장 수요 대학 방향, AI 공급에 대한 2백만명 매년 분야를 졸업, 인재에 대한 시장의 수요를 충족시킬 수 없다.
수요와 공급 상황 사이의 극단적 인 불균형에서, 신생 기업은, 재능은 점점 더 치열한 거대한 회사 사이 긁어. 고용주 인재를 모집, 가격을 지불하는 연봉 수백만의 수백을. 벤처 기업의 경우, 어떻게 자신의 장점을 개발하기 위해, 더 많은 AI 인재를 유치합니까?
훈련 시스템이 불완전한 인재 부족
'그리고 O2O는, 신생 기업은 인공 지능 신생 기업에 비해 경제 분야에서 공유는 다를 것이다 재능 고려에 초점을 맞 춥니 다.'스타 야오 일 높은 투자 이사의 전설은 21 세기 비즈니스 헤럴드에서 기자들에게 말했다.
소비자 인터넷 신생 기업은, 당신이 모험을 할 수 있습니다.하지만 높은 기술 임계 AI 기업 인재는 대부분 인공 지능에서 상대적으로 집중 소스 것만큼 제품이 생각하는 비즈니스 모델에 대한 통찰력을 가지고있는 재능 '소스가되지 영웅 질문'이다 , 컴퓨터 과학 분야 최고의 아카데미.
아니 전 세계적으로 많은 기관, AI의 전문 행위 체계적인 교육의 설립. 10 년, 20 년 전, 심지어 인공 지능 전문가 매우 인기가있다.이 AI의 세분화 방향을 알게 된 후에도, 졸업 대부분은 전환을 선택합니다.
AI 기술은 2013 년까지 실용 목표에 미치지 못하기 때문에 많은 AI 관련 전공자가 졸업 후 검색, 추천 등으로 전환하고 시각 및 음성과 같은 AI 관련 산업에 머물고있는 사람은 극히 적기 때문입니다. 또한 현재까지는 AI 인재로 일한 경험이있는 것을 찾기가 어렵습니다. "Shen Jian Technology의 CEO 인 Yao Chung은 21 세기 비즈니스 헤럴드 기자에게 말했다.
그는 대학이 2013 년부터 AI 인재 육성에 중점을두기 시작했다고 발표했다. 훈련에서 출력까지 수 년이 걸릴 것이고 졸업생의 점진적인 향상은 분명히 점진적인 개선을 가져올 것이다.
대학의 부적절한 교육 시스템뿐만 아니라, 야오 정 중국의 상대적으로 약한 산업 기반과 관련이 AI 재능의 부족의 또 다른 주요 이유는. 예를 들어, 중국에서는 몇 건축가 중 하나가 완전한 전체 섹션 프로세서 칩을 할 것으로 믿고있다. 그러나, 엔비디아, 인텔과 미국의 다른 회사에서, 당신은이 분야에서 전문 지식을 많이 찾을 수 있습니다. 업계를 입력 중국 상대적으로 늦게 인재를 발굴 할 수있을 것입니다 상대적으로 얕은입니다.
'AI 신생 기업의 인재 부족은 일반적인 문제입니다,하지만 향후 2 ~ 3 년, AI 인재의 많은 수의 유입, 사람들은 좋은 움직임을 얻을 것이라고 믿는다.'의학, 공동 설립자이자 COO 후이 구오 나 전류를 그림자학과 긍정적 인 태도로 재능 부족.
그녀는 애플의 iOS 생태계가 처음 나왔을 때처럼, iOS 플랫폼에 애플 리케이션을 할 수있는 엔지니어는 매우 적으며, 1 ~ 2 년 내에 iOS 엔지니어가 부족할 것이지만, 애플의 생태계 개발 부서는 많은 사람들이 신속하게 자격을 갖춘 직원의 수요와 공급의 균형을 달성하기 위해이 기술을 배우게 될 것입니다.
Shun Capital Executive Director 인 Meng Xing은 21 세기 비즈니스 헤럴드 기자에게 인공 지능의 재능 제형을 세 가지 배치로 나누어 말했습니다. 첫 번째 배치는 가장 강력한 알고리즘 과학자, 자체 프레임 워크 및 최첨단 연구입니다. 세계의 사람들은 그리 많지 않습니다.
재능의 두 번째 배치는 원래의 프레임 워크되지 않을 수도 있습니다,하지만 더 많은 인기를 프레임 워크에 적합 할 수 인해 사람들의 지속적인 훈련, 프로젝트 정의 조정을 위해 만든 개선은 점진적으로 증가했다.
재능의 세 번째 배치는 완전히 기존의 프레임 워크,이 많은 사람들에 따라 조정 가능한 매개 변수입니다. 공공 교육 과정이나 교육을 통해 이전에 많은 사람들이하지 AI 산업은 이러한 배울 수 있습니다.
멩 웨이크은 AI 필드의 현재 부족이 가장 혁신적인 알고리즘 과학자하다고 생각합니다. 그들은 많은 경쟁의 근본적인 문제, 학계, 업계를 해결하기 위해 상단에있는 대부분의 사람들이다. 또한, AI에 기업과 동시에 AI 제품의 애플리케이션 요구 사항 및 더 많은 기술력 경계 테두리 매니저와 더 많은 관심을 이해할 수 착륙 응용 프로그램의 방향을 변경합니다.
벤처 기업 인재 전투
신생 기업, 대기업 AI 필드, 최고의 인재를 획득 할 수있는 기능이 AI 인원 수송 능력은 매우 중요하다 지속. 그리고 수준에서 사람을 얻기 위해, 신생 기업은 상당한 압력에 직면 해있다.
하늘 야오는 한숨을 쉬고 말했다, '손재주처럼 헤드 라인 오늘은 돈과 다른 대형 인터넷 기업을 많이 가지고 한 BAT는 모든 비용에 파고있다 아닙니다. 이번 대회에서 우리는 돌아올 찾고 일부 실리콘 밸리 회사 캐스트 다른 사람들이 합류하도록 설득하는 것은 어려울 것입니다. '
이 경우, 당신이 너무 많은 가축을 파고 때문에 시작하기가 어렵다 '. 훨씬 더 중요하다 회사의 설립자 인 역할을-시작, 그래서 소는 과학 기술에 따라 같은 과학 기술 상 나라, 쿠앙 등 자체 설립자 필요 창립자들은 기술적으로 독특 할 것 "이라고 말했다.
멩. 예를 들어, 어떤 사람들은 돈에주의 '를 Caidie 맨 아래에'사람을 얻기 위해 주로 신생 기업을 깨워 믿고, 회사는 합리적인 범위 내에서 가능한 한 많은 임금을 조정해야합니다. 대기업의 고정 급여 수준, 신생 기업이보다 유연 할 것이다 일부 사람들은 주식에 더 적절한 인센티브, 옵션 조항이 될 수 신생 기업에 의해 가져온 거대한 장기 수익률에 더 많은 관심을 지불, 단기 임금에 대한 상관 없어, 일부 사람들이 자신의 목소리에 더 많은 관심을 지불, 정도 존중, 기업 회사 수 그것의 더 큰 범위로, 일부 과학자들은 인재를 유치하기 위해, 신생 기업이 회사의 전문을 사용할 수 있습니다,하고 일의 중요성에 아이디어를 더 많은 관심을 지불합니다.
다른 차원에서, 재능은 사람들의 멩이 동문 관계를 기반으로 잘 알려진 과학자, 또한 재능을 가져올 수있는 경우 말했다 신생 기업이 자원이 났을 따르는 것입니다. 물론, 가장 중요한 방법은 인재를 유치하기 위해, 또는 회사를 수 있도록 계속 효율적인 성장을 유지하는 것은 비즈니스, 평가 및 기타 측면에서 사람들이 이것이 기회라고 생각할 수 있도록하는 것입니다.
의료 그림자 귀학과가 유명 과학자 자원의 기업 팀과 함께하는 회사입니다, 우리는 의료 후이의 부서 수석 고문 과학자 그림자 이해는 그는 또한 세계 최고 수준의 중국어 의료 영상 전문가 인 스탠포드 대학 의학 물리학 센터의 주요 Renxing 레이 교수이다.이 회사의 CEO 차이 시앙 페이 (Chai Xiang Fei)는 스탠포드 대학 (Stanford University)의 박사후 과정이며, 구오 나 벤 슈오 (Guo Na Ben Shuo)는 칭화 대학 (Tsinghua University)을 졸업했습니다.
"최종 분석에서 인공 지능 기업 간의 경쟁이 최고의 인재 경쟁이다.이 재능은 세계에서 부족한 자원이다."21 세기 비즈니스 헤럴드 기자의 구오 나 (Guo Na)는 의료 이미징 인공 지능 분야 자체가 기술이든간에 전형적인 학제 적 특성을 갖고 있다고 말했다. 팀 또는 시장 팀은 모두 다각화 된 학제 간 조합이 필요합니다. 재능에 대한 지식과 경험, 다양한 분야의 지혜, 궁극적으로 단일 주제의 한계를 뛰어 넘는 폐회로 생산성의 형성이라는 다양한 배경을 바탕으로합니다.
인재 확보에서, 작년 8 월에 출시 다양한 리소스를 사용하여학과 의학의 졸업생 후이 필름, 공동 스탠포드 대학의 AI 직원에 '인재 계획'은 의료진이 동시에. 스탠포드 진행 학제 인재로 전송 의학과 후이 잉 (Hui Ying)은 청화대 (Tsinghua University) 및 기타 국내 대학들과 공동 연구실을 설립하여 인재 공급 및 훈련 문제를 계속 해결합니다.
'임상 응용 프로그램에 실험실에서 제품과는 약간의 거리, 회사, 그래서 연결 기업과 대학이 인재의 육성에 더 도움이됩니다. 산업화와 강한 장소의 상용화는'그녀는 말했다. 구오 나 또한 현재 도입 업계에서 AI 대학 대학원 재능, 몇 백만 위안 수십만에 이르기까지 급여 수준. 중국의 AI 직원의 국제 표준 강도, 그래서 임금은 상대적으로 가까이 있습니다. 의료 그림자학과의 후이, 회사의 월간 사람 비용은 총 지출의 70 % 이상을 차지합니다.
수석 과학자는 구걸 할 수 없다.
수석 과학자와 같은 최고 AI 재능의 승인은 유명 AI 회사의 '표준'이 된 것으로 보이며, 결국 과학자의 업계 위치는 신생 기업이 달성 할 수있는 고도를 결정합니다.
"최고 AI 인재와 같은 최고 과학자들은 세계에서 가장 적은 인물 중 하나이기도합니다."21 세기 비즈니스 헤럴드 기자의 Xinghan 자본 창업 파트너 양 송 (Yang Song)은 말했다.
같은 한 자본으로 별 최근 AI 칩 군-기술을 수행하는 회사에 투자, 설립자 루 Yongqing 중 하나가 엔지니어링, 임페리얼 칼리지 교수의 왕립 아카데미가, 두 번째는 업계의 수석 과학자 없음에 인공 지능의 거의 30 년 가지고있다 숙련 된 강수량은.이 박사 루 Yuanshi 소 Xinyu의 제자의 지도력하에, 실제로 프로젝트에 추가 점수의 큰 거래이다,이 회사의 기술력은 업계에서 최고 수준으로 유지 될 수있다.
그러나 프로젝트의 수석 과학자를 결정하는 필요 조건 아닌, 양의 노래, 스타 한 자본 프로젝트를 참조하거나 상업적 자연에서, 목적은 기업의 진정한 가치를 발견하고, 회사의 기술, 제품, 시장 및 다른 각도를 체계화 말했다 고려.
멩은 기본 기술 회사가 사업을 할 경우, 회사의 R & D 역량, R & D 능력을 결정하기 위해 기본적으로 사람의 능력을해야 할 것입니다 신생 기업에 따라, 생각 신생 기업시의 수석 과학자는 고려 여부의 중요한 지표를 보니 진보 된 성격은 회사가 생존 할 수 있는지 없는지를 결정하고, 그러한 회사에서는 설립 팀이 수석 과학자에게 AI 재능을 갖추는 것이 중요합니다.
회사는 보안 모니터링 분야에서 얼굴 생활로 수직 산업 AI 제품을 할 경우, 농업 분야에서 식물의 어떤 특성을 식별 할, 그렇지 학술 연구, 회사의 경쟁의 이론적 틀을 깨는 지상하지만, 이미 존재하는 성형이다 전력 소비를 최적화하고 사용자 경험을 최적화하는 것과 같은 제품, 엔지니어링.
그런 회사들에게 최고 과학자들은 덜 중요하며, 심지어 최상위의 과학자들조차도 이것이 더 큰 이익을 가져다줍니다. 왜냐하면 이것은 이것이 당연한 문제인지 아닌지에 얽매이지 않기 때문입니다. 업계의 문제는 해결되지 않을 것입니다.