ОБЗОР
Для начинающих компаний и крупных компаний в области искусственного интеллекта очень важно приобретать таланты AI высшего звена и иметь способность к передаче способности талантов, в то время как начинающие компании сталкиваются с большим давлением на уровне захвата.
Из-за алгоритмических прорывов, поддержки политики, ротации капитала, индустрии искусственного интеллекта, начавшейся в 2017 году, начались стартапы ИИ, но нехватка профессионалов стала узким местом, препятствующим дальнейшей разработке стартапов ИИ.
В начале декабря 2017 года «Белая книга по глобальным талантам AI 2017», выпущенная Tencent Research Institute в сотрудничестве с BOSS, прямо показала, что в мире насчитывается около 300 000 глобальных специалистов в области ИИ с рыночным спросом порядка миллиона. Направление колледжей и университетов, ежегодная поставка поля AI около 20000 выпускников, далеки от удовлетворения рыночного спроса на таланты.
В этих крайне неуравновешенных условиях спроса и предложения, стартапы, гигантский талант соскабливается между все более ожесточенными. Используя работодателя, чтобы набирать таланты и даже платить годовой оклад в миллионы. Для начинающих компаний, как развивать свои собственные преимущества, Привлечь больше таланта ИИ?
Система обучения - несовершенный недостаток талантов
«По сравнению с O2O, новаторской компанией в общей экономике, AI фокусируется на соображениях талантов по-разному», - сказал Гао Тяньпи, директор Legend Capital, в 21-м веке Business Herald.
Потребление Интернет-предпринимательство - это «герои не спрашивают источник», пока люди имеют представление о продукте, бизнес-модель мышления, вы можете начать бизнес. Однако более высокие технические барьеры ИИ для предпринимательства, источники талантов будут относительно сконцентрированы, в основном из искусственного интеллекта , Высшая академия информатики.
В глобальном масштабе не так много учреждений, специализирующихся на систематической подготовке специалистов в области искусственного интеллекта в мире, а искусственный интеллект - даже очень популярная специальность десять или двадцать лет назад. Даже если кто-то узнает направление сегментации ИИ, после окончания Большинство также предпочитают переключаться.
«Это связано с тем, что технология AI не соответствует практической цели до 2013 года, поэтому многие специалисты, связанные с ИИ, будут переключаться на поиск, рекомендации и т. Д. После окончания школы, и очень мало людей, которые остаются в связанных с ИИ отраслях, таких как визуальный и голос. Также привело к настоящему, трудно найти У вас уже есть опыт работы с талантами ИИ ». Генеральный директор Shen Jian Technology Яо Чунг сказал репортеру 21-го века Business Herald.
Он добавил, что колледжи и университеты начали придавать большое значение культивированию талантов ИИ с 2013 года. Пройдут годы обучения от производства, а постепенное улучшение числа выпускников в будущем, несомненно, приведет к постепенному улучшению.
В дополнение к неадекватной системе обучения колледжей и университетов Яо Сун считает, что еще одна серьезная причина нехватки талантов ИИ - относительно слабая основа смежных отраслей в Китае, например, есть только несколько архитекторов, которые завершили полный процессорный чип в Китае. В Соединенных Штатах, таких как Nvidia, Intel и другие компании, вы можете найти много талантов в этой области. Китай в отрасли относительно поздно, может копать пул талантов относительно неглубоко.
«Недостаток таланта - общая проблема для стартапов ИИ, но я верю, что в ближайшие два-три года вылейте большое количество талантов ИИ, люди станут все лучше и лучше». Хуэйин Хуэй соучредитель и главный операционный директор Го На Недостаток талантов с оптимистическим отношением.
Она сказала, что, когда первая экосистема iOS от Apple впервые появилась, только очень немногие инженеры могли делать приложения App на платформе iOS, и, возможно, менее чем через год или два, инженерам iOS не хватало бы, но как экосистема Apple Департамент развития, будет большое количество людей быстро узнать эту технологию для достижения баланса спроса и предложения квалифицированного персонала.
Какого рода талант AI недостаточен? Шун, исполнительный директор компании Meng Xing, сказал журналистам в 21-м веке Business Herald, эшелон талантов ИИ, разделенный на три партии. Первая партия - самые сильные ученые-алгоритмы, их собственные рамки и передовые исследования, которые У людей в мире мало.
Вторая группа талантливых людей может не создавать оригинальные рамки, но они могут адаптировать, улучшать и настраивать проекты в более популярной структуре. Такие люди постепенно увеличивают свои показатели в результате непрерывного обучения.
Третий взнос полностью основан на существующей структуре для корректировки параметров таланта, таких людей многие из многих людей, которые ранее не были индустрией ИИ, через открытые классы или обучение, могут их изучить.
Мэн Синг полагает, что нынешнее отсутствие поля ИИ - это инновационный алгоритм. Ученые, которые на вершине, чтобы решить фундаментальные проблемы людей, академических кругов, промышленности, - это большая конкуренция. Все большее внимание уделяется направлению посадочных приложений, умению понимать как требования приложений, так и технологические возможности границ менеджера продукции AI.
Банкротство венчурной компании
Для начинающих компаний и крупных компаний в области искусственного интеллекта очень важно приобретать таланты AI высшего уровня и иметь возможность непрерывной передачи талантов, в то время как начинающие компании сталкиваются с большим давлением со стороны захвата людей.
«Сегодня это не только BAT, быстрый интернет, большие заголовки, интернет-компании, у которых есть много денег, но и любой ценой. В этом конкурсе некоторые компании, за которые мы проголосовали за« Силиконовую долину »назад Трудно будет убедить других присоединиться ».
В этом случае роль основателя пусковой компании еще важнее ». Именно потому, что вам сложно с самого начала выкапывать так много скота, поэтому вам нужен основатель - корова. Например, Shang Tang Technology, технология Kuang Shi Technology Создатели сами будут технически уникальными », - сказал он.
Мэн Синг полагает, что начинающим компаниям хвататься за главный или «смотреть на блюда из блюд». Например, некоторые люди обращают внимание только на деньги, компания должна быть разумной в рамках передачи заработной платы. Крупные компании платят фиксированный уровень, начинающие компании будут более гибкими Некоторые люди не ценят краткосрочную заработную плату, уделяют больше внимания долгосрочным огромным доходам, начинающим компаниям в области капитала, более адекватным стимулам, некоторым более уделяют больше внимания их собственному голосу, степень уважения, начинающие компании могут Дайте им больше возможностей, некоторые ученые уделяют больше внимания тому, что они делают, начинающие компании могут использовать функции компании, идеи для привлечения талантов.
В другом измерении талант приходит с людьми, Мэн сказал, что если у венчурных компаний есть ресурсы известных ученых, они также могут принести таланты, основанные на отношениях выпускников, конечно, самый важный способ привлечь талант или сохранить компанию Именно в бизнесе, оценке и других аспектах поддержания высокого уровня эффективности, чтобы люди думали, что это возможность.
Хуэй Хуэй Ин является пионерской командой с известными научными ресурсами. Понятно, что доктор Хуэй Син, главный консультант-ученый Хуэй Хуэй Хуэй Ин, является профессором Синг Лэй, директором Центра медицинской физики Стэнфордского университета, а также ведущим специалистом по медицинской визуализации среди глобальных китайцев. Чай Сян Фэй - постдоктор Стэнфордского университета, Го На Бен Шуо окончил Университет Цинхуа.
«Конкуренция между компаниями ИИ в конечном счете является высшей наградой талантов, этот талант - скудные ресурсы в мире». Го На На 21-м веке Business Herald репортер сказал, что область медицинских изображений AI сама по себе имеет типичные междисциплинарные характеристики, будь то технология Командная или рыночная команда, все они нуждаются в разнообразных и междисциплинарных комбинациях. В разных областях знаний и опыта таланта, мудрости разных областей и, в конечном счете, в формировании производительности в замкнутом контуре, нарушая ограничения одного предмета.
С точки зрения приобретения талантов Huihui Huiying использует все виды ресурсов для выпускников и в августе прошлого года совместно с Стэнфордским университетом выпустил «Программу совершенства» для отправки талантов AI и медицинских специалистов в Стэнфорд для непрерывного междисциплинарного обучения. Между тем, Huihui Хуэй Ин также с Университетом Цинхуа и другими отечественными колледжами и университетами создает совместные лаборатории, продолжая решать проблему поставок талантов и обучения.
«От лабораторного до продукта и клинического применения существует долгий путь, и компания является местом, где индустриализация и индустриализация являются самыми сильными, поэтому связь между компанией и университетами более благоприятна для выращивания квалифицированного персонала». Г-жа Го также представила, что в настоящее время AI выпускников в отраслевых колледжах и университетах, годовой уровень заработной платы в диапазоне от сотен тысяч до нескольких миллионов юаней. Сила таланта AI и международные стандарты, поэтому уровень зарплаты также относительно близок к Huiying Huiying, ежемесячной рабочей силе компании Затраты составляют более 70% общих расходов.
Нельзя умолять главного ученого
Утверждение такого высшего таланта AI, как главного ученого, похоже, стало «стандартом» для компаний-знаменитостей. В конце концов, положение главного ученого в значительной степени определяет высоту, которую могут достичь стартапы.
«Лучшие ученые, такие как талант высшего ИИ, могут быть удовлетворены спросом, также являются одним из немногих в мире», - сказал корреспондент Xinghan Capital, основатель компании Jang Song из 21-го века Business Herald.
Например, Xinghan Capital недавно инвестировала в Kun Yun Technology, компанию, которая делает чипы AI. Один из ее основателей, Лу Юнцин, член Королевского института инженерии и профессор Имперского колледжа Лондона, также является ведущим научным сотрудником в этой отрасли. Почти 30 лет искусственного интеллекта Это действительно принесло большой бонус проекту. Под руководством доктора Лу Синью и его ученика, д-ра Ню Синью, технологические возможности компании могут поддерживать свой высокий уровень в отрасли.
Тем не менее, главный ученый не является необходимым условием для оценки проекта. Ян Ге сказал, что Xinghan Capital по-прежнему рассматривает проект по характеру бизнеса. Цель состоит в том, чтобы найти действительно ценные предприятия и систематически оценивать компанию с точки зрения технологий, продуктов и рынков рассматриваться.
Согласно Мэн Син, главный научный сотрудник становится важным индикатором стартапа, зависит в основном от того, что делает стартап-компания: если компания делает базовый технологический запуск, основные человеческие способности определяют возможности исследований и разработок в области технологий, возможности исследований и разработок в области технологий Передовой характер решает, может ли компания выжить или нет, и в такой компании важно, чтобы учредительная команда оснащала своего главного ученого талантом ИИ.
Если компании производят вертикальные промышленные продукты ИИ, такие как мониторинг лица в области безопасности, а также идентификация определенных функций завода в области сельского хозяйства, компания не будет конкурировать с новаторскими академическими исследованиями и фундаментальной теорией, Вещи продукта, разработки, такие как оптимизация потребления энергии, оптимизация работы пользователя.
Для таких компаний ведущие ученые менее важны, и даже ученые, не имеющие высшего образования, обладают еще большими преимуществами, потому что они не запутаны в том, является ли это само собой разумеющимся, а скорее более практическим направлением Дело не решит отраслевую проблему, - сказал он.