图像识别算法工程师 人太贵！人工智能，最赚钱的是“人工”而不是“智能”

原标题：人太贵！人工智能，最赚钱的是“人工”而不是“智能”

如果把互联网公司之间的竞争看的竞争，那么核心就是一条“跳槽鄙视链”。

文/本刊记者??唐??亮

元旦后的第一个工作日，北京。

猎头南哥开车穿过拥挤的后厂村路，绕过繁华的正街，才找到此前预约的星巴克咖啡上地店。中午12点，一位BAT公司中刚刚升起的面部识别领域“新星”到此一叙，南哥和他聊起了杭州西湖美妙的风光；到下午4点，某创业公司高管如约到来，南哥又向他承诺了一家北京独角兽公司稳定的薪酬待遇。

在刚刚过去的2017年，南哥和团队安排了6 000多场互联网公司人才“会面”，促成了超过300宗“跳槽”。在年中，南哥的公司还获得了某BAT公司颁发的“2017年招聘合作伙伴大奖”。

此时此刻，在遥远的重庆市市区上清寺，软件外包公司合伙人杨林坐在茶楼里，连续会面了4位软件工程师。这些候选人，都是杨林从代码托管网站github的源代码作品里挖掘出来的，“代码能力都不错，但是……对客户的开发需求都显经验不足”。

在杨林的公司里，负责“搬砖”的程序员每月收入有8 000多元，而“建楼”的项目负责人拿30万元年薪，还有项目提成。可是，“搬砖”的很好找，“建楼”的半年遇不到一位合适的。

在技术人才紧俏的互联网行业，一条隐秘在业务战线后方的“挖人大战”，始终贯穿于年关岁末，暗自激起行业格局的阵阵涟漪。

有一位互联网公司领袖曾说：敌后也是前线，团结一切可以团结的人，包括敌人的人。

正在发生的战斗

2016年，随着阿法狗在围棋界的横空出世，人工智能彻底火了。但是，人工智能领域目前最赚钱的是“人工”，而不是“智能”——人太贵了。

以教育App的一个“拍照搜题、匹配讲师”的功能需求为例，中间涉及图像识别、自然语言处理，以及推荐算法。每一个环节需要的不是所谓的IT工程师，而是人工智能“科学家”，起薪50万元/年，而且不止一位。图像识别算法工程师

对人才的极度饥渴，源于人工智能本身处于技术金字塔塔尖的地位，以及人才产出量的严重稀缺性。

在AI领域，名校硕士及以上才具备真正的实操能力，而中国仅有不到4万名相关人才，对应的总需求量却高达100万人；同时，全球具有核心竞争力的顶级人才只有300，华人更稀少至30。

因此，在中国开展AI业务的互联网公司，实际上是在4万人和30人里面“抢人”。这里隐现两条主战线。

第一条战线，是对AI应届毕业生及有工作经验的人才进行“无差别全覆盖扫荡”。图像识别算法工程师

阿里巴巴人工智能科学家闵万里曾做过一个调查：他手下的全部员工，包括新来的毕业生，全部都被投送了邀请函，甚至有一个春节收到上百封的例子，他本人则收到700多封。

第二条战线，对极度稀缺的顶级人才开展“裙带式围剿”。

事实上，AI领域顶级人才一般都具有“师承关系”或“同司关系”。因此，猎头、HR、商业，集中蹲守于斯坦福、麻省理工、北大、清华等一流高校AI实验室，以及微软亚洲研究所、百度等以技术见长的公司，以便第一时间知晓顶级人才变动的情况——每名潜在候选人，连同他们的导师、朋友的背后，都有几十家公司进行隐蔽观察。一旦勾兑成功，候选人可以获得1 000~1 300万元的年薪，中间人也能获得相当于候选人年薪20%的高额提成。

就连专注投资AI领域的风投、基金，从2016年起也开始要求基金经理至少具备计算机相关背景。因为，只有“专家”才看得懂AI项目，只有“专家”的导师、同学、同事才能搞AI创业。

2017年，真格基金与汤臣倍健、格灵深瞳、奇点汽车等公司合作开办万象人工智能研究院，广纳相关学术人员。有了“眼力”与“人脉”后，真格基金在很短时间里就投资了30多个AI项目，反超创新工场、IDG。

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