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AI将成基础能力,人才需求爆棚

文字:[大][中][小] 手机页面二维码 2017/6/28     浏览次数:    

        在实际接触到的AI项目中,处于技术工具“造榔头”阶段的多,离产品化“造出房子”还远。目前人工智能人才的最大缺口是技术型人才,但下一个缺口将会是商业化人才。

 

一、AI:创投圈2017年最热方向

        据数据统计,16年底-17年初,国内各大机构在关于今年投资方向的98篇讨论中,人工智能的提及次数占48次,是第二位“文化娱乐”的1.8倍。按Venture Scanner数据,2016年,全球人工智能领域创业公司获得的融资总额达到了50亿美元,658个公司获投。市场火热程度毋庸置疑。

但繁荣之下也有隐忧。


二、产品化与估值泡沫

        我们认同AI技术的普及和爆发是必然趋势,但回到实际接触到的AI项目中,处于技术工具“造榔头”阶段的多,离产品化“造出房子”还远。

        对比同样To B为主,以解决企业实际问题为目标的SaaS行业,AI领域有一定估值泡沫存在。

业内对SaaS公司有按Forward P/S 5-10倍来估值的共识,而AI类项目还在看人头,看简历定价阶段,或许存在按发表论文Paper数+H Index(学术产出水平)估值的P/P方法。

        此外不少换包装的“准AI”项目也大量入市。甚至有些消费类项目,商业模式关键点并不在于AI技术应用,也在融资时凑热点,堆砌一些技术名词“忽悠”投资人。这反而掩盖了自身特点,带来不必要的技术DD,以己之短博人之长。


三、人才瓶颈

        人才需求爆棚,薪资翻番,创业公司招人难。北美地区16年AI开发的相关职位供需比是3:10。该领域人才在国内的供求失衡更为严重,或达到1:10。学术圈人才大量进入工业界,也有诸多大公司骨干按耐不住开始了创业。

        目前该领域最大缺口的是技术型人才,但下一个缺口将会是商业化人才:理解技术边界和实现机制,更懂行业需求的“翻译官”类型。

创始人背景:目前普遍受认可,也是最多见的创始人背景是有学术高度的海归博士,在产业圈公司工作3-5年,晋升快,又有商业思维的。

其次是大公司研发线高层创业以及教授选手,一般在副教授级别,30-40岁,有一定学术影响力,有全职下海决心的。科学家创业需要尽快找到商业合伙人,对要落地的行业非常了解的。


四、技术成熟周期

        前沿科技领域的创业公司需要尊重商业规律,寻找价值创造点,敬畏技术成熟周期。Gartner每年都会公布新兴技术成熟度曲线,创业者应审视自身实力,寻找技术到站距离比较近,或是至少有中途停靠补给站(商业化应用)的赛道,伟大的企业都从满足客户需求开始,而不是依靠赢得世界级的学术地位。

        AI领域巨头积极开源,平台类型技术很快会商品化。例如Google Tensorflow这样的框架,现在不少非AI公司都在实际应用了,就像3年前Hadoop的普及一样,靠这样的框架做AlphaGo还不可能,但分析一些离线业务数据已经足够。


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