究竟哪一類型的企業(yè)會在人工智能行業(yè)競爭的大潮中最先倒下？據(jù)羿戓信息所了解，人工智能行業(yè)說到底是知識密集型產(chǎn)業(yè)，也就是頂級人才爭奪最激烈的領(lǐng)域。如果想要在這個行業(yè)內(nèi)真正擁有一席之地，必須長期付出比其他行業(yè)高出數(shù)倍的人力資源成本。而激烈的人才競爭也讓很多企業(yè)“曇花一現(xiàn)”。

能夠獨當(dāng)一面、帶領(lǐng)團隊進行開發(fā)的工程師年薪上百萬，剛剛畢業(yè)三年的年輕工程師只要“有所專長”也能拿到50萬左右的年薪——一家資深獵頭公司負責(zé)人告訴記者，這是這個行業(yè)目前的行情。雖然大多數(shù)人工智能公司的產(chǎn)品還沒有市場回報，但是在人才的投入上都是重金押進。

一家知名人工智能企業(yè)部門負責(zé)人周先生稱，“人工智能”是個籠統(tǒng)的概念，他們在招聘時具體會分為深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、圖像識別、推薦算法等不同的職位。而真正做人工智能的企業(yè)，需要自己的核心技術(shù)，因此招的不光是工程師和程序員，而是科學(xué)家。一個復(fù)雜的與人工智能沾邊的項目，可能涉及多種技術(shù)的綜合應(yīng)用。比如要實現(xiàn)機器人考高考數(shù)學(xué)這樣一個功能，就需要圖像識別、自然語言處理和推薦算法等多種職位相互配合，每一個環(huán)節(jié)都得由至少一名50萬年薪起的科學(xué)家完成。當(dāng)然，一個人肯定還不夠。而且這個圈子非常小，有限的頂級人才基本集中在幾個高校。企業(yè)如果不立即加緊攬才，未來這些人才可能會流入其他公司。因此，率先倒閉的人工智能企業(yè)，很多都是因沒有雄厚資金實力從而在“燒錢式”搶人大戰(zhàn)中敗下陣來的。

以自然語言處理（NLP）為例，該崗位大多要求求職者擁有相關(guān)專業(yè)的碩士或博士學(xué)位，目前國內(nèi)擁有較強自然語言處理實驗室的大學(xué)僅限北郵、國防科大、北大、清華、中科院、廈門大學(xué)、哈工大、復(fù)旦、華中科技和蘇州大學(xué)等少數(shù)重點大學(xué)。而以中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所自然語言處理研究組為例，其2014屆碩士畢業(yè)生4人，博士畢業(yè)生2人，已全部被三星、華為等巨頭企業(yè)收歸麾下。除以上重點研究室之外，其它學(xué)校的NLP專業(yè)畢業(yè)生，都要去微軟亞洲研究院、百度、科大訊飛等大公司鍍金之后，才有人相信他們的實力——這就將人才輸出源鎖定到了一個極小的范圍內(nèi)。

即使重金聘用，人才也不見得一定會留下來。這家知名人工智能企業(yè)的負責(zé)人還發(fā)現(xiàn)，很多打著人工智能招牌的企業(yè)，其實依舊做的是簡單的程序處理。以該企業(yè)目前正在推進的人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)為例，他發(fā)現(xiàn)，也有不少企業(yè)號稱做出了人工智能輔助診療系統(tǒng)，但是經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)，基本都是基于知識庫的專家決策系統(tǒng)，“類似大數(shù)據(jù)加上高級搜索引擎”，而真正的人工智能輔診系統(tǒng)是需要機器自己有識別、推理、演繹等類似人腦思考的能力。

“這種企業(yè)很多，他們一般會重金聘用幾名科學(xué)家，來做一些基礎(chǔ)工作，但是他們既沒有實力，也沒有必要組建人工智能團隊，而這樣的基礎(chǔ)性工作沒有開創(chuàng)性。真正的人才干不了多久就會出走?！敝芟壬Q。

人才出走還有另外一種情況——很多人工智能企業(yè)苦于沒有良好的商業(yè)模式，國內(nèi)大多數(shù)基金的生命周期都是5年以上，但實際上如果一家公司在3年內(nèi)既沒有找到合理的商業(yè)模式也沒有實現(xiàn)批量增長，那么就很難再繼續(xù)進行正常的下一輪融資了。因此為了進一步融資，以獲得項目繼續(xù)生存所需要的資金，還得給“裁員”找一個好聽的說法。團隊出走裂變出新的公司，在人工智能領(lǐng)域成了一種趨勢。

“反正有的是投資人。”一名剛剛帶領(lǐng)其團隊離開原有公司的創(chuàng)業(yè)者告訴記者，他的團隊學(xué)歷、年齡、角色架構(gòu)都非常良好，雖然上一個項目失敗了，但是并不妨礙他們自己另立門戶或者投奔新主?！叭斯ぶ悄苄袠I(yè)的門檻高、水深，有泡沫是正常的，但是誰又能保證不會出奇跡呢?！?/p>