不知你是否留意，最近一两年，许多西方媒体和分析机构，都不吝惜对中国在人工智能领域的赞誉，并将其视作除美国之外，培育AI最适宜的热土。譬如去年《纽约时报》在走访一众美国政府官员和IT精英之后，得出一个谨慎结论：在AI的广袤疆域，中国将与美国齐头并进。

在他们看来，当创新经济演化到AI这一崭新的技术转捩点：深度学习技术起跑线的相对公平；庞大的数据量；巨头们的全力投入；创业公司在垂直领域的各自耕耘；以及顶层政策勾勒出的广阔蓝图，或许将给予中国AI市场弯道超车的机遇。

这并不难理解，与西方发达国家相比（尤其是在经济层面日渐凋敝的欧洲大陆），中国作为“后发现代型”国家，巨大的经济体量，让其必须拥有更迫切的产业升级诉求，而随着产业升级不断深化，以人工智能和大数据为代表的数字经济，势必对宏观经济产生巨大的拉动作用，去年中国数字经济规模达到27.2万亿元人民币，对GDP的贡献高达32.9%，倘若一切顺利，2025年数字经济有望成为中国经济发展的第一引擎——而作为未来商业文明的基础设施，实现这一目标，必然需要AI在不同领域落地生根。

事实上，倘若仔细聆听就会发现，AI落地的声音，要比许多人想象中的更为清澈——要知道，最近AI领域一大趋势就是大额融资频发，据清华大学发布的《中国AI发展报告2018》显示：2017年全球人工智能投融资总规模达395亿美元，融资事件1208笔，其中中国的投融资总额达到277.1亿美元，融资事件369笔，占全球总额的70%，融资笔数达31%。

与“资本寒冬”的认知相悖，中国AI投融资的热情升温，很大程度上是资本已敏锐察觉到AI与各个行业嫁接的无限前景——无论从何种角度，如今AI的演化阶段，都颇为类似19世纪电气革命催生出的“电器”物种大爆发，作为一项通用技术，AI正处于从“电”向“电器”无限细分的关键期，市场需求会日趋旺盛。

当然，这也意味着，各大国内科技企业纷纷加码AI投入，尤其是投入巨大精力，在全球范围广纳良才，毕竟所有人心照不宣，如今这场AI军备竞赛，本质上还是“人才之战”的又一次翻版——就像科技史上多次重复的那样，他们非常清楚，在任何平台级技术诞生伊始，许多看似无法解决的问题，本质上就是因为从事这个行业的人太少了，上一个例子就是移动互联网初期，只有当盘踞在Android生态上的全球工程师足够多，才能构建出繁茂的移动互联网生态体系。

人工智能亦如此，必须承认，与AI在不同领域即将释放的潜能相比，拥有AI专业知识的人才却并未以同样速度增长，领英去年发布的《全球AI领域人才报告》就勾画出一条重要线索：过去三年，在全球范围内，通过领英发布的AI职位数量从2014年的5万飙升至2016年的44万，增长近8倍。

尤其在中国AI市场，相比于杞人忧天的“资本荒”，“人才荒”可能更接近真相。

而某种程度上，仔细剖析这份人才报告以及领英这家公司，或许是理解中国AI人才现状，以及AI自身技术发展逻辑的一条捷径。

中国AI人才现状

摊开这份全球AI人才地图，截至去年一季度，全球AI领域专业技术人才数量超过190万，其中美国人才总数超过85万，位居第一；中国人才总数超过5万人，位列第七。

尽管历史底蕴的差异，让中美在人才基数上有一定差距，但如前所述，中国AI市场的发展后劲更足，产业落地的速度也更快——且中国本土AI人才也在不断缩小与美国的差距。

报告也从侧面印证了这一点。譬如，相比于大洋彼岸，中国年轻一代技术人才的占比更高，28-37岁中青年是AI领域发展主力军，占AI发展总人数的50%以上，并有着不俗表现——而比年龄更重要的，是中国AI从业者在教育背景上更具竞争力，《全球AI领域人才报告》显示：全球AI从业者普遍拥有较高学历，但在中国，这个数字明显更高一筹，中国在研究生及以上学历的人才占比为62.1%，高于美国的56.5%。

这也不难理解，更像是“学好数理化”思潮在今天的持续蔓延，中国在计算机，电子与电气工程，物理和数学等专业的高等教育上全球领先，而这些学科恰是从事AI应用开发的基石，可兑现出巨大的AI人力资源优势，就像李开复所言：“中国每年毕业上百万工程师，一名优秀的数学和计算机专业应届毕业生经过6个月培训，就可以进入人工智能行业，成为合格的人工智能工程师。”

而除了本土人才成长机制的雄厚，作为中国AI人才输入的重要窗口，更具实战经验的海外华人，亦是一股不可忽视的力量。

如你所知，在全球范围内，华人力量正日渐崛起，但各种复杂原因所致，华人在海外的职场生涯，存在一个隐形的天花板。领英数据显示，目前在海外华人技术人才中，拥有总监及以上职位的仅占10.7%左右，而美国所有AI人才中，总监及以上级别人才占比为20.6%。

但与此同时，在天平的另一端，夹杂在“海归回国潮”的宏大背景下，中国对海外AI人才的吸引力却在不断增加，新增AI行业从业者中具有留学背景的人才数量正不断上升——且美国已成中国AI领域最大人才回流来源国，占比超过四成。

最近十年，回国已是许多海外精英价值变现的最佳途径，就像领英中国公共事务总经理王延平所言：“领英所特有的技能认证、人脉链接等数据颗粒，通过平台化学反应形成了一个‘人才区块链’的概念。全球将近6亿的职场人士在这个人才区块链上有效链接并进而自动校准，确保了人才信息的真实不可篡改，确保了宏观人才变化的实时记录。基于此，领英‘经济图谱’研究可以准确透视人才发展趋势。我们近期的研究明确显示，随着中国经济的不断发展和产业转型，中国已经从人才输出国向人才引力场转变，越来越多的海归和外籍人才正在考虑或已经获得了中国的工作机会。新一线城市在商业上的创新能力和创新速度逐渐达到世界水平，迸发出愈发强烈的国际人才吸引力。”

这种吸引力，对技术人才来说尤为按捺不住。忘了从哪看到一则对话，一位AI科学家决定从美国回到中国工作，有人问他为什么，他给出了一个直觉上很难反驳的回答：这个时代全人类有两个最大变量，一个是中国，一个是人工智能，对于我这样的人，当然应该回中国去做人工智能。

嗯，他很有可能是对的。

AI的运行逻辑

不过在这两个变量里，多数人可以试着理解中国，但对于何为人工智能，则多少有些一知半解。

那今天我们不妨“饮水思源”，就以《全球AI领域人才报告》的发布者领英为样本，剖析下人工智能在职业社交上的可能性——事实上，除了通过大数据洞悉全球AI人才走势，领英自己，就是全球最有资格谈论人工智能的公司之一。

从2006年部署AI开始，AI已成领英的核心产品策略和文化。不同于一些公司将AI视作“佐料”，添置在对特定经验的优化过程中，领英将AI渗透进整个平台的毛细血管——几乎没有哪个功能没有被AI加持，用领英人工智能团队负责人Deepak Agarwal的话说，AI之于领英，就如氧气一般重要。目前他正带领数百人的团队，持续不断地通过人工智能，推动领英整个社交体系的变革。

而这种推动的原始动力，无疑是源于数据。众所周知，在深度学习框架下的AI竞争中，数据本身即是最坚实的护城河，而领英正是一个庞大数据池，上面盘踞着数亿用户真实的职业档案，每份档案背后又涵盖教育信息，职业背景，关系网络和最新动态等丰富的细分数据；此外，这里还拥有千万级别的公司主页和有效职位信息，在算法的不断驱动下，这些动态更新的数据，会迸发出巨大价值。

譬如，它可以颠覆传统时代，复杂且充满不确定性的招聘流程，领英可以根据档案，工作经历，教育背景，技能，社会活动等不同数据的交叉比对，完成精准匹配：当你更新领英档案，系统会自动推荐所有你可能感兴趣的职位——数据显示，利用AI提升“可能感兴趣的工作”这一功能的个性化程度，使得用户工作申请数量提升了30%。

而切换到招聘视角，当企业发布一个职位后，通过智能匹配，HR收到的站内推荐，都是基于人工智能自动产生，这让他们收到的站内信回复比率提高了45%。

更重要的是，遵循着网络经济的收益递增原理，以数据为血液的人工智能产品，会卷入“越多人使用它就越聪明，越聪明就有更多人使用”的循环，领英亦如此，其机器算法已实现“自我学习”和“自我进化”，就像Deepak Agarwal所言：“机器算法会根据人才推荐的反馈结果进行追踪，收集所有反馈结果并进行汇总分析，也会不断进行算法的校正与完善，最后会形成一个整体的算法系统，因此机器算法不仅仅根据招聘关键词进行推荐，还是需要综合多方面的因素，才能做到智能化的推荐。”

当然，在求职和招聘体系之外，AI也在领英无所不在，随便举几个例子：比如，基于“您可能知道的人”功能，领英可以推荐用户与相关适合的人建立联系，这正是受益于机器的智慧。

再比如，利用人工智能给用户推送与其相关，且对其有用的内容，让每个用户主页上的内容得以实现千人千面，这也使领英上文章推送的数量增加了10%-20%。

当然，在领英这个资源池，AI的福祉也同样惠及B端市场——譬如领英营销解决方案，就是由AI充分加持：它可通过人工智能将广告投放给最相关的用户，通过分析用户的喜好，点击和访问活动等属性找到适合的人群，提高销售的投资回报率；还可通过人工智能为销售人员扩大目标受众数量，找到更多拥有类似背景的目标对象。2016年，领英营销解决方案正式落地中国，这种真实性和精确性，受到广告主的一致认可。

而值得一提的是，除了在既有产品上大做文章，为了更好地将AI深入领英骨髓，推动整个社交体系的持续进化，领英还建立了人工智能学院，以便更高效地让员工（尤其是工程和产品相关的员工）具备相关知识，学院针对不同工作角色和业务需求设置了不同课程，正如领英科学与工程负责人Craig Martell所言：“我们的目标是在领英范围内推广人工智能，这将使我们的所有员工与人工智能专家拥有共同的语言，有利于促进进一步合作，并使我们继续为会员提供更多价值。”

结语

嗯，用AI创造更多价值，是这个时代技术带来人类的最大变量。

要知道，人类社会发展的底层驱动力永远都是技术——以及更重要的，让“技术扩散”的商业化过程。令人欣喜的是，不同于过去数十年其他几次由学术研究主导的AI浪潮（最终偃旗息鼓），无论从宏观上的《全球AI领域人才报告》，还是微观上领英这家公司对AI的驾轻就熟，都不难发现，这轮AI热潮是以满足用户需求，解决社会问题的商业行为主导，它正在全速奔进，成为接棒互联网的下一代基础设施。

而我相信，这个过程，要比大多数人想象中的更为迅猛。

李北辰/文