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当转型 AI 成为中国互联网企业的政治正确时，人工智能、机器学习方面的人才争夺已经成了一场明面上的战争。
数据显示，目前百度的人工智能人才储备量占员工总数的 2.54%， 2015 年到 2017 年，阿里巴巴和腾讯的人工智能人才增幅分别为 325% 和 285%。而人工智能岗的整体薪酬，甚至达到了 2 万元以上。挖同行、挖高校、挖研究院都不在话下，好像不表现出人才的渴望，就没有拿出对人工智能足够的诚意。
不过除了明面上的短兵相接之外，我们更感兴趣的是企业间的人才 " 暗战 " ——通过内训、高校合作等等方式培养的嫡系军。
以企业角色培养人工智能和机器学习方面的人才究竟有多重要？能获得的老员工忠诚的高性价比，更是实现机器学习、计算机视觉等等技术率先应用的可能。除了这些，不同的企业恐怕还有不同的答案。
谷歌：用全民 AI 做存量
最近又有人提起了谷歌的 " 忍者计划 "：一项谷歌内部的机器学习培训项目，给予各个部门有限的名额，经过层层筛选，最终选择优胜者成为 " 忍者 " 参与培训。
谷歌表示，这样做的目的是让所有产品都提升智能化程度，扩大内部精英人才的储备，甚至让机器学习成为谷歌员工必备的技能。这一计划已经实行了几年，而谷歌内训员工机器学习的历史则更早，大概在 05 年左右。
正在接受机器学习 " 忍者训练 " 的谷歌工程师卡森 · 霍尔盖特
全民 AI，是谷歌忍者计划最大的重点。让不同产品线的员工都去掌握机器学习技能，对于谷歌最大的好处就是全线产品都可以获得 AI+ 的光环。现在的谷歌左手牵着 Waymo，右手拉着 DeepMind，在无人驾驶、TPU 等等人工智能的增量上都有所布局，但用 AI 技术改善谷歌搜索一类老业务、做人工智能的存量同样是不能缺少。而相比空降 CTO、PM 等等高成本的选择，培训原先产品线上的员工，用新技术激发老员工做创新无疑是更好的选择。
但谷歌的玩法不是人人都能模仿的了——谷歌总部 6 万名员工中有 2.5 万都是工程师，因为有强大的基因才让全民 AI 成为可能。这也在提醒着我们，人工智能不仅仅带来了无人驾驶这样的新战场，我们的对手还在不断的完善着搜索、翻译等等旧业务。
Facebook：建立人工智能西点军校
相比谷歌，Facebook 的内部人工智能培训课程更体系化、看起来专业度也更高。
今年三月，宣布创建 Facebook AI Academy，对公司内部员工进行免费 AI 技能培训。Facebook 人工智能学院的课程来自于 Facebook 人工智能研究院（FAIR）首脑之一 Larry Zitnick，课程涉及深度学习、卷积神经网络、循环神经网络、强化学习等等多种技术，课程完成后，还可以到 FAIR 中进行一到两年的项目实践。
相比谷歌较为泛泛的忍者计划，Facebook 可以说是为员工提供了一条完整的人工智能向内部晋升通道，从技术培训，再到项目实践，而且接触到的都是 FAIR 这样 Facebook 人工智能最核心的资源，简直是军校式的人才培养方案。
这样不遗余力的培育人才，一是在帮助 FAIR 的学术能力落地应用，FAIR 在技术上的实力毋庸置疑，虽然时不时出个 "AI 发明自己语言 " 的炸裂性新闻，可小扎在开发者大会上提到的更多还是 AR，不得不让人怀疑，FAIR 的技术成果是不是只能应用于 CV 领域。第二也是在加速在人工智能赛程上的步伐，相比谷歌 2.5 万工程师的数量优势，Facebook 只能从质量上进行补充。
英伟达：一切为了卖 GPU
前面两家企业培育人才的逻辑还很容易理解，要提到英伟达的深度学习学院（DLI），就有点让人看不懂了。
和 Facebook、谷歌不一样的是，英伟达的 DLI 面对的不是自己的员工，而是对外开放的，而且开放性非常高。
英伟达 DLI 课程分成两类，一类是和 Udacity、Coursera 在线编程教育合作的线上课程，另一类则是定期举办的线下培训课程，同时还有可以为产品、企业量身定制的深度学习研讨会。
从 Udacity 上可以看到 DLI 的课程要求，可以说门槛非常低了。而学习了 DLI 相关课程后，还可以获得自动驾驶的纳米学位——一个优达学城与 Google、亚马逊、Facebook、AT&T 等企业共同打造的学习认证项目。
在官网上也能看到，英伟达 DLI 时长为一天的线下深度学习培训班，限报名 50 人，学费为 750 元，课后发布统一结业证书，还经常有免费的公开课。
坦白讲，这些线上课程和一天式的线下培训，离培养出人才还有点距离。不过这样下去的话，黄仁勋培养出 10 万深度学习从业者的计划可能会很快实现。
所以，英伟达和 FB、谷歌最大区别就是，后者盯上了科技创新的红利，而英伟达盯上了跟风期的红利。今天人工智能人才的争夺，暂时只存在于大公司间对顶尖人才的争夺。
在高校课程还没彻底普及时，英伟达 DLI 培育出来的有企业证明背书、有基础技能的深度学习从业者，就可以填补这些缺口，最重要的，向所有企业普及 GPU。英伟达目标清晰，一切行为都以 " 让 GPU 更好卖 " 为最终目标。
国内企业：人工智能大战，别输在战备阶段
再看国内企业，令人意外的是几乎无一有这样的企业内部培训机制，只有百度在今年和一些高校展开合作，用共建实验室、共享数据等方式推行人工智能教育的 " 企校联动 "。而其他企业最多是开放一些平台，几乎没有公开宣传过类似忍者计划等等的内训机制。
百度与南大签约共建大数据研究平台
其中的原因也不难理解，或许是现如今中国人才竞争太过激烈，公开宣传内训机制反而会引来他人挖角甚至 " 卧底 "；又或许是我们习惯了 KPI 文化，不知道该怎么给企业内训这件高成本的事定转化目标，一些大企业不同事业部、部门间的竞争也注定了无法将知识共享；最糟糕的情况，可能就是我们在机器学习方面的人才太过紧缺，根本无法负担起内部培训、知识传承这种事。
不管是哪一种情况，我们都应该反思，国际上人工智能的赛场，表面上是拼的新技术、发论文，可背后却是一场人才储备的暗战。看着硅谷一批批的华人工程师，难道吸引他们的仅仅只是海外企业的光环和高薪？国内企业极差的内部学习氛围和单一的晋升渠道，多多少少要背上一锅。人才流失还不是唯一的损失，技术只集中在一小部分人手中，更会让企业陷入被动的局面。
只希望，下次再搜索 " 人工智能培训 " 时，霸屏的不仅仅是流水化生产的培训机构，也能看到有中国企业承担起知识传承的责任。