大厂人才频频出走、创业机构屡获资本青睐 AI将迎来收获季？_新浪财经

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　　原标题：大厂人才频频出走，创业机构屡获资本青睐 AI将迎来收获季？

　　经济观察网记者胡群人工智能（AI）的探索和应用正快速落地。

　　近日，国家金融科技测评中心（银行卡检测中心）开展了联邦学习金融应用测评，隐私计算全栈技术服务商星云Clustar旗下隐私计算平台首批通过3个子类的数十项测评项，成为行业首个通过该测评的隐私计算产品。

　　这家联邦学习技术领跑企业，已获得红杉资本、基石资本、招银国际等顶级机构多轮投资，其创始人为网络和AI系统、联邦学习领域学术领军人，香港科技大学教授、博导，美国⻄北大学博士陈凯，作为港科大网络系统实验室（iSING Lab）主任，其实验室学术成果近五年居亚洲第一。

　　与其他领域相比，人工智能的创业门槛很高。商汤科技创始人汤晓鸥曾坦言：“本科生或许可以创业做互联网公司，但人工智能领域注定需要博士创业。”

　　资本追捧

　　7月29日，证监会国际部披露了第四范式提交的《境外首次公开发行股份（包括普通股、优先股等各类股票及股票派生的形式）审批》材料，进度跟踪为“接受材料”。

　　作为国内头部的人工智能技术与服务提供商，第四范式的AI产品体系已广泛应用于金融、零售、制造、医疗、能源、政府等领域，多年蝉联中国机器学习平台市场份额第一。今年初，第四范式宣布完成D轮融资，融资金额7亿美元。本轮融资由春华资本、博裕资本、厚朴投资领投。

　　此前第四范式数轮融资的投资机构包括红杉中国、思科、中信银行、联想、松禾资本、基石资本等多家明星投资机构，并且是首家由中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行等五大国有银行共同投资的创业公司。

　　为何第四范式能吸引如此之多明星投资机构？

　　“AI已成为新科技的战略方向，抢占赛道是资本的逻辑。”中国银行法学研究会理事肖飒认为，金融机构作为新科技的试验场，已向市场证明A（人工智能）B（区块链）C（云计算）D（大数据）等新科技可以在金融领域中重塑生产方式、优化产业结构、提升生产效率，下一步新科技将推动更多行业实现数字化、智能化。

　　第四范式的创始人兼CEO戴文渊是一名AI学者，他在业内首次提出迁移学习基本理论框架及主要算法方向，在迁移学习领域学术影响力排名世界第三，同时还是首位获“吴文俊人工智能科学技术奖”一等奖的企业家。

　　第四范式的联合创始人杨强，是人工智能研究的国际专家和领军人物、是首位国际人工智能协会AAAI华人Fellow、唯一国际人工智能协会AAAI华人执委、首位国际人工智能联合会IJCAI理事会华人主席，他同时也是星云Clustar技术战略委员会主席。

　　离职潮

　　近日，字节跳动AI Lab总监李磊离职加入加州大学圣巴巴拉分校，担任助理教授一事在AI领域引起了很大关注。但这在互联网大厂，甚至字节跳动中已非个案。2020年，字节跳动副总裁、AI Lab主任马维英宣布离职加入清华大学智能产业研究院担任首席科学家。

　　2017年，百度时任首席科学家吴恩达从百度离职后推出了三个AI计划：AI Found 帮助初创企业从零开始成长；Landing AI 帮助现有公司从事AI项目；deeplearning.ai 则是帮助普通人学习AI。

　　2017年9月，百度研究院院长林元庆离职，他曾全面负责百度的硅谷人工智能实验室（SVAIL）、深度学习实验室（IDL），大数据实验室（BDL）、增强现实实验室（ARL），离职后不久行业AI解决方案公司Aibee。

　　2019年，腾讯AI Lab时任主任张潼加盟创新工场，兼任科研合伙人，并出任港科大和创新工场联合实验室主任。

　　有分析指出，虽然这些AI领域的学术领军人从互联网大厂离职，但大都仍在AI领域深入研究，这表明AI技术与场景仍未能很好的结合。

　　“目前AI领域有很大的泡沫。从学术与应用角度上说，资本与技术的投入值得尊重，但我担心这是一个比互联网发展更大的泡沫。”品钛（Nasdaq：PT）首席执行官李惠科表示，“近年很多AI领域的公司融资动辄上亿，但技术如果不能与场景结合，就是空谈。在金融领域中，获客和风控等很多领域已开始应用AI，但并不是很成熟，就像拿一个高射炮打蚊子。在很多场景当中，你可以很硬生生地把这个场景把这个AI用进来，用得很花哨，以至于有些技术并不实用，甚至就是为了炫技，而非解决场景端的需求。”

　　临界点

　　“虽然对很多金融机构而言，人工智能应用仍然较为零星，且往往只针对特定用例，但越来越多银行业领军者已开始通过系统性方法部署高级人工智能，并将其整合到贯穿前后台的数字化经营全生命周期之中。”麦肯锡在《麦肯锡中国金融业CEO季刊》2021年夏季刊——《Fintech 2030：全球金融科技生态扫描》指出，尽管金融业每年在“银行变革”技术举措上投入数十亿美元，但很少有银行能够成功地在全组织范围推广和扩展AI技术应用。

　　人工智能正式启动是在1956年，至今已有65年的历史，中间虽有几次快速发展期，但直至2011年前，人工智能研发和实践几经波折后才迎来第三次发展机遇期。

　　“我们一直说人工智能处于爆发式增长的前夜，一句话总结过去的发展，我觉得人工智能发展很快，算法模型取得了新的突破，但是人工智能和产业与行业的结合，我们四个字是方兴未艾。”华为中国云与计算昇腾生态发展部部长史沛认为，当前正在从“AI+行业”到“行业+AI”的新的转变。

　　“今天可能人工智能找到了又一个临界点，这个临界点来自于人工智能在各个行业的落地，基于AI决策帮助企业经营从量变到质变，创造了真正的价值。”戴文渊认为，很多企业已经看到人工智能或数字化转型带来的质变，以消费互联网互联网为例，抖音、快手就是典型。

　　麦肯锡的报告显示，在银行所面对的各类阻碍中，缺乏明确的AI战略最为常见。很多银行也面临另外两项挑战，首先是核心技术和骨干数据薄弱，其次是运营模式与人才战略过时。部分领先金融机构采取成立创新实验室的方式，跨业合作探索颠覆式创新。但创新实验室往往独立于主营业务或部门进行运营，在里面工作的多数都是科技技术背景、设计背景、数据科学背景的人才，而非传统金融背景类人才。

　　“任何平台、算法、工具不可能自己运行，归根到底面临我们的最大挑战是人才短缺。”第四范式金融事业部总经理称，目前全球高级AI人才每年新增数量千人左右，全球每年AI场景的增加是数以百万计。现在人才缺口30万，未来五年缺口将可能到一百万。

　　“如果技术不能与场景更好结合，可能会有很多AI创业公司将倒在泡沫破裂时刻。”李惠科表示，值得肯定的是，AI未来一定是可期的，市场大浪淘沙，真正的愿意长期投入，而且把钱投入在如何把技术做得更好，把技术和应用场景找一个非常完美的契合点上的公司一定会活下来，甚至将涌现一批伟大的公司。