1956年的达特茅斯会议上，人工智能（AI）概念正式确立。
如今，人工智能从起步转到快速发展的阶段，并成为了全球科技巨头新的战略发展方向。随着中国科技力量和影响力的不断增强，海外精英回流已成大势所趋。
在AI领域，新一轮的人才争夺正在激烈展开。基于AI的创业公司如雨后春笋般涌现，巨头公司和草根公司一样面临着AI的冲击考验。
海外人才回流
2016年，美国白宫在发布的《国家人工智能研究与发展策略规划报告》中提到，2013年~2015年SCI收录的人工智能方向的论文里涉及深度学习的论文数量增长了约六倍。在SCI的统计数字中，中国在深度学习方面的论文发表数量以及论文的引用（文章至少被引用一次）的数量均在2014年对美国实现反超并大幅度领先其他国家。
不仅仅是论文数量，AI人才的储备和流向也出现了新趋势。
大数据显示，截至2017年一季度，全球人工智能领域专业技术人才数量超过190万，美国人工智能领域专业技术人才总数超过85万，高居榜首。华人在人工智能领域正扮演着重要角色。
根据领英发布的《全球AI领域人才报告》，全球的华人AI技术人才占全球AI技术人才总数的6.5%左右，华人技术人才占比最高的是新加坡（29.4%）、加拿大（10.2%）、澳大利亚（8.5%）、美国（7.9%）和德国（2.7%）。
“我们的数据显示，从2013年到2016年有海外（AI）教育背景经历的留学生，毕业之后回国工作的比例年均增长率超过14%。有海外工作经历的，曾经在海外企业工作又回国的有多少呢？年均增长率是10%，也就是说有越来越多有经验的人士流回国内。”领英中国技术副总裁王迪说。
“人才流动是必然的，因为现在整个市场上缺乏AI人才，就会造成人才从创造价值少的地方流动到创造价值大的地方。从整个社会层面来说，还是要进一步提高人才的数量和质量。”英特尔中国研究院院长宋继强在接受第一财经记者采访时表示。
出乎意料的是，中国AI人才并没有想象中那么“学院派”。截至2010年，中国有10%左右的人工智能领域从业者曾在高校或研究所工作过，其中超过一半的人此后流入企业。相比中国，美国人工智能领域从业者曾在高校或研究所工作的人数占比超过25%。
“现在我们还在AI的早期阶段，AI高手属于稀缺人才，AI人才一旦多了之后，像你现在看到的编程人员一样多，那就不会出现AI人才稀缺的问题了。”宋继强说。
从竞争的角度来看，人才结构还存在显著差异。中国信息技术行业拥有十年以上工作经验的人才只占15%左右，而美国以超过70%的超高比例领先于世界平均水平。
从AI行业细分领域来看，基础层（包括软件算法、机器学习等）的人才需求量大，目前处于技术快速发展突破瓶颈阶段。从技术层看，计算机视觉和自然语言处理领域对人才需求较大，而应用层最需要人才的是处于风口的机器人行业。
BAT助推
在互联网时代的上半场，全球互联网的发展几乎全部由美国引领，中国正尝试在人工智能领域实现弯道超车。
“AI到了一个爆发的临界点。第一是计算力已经达到了（要求），第二是数据的洪流，第三是深度学习的算法。”中国战略合作部总经理、英特尔创新加速器总负责人李德胜说。
正如华创资本合伙人熊伟铭向第一财经记者所言，“现在绝对是一个人工智能创新创业的好时机，全行业都在向AI转型”。
当创始人、董事长兼首席执行官李彦宏和百度的无人驾驶车辆驶向2017年百度AI开发者大会时，“All-In”战略显得更加激动人心。
百度大脑是百度云的核心引擎，云为百度大脑提供了神经元和数据训练源，百度大脑则通过云向各类产业输出服务。百度系全线AI产品还包括，智能语音交互系统DuerOS、自动驾驶平台Apollo等。
就在百度AI开发者大会的同一天，阿里人工智能实验室凭借首款智能语音终端设备“天猫精灵”也赚足了关注。阿里人工智能实验室成立于2016年，负责集团旗下消费级AI产品的研发，其使命是探索人机交互新大陆，带领人们体验探索未知世界的乐趣。
阿里布局人工智能是从业务驱动开始，同时吸引了不少人才加入。原资深主任科学家任小枫不久前更新了华盛顿大学官网上的个人主页，正式担任阿里巴巴iDST首席科学家和副院长。
今年3月成为阿里人工智能实验室首席科学家的王刚是新加坡南洋理工大学终身教授，现在负责机器学习、计算机视觉和自然语言理解的研发工作。
集团副总裁、人工智能实验室负责人姚星也曾对媒体介绍腾讯在人工智能方面的相应部署。截至2017年3月的公开报道，腾讯AI部门有50位科学家，200名工程师。腾讯的AI布局基于四个垂直领域：机器学习、自然语言处理、语音识别和计算机视觉。未来腾讯的人工智能服务将紧密围绕内容、社交、游戏三个核心应用场景展开。
如腾讯CEO马化腾在今年深圳IT领袖峰会上透露：“过去一年我们也招了挺多的人，我们在总部西雅图还设置了一个实验室，很多微软的人不愿意离开西雅图，所以我们就在旁边设。”
BAT的AI“军备赛”正在加速升级，创新企业还有机会吗？
阿里的一些技术应用引入了初创公司共同完成或许是个很好的例子。以支付宝的AR功能为例，支付宝与位于上海的 AR 企业视辰信息科技（上海）有限公司和亮风台（上海）信息科技有限公司都达成了战略合作。
宋继强认为，“很多大公司把技术的使用门槛降低了。现在这一波是要靠大数据、大计算去做的。小公司在刚开始创业的时候，如果没有很强的计算或者数据资源不适合做平台型创业公司。它可以找细分市场，用大公司提供的技术和平台来提供很好的客户价值，这样就可以找到一个很好的定位。”
创新生态下的自我定位
中国有着最大的消费数据，也就意味着有更多的应用场景，因此也会更容易催生AI项目，这一点被多位第一财经记者采访的业界人士认同。
“在AI相关行业，无论是中国还是美国企业，大概有20%的从业者任职的职称是在总监和以上的级别，华人和华裔大概只有10%左右。我们有一个观察，可能存在职场的天花板。这样一个现象会导致海外人才的回流以及中国的机会。”王迪说。
AI的中国人才向何处去？
领英大数据显示，中国的高校及研究所在2013~2015年仍保持着人才净流入的状态，其间AI领域人才流入流出比分别为1.44、1.48和1.45。尽管每年会有大量的人才离开高校加入企业，但是新加入高校及研究所工作的人才并未减少。
对于打算加入企业的人来说，就需要考虑是去巨头公司还是初创的草根企业。“在这个领域大公司和初创公司都差不多，要做的就是勇敢投资未来，可能都不是求发展，而是求活下来，很多事情对大家而言都是未知的。”熊伟铭说。
在巨头与草根公司的竞合过程中，“生态”是一个热点词汇。“我们知道生态系统最大的好处是找到自己的位置，有序去发展，要把整个能量循环做好，不要无序竞争，这样整个社会层面来说，资源投入的收益率就会很低。”李德胜说。他表示，中国的AI公司成立时间小于三年的基本上占70%~80%，这意味着大公司仍然举足轻重。
熊伟铭认为，对创业企业而言，最现实的机会来自于AI 垂直行业。他提到，之前作为投资人会要求创业者有很强的商业经历，包括在大公司里做到什么样的级别。而今天科学转化为生产力，可能就是非常快的事情。
众趣（北京）科技有限公司CEO高翔对此深有体会。公司自主研发具备深度感知功能的3D扫描相机，可用于采集室内场景的各项数据，并在云端高速自动处理制作3D在线空间。在他的公司中，首席科学家张宗华是欧盟玛丽·居里学者、英国皇家学会合作专家，有着20年3D算法研究经验，发表了40余篇SCI论文。提到吸引这样的“大咖”加盟，他说“关键因素是中国市场，另外是公司股份和前景”。
即便如此，在接受包括第一财经记者在内的媒体访问时，高翔提到2015年初创时，投资人几乎没人愿意看他的PPT。从去年下半年开始，整个行业类似的公司出现很多，“做三维空间的技术已经成为了行业的流行语，而在两年前几乎没有人知道”。目前，众趣已为阿里巴巴实景购、、小猪短租虚拟入驻提供了独家技术支持。
“现在还存在大家一拥而上各自做自己认为的很重要的事情。但是放在生态环境来说，很多人做的是重复的工作，投入不一定有产出。从生态来说，每一个创业公司可以找到具体的定位是非常重要的。”宋继强进一步解释说。
而大公司则更倾向于在底层技术上发力打造平台以及联合更多公司创新生态。去年7月份，英特尔中国和硬蛋联合产业伙伴打造了机器人创新生态。在英特尔人工智能暨机器人创新生态峰会上，硬蛋科技CMO刘宏蛟透露，通过一年的专业运营和市场加速，该生态已汇聚1000多个机器人团队，300多家机器人供应链厂商，逾10000名线上活跃用户。
毕马威科技及创业企业合伙人张昕在未来论坛讲座前告诉第一财经记者，选择投靠大公司为生态和底层技术而奋斗，还是在草根公司一展拳脚当然因人而异。现在缺的不是模型和算法，而是训练机器。“很多领域都已经出现了一些主导者，但是他们不一定能够维持现在的门槛。这就需要更多商业化的帮助，比如通过资本对上下游产业链的扶持。”
在行业市场中，AI目前在金融、汽车、健康医疗三个行业的领域应用较快。除了2B（商业）应用，政府购买也是一大推动力。
“政府拥有大量沉淀的数据，AI要做的就是怎样利用好这些已经沉淀下来的数据去通过算法或者是机器的不断学习，进行决策。”毕马威科技与创新主管合伙人吴剑林告诉第一财经记者。