美国汽车公司豪掷数亿美元 争抢人工智能专家

美国汽车公司豪掷数亿美元 争抢人工智能专家

  BI 中文站 3 月 13 日报道

  无人驾驶汽车领域的竞争正变得愈发残酷。

  与无人驾驶汽车相关的法律纠纷近期大量涌现就是明证。

  举例来说,美国电动汽车制造商特斯拉(Tesla)正在起诉其辅助驾驶功能 Autopilot 前总监斯特林·安德森(Sterling Anderson)。

  特斯拉称,安德森为同业竞争对手 Aurora Innovations 盗窃了数据,而 Aurora Innovations 的产品目前尚未真正成型。对于特斯拉方面的指控,Aurora 予以否认。

  在特斯拉状告安德森的声明中,有几句话点出了无人驾驶汽车领域的竞争本质以及该行业所孕育的文化。

  特斯拉称:“为了实现快速的赶超,传统汽车已营造了一种迅速致富的环境。一些只有演示样品的小型程序员团队开出高达十亿美元的高价。Cruise Automation 是一个只有 40 人的公司,但通用汽车在 2016 年 7 月出价近 10 亿美元对其进行收购。2016 年 8 月,打车应用鼻祖 Uber 收购了另一家小型无人驾驶初创企业 Otto,这家公司只创立近七个月,但身价超过了 6.8 亿美元。”

  Otto 目前是 Alphabet 旗下无人驾驶公司 Waymo 状告 Uber 的关键。Waymo 称,Uber 窃取了其专利技术。

  为何这些籍籍无名的微型创业公司能卖到如此高的价钱?人工智能专业人士称,这些收购与初创企业的技术无关,买家看中的是其公司所拥有的人才

  当下,有关深度学习方面的专业人士实在是匮乏,而深度学习却是高端无人驾驶技术的关键,这种技术要优于传统的编程,其能够使得汽车以更快的速度学习安全驾驶。

  蒙特利尔大学的计算机科学教授约舒华·本吉奥(Yoshua Bengio)表示:“需求的增长要比我们培养这方面的博士,甚至硕士的速度快得多。行业对这一领域的兴趣呈现爆炸式增长,就像大草原上蔓延的野火。”

  需求的增长

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  机器学习在过去五年中得到了极其快速的发展。

  去年 3 月份,Google DeepMind 研发的程序在异常复杂的围棋比赛中击败了世界冠军。此前,围棋一直被认为是人工智能难以攻克的题目。因为其变化多过宇宙原子。

  这并不是人工智能所取得的最新成就。今年 1 月份,由卡内基梅隆大学开发的人工智能 Libratus 击败了世界 4 名顶尖德州扑克高手,获得 180 万美元的奖金。

  随着人工智能领域快速发展,各大公司一股脑扩大其人工智能团队的规模。

  卡内基梅隆大学人工智能副研究员杰夫·戈登(Geoff Gordon)表示:“由于机器学习和人工智能得到发展,企业一直在招募这方面的教授。”

  不过,车企在人工智能尤其舍得投入,因为他们与传统科技企业相比,在这方面起步较晚。

  由于深度学习应用范围广,其不仅仅限于无人驾驶汽车,汽车制造商不得不与同业对手,甚至是传统科技企业展开竞争。

  会计事务所毕马威在 2016 年发布的报告称,拥有 10 名以上深度学习领域专家的企业只有 28 家。而且,六家科技公司雇佣了行业 54% 的专家,他们分别是谷歌微软、NVIDIA、IBM、英特尔以及三星电子。

  毕马威汽车行业负责人加里·希尔伯格(Gary Silberg)表示:“汽车行业中传统势力和人才是他们产品研发的基石。因此,车企还是会从顶级工学院招募出色的机械和电子工程师,他们是产品研发的组成部分。”

  希尔伯格表示,现在还需要一个过程,不可能马上招募人工智能的天才和计算机科学家,并期待他们立即融入车企。

  瓶颈效应

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  2015 年 3 月,Uber 掏空了卡内基梅隆大学的人工智能和机器人中心。Uber 挖走了逾 50 名专家,其中包括安东尼·斯坦茨(Anthony Stentz),后者在过去的四年半时间里一直担任该中心的主任。

  数月之后,Uber 宣布与卡内基梅隆大学成立战略合作关系,并针对无人驾驶汽车创建 Uber 高端技术中心。

  久负盛名的深度学习专家吴恩达在 2014 年离开斯坦福成为百度首席科学家。百度已获批在加州开展无人驾驶汽车测试,并已在中国进行了测试。

  人才外流之后,各大高校纷纷努力填补留下的空白。

  本吉奥表示,企业以这样的速度招募人工智能方面的人才,导致了瓶颈的出现,因为不可能以这种速度培养人才。本吉奥被认为是深度学习的先行者。一般情况,攻读人工智能博士学位所花费的平均时间约为五年。

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  由于教授都离开学校,到科技公司和车企就职,这一问题逐步被放大。

  本吉奥教授表示:“这一领域人才需求出现增长,但瓶颈在于没有足够的学术实验室,没有足够的教授对希望从事这一领域的学生进行督导教育。”

  卡耐基梅隆大学的戈登表示,希望攻读深度学习的人数在增加。在未来一学年,卡耐基梅隆大学的机器学习博士学位收到了 800 份申请,而仅仅两年前才只有 300 份申请。

  本吉奥说,蒙特利尔大学每年有 600 人申请攻读机器学习专业,而他只能带约 20 人。

  机器学习所引发的热潮令人鼓舞,但由于教授人数有限,其扩招的规模也非常有限。

  本吉奥表示,这个行业的专业人士本来就少,他们其中的大部分还被企业挖走了,现在较数年前相比,教授的人数就更少了。

  水涨船高

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  人工智能人才的短缺意味着这些专业人士身价倍增,而拥有这类人才的初创企业,他们往往能够满足大企业收购的需要。

  通用汽车在 2016 年斥资 5.81 亿美元收购了初创企业 Cruise Automation。Uber 去去年 8 月份花费 6.8 亿美元收购了无人驾驶卡车初创企业 Otto。

  最近,福特向匹兹堡初创企业 Argo AI 投资 10 亿美元。这笔投资将在未来五年内完成。

  福特人力资源总监朱莉·洛奇-贾勒特(Julie Lodge-Jarrett)表示,针对 Argo AI 的投资表明,随着市场对人工智能专家需要的增长,为招募和留住人才,该公司将如何改变其战略。

  洛奇-贾勒特表示,该公司对于科技人才的需求正在增加。例如人工智能和机器人,该公司也更加需要这方面的人才,并看到针对这些特殊人才的竞争将进一步加剧。

  洛奇-贾勒特称,该公司还在寻求收购大量人才的机会,因为其有助于未来的招聘工作。

  Argo AI 创始人之一为布莱恩·舍尔斯基(Bryan Salesky),此人曾是谷歌无人驾驶汽车部门的硬件负责人。该公司的另一位创始人皮特·兰德(Rander),此人曾是 Uber 无人驾驶汽车中心工程总监。

  这种关系使得福特以后能更加容易雇佣这类人才,而他们此前通常是为科技行业巨擘工作。

  本吉奥表示,针对 Argo AI 的投资表明了“过去数年市场的运作模式”。

  本吉奥说:“令人伤心的是,大部分这种行为纯粹是为了招聘。这对经济是这一种损失,因为这些小型初创企业被大公司整合后,其原有项目难以继续。在某种意义上,可以说是资源和投资的浪费。”

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