AI薪酬起底：百万年薪被平均后还剩多少？
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阅读关键词：AI薪酬、巨头剧变、技术颠覆、人事震荡、国家比拼、人工智障、未来预测
2019年校招接近尾声，AI薪酬情况如何？阿里巴巴组织架构调整，阿里云“+智能”；三位技术大神，要结束ImageNet大规模数据集预训练；斯坦福AI实验室又换帅；中国AI专利数超过美日欧；董明珠“被”闯红灯事件，视觉识别还存在很多问题；2019年，AI应用又有哪些新趋势？
以下是本周“AI七日谈”具体内容。
2019年秋招接近尾声，这场人才抢夺战总计耗时三个月，在AI的战场上，以达成博士平均40-50w年薪，硕士平均30w-40w年薪的均衡价格落下帷幕，再创新高。
网传博士工程师薪资范围
网传硕士工程师薪资范围
事实上，自从去年春招“人工智能百万年薪”登上热搜，一年半来，“人工智能缺口百万，百万年薪”的说辞被不断翻炒。
但事实上，无论是哪个行业，薪酬都是有高有低，人工智能也是一样。
去年11月IDG发布的《2017中国准独角兽公司薪酬调研报告》
从技术横向来看，人工智能技术岗起薪20万左右，其中，低级职等相较行业平均水平翻倍，之后薪资绝对数差距逐渐扩大，但倍数逐渐缩小。
而在整个互联网领域，人工智能岗2017年平均薪资排名在管理岗、数据开发之后，位列第三，平均年薪近25万。
综上，AI的薪资趋势呈现以下特征：
1、研究和技术岗薪酬水平居互联网顶端，且从初级岗至高级岗全面大幅超越行业平均水平；
2、据2017年统计数据，人工智能岗起薪20万/年左右，整体平均25万，今年的统计数据应该有所上升；
3、和其它行业一样，薪资水平也有高有低，博士整体高于硕士，算法工程师岗位薪资最高；
4、网传毕业生百万年薪只是凤毛菱角，算法工程师起薪30w，至少需要985相关专业硕士毕业，而博士想要达到50w以上年薪，往往需要TOP2、港系，或者海归博士，有些还需要顶会Paper；
5、从用人单位来看，薪资水平可以分为几个阵营：华为、腾讯、阿里等巨头科技公司，同岗位薪资水平最高；大疆、今日头条、美团、滴滴等终端应用独角兽，薪资水平较巨头略低；商汤科技、依图科技、地平线等技术产品独角兽平均更低一些；此外，还有更多没有上榜单的科技公司，才是行业主体，它们的薪资水平没有披露不得而知。
此外，即便网传数据为真，也不能太过迷信。阿里、腾讯、华为、今日头条等企业的薪资构成都包括了签字费、股票、分红等不确定的组成部分，实际能够拿到多少与企业经营，以及市场行情密切相关。
巨头剧变
阿里云升级“+智能”
除了高薪招聘，最新消息阿里又进行了组织大调整。
今日，阿里巴巴集团CEO张勇发出全员公开信，宣布阿里巴巴新一轮组织架构调整。其中，将云和AI提升至更加重要的位置：
· 阿里云事业群升级为阿里云智能事业群，将中台的智能化能力和阿里云全面结合，构建数字经济时代面向全社会基于云计算的智能化技术基础设施，向全社会开放，为全社会服务。集团首席技术官（CTO）张建锋将兼任阿里云智能事业群总裁，直接向张勇汇报；
· 陈丽娟带领的阿里人工智能实验室进入集团创新业务事业群；
· 将整合平台技术力量，成立新零售技术事业群，原天猫技术部负责人吴泽明出任该事业群总裁；
据了解，此次阿里云升级后的阿里云智能平台，是集团“中台战略”的延伸和发展，目标是构建数字经济时代面向全社会基于云计算的智能化技术基础设施。
技术颠覆
ImageNet预训练非必须
阿里通过组织调整提升AI技术，Facebook的大神则通过技术创新技术。
近年来，用ImageNet大规模数据集进行预训练是执行视觉任务的重要方法。但有三位大神却要终结这一传统，他们是何恺明、RBG，以及Piotr Dollár。
这三位来自Facebook AI Research的科学家合著了名为《重新思考ImageNet预训练》的论文，他们从随机初始状态开始训练神经网络，然后用COCO数据集目标检测和实例分割任务进行了测试。结果，丝毫不逊于经过ImageNet预训练的对手。
最后得出结论：1）、ImageNet预训练非必须，只要目标数据集和计算力足够，直接训练就行。同时说明，要提升模型在目标任务上的表现，收集目标数据和标注更有用，不需增加预训练数据；2）、在目标任务数据不足时可带来大幅性能提升，能规避目标数据的优化问题，缩短研究周期；3）、仍然需要大数据，但一般性大规模分类级的预训练数据集并非必须，在目标领域收集数据更有效。
人事震荡
斯坦福AI实验室又换帅
硅谷发现重大技术突破，学界又有重大人事变动。
AI女神李飞飞最近三个月来变动频繁，先是卸任Google云AI/ML首席科学家，回归斯坦福担任AI实验室负责人，两月后，Christopher Manning又接替她的职位成为新的负责人，女神转而负责“以人为中心的 AI 计划”。
事实上，Manning和李飞飞都是斯坦福AI实验室的杰出贡献者，助推其在学术界获得了多项荣誉，包括IJCAI 2018计算机与思想奖，以及多个学术会议的最佳论文奖：COLT 2018、ACL 2018、SGP 2018 以及 NIPS 2017。本月18号，该实验室推出了新的技术博客，介绍实验室最新的研究和思考。
卸任实验室负责人后，李飞飞将担任新项目——“以人为中心的 AI 计划”的联合负责人。该计划的设立初衷是：人工智能带来的回报和风险是等同的，AI需要有人负责去引导，实现人文主义。未来，李飞飞将要研究的领域是如何将人置于人工智能的中心，这是一项跨学科，并且需要与学界、政界、业界，以及民众之间的多主体对话的工作。
国家比拼
中国AI专利数超美日欧
人工智能的人文主义还远，但国家间的比拼却是近在眼前。
中国的AI在核心硬件上与美国还有不小差距，但在软实力上却有了不少进展。
最新《人工智能技术专利深度分析报告》显示，中国的AI专利申请量已是全球第一，且中美专利申请均以企业为领头羊，中国是百度，美国为IBM，中国增速更为迅猛。
具体来说，这份报告统计了从1985年至2017年的各年专利申请量变化情况。2010年之前，专利数量呈现缓慢增长，之后开始每年大幅增长，中国贡献越来越大。
从地域来看，中国以76876件申请量排名第一，其后是美国、日本、韩国、欧洲等，中国台湾以3845件排名第八。
国内企业和机构申请专利数中，百度以2368件排名第一，其后是中科院、微软、腾讯、三星，以及国家电网、浙大、清华、北航、阿里巴巴，以及谷歌。
除了在专利上赶超，中国AI领域的论文占比也达到27.68%，遥遥领先。高被引论更是在2013年超越美国，成为世界第一。顶会论文，如AAAI 2018，入选260余篇，与美国基本持平。
人工智障
董明珠“被”闯红灯
无论谁赢谁输，真正好的智能还是应用说了算。
几天前，“董明珠在宁波闯红灯被抓”的照片传遍互联网。
然而，董明珠本人并不在宁波，被抓怕的实际上只是一张车身照片。
从去年开始，全国各地交通部门都在十字路口安装各式各样的人脸识别系统，用来来拍闯红灯的路人。出于对人工智能的信任，一些城市会直接把闯红灯者的照片实时公示，而不再行人工筛选。
“董明珠闯红灯”的乌龙也是因为没有进行人工筛选，直接将视觉识别的图像进行公示。更糟糕的是，系统的身份识别明显出了差错，将董明珠的脸认成一位叫巨**的人。
这对于火热的视觉识别来说，是件挺难看的事，既无法区分活体和人像，也不能判断立体和平面，关键图像抓取后的数据检索也出了错。这哪里是人工智能，完全是智障。
虽然董小姐出面化解尴尬“误拍是小事，切记文明出行，平安最重要”，但如果连市政系统都犯如此低级的错误，视觉识别的真实应用水平仍然堪忧。
未来预测
核心技术突飞猛进，但需要监督
然而，即使有很多问题，我们还是要对人工智能的未来报以十足的信心。
日前，福布斯网站邀请了多位AI领域的企业人士，对2019年的AI应用有哪些新趋势进行了预测。
主要包括几个方面：
·视频和AI技术将使语音成为商业化通信的最后前沿；
2019年，将看到新应用程序的涌现，这些应用将让企业用户更便利地利用语音、AI和视频来捕获和分析内容，理解非语言提示，快速响应所需要的数据查询。
·AI智能功能将提升会议效率；
基于AI的功能（如语音到文本转录）可以进行会议记录。虚拟个人助理将记录任务并帮助安排会议，语音识别将确定参会者的身份，并提供有关背景的详细信息。
·为了监督AI应用，首席分析官（CAO）或首席数据官（CDO）将变得更加普遍；
在一些情况下，AI技术已经出现了不良表现，如面部识别中的种族歧视、不公正地拒绝个人贷款申请、错误识别用户的基本信息等。CAO和CDO将需要监督AI的训练，以确保AI不会做出有害的决策。
以上是本周AI七日谈的主要新闻，下周见~
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