百度人工智能覆盖到各行各业

百度人工智能覆盖到各行各业，人才缺口将会长期存在，正是人才短缺的动态化，每个时期的人才诉求不尽相同。在人工智能浪潮最为火热的时候，许多大厂都在抢夺算法人才。

当人工智能走向产业应用时，高素质技能人才的稀缺逐渐被人们所关注，想要解决AI人才的困局，不只是数量上的挑战，人才多样性同样是一道难题。

致天下之治者在人才，当越来越多的职业技能人才涌入人工智能，技术创新不问出处的新时代正在抵近，理想的人才结构应该是典型的金字塔模型，当前的人才结构呈现两头缺局面。

源头创新人才致力于推动人工智能前沿技术与核心理论的创新，其次是产业研发人才，能够将人工智能的前沿理论打造为解决问题的算法模型，再次是应用开发人才，工作重心是理解产业需求将算法模型转化为工程路径。

最底层是实用技能人才，理解人工智能技术的基本理念，能够结合特定的应用场景进行落地，来自美国的人才占比为47.89%，遥遥领先于世界上的其他国家，来自中国的AI人才数量排名第二，整体占比只有11.43%。

创新研发人才影响着人工智能的高度，技术应用人才决定了AI应用的广度，既懂专业技术又懂人工智能的复合型人才，是许多大厂工程师被迫到工厂中调试代码的诱因。

人工智能的起步可以溯源到1956年的达特茅斯会议，中间的两次人工智能浪潮无疾而终，麻省理工、斯坦福、卡内基梅隆等高校纷纷在上世纪五六十年代创办了人工智能技术相关的实验室。

东南大学、清华大学成立智能技术与系统国家重点实验室，2018年前后曾出现科技大厂抢夺学术大牛的现象，不少高校纷纷开设人工智能专业，80%的人才属于算法人才。

积极引入企业、政府、国际著名高校等外部资源，与微软、联想、百度、腾讯、阿里、华为、讯飞等国内外著名人工智能企业开展全面合作，建立了一批实习、实训基地，联合实验室等。

虽然他们都是毕业于知名高校，有着扎实的理论基础和编程能力，可让人工智能落地到产线的数字化蓝领人才和应用人才，问题是，依然处于匮乏且滞后的状态。

以百度代表的人工智能企业，纷纷以教材、课程、比赛等方式推动人工智能人才的培养，AI人才的培养特别是高层次科研人才的培养，需要相对漫长的时间周期。

中国的AI人才培养起步比较晚，既要提升人才的数量，也要聚焦人才的质量，加大源头创新人才和产业研发人才的培养力度，越来越多的高校开设培养人工智能相关的研究生。

推动职业人才培养，向社会输送拥有熟练技能的骨干人才，职业教育要瞄准数字时代的新技术和产业变革，大力培养高素质技术技能人才，无论是高校还是企业，职业人才的培养知易行难。

现阶段人工智能的应用仍处于市场开拓期，导致职业教育的课程体系标准难以确定，再加上实践教学平台的缺失，学生的能力和市场需求存在不匹配的现象，人工智能的职业教育陷入了两难的局面。

李彦宏提出产教融合，五年内为全社会培养超过500万的AI人才，给出了系统性的培养方案，人工智能训练师国家职业技能标准的制定，高职院校人工智能技术应用专业实训环境建设标准的起草单位之一。

百度编写的人工智能人才培养解决方案，已经和职业院校在内的360余所高校开设学分课，与近300多所职业高校进行1+X证书制度的试点合作，联合培养应用实践型AI人才，与11家职业教育集团发布大国智匠人才培养计划。

百度人工智能覆盖到各行各业，面对宏观环境的困难和挑战，要充分认知困难，在每个工作决策中充分考虑这个前提，数字化和智能化转型为百度提供了巨大的增长机会。

百度连续7个季度核心研发费用占百度核心收入比例超过20%，百度智能云增速再次领跑行业，百度智能云在中国数字化、智能化转型中体现出更强竞争力。

在困难时期，要有理性的信心，百度一直努力用技术改变世界、用科技让复杂的世界更简单，技术给人们的生活、社会的生产效率带来的价值是确定的。

中国的数字化和智能化转型仍处于初级阶段，百度在技术上多年的积累和长期投入，使得人们越来越感受到百度能够提供独一无二的价值，长期红利的赛道上，各组织都渴望利用技术提高效率和生产率。

百度这么多年在AI上的积累能够起到关键作用，百度智能云从制造业、水务、能源、交通、公共事业等重点行业核心场景切入，积累行业经验，把不同行业通用需求沉淀到AI产品中。

百度人工智能覆盖到各行各业，通过AI创新实现类似案例的跨行业复制，百度智能云的利润表现得到进一步优化，占百度核心收入比例进一步提升，智能化转型体现出更强竞争力。

Apollo在构建革命性商业模式并加速扩张方面迈出了关键一步，无人驾驶汽车成本的大幅下降，成为中国首家在开放道路上向公众提供全无人自动驾驶出行服务的公司，大规模运营地驱动技术进步，进一步提升L4级自动驾驶技术。

国内既缺高层次科研人才，也缺一线的应用人才，要构建AI人才间的产业协作链条，覆盖学习、就业、认证、实践、比赛等人才成长全周期，形成一套自上而下的能力下沉体系。

百度人工智能覆盖到各行各业，价值不只是为产业智能化打通了落地路径，开源开放的氛围和理念，为AI人才数量和质量的双重缺口提供了适合中国市场现状的生态解法。

源头创新人才专注于方向性的研究，产业研发人才将这些研究沉淀为算法模型，再由应用开发人才与不同的行业进行适配，实用技能人才最终将算法模型落地到千行百业。

在职业教育的推动下，一大批专业素养过硬的AI技术人才正在走向千行百业，解决一个个数字化智能化的小问题，不断推动数字经济的进程，让人才红利转变为生产力。

人才短缺是产业转型升级引发的时代必然，改变国内的AI人才现状还需要相当长一段时间，作为第四次工业革命的核心技术，人工智能的产业影响力绝不亚于高铁和超高压。