无人驾驶汽车领域的竞争残酷，人工智能专家遭疯抢.doc

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1、无人驾驶汽车领域的竞争残酷,人工智能专家遭疯抢　　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（SterlingAnderson）。　　　　特斯拉称，安德森为同业竞争对手AuroraInnovaTIons盗窃了数据，而AuroraInnovaTIons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

2、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。CruiseAutomaTIon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，Ub

3、er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（YoshuaBengio）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

4、求的增长　　　　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，GoogleDeepMind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（GeoffGordon）表示：

5、“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，它们分别是谷歌、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（GarySilber

6、g）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　　　　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（AnthonyStentz），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

7、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。　　　　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：“

8、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。”　　卡内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，卡内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