如何解決人才缺口？

據(jù)人社局數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，到2025年智能制造領(lǐng)域人才需求900萬人，人才缺口將達到450萬人。智能制造作為一個系統(tǒng)工程，涉及機械工程、控制科學與工程、計算機科學等多個學科，交叉學科背景的工程師是當下急需人才。

中國智能制造企業(yè)融資情況 圖片來源：億歐EqualOcean

關(guān)于人才問題，王彬指出，目前中國很多的IT人才都集中涌向了消費互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，最基礎(chǔ)的制造業(yè)并沒有得到相應(yīng)的關(guān)注，但目前一個顯著的特征是，消費互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)已經(jīng)觸頂，政府、機構(gòu)、社會需要引導(dǎo)相關(guān)人才進行轉(zhuǎn)型。比如從供給側(cè)改革來看，當產(chǎn)品的銷售效率下降時，為了進一步提高產(chǎn)品的競爭力，就需要廠商將關(guān)注點對準更底層的研發(fā)、生產(chǎn)環(huán)節(jié)，這也是國內(nèi)“智能制造”所處的產(chǎn)業(yè)節(jié)點。

讓既懂得產(chǎn)業(yè)規(guī)律，又懂得數(shù)字化的人才在目前的產(chǎn)業(yè)節(jié)點中發(fā)揮作用，工業(yè)化與信息化的融合才能更好的得到完成。

王彬認為，解決人才問題，應(yīng)該充分發(fā)展人工智能領(lǐng)域的職業(yè)教育，而不一定要依靠高等教育。

AI+產(chǎn)業(yè)+制造最重要的就是把產(chǎn)業(yè)的問題抽象成AI算法能夠解決的問題，在這個過程中就需要交流融合，需要知道對方領(lǐng)域的知識才能很好的去解決應(yīng)對。一線的工人不懂數(shù)字化不行，數(shù)字化的人才也需要懂產(chǎn)業(yè)，要接觸更多場景，得到實踐的機會。這種人才的稀缺其實是全行業(yè)的共識，也是中國跟美國、德國相比之下不足的地方。

這方面，王彬更強調(diào)職業(yè)教育，他認為，很多基礎(chǔ)性問題的解決能力很強，數(shù)字化的東西其實難度并不高，反而是一些產(chǎn)業(yè)的問題擁有很高的壁壘。新一代的職業(yè)教育過程中，要多向?qū)W生普及AI、算法之類的知識。

關(guān)于如何吸引全球AI人才為我所用，王彬認為，再好的政策也比不過土壤，最好的吸引力其實就是更多應(yīng)用場景。如果相關(guān)人才在國內(nèi)能做的事比海外更多、更重要，肯定會有大量的人才愿意加入。所以中國需要把場景需求更加明晰地釋放出去，用政府的力量做好動員和匹配。目前我們給高校和科研院所很多支持，如果進一步加大對企業(yè)和行業(yè)協(xié)會的支持，對人才的吸引力肯定更好。

王彬 圖片來源：網(wǎng)絡(luò)

中國長處：基建和集中力量辦大事

談及中國的長處，王彬認為，新基建加持下，中國的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)有著很大的優(yōu)勢。比如在布好5G網(wǎng)絡(luò)后，運營商會順帶給企業(yè)提供很多行業(yè)性的物聯(lián)網(wǎng)解決方案，這就能很大的提升工廠的效率。在這一點上，中國的運營商、電網(wǎng)、云公司相比海外而言，提供的支持更多，這是屬于我們的后發(fā)優(yōu)勢。

目前，國內(nèi)以“普惠”的指導(dǎo)思想建設(shè)了大量的數(shù)據(jù)中心，以一個比較優(yōu)惠的價格來向市場出租算力，算力資源能夠在中國市場極其豐富的需求場景下高效率應(yīng)用，這種環(huán)境對我們的發(fā)展非常有利。

目前來看，在高端制造領(lǐng)域，還需要國家加大投入力度，但是中國市場的充分競爭目前已經(jīng)推動一些制造開關(guān)、排插的企業(yè)也大量采用了數(shù)字化管理系統(tǒng)，這種市場驅(qū)動力是非常強大的，這一類企業(yè)在市場的競爭迭代中一定會處于優(yōu)勢地位。

關(guān)于目前人工智能作為投資熱門賽道，是否有“過熱”現(xiàn)象，出現(xiàn)投資與產(chǎn)業(yè)脫離的現(xiàn)象，王彬認為，目前行業(yè)并沒有過熱，這關(guān)鍵要看泡沫有沒有阻礙行業(yè)的發(fā)展，每個行業(yè)創(chuàng)新初期都是有泡沫的。

目前人工智能行業(yè)事實上正在逐步回歸一個相對正常的狀態(tài)，估值邏輯已經(jīng)回歸正常，投資人不再看重公司有多少有頭銜的科學家，而是會綜合考量公司的銷售能力、客單價、續(xù)費率等等，整個行業(yè)正在更加務(wù)實。人工智能這種資源不再稀缺，而且發(fā)展的方向越來越偏向于基礎(chǔ)設(shè)施化，未來，任何產(chǎn)業(yè)都會“+AI”，但其中的核心其實是強調(diào)產(chǎn)業(yè)，AI的比重其實會趨于減弱。