專訪源碼資本張宏江：AI產業、學術界缺人是通病，中美都是如此

人工智慧呼嘯而至，我們彷彿聽得到時代列車轟然換軌的聲音。

在如今國內AI圈子的幾類玩家，有學術界泰斗，有產業界大佬，還有自立門戶的新銳創業者，嗅覺靈敏的投資捕手們。

縱橫產學研投資各領域的張宏江，可謂從業經歷豐富。他是世界多媒體研究領域一流的科學家，是計算機視頻檢索的開山鼻祖，曾經是微軟亞太集團首席技術官，前金山軟體CEO，現任源碼資本投資合伙人。近日，在亞傑商會主辦的《AI技術的發展》分享會後，張宏江博士接受了36氪專訪。

「AI是今後十年的風口一點問題都沒有」

人工智慧從1956 年誕生以來，三起兩落，但這一次的AI浪潮卻格外不同。

張宏江告訴36氪，「雖然有些技術剛剛開始成熟，有些甚至還沒有成熟，但人工智慧是今後十年的風口，一點問題都沒有。」

演算法層面，深度學習和強化學習等一系列新演算法反映了AI領域在過去十幾年的快速進步，從而使得它能夠具有非常強的計算能力和決策能力，它本身內部模型的複雜性遠遠超過以前我們想像的神經網路和一般的模型。

此外，高質量的大數據也是AI快速發展的重要原因。隨著互聯網發展，尤其是過去移動互聯網十年的發展，帶來了被標註過的高質量大數據，在大量數據背後是高性能的計算資源。新的演算法，非常強大的計算力和大數據，支撐了這次AI的躍起。

而由此帶來的產業變革，將帶動新生態的出現，比如自動駕駛帶來的變化不單是車裡沒了司機，隨之而來的會是充電樁、換電站，城市整個的規劃，高速公路的規劃。最終產業的變化，豐富到超乎想像。產業、學術界缺人是通病，中美都是如此

雖然中國有很多做AI的人才，但不論產業界還是學術界，都處於人才匱乏的狀態。張宏江提到，過去學術界的科學家看到一些現實世界的問題，從而總結問題、提出問題、解決問題，而這幾年學術上高質量問題的提出，很多很多是從產業的研究院提出來的。「當你認可新的科學研究方法是數據驅動的時候，你想想誰有數據？肯定是產業界和企業。當你離數據很遠時，你只能做小的問題。」

在張宏江看來，目前AI行業缺的是能夠從大量的數據中看出問題、挖掘問題、提出問題的人，這是在學術界缺乏的。「產業界肯定也缺乏懂AI的人，因為任何一個新的技術形成組織的時候，產業界一定缺人。」張宏江說。

因此，當AI越來越主流，在學校和社會上，這樣的課程和講座就會備受歡迎。他舉例說到，伯克利或者斯坦福這樣的學校開一門機器學習的課，也迅速的超過了最大的上限人數，比如一個課最多是300個學生，有3000個學生報名，當一個技術形成主流的時候，會看到很多人會努力積極主動去學，所以人才的缺口是目前的常態。加入源碼資本，什麼變了？什麼沒變？

「跟年輕人一起，讓我自己保持年輕，然後做一件我以前從來沒有做過的事情，保持我的學習能力，這是我非常重要的考慮。」在被問及緣何加入源碼資本時，張宏江這樣告訴36氪。

今年4月，已經從金山CEO位子上退休的張宏江博士，加入源碼資本。目前他在源碼資本屬於投資合伙人，「會跟大家一起看項目，提供一些建議、參考，分析一些市場趨勢。「本來打算給自己很長一段時間休息的張宏江，在看到了「新的技術在中國能形成一批非常成功的創業公司」。

目前張宏江更加關注的是以技術為核心的AI創業公司，所有跟AI相關的，包括AI的技術，AI的應用，AI的整個系統。

張宏江告訴36氪，看著pc互聯網、移動互聯網時代潮起潮落，技術的不斷迭代，但對自己而言，「有一件事沒有變化，我還是希望能夠找到一個不斷學習的地方，學新東西這件事對我來說始終沒變。」

不論是在學術界，還是進入產業的研究院、工程院，再到公司的一把手，還是做投資，都是在不斷的挑戰自己，這個挑戰未必有多高尚，但能保持自己的一種活力。張宏江打開瓶裝水喝了一口，「人最怕的是你突然發現你對任何東西沒有興趣，生命的動力在於你不斷有新的東西可學，新的事情可以做。」

在結束下午的分享和專訪後，57歲的張宏江趕赴了晚上的另一個學術晚宴。

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