【编者按】硅谷是新一轮AI革命的中心，为了减少信息不对称，搜狐科技于近期推出《10位华人的硅谷AI见闻》系列报道，通过与硅谷科学家、工程师、创业者、投资人、学者等人深度对话，看看在埃隆·马斯克、山姆·奥特曼这些大佬的声音之外，Ta真实的水位和水温是怎么样的。
本期为系列报道第2篇，对话谷歌软件工程师周程。
出品｜搜狐科技
作者｜郑松毅
编辑｜李春平
在硅谷拿高薪，但也为房发难
28岁的周程是谷歌公司的一名图像处理软件工程师，今年是他毕业后在谷歌工作的第2个年头。
周程称不上“技术大牛”，但聊到程序开发，他总能表现出那份认真和热爱。
在本科刚入学时，周程便有了成为“硅谷人”的打算，那是一个他怀揣热忱始终向往的目的地。
本科和研究生时期的周程一直攻读计算机专业，他喜欢打电竞游戏和运动，但总会留出一些课余时间刷刷LeetCode来提升编程技能。
对他来说，刷题不是任务，而是兴趣。
毕业后，与很多怀揣梦想的年轻人更钟情于创业不同，周程的想法更实际，先留在大厂打一份相对稳定的工，他说这也是现在身边大多数人的想法。
AI热潮下，周程也直观感受硅谷的变化。他向搜狐科技介绍，AI这一轮火了后，硅谷又热闹了不少。除了每周从各种渠道获知的AI论坛，街头巷尾的餐厅中只要看到两个人坐在一起，大概率就是在聊AI，自己的工作侧重点也受AI影响发生了变化。
周程最早在加入谷歌时是做图片和视频的索引工作，帮助客户在访问数据库时能找到目标视频或图像。
“后来谷歌把业务侧重点放在了AI上，自己也随之做起AI安全相关项目，通过图像或视频的分析处理，判别是否由AI生成。”
正因AI带来的业务变动，给周程创造了一轮升职加薪的机会。
周程说，在毕业刚加入谷歌时，他拿到了20万美元（含工资、奖金、股票，约合145万人民币）的薪资年包。今年赶上AI热潮，跟上新项目后，他职级从L3升至L4，年包薪资也调整至28万美元（约合200万人民币）。
“我所在部门并非核心，如果是在DeepMind核心部门，同级别薪水还能再高上不少。”他介绍。
在硅谷挣得多，纳税比例和生活开销也很高。周程住在Milpitas的一所公寓，距离谷歌车程半小时左右，不包含水电费的房租高达每个月3000美元（约合21862人民币）。
“州税加上联邦税也是想象不到的高，税后到手薪资也就能在62%左右，想买房还是挺有压力的。硅谷这边的公寓价格一般在50-100万美元左右，别墅价格更高。现在每年能攒上薪水的30%，争取十年先交个首付，再慢慢还贷款。”周程说。
AI火热，也使得硅谷本来严峻的就业环境，有了一丝新机会。周程说，尽管现在大环境裁员依旧严重，但优质AI人才仍是稀缺资源，大厂们也会毫不吝啬地去争抢这方面人才。
他判断，AI当前还处在发展初期，后面还会不断衍生出新的行业应用，因此AI人才价值大概率还有上升空间。
相比之下，周程认为创业是更冒险的一种选择。“2022年开始，美联储开始加息，特别是对于需要贷款来扩张业务的创业公司而言，无疑是个坏消息。再加上大环境不好，客户群体购买力削弱，在这个环境下搞创业没那么简单。”
“硅谷和想象的不太一样”
在周程眼中，硅谷的一切都与他在真正抵达前所想象的不太一样。
他回忆道，“来之前想象这里会是一片科技圣地，除了抬头可见的科技大厂外，还有很多大大小小的创业公司，所有的东西都是非常有科技感的。而实际上硅谷这片湾区由好几个城市组成，比如圣何塞、山景城等等，有一些地方非常脏乱差，街上住满流浪汉。但整体而言，硅谷的确称得上是科技圣地。”
他认为，硅谷之所以繁荣，不光是因为大公司存在，更多的是行业投资人和新创业公司赋予了硅谷特别的生命力。
“小公司经常会‘死’了一茬又一茬，但过几天又会有新的一茬长出来，然后继续融资、雇人、把新的idea想办法实现出来。感觉在硅谷，创新是不会枯竭的，这是比较特别的地方。”
聊到谷歌，周程觉得这是一家包容度很高的硬核科技公司。
他介绍，在谷歌不难看到华人的身影，粗略估算约30%至40%都是华人，当然也有很多其他来自世界各地的工程师。
“工作节奏上，谷歌不强制规定打卡时间，每周有3天到公司打卡即可。AI火起来后，的确工作更忙了些，也会偶尔出现晚上加班的情况，但这都不是被要求的，而是不想因为自己耽误整体项目进度。”
有外界质疑，谷歌一直也是头部大厂，拥有人才、算力、数据方面的资源，但现在相较于创立不算久的OpenAI，反倒像是AI赛道的“跟跑者”，而不是“领跑者”。
周程并不赞同这种观点，他认为：“OpenAI和谷歌的研究方向不同，OpenAI做的是更偏生成式AI的研究，可以理解为更偏应用，而谷歌更偏底层技术研究，GPT的底层架构技术参考的也是谷歌的论文。”
“和OpenAI相比，谷歌有明显的渠道优势，这是后期发力的关键点，Android（安卓）是谷歌的，这有利于后面将AI延伸到手机、电脑等端侧使用，接触更多用户。而OpenAI目前还是靠与苹果合作。”
在当下AI浪潮涌起之时，是否也是到硅谷寻找就业机会的好时机？
周程说，“机会肯定是有的，但现在整体招聘放缓，招聘岗位以开发工程师为主。我觉得基于模型应用，后面还有相当大的开发空间，这些东西都需要人来做，对工程师的需求会增多。”
“对于目标到硅谷就业，有留学打算的人来说，建议优先考虑择校地理位置。英伟达20%的员工是从一个叫圣何塞州立大学毕业的，相信很多人都没有听说过，但就是因为离得近，所以机会多。”
网传18届互联网校招高薪清单曝光，校招生都这么值钱了？
最近，朝九晚五的职场男女们都被下面这张图片炸裂了朋友圈。
这就是在网上迅速传播的2018届互联网校招高薪清单。
在这清单中，谷歌、微软、腾讯都为应届生开出了50万以上的年薪，其余各家给的年薪也很少低于30万！
此单不啻于年度最新琅琊榜，一经公布，迅速传遍天下写字楼中苦逼哈哈的上班族们。 人们羡慕嫉妒之余，纷纷转发朋友圈，要么哀叹自己命苦，毕业这么多年了没拿过五位数工资，要么觉得自己辛苦工作这么多年，加班吐的血都能装满一大脸盆，却还没有应届生年薪高。
这世道真的变了吗？各大公司也都开始抢小鲜肉了，说好的看重工作经验呢？
其实，我倒觉得，不要只羡慕人家能赚多少钱，如果自己不够条件，人家赚的多又跟自己有什么关系呢？
我们先分析看看这世道是不是变了，是不是校招生突然更值钱了。
首先，清单中的公司几乎清一色是互联网公司或高科技IT公司。 在目前人工智能和智能手机领域发展如火如荼的当下，互联网项目可谓是吸金巨兽，来钱快，赚钱也快，很容易吸纳社会上的资源，自然开得起高薪。
其次，这份校招清单中，招收的几乎全是工程师，专业性极强。 而继续深挖一下相关新闻，会发现这些大公司需要的多是在校期间就深耕某一领域，比如人工智能的研究生或博士生。 也就是说，人家需要的也不是一般的大学毕业生，你得是在学校时就足够牛逼才行。
另外，还有相关人士爆料，因为目前人工智能和大数据等前沿领域人才缺口太大，各大公司根本等不及学生毕业再培养，纷纷与大学签订定向培训协议，挑选有潜力的在校生，与学校一起培养，提供实习机会，还许诺工作岗位。 换句话说，清单中有些工作岗位，人家企业早就在学校内定好人选了。
所以，不要总羡慕人家飞黄腾达，却没有看到人家风光之前发生了什么。
如果你是学IT或计算机专业，对这方面爱好极深，自己的技能恰好与这些岗位匹配。 恭喜你，腰缠万贯多金富贵的日子在向你招手。
如果你不是学这些专业的，也没关系，俗话说行行出状元，看准趋势，结合自己的爱好，谁说咱们不能闯出一片天？
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人工智能产业将寻求哪三方面的突破？
未来将扎实推进理论发展，加强新技术整合能力
如今，“智能+”社会已步步临近，社会各界也正积极勾勒未来社会图景。 国外人工智能巨头动作不断，在基础技术、应用领域方面都有诸多突破，可以总结为三点：基础研究能力强、跨界创新密集、人才红利持续发挥。
我国在深度学习、识别技术等领域实力突出，在人工智能市场应用层面走在世界前列。 但在基础技术、产业链跨界协同、核心人才培养方面则存有短板。 业内专家呼吁，未来我国人工智能行业和学界应重点关注以上三项弱点，审时度势、全盘考虑、抓紧谋划、扎实推进，在巩固现有优势的同时，补足短板，推动中国人工智能产业可持续发展。
基础层研究成人工智能“硬指标”
人工智能研究可以分为基础层、技术层、应用层，美国在技术难度大、技术带动效应强的基础层方面，不断取得研究以及实践进展；而中国在基础层方面能力稍弱，在技术层和应用层发力更多。
基础层主要指处理器、芯片等支撑人工智能技术的核心能力；技术层包括自然语言处理、计算机视觉、技术平台等通用技术；应用层是指自动驾驶、智能机器人等实际应用主体。
人工智能浪潮的兴起，使得美国大公司纷纷进军基础层的研究。 以芯片为例，美国的芯片制造企业英伟达推出了世界首款120万亿次级处理器Volta V100 GPU，可以将机器学习指令传达的效率从几周的时间缩短至几个小时，帮助客户更加快速地迭代并优化各自产品的上市时间。 过去3年中，英伟达为深度学习提供了10倍的性能加速，被评论界称为“摩尔定律的平方”，保持目前的性能提升速率，到2025年，GPU将可实现比CPU快1000倍的性能。
谷歌、亚马逊、微软、苹果等最初并不研发芯片的公司，也开始发力芯片和处理器，这使得美国在全球人工智能基础层研究地位进一步增强。 微软公司公布了其人工智能芯片制造项目，展示了一款专门为微软增强现实眼镜HoloLens打造的新型芯片。 谷歌已于2016年宣布了其深度学习芯片的研发，并声称，随着语音识别技术的爆发，高性能处理器TPU已为公司省下了打造15个新数据中心的成本。 谷歌同时在与生物公司合作开发高效计算DNA信息的芯片。 2017年4月，苹果公司宣布苹果将通过自主研发和生产芯片，进一步掌握产业链主导权。 消息一出，苹果芯片供应商英国公司Imagination的股价应声暴跌。
但是，中国在芯片基础研发领域仍然落后于美国企业，对进口芯片的需求居高不下。
从事计算机视觉识别的中国公司“旷视科技”品牌与市场中心总经理谢忆楠表示，在图像识别领域，公司同时应用英伟达和英特尔的芯片，目前还没有国产芯片能够完全取而代之。 英特尔中国研究院院长宋继强也承认，我国人工智能领域不足之处在于我们原创理论创新、基础人工智能研发能力还不太够。 中国学者需要在理论上有所突破。 地平线机器人技术创始人余凯表示，在PC电脑与移动互联网时代，我们都错失了如操作系统等基础平台性技术，人工智能时代需要迎头赶上。
中国电子学会发布《中国机器人产业发展报告》指出，我国机器人领域核心技术积累不足，资金投入相对有限且分散，高端市场长期被外资企业占据，很大程度上以依托进口零部件和本体组装、集成为主营业务，虽有一定突破但基本上是被动地、跟随式发展，难以获得产业发展主动权。
计算机学家、图灵奖唯一的华人得主姚期智表示，中国想在2030年实现世界主要人工智能创新中心的战略目标，首先要解决人工智能发展缺少理论的问题。 中国在下一波人工智能的发展上，应取得一些原创性的、有知识产权的成果，而不是追赶别人发明的科技。
跨界融合创新为智能生态“必修课”
未来人工智能领域不仅仅是单一的技术和产品，而是一个整合的“生态系统”。 数字技术将结合神经研究等医学领域、自动化机械臂等工业领域共同组成人工智能的底层技术。
以人工智能为依托的机器人一方面会以“软件”形式融入社会，如自动翻译、图像识别等。 另一方面也将通过集成“硬件”深入到百姓生活中，如特种机器人、医疗机器人等。
正是在这种“共识”的指引下，“不务正业”几乎成为美国人工智能巨头都在做的事，从IBM、苹果，到谷歌、脸书、英伟达，所有的人工智能巨头都在尝试软件、硬件、应用场景的联通，不再单一专注于自己的传统业务，而是着眼布局未来。 2016年9月，谷歌、微软、脸书、亚马逊、IBM更是组成人工智能联盟，大有形成合力、制定行业标准之意。
目前，谷歌的跨界非常广泛，跨越了芯片、机器学习平台、软件、云计算等各个领域。 其人工智能学习系统TensorFlow目前是全世界应用最为广泛的人工智能软件平台。 研发芯片起家的高通，也推出了自己的摄像头Spectra Module，旨在优化VR、AR的效果。 最近，这一摄像头又添加了一些新的功能，如深度检测和生物认证，用户可以通过虹膜扫描来解锁认证。
IBM中国研究院认知交互技术总监秦勇表示，IBM打造人工智能平台，最终目的就是形成生态圈，可以满足客户的不同需要。 比如IBM的WDC（Watson Developer Cloud），已经有很多应用程序编程接口公布出来，比如知识图谱、语音识别、计算机视觉、性格分析、对话管理等等。 在教育领域和芝麻街合作，利用人工智能帮助小孩，用游戏的方式来做辅助学习。 这一平台还和美敦力（Medtronic）合作，提前两三小时就可以准确预测一个人的血糖指标。
英伟达不仅有芯片，还发布了高效的深度学习软件平台，为客户提供综合全面的服务，其客户涵盖汽车、虚拟现实、图像识别、基因分析等各领域。 电商起家的亚马逊，凭借其深度学习能力，崛起成为人工智能的巨头。 去年，其发布的三大人工智能技术（图像识别、自动语音发音、语音互动）广受欢迎，中国的社群电商软件“小红书”就利用了亚马逊的人工智能技术开发了人脸识别痘痘的功能。
除以技术优势加速全链条布局外，国外巨头凭借投资并购等资本运作手段，提升自身技术实力，在人工智能领域迅速占据制高点，也有部分巨头在我国建立产业基地，抢占中国市场。 如微软收购位于多伦多的人工智能初创企业Maluuba，谷歌收购数据科学公司Kaggle。 库卡也宣布建设中国二期厂房，继续扩大产能。
而中国人工智能产业的跨界互动能力不足，部分企业存在短期套利思维。 业内人士认为，从技术到产品的跨越非常之困难。 不同于硅谷技术公司的“一呼百应、迅速抱团”，中国企业之间的“门户之见”较深，产业链倾向于为了短期利益，维护已有的客户链条，而不会积极拥抱新产品，这使得一项技术需要投产时，找生产商就十分困难，更别提以后的推广、应用了。
另一方面，中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃认为，目前市场上有很多风险基金来主导基础研究型公司，这对正常的创新过程会产生一定负面影响。 特定阶段确实需要一些特殊的措施，但无论如何要给有能力、愿意做研究的人一个安静的空间，这才是科研创新真正的源头。
王飞跃认为，很多人蜂拥而至进入智能行业，其中不乏“语言创新”、炒作概念的PPT公司，好多核心硬件还要从外国进口，企业技术能力“配不上”它的名字，这是需要我们反思的地方。
《中国机器人产业发展报告》建议，围绕市场需求，加强新技术之间的整合能力，打造“政产学研用”紧密结合的协同创新载体。 既要围绕智慧工厂、智能家居和智慧城市开展细分领域示范工程，也要打造重点领域机器人应用系统集成商和综合解决方案服务商，推进全产业链协同发展。
人才队伍建设是产业发展“脊梁柱”
任何产业的发展都依赖高素质的人才。 美国人工智能产业的发展，得益于过去几十年来高校、科研院所没有停止过的探索，美国从而成为世界人工智能人才的最大输出地。 而中国人工智能人才则较为稀缺。
腾讯研究院发布的《中美两国人工智能产业发展全面解读》，从企业人数分布可以看出中美之间的巨大差异。 报告显示，截至2017年6月，美国共有1078家人工智能企业，员工数量为名；中国有592家人工智能企业，员工数量为名，约为美国的50%。 分领域来看，在处理器/芯片领域，美国员工人数是中国的13.8倍，美国人，中国1300人。 中国在技术层领域的企业人数也远远落后于美国，仅在智能机器人领域人才稍多，为6400人，是美国同领域人数的3倍。
根据全球职场社交平台“领英”的数据，7成美国人工智能人才从业10年以上，而中国仅有4成相关人才有这样的从业经验。 报告分析，这源于中国人工智能产业起步比美国晚，人才培养模式尚存差距。
中国高校在很长时间内并没有人工智能专业，而美国是人工智能概念的诞生地，基本上大院校都有人工智能专业和研究方向。 根据美国国家科技委员会的人工智能全球大学排名，前20名中有16所是美国大学，这些大学源源不断地向科技企业输送人才。
业内人士表示，由于人才匮乏，人工智能工程师的年薪水涨船高。 博士毕业进入企业，起薪或可高达百万元，“否则根本留不住人”。 而且，即便这样的人也很难“上手就用”，都要在公司经过数月至一年的专业培训。
目前，中国正在快速追赶美国人工智能人才的培养步伐。 从论文发表数量来看，华人作者的领先优势日益明显。 在“深度学习”领域，中国的论文数量从2014年开始超越美国。 专家认为，人才培养是“智能+”发展的关键，而且，人才培养要与重点项目相结合，真正做到核心人才本土化、核心项目自主化。
《中国机器人产业发展报告》建议，应建立机器人行业亟须的多层次、多类型技能人才培养体系，建立校企联合培养人才的新机制。 同时，建立培养标准体系，运用职业培训和职业资格制度加深与汽车、电子、化工、消防等相关行业合作，实现人才培养与企业需求的良好对接。
国务院2017年印发《新一代人工智能发展规划》，提到将“加快培养聚集人工智能高端人才”。 伴随着巨大的市场需求和应用场景，我国有望吸引更多人才来华从事人工智能行业。
在面向2030年对我国人工智能发展进行的战略性部署中，我国新一代人工智能发展规划也明确提出了我国人工智能发展的“三步走”目标：
第一步，到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业进入国际第一方阵，成为我国新的重要经济增长点；第二步，到2025年，人工智能基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平，人工智能产业进入全球价值链高端，成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，我国成为世界主要人工智能创新中心，人工智能产业竞争力达到国际领先水平。
专家认为，要想让机器人渗透到人们生活，真正实现智能社会，一定要把相应的基础设施建设好，建立知识库、大数据库、面向各类具体问题的智能系统等。 “这不仅要有技术，还涉及整个社会体系、服务体系和治理体系等。 ”业内人士呼吁，要加快机器人向各领域的应用，实现人机协调、跨界融合、共创分享，营造有利于机器人发展的良好生态。
瑞银研究报告显示：至2030年AI每年将为亚洲贡献经济价值高达1.8万亿至3.0万亿美元，将对金融服务、医疗保健、制造、零售和交通等行业产生巨大影响。 这些行业加起来，相当于目前亚洲GDP的三分之二。
据统计，2000至2016年，中国人工智能企业数量累计增长1477家，融资规模达27.6亿美元。 其中，2014至2016年三年是中国人工智能发展最为迅速的时期。 这三年里新增的人工智能企业数量占累计总数的55.38%。 另据艾瑞咨询公开数据，中国人工智能产业规模2016年已突破100亿元。
面对优势，还需戒骄戒躁；面对补足，还需踏实补强；我国应在人工智能产业发展的浪潮中争当“弄潮儿”。
未来已来，当时代的钟声缓缓敲响，新科技革命和产业变革将是最难掌控但必须面对的不确定性因素之一，抓住了就是机遇，抓不住就是挑战，必须在日新月异的科技大变革中、在国际合作与竞争的征程中加速前进。
