百度AICA今年最后一次招募，提升企业AI硬核实力的详参来了？

AI产业落地，道阻且长

第四次工业革命的驱动力，是科技行业对人工智能技术的价值评价。

最近，国际咨询公司Gartner将AI工程化列为2021年度九大技术趋势之一，AI进入新阶段，以规模化生成的方式降低产业使用阈值，使AI以简单可靠的方式为业务创造价值，现在自动驾驶、健康医疗、交通运输、零售商、衣食住行等行业具有AI应用落地的形象。

但在AI产业落地的过程中，实践案例少，业内交流不充分的平台工具散落，技术体系庞大复杂的适当人很难招募，无法挽留。

各种水土不服接连不断，这些问题几乎是所有企业在推进AI产业落地过程中面临的问题，这个过程漫长，困难是必由之路。能否稳定的实际业务，对企业和上层管理者来说，挑战更是机会！

高级人工智能人才决定了企业智能创新的边界

对于企业高层管理人员来说，抓住技术、业务和人员就掌握了商业世界的三个要素。在AI领域，复合型高级AI人才决定企业技术领先，技术领先水平决定业务智能创新速度，业务数智化升级速度决定企业在智能时代的机会窗口和市场领先。因此，一流的AI架构师足以影响整个业务的价值界限。

据相关媒体报道，开发者_StackOverflow社区人力资源和社会保障部发布的新职业人工智能工程技术人员就业经济现状分析报告显示，目前我国人工智能人才差距超过500万，国内供求比例为1:10，供求比例严重失衡。想象一下，企业高级AI人才更是屈指可数。

作为企业技术负责人，如何找到快速转变业务需求的高级AI人才？如何跨越AI人才收口难的鸿沟?如何逐步完成高阶AI人才弹药库实时能力迭代和补充?也许下面的暗逻辑会给你一个启发:

<1.找到能够理解业务需求并将技术转化为业务着陆计划的人

只有重视理解业务的需求和逻辑，才能抓住业务问题的关键点，进行正确的抽象设计和技术选择。

2、对AI技术和开发应用程序有递进理解的人

AI的最终途径一定是落地，而不是静态算法，如何在应用程序中找到最高效率，给企业带来能力是企业对工程师的基本要求。

3、设计实现高效合理的AI落地方案的人

根据业务实际场景，合理选择工具和资源、组合、组装、串联以满足工程实践的要求。

这些看似简单的使用者要求意味着企业需要高成本。培养优秀的AI架构师，所需的时间能源与收益价值相比，度不平衡的状态。

百度首席AI架构师培养计划(AICA)

一切事先成立，百度联合深入学习技术和应用国家工程实验室首次开始首席AI架构师培养计划，以培养符合条件的高级AI架构师为目的，建立AI架构师交流平台，增加产业交流机会，通过实际业务结合的模式，帮助企业培养全栈AI能力复合型人才

同样，首席AI架构师培养计划(AICA)也集中了百度老手科学家和高级工程师，帮助企业探索AI边界，提供AI架构指导，培养AI高级人才。

AICA学制半年，开始至今保留严格的筛选机制，淘汰率高达86%。学生都来自不同行业的领先企业，自己有3年以上的算法和工程着陆经验，CTO等高级技术管理者的比例也达到83%，其背景经验也向更加工程化的边界横向扩展。

正式录用后，学生可以结合企业发展瓶颈，与百度深度学习设计师、科学家面对面深入交流，分析核心业务中深入学习落地的重要问题，深入分解AI生态企业中业务需求与AI技术相结合的典型案例，用AI思考、AI工具、方法和技术解决实际业务问题。