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史上最全華人AI大牛流動圖譜:穀歌、微軟與百度是人才中轉站

發布時間:2018-05-04    瀏覽數:

史上最全華人AI大牛流動圖譜:穀歌、微軟與百度是人才中轉站(1)

新智元報道

來源:知鏈數據

【新智元導讀】自從阿爾法狗事件之後,人工智能領域在深度學習帶領下迎來了又一個高峰,隨之而來的是資本與人才的流動,我們總結公開信息提到的華人AI大牛與大佬的職業路徑,梳理出一個AI大牛流動圖譜。

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節點代表公司,AI大牛在不同公司之間的流動形成有向邊,顏色代表社團劃分。

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圖中可以明顯看到微軟、穀歌與百度節點較大,並且形成了一個三角形,圍繞在他們周圍的大部分是一些AI新生企業。下麵我們從不同角度來分析一下這個圖譜。

受典型AI大佬流向

我們標出了吳恩達、陸奇與李開複的流向,如下

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吳恩達作為人工智能的旗幟性人物,從斯坦福到穀歌再到百度,繼而獨自創業成立了Deeplearning.ai,這是一個典型的從學者轉型業界的路子;

陸奇從雅虎開始,到微軟一直成為華人在美科技公司最高職級,再到“臨危受命”成為百度COO,掌握中國最大的AI公司,這是一個行業傳奇;

李開複起步於蘋果,之後創立並領導微軟亞洲研究院成為國際一流的研究機構,隨後擔任穀歌大中華區總裁並負責穀歌中國研發中心的運營,最終於2009年創立創新工場,成為“開複老師”,為中國創業投資的發展做出巨大貢獻,現在創新工場也成為中國AI領域投資的最重要力量。

百度、微軟與穀歌

通過以上三位大佬的流向我們可以感覺出AI巨頭公司之間的人才流向。下麵我們隻保留AI巨頭之間的流動,可以看到一些規律。

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被譽為AI黃埔的微軟的確名副其實,在這些年為百度、阿裏、穀歌與騰訊貢獻了很多大牛。而除了微軟,穀歌也是百度AI人才的重要來源。

微軟→百度

陸奇、張亞勤、景鯤、倪凱、顧嘉唯、亓超

穀歌→百度

吳恩達、王勁、彭軍、樓天成、衡量

微軟→阿裏

周靖人、林晨曦、王堅、華先勝、初敏

百度AI大牛去向

百度吸收了這麼多大佬,也扛不住大佬們要自己創業

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我們可以看到,百度流出的AI大牛,不管是直接創業還是作為核心人員加入,不管是計算機視覺、自動駕駛還是醫療健康與機器人,真的是好多啊!

並且其中還有一些是組團出走(或先後出走)

Roadstar.ai:佟顯喬、衡量、周光;

地平線機器人:餘凱、黃暢、單羿;

驀然認知:戴帥湘、洪濤、張偉萌;

三角獸:王卓然、亓超;

景馳:王勁(已離職)、韓旭;

今日頭條:陳雨強、李磊。

看來百度真的是一個“集散地”。

領域分析

我們將圖中的創業公司按照以下三個領域進行標記。

計算機視覺與自動駕駛

自然語言與語音識別、交互

芯片

可以看到,數量最多的還是計算機視覺與自動駕駛領域,其次是自然語言與語音識別、交互。因為大家最近比較關注芯片,所以把芯片領域的初創公司也進行了標記。

雖然這些並不是較為全麵的市場數據,但是從AI大牛流動的選擇可以看到,CV領域還是更成熟,競爭更激烈一些,誰讓深度學習給CV領域帶來的發展更大呢!

計算機視覺與自動駕駛

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桃紅色節點為計算機視覺與自動駕駛領域創業公司

計算機視覺領域最具代表性的是“依瞳曠湯”,好像說到底都有微軟的影子。

依圖創始人林晨曦,輾轉阿裏最終創立依圖;

格靈深瞳趙勇來自穀歌,蔡煬來自微軟;

曠視科技首席科學家孫劍也是來自微軟;

商湯科技曹旭東、楊帆都是來自微軟,而曹旭東又從商湯出來做了Momenta。

而自動駕駛領域基本是百度係

景馳創始人王勁、韓旭都是百度重臣,但是王勁最終被迫離職;

小馬智行(Pony.ai)教主樓天成、彭軍可都是百度無人車的主力;

另外還有Driva.ai、Roadstar.ai與禾多科技,都在做無人駕駛。

自然語言與語音識別、交互

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桃紅色節點為計算機視覺與自動駕駛領域創業公司

綠色節點為自然語言與語音識別、交互領域創業公司

深度學習其實給語音識別帶來的革命性提升,同時也一定程度推動了自然語言相關技術進展。

語音識別與交互領域,雲知聲與驀然認知是典型代表;

知識圖譜技術的應用在第四範式、康夫子與鼎複數據得到具體體現;

助理來也和奇點機智都算是智能助理;

而三角獸準確定位自己為2B的語義公司。

芯片

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寒武紀陳雲霽、陳天石兄弟聯手也是最佳拍檔,主打深度學習處理器(NPU)與機器學習處理器(MLU);

深鑒科技主打深度學習處理器(DPU);

地平線機器人目標是做“嵌入式人工智能”,可以理解為算法+芯片”解決方案。

芯片的自強並不是重複走巨頭的老路,而是抓住“技術-經濟範式”的轉換,利用“蛙跳效應”進行追趕與超越。

注:數據說明,因為是強調流動性所以一些大佬一直在一個地方就不會出現在圖,另外數據主要是從媒體收集來的,難免因為不全造成缺漏(出門問問就沒有提到),如有補充我們一起來分析。

(本文授權轉載自“知鏈數據”)

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