华为“菱形结构”如何解 AI 人才难局？

随着 AI 成为当下企业发展和公众关切的热点趋势和话题，如何培养人才、如何发展组织、如何在智能企业时代存活，成为产业、行业共同面对的时代主题。人类的工作会不会被智能机器所取代？会不会真的面临失业困境？如何才能让职业的“方舟”扬帆远航？

中国乃至全球的 AI 人才匮乏

正所谓“得人才者得天下”。当企业的发展越来越需要人才具备在深度学习、人机交互、物联网等技术领域的知识和能力时，抢占 AI 人才也成为企业战略转型发展时重要的一环。

据高盛 2018 年发布的《全球人工智能产业分布》报告统计，2017 年全球 AI 人才储备，中国只有 5% 左右，人才缺口超过 500 万人。由于相应人才的稀缺，也因此造成了 AI 人才供求极端失衡高价时代的到来。诱人的酬劳体系成为科技巨头以空前速度和规模战略性垄断 AI 人才的重要筹码，他们都积极地参与到了 AI 人才的竞争大战之中，不遗余力地招募最有价值的技术人才。

在 2018 华为全联接大会上，脉脉商业战略联合创始人王倩从三个维度重点阐述了脉脉根据大数据调研的 AI 人才在中国分布的情况：

第一维度，城市。 中国 AI 人才分布中，北京是占比最大城市（占到全国一半以上）；第二梯队是杭州、上海、深圳；

第二维度，高校。 在 AI 人才培养上，哈尔滨工业大学、北京邮电大学成为中国第一梯队高校，其次是中国科学院、中国科技大学、浙江大学；

第三维度，薪酬。 从中国 1-3 年、5-10 年、10 年以上三个时间维度看，毕业后初入职场的 AI 从业者薪资水平普遍能达到 12K 以上，工作 3 年左右的 AI 开发者月薪约能至 25K 以上，10 年以上工作经验的有的则可高达 50K 甚至 100K。

当然，AI 人才稀缺并非是只存在于中国的个例。

从 2016 年开始，世界范围内曝出的科技巨头企业对 AI 初创公司（团队）频频收购的新闻，也能让众人对全球 AI 人才的市场现状窥出一二门道来。在“聘用式收购”的背后，实则是通过收购引入顶尖的 AI 人才。

据不完全统计，从 2010 年开始，Google 收购了 14 家 AI 初创公司，紧随其后的 Apple 收购了 13 家。此外，从学术界挖角相应的 AI 研究人员，或依托和大学学府共建而从零培养自己的 AI 人才，也成为许多科技巨头的抢占策略。

但反过头看，目前国内绝大多数开发者所属企业只是具备了初步智能化的能力（例如仅处于商业智能、数字化、算法模型阶段），而距离围绕 AI 技术构建商业模式这一目标仍前路漫漫。这也意味着，人才的不饱和在很大程度上制约着企业的创新能力，也掣肘着战略和技术突围。

当下，企业需要通过技术，实现根据环境变化能够动态部署的高精尖人才。企业的需求趋势在改变，对于 AI 人才也会带来新挑战。

持续吸引顶尖人才的关键

唯有在人的头脑中挖掘出大油田

中国人民大学商学院教授、华为资深管理顾问黄卫伟指出，华为强调人力资本增值的目标优先于财务资本增值的目标。

他介绍说，在华为的投入结构中，人力资本的投入处于优先的、超前的地位，是先有人力资本的投入才有财务资本的增长和高投资回报。这里人力资本的概念，主要包括员工的教育水平、智力、技能和学习能力、创造力、团队合作生产力和员工数量等。财务资本主要指股东权益、总资产等。

华为认为，从当期的损益来看，人力资本的超前投入会增加短期的成本，大量招人会增加工资支出和期间费用支出，有可能减少公司的当期效益；但从长期来看，会抓住机会、创造机会，增加企业的长期效益和价值。

众所周知，华为没有上市，没有直接融资的渠道，所以，资本在华为价值创造过程中的作用处于相对次要的地位。那么，华为公司的价值到底是什么要素创造的？

黄卫伟曾指出，从华为的人员结构上来看，华为公司从事 R&D（研发）的员工占员工总数的 45%，真正在生产线上完成作业功能的人员只占很小的比例。

从财富创造要素的角度来看，华为公司的全部价值主要是知识员工和企业家创造的。所以，华为总裁任正非曾提到说：“华为没有可以依存的自然资源，唯有在人的头脑中挖掘出大油田、大森林、大煤矿……”

重视基础研发，更重视相关人才的培育

华为对人才的期待和培养，是其在行业内保持标杆地位的研发能力，而研发离不开踏踏实实从事基础研发的人才。

据华为 2017 年官方数据显示，华为目前约有 8 万名研发人员，占公司总人数的 45%，在全球有 14 个研究所，36 个创新中心。据相关报道和数据显示，截至目前，华为累计获得专利授权 87,805 项。这种研发投入，使得华为在每年获得数千亿人民币营收的同时，还能保持极高的增长率。

华为官方曾发布了这样一则消息：为了感谢 Polar 之父 Erdal Arikan 教授对 5G 领域的贡献，特意向其颁发了特别奖项，致敬其为人类通信事业发展所作出奉献。而当中的一个重要原因是 Polar 编码，为华为 5G 产业的发展提供了重要的指导。

早在 2010 年，华为识别出极化码作为优秀信道编码技术的潜力，在 Erdal Arikan 教授研究基础上投入进一步研究，经过数年长期努力，在极化码的核心原创技术上取得了多项突破，并促成了其从学术研究到产业应用的蜕变。在 2016 年，华为推动的 Polar 码被采纳为 5G eMBB 场景的控制信道编码，这在当时甚至引起了国内的轰动。

这一方面体现了华为对 Erdal Arikan 教授的尊重，另一方面，华为的这则新闻侧面揭开了华为对研发，尤其是对基础研发的重视。

AI 时代存在一项严重的泡沫问题即为，大量人才聚集在应用，较少人从事基础研究。而真正的顶尖人才往往是在基础研究实现重大突破的人才。华为是业界少数几家能够提供良好基础研究土壤的公司之一，这也是华为未来能持续吸引顶尖人才的关键，而不仅仅是提供高薪。

过去十年，华为累计研发投入近 4000 亿人民币。面向未来，华为将加大基础研究投入，在每年 150-200 亿美元的研发费用中, 将有 20-30% 用于基础研究。

追求工作的意义和价值

除了薪资，高端人才尤其注重追求工作的意义。华为 2017 年员工调查结果显示，90 后员工的第一诉求是自身发展，第二诉求是工作意义和价值，第三诉求是得到认可，第四位诉求才是薪酬和待遇。可以看到，人才对于高端需求层次重视程度在发生变化。

为适应这一变化，华为重新制定愿景：将数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。在这样一个宏伟愿景和使命下，一方面通过在华为工作，员工满足自身在经济上、物质上的需要；另一方面，创造性工作会带来更多的成就感和乐趣。华为关注员工个体的意义，为他们工作注入意义。在华为的理念中，这同样也是吸引高端人才的关键。

此外，如何从根本上破解人才密码，用 AI 的方式解决 AI 人才稀缺问题，也是华为在实践和努力的方向。

以 AI 思维破解人才匮乏问题

18 世纪以来的历次技术革命，对组织的结构、作业流程和人员能力等都产生了巨大影响。

从工作岗位和人员能力角度看，AI 推动此次变革将有明显的不同——AI 将在几乎各个方面提升自动化水平，因此大量重复性日常工作岗位需求将大幅度缩减。因此，华为认为，未来的组织人员构成可能是菱形的。所谓菱形结构是指，其中大量处于底部的基础性、重复性日常岗位会被 AI 所取代。

华为的人才观也与“菱形结构”有本质上的逻辑关联。

黄卫伟在华为 2018 人才观交流会上指出，从价值创造角度来看，工业经济时代，价值贡献分布曲线更偏重于正态分布特征，其主体主要是来自于基层员工和中基层管理者。而 AI 时代的价值创造分布曲线更呈现出“帕累托曲线”特征，即一个很小比例的高端 AI 人才，创造了几乎全部价值的 90%。

与正态分布特征不同的是，“帕累托曲线”意味着 AI 时代创造价值主体越来越往上走，真正主体是所谓的工匠科学家，即中间层，而顶层的领导、高端专家及管理者扮演的是“突破作用”的角色。这也反映了业界在人才争夺上，越来越聚焦于对 AI 高端人才的抢占。

目前，调整人才架构的战略已在华为智能制造体系里得以验证。十几年前，华为制造体系内的员工数量是 6 千多人，支撑华为精英规模几十亿美元。当下，华为制造体系的员工总数还是 6 千多人，但支撑华为将近一千亿美元规模的生产需求。

不仅仅在制造系统，华为还着手在服务系统乃至整个运营系统、研发系统，沿着这个方向调整结构。

在 2018HC 大会上，徐直军的“AI 十大改变”看法中谈到，要以 AI 的思维解决 AI 的人才短缺。意为通过大量的数据科学工程师、数据科学家和各领域专家相互配合，来解决 AI 人才稀缺问题。同时，借助对智能化、自动化、简单易用的 AI 平台和工具服务的着力发展，以及提供培训教育，培养大量的数据科学工程师，使他们能完成大量基本的数据科学相关工作。

华为认为，从技术、人才、产业三个方面进行主动的变革，如缩短训练模型的时间、充裕经济的算力、AI 要适应任何部署场景、更高效更安全的算法、更高的自动化水平、模型要面向实际应用等，能更有效的解决 AI 人才短缺的问题。

也就是说，从多技术协同的角度发展 AI，让 AI 成为由一站式平台支持的基本技能，是华为提出的“用 AI 的思维解决 AI 人才问题”的基本思路。是否具备真正的 AI 思维，以 AI 的理念和技术解决现在和未来的问题，是华为在未来构筑领先竞争力的关键。

人类的思维是线性的、规律性的、遵循着一定的因果联系。对应 AI 思维与人类思维，曾有相关调研指出，利用 AI 为员工建立“能力图谱”，从企业角度、业务进程和员工个性化需求等，为员工提供对应培训，或识别员工的强弱领域，量身定制人才培养方案，或是未来让 AI 与人类各司其职的最佳方式。

总之，AI 的发展是指数型的，其对行业的冲击，企业的洗牌会产生越来越迅猛的影响。印证《三体》中的“大筛选理论”，从低等生物进化为高等文明的多道筛子中，第三道就极有可能是 AI 技术。

既然 AI 就像周期一样无法避免，那就却让其在合适的 AI 人才手中，作为智慧容器以发挥价值。