顶尖AI大牛，入职A股芯片公司！

身处AI大模型浪潮(cháo)之中的顶尖(jiān)科(kē)研人才，正加速“下(xià)海”，从学术界(jiè)跳到产业界“掘金”。

4月22日，记者从(cóng)国科微官方(fāng)渠道(dào)获悉(xī)，国际顶级AI专家香港中文(wén)大学教授(shòu)、IEEE Fellow邢国良正(zhèng)式获聘加入国科微(wēi)，担任公司的AI首(shǒu)席科学家，以进一步加强公(gōng)司在(zài)AI边缘领域的技术探索，加快AI赛道商(shāng)业部(bù)署。

记者梳理发现，自生成式人工智能浪潮爆发(fā)以来(lái)，企业“挖角”高校(xiào)顶尖科研人才(cái)的案例就时有发生。这一方面显(xiǎn)示了产业界对顶尖(jiān)AI人才的求贤若渴，另一方面也说明在人工智能领域，产业界(jiè)依(yī)托于算力和资金等方面的优势在技术研发方(fāng)面(miàn)居于领先地位，对顶尖(jiān)人才拥有(yǒu)越来越(yuè)强的吸引力(lì)。

AI大(dà)牛入职A股芯片(piàn)公司

国科微是集(jí)成电路(lù)设计企业，正(zhèng)致力于将尖端的人工(gōng)智能技术与大规模集(jí)成电(diàn)路设计(jì)技术相结合，为端侧人工智能的广泛(fàn)应用提供更多高性能的SoC芯片(piàn)和全面的解(jiě)决方案。值(zhí)得注意的是，作为芯片公司，国科(kē)微也获得(dé)了国家大基金（国(guó)家(jiā)集成(chéng)电路产业基金(jīn)）的(de)关注。Wind最新数据显示，大基金目前持有国科微1665.5万股股份，位居第三大股(gǔ)东。

公开(kāi)资(zī)料显示，邢国良毕业于西安交通(tōng)大学电子科学与技术（原电子工(gōng)程）专业，获学士学(xué)位。2001年(nián)毕业于西安交通大学计算(suàn)机(jī)专业，获硕士学位。2006年获美国圣路(lù)易(yì)斯华盛顿(dùn)大学博士学位，曾在美国密歇根(gēn)州立大(dà)学担任(rèn)终身教授。目前，邢国良就职于香港(gǎng)中文大学工程学(xué)院，担任信息工程学系教授。

国科微之所以聘任邢(xíng)国(guó)良任首席科学家，主要系邢国良的研究方向与公司的发展方向十分契合。记者(zhě)注意(yì)到，今年3月，国科微在回复投资(zī)者提问(wèn)时表示，公(gōng)司目前聚(jù)焦于边缘AI芯片产品的开发与场景落地，产品使用场景涵盖(gài)传统监控、汽车电子、智(zhì)能家(jiā)居等机器视觉(jué)领域(yù)，支持神经网络推理等功(gōng)能。

据(jù)介绍，邢(xíng)国良领导着多(duō)个(gè)大型边缘(yuán)人(rén)工智能（Edge AI）项目，这些项目将应(yīng)用于城市基础设施、自动(dòng)驾驶、智(zhì)能健康等领域。邢国良还成(chéng)功(gōng)领导并部(bù)署了(le)包括辅助自动驾驶的智能(néng)路杆、火山地震传感器网络(luò)、老年慢性(xìng)病智能监护、数据(jù)中心效能管理、水下机器人网(wǎng)络等大型系统(tǒng)，开发的多项智能(néng)系统技术已被工业界成功产业化。

国科微表(biǎo)示，邢(xíng)国良在嵌(qiàn)入式人工(gōng)智能、物(wù)联网、信息安全和无线网(wǎng)络等领域(yù)的专业(yè)知识和研究成果，将为国科(kē)微在AI技术上的创(chuàng)新与突破提(tí)供重要顾问和指导。

截至4月22日(rì)收盘，国科微股价微涨0.73%，报(bào)45.64元(yuán)/股，总市值99亿元。

没钱缺卡的AI学术界正被产业界碾压

由于顶(dǐng)尖AI研发人员十分稀缺，企业为了追赶(gǎn)上日新月异(yì)的(de)AI技(jì)术发展速度，往往对AI顶尖人才青睐有加，具有学术界背景的AI人才(cái)加入产业界的例子并不鲜见。

例如，去年9月，昆仑万维宣布，机器学习和(hé)计算机视(shì)觉领域知名专家颜水成正式(shì)出任昆仑万维天工(gōng)智能联席CEO、2050全球(qiú)研究院院长。公开资料(liào)显示，颜水成毕业于北大(dà)数学(xué)系(xì)，2004年(nián)获博士学位后前往香港中文(wén)大学汤晓鸥教授的多媒体(tǐ)实验室做博士后，主要研究(jiū)人脸识别方向。2007年，颜水成(chéng)加入(rù)新加坡国立(lì)大学并创立了机器学习与计算机视觉实验室。

在谈及为何加入昆仑万维时，颜水成认为(wèi)：“在通用人工智能领域，从研究、研发到产品是完整(zhěng)的(de)链条，缺一不可，只有将三者完全打通，研究才(cái)能发(fā)挥最大(dà)价值。”作(zuò)为AIGC上市公司，除了自研“天工 ”大模型以外，昆仑万维积极探索AI大模型在游戏、搜索、广(guǎng)告、社交娱乐等领域的应用。颜水成表示，昆仑万维布局(jú)了AI大模型、AI动漫、AI社(shè)交、AI游戏、AI搜索和AI音乐六大方向，核心业务面向(xiàng)全球市场，其能(néng)力(lì)矩阵和生态系统(tǒng)非常具有想象空间。

在生成式人工智能的(de)浪潮下，AI学术界的顶尖人才正加速流向产业界。科技巨头凭借(jiè)算力与(yǔ)资金优势，正(zhèng)加(jiā)速替代(dài)高校成为(wèi)行业(yè)前沿技(jì)术的突(tū)破者与引领者。《2024年人工智(zhì)能指数报(bào)告》显示，产业界继续主导人(rén)工智能前沿研(yán)究。2023年，产业界产生了51个著名的机器学习模型，而学术界只贡献了15个。此外，108个新发布的(de)基础模型来自(zì)产业界(jiè)，来自学(xué)术界的只有28个。

这样的趋势引发了一些学术界人士(shì)的(de)担忧。前不久，被誉为“AI教母(mǔ)”的斯坦福华裔教授李飞飞(fēi)在一场公开演讲中提议，要建立(lì)国家级算力与数据集仓库，以让高校研究员拥有更多的算(suàn)力和数据资源。据介绍(shào)，仅Meta一家(jiā)公司就可以为模型训练采购(gòu)高达35万个GPU，但(dàn)斯(sī)坦(tǎn)福大学的自(zì)然(rán)语言处理小组总共只拥有68个GPU。李飞飞表示，目前高校的资源(yuán)和人才储(chǔ)备要远(yuǎn)远落(luò)后于工业(yè)界(jiè)，建(jiàn)立国家级算力与数据集仓库有助于缩小学术界与产业界之间(jiān)的差(chà)距。

事(shì)实上(shàng)，无论是在中(zhōng)国还是美(měi)国，高校缺(quē)乏算力资源对AI科研人员正(zhèng)常开展研究都带来极大掣肘(zhǒu)。记者在(zài)国内(nèi)某问答平台发(fā)现，不(bù)少AI领域的高校学生均无(wú)奈表示，实验室缺乏GPU让科(kē)研难以为继。例如，有人(rén)提问：“实验室(shì)一块GPU都没有怎(zěn)么做深度学习？”还有一名博主在“如何劝(quàn)周围人不要入坑(kēng)深度(dù)学(xué)习”的帖子中表示，“现在深度(dù)学习真的(de)太火了，而且基本(běn)上都是搞(gǎo)大模型的，自己电脑和实验室那点显卡根本不够用。”

人才的流(liú)向某种程度也代(dài)表了产业发展的未来趋势。在生成式(shì)人工智(zhì)能浪潮下，高校如(rú)何摆脱没钱缺卡(kǎ)的困境，避免人(rén)才的加速流(liú)失，这对于世界(jiè)各(gè)地而言，都是(shì)一个亟待解决的难题。

责编：叶舒筠

校对：王蔚

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身处AI大模型浪(làng)潮之中的顶尖科(kē)研人才，正加速“下海”，从学术界跳到产业界“掘金”。

4月22日，记者从国科微官方渠道获悉，国际(jì)顶级(jí)AI专家香港中文(wén)大学(xué)教授(shòu)、IEEE Fellow邢国良正式获聘加入国科微，担任公司的AI首席科学家，以进一步(bù)加强公司在AI边(biān)缘领域的技术探索，加快AI赛(sài)道商(shāng)业部署。

记者梳理(lǐ)发现，自生成式人工智能浪潮爆发以来，企业“挖(wā)角”高校顶尖科研人才的案例就时有发生。这(zhè)一方面(miàn)显(xiǎn)示了(le)产业界对顶尖AI人才的求贤若渴，另一(yī)方面也(yě)说明在人(rén)工智(zhì)能(néng)领域，产业界依托于算力和(hé)资金等方面的(de)优势在技术(shù)研发方面居于领先地位(wèi)，对顶尖人才拥有越来越(yuè)强(qiáng)的吸引力。

AI大牛入职A股芯片公司

国科微是集成电(diàn)路设(shè)计(jì)企业，正致力于将尖(jiān)端的(de)人工智能技术与(yǔ)大规模(mó)集成电路设计技术相结(jié)合，为(wèi)端侧人工智能的(de)广泛应(yīng)用(yòng)提供(gōng)更(gèng)多高性能的SoC芯片和全面的解决方案。值得注意的是，作为芯片公司，国科微也获得了国家大基金（国家(jiā)集成(chéng)电路产业基金）的关注(zhù)。Wind最新数据显示，大基(jī)金目前持有国科微1665.5万(wàn)股股份，位居第三大股东。

公开资料显示，邢国良毕业(yè)于西(xī)安(ān)交通大学电子科学与技术（原电子工程）专业，获学(xué)士(shì)学位。2001年毕业于西安交通大学计算机专业，获硕士学(xué)位。2006年获美国圣路易斯华盛顿大(dà)学博士学位，曾(céng)在美国(guó)密(mì)歇根州立大学担任终身教(jiào)授(shòu)。目前(qián)，邢国良就(jiù)职于香港中文大学工程学院，担(dān)任信息工程学系教授。

国科微(wēi)之所以聘任邢(xíng)国良任首席科学家(jiā)，主要系邢国良的(de)研究方向与(yǔ)公司的发(fā)展方向十分契合。记者注意到，今年3月，国科微在回(huí)复投资(zī)者(zhě)提问时表示，公司(sī)目前聚焦于(yú)边缘AI芯片产品的开(kāi)发与场景落地，产品使用场景涵盖传统监控、汽车电(diàn)子、智能家(jiā)居等机器视觉(jué)领域，支持(chí)神经网(wǎng)络(luò)推理(lǐ)等功能。

据介绍，邢国良领导着多(duō)个大型(xíng)边(biān)缘(yuán)人工(gōng)智能（Edge AI）项目，这些项目将应用于城市(shì)基础(chǔ)设(shè)施、自动驾驶、智能健(jiàn)康等领域。邢国良还成(chéng)功领导并部署(shǔ)了包括辅助自动驾(jià)驶的智能(néng)路杆、火山地震传感器网络、老年慢(màn)性病智能监护、数据中心效能管(guǎn)理、水下机器人(rén)网络等(děng)大型系统，开发的多项智能系统(tǒng)技术已(yǐ)被工业界成功(gōng)产业化。

国科微表示，邢(xíng)国良在(zài)嵌入式人(rén)工智能、物联网、信息安全和无线网络等(děng)领(lǐng)域的专(zhuān)业知(zhī)识和研究成果，将为国科(kē)微在AI技术(shù)上的创新与突破提供重要顾问和指导。

截至4月22日收盘，国科微(wēi)股价微涨0.73%，报(bào)45.64元/股，总市值99亿元。

没钱缺卡的(de)AI学术界正被(bèi)产(chǎn)业界(jiè)碾压

由于顶尖AI研发人员十分稀缺，企业为了追赶(gǎn)上(shàng)日新月异的AI技(jì)术发展速度(dù)，往往对AI顶(dǐng)尖人才青睐有加，具有(yǒu)学术界背景的AI人才加入产业界的例子(zi)并不鲜见。

例如，去年9月，昆仑万维宣布(bù)，机器学习和计算机视觉领域知名专家颜水成正式(shì)出任昆仑万维天工智能联席CEO、2050全球研究院院长。公开资料显示，颜水成(chéng)毕业于北大数学系，2004年(nián)获(huò)博士学位后前(qián)往香港中文大学汤晓鸥教授的多媒体实验室做博士后，主要研(yán)究人脸识(shí)别方向。2007年，颜水成加入(rù)新加坡国立(lì)大学并创立了机器学习与(yǔ)计算机(jī)视觉实(shí)验室。

在谈及(jí)为何加入昆仑万维时(shí)，颜水成认为：“在通用人工智能领(lǐng)域，从研(yán)究、研(yán)发到产(chǎn)品是完整的链条，缺一不可，只有将三者完全打通，研究才能发挥最(zuì)大价值。”作为AIGC上市公司(sī)，除了自研“天工”大模型(xíng)以外，昆(kūn)仑万(wàn)维积极探索AI大模型(xíng)在(zài)游戏、搜索、广告、社交娱乐等领域的应用。颜水成表(biǎo)示，昆仑万维布局了AI大模型、AI动漫、AI社交、AI游(yóu)戏、AI搜索和AI音乐(lè)六大方向(xiàng)，核心业务面(miàn)向全球市场(chǎng)，其能力矩阵和(hé)生态系统非常具有想象空间。

在生成式人(rén)工智(zhì)能的浪潮下，AI学术界的顶尖人才正加(jiā)速流向产业(yè)界。科技巨头凭借算力与资金优势，正加(jiā)速替代高校成为行业(yè)前沿技术的突破者与引领者。《2024年人工智能指(zhǐ)数(shù)报(bào)告》显示，产业界继续主导人工(gōng)智能前沿研究。2023年，产业界产生了51个著名的机器学习模型，而(ér)学术界只贡献(xiàn)了15个(gè)。此外，108个新发布的基础模型来自产业界，来自学(xué)术界的只有(yǒu)28个。

这样(yàng)的(de)趋势引发了一些学术界人士的担忧。前不久(jiǔ)，被誉为(wèi)“AI教母”的斯坦福华(huá)裔教授李飞飞在一场公开(kāi)演讲中提议，要建立国家级算力与数据集(jí)仓库，以让高校研究员(yuán)拥有更多的算力和数(shù)据资源。据介绍，仅Meta一家(jiā)公司(sī)就可以为模(mó)型训练采购高达35万个GPU，但斯坦福大学的(de)自然语言(yán)处理小组总共只(zhǐ)拥有68个GPU。李飞(fēi)飞(fēi)表示，目前高校的资源和人(rén)才储备要远远落后于工业界，建立国家级算力与数据(jù)集仓库有助(zhù)于缩小学术界与产(chǎn)业界之间(jiān)的(我国风电太阳能发电装机超11亿千瓦de)差距。

事实上，无论是在(zài)中国还是美国，高(gāo)校缺乏算力资源对(duì)AI科研人员正常开展研究都带来(lái)极大掣肘。记者在国内某问(wèn)答平台发现，不少AI领域的高校学生均无奈表示(shì)，实验室(shì)缺乏(fá)GPU让科研难以为继。例如(rú)，有人提问：“实验室一块GPU都没有怎么做深度学习(xí)？”还有一(yī)名(míng)博(bó)主(zhǔ)在“如何劝(quàn)周围人不(bù)要入坑(kēng)深(shēn)度学习”的(de)帖子中表示，“现在深度学习真的太火了，而且(qiě)基本上都是搞大模型的，自己电(diàn)脑和实验(yàn)室那点显卡根本不够用。”

人才的流向某种程度也代表了产业发展的未来趋势。在生成式(shì)人工智能浪潮下(xià)，高校如何摆(bǎi)脱没钱缺(quē)卡的困境，避免人才的加速流失，这对于世界各地而言，都是一个(gè)亟待解决(jué)的难(nán)题。