顶尖AI大牛，入职A股芯片公司！

身处AI大(dà)模型浪潮之中的(de)顶尖(jiān)科研(yán)人才，正加速“下海”，从学术界跳到(dào)产业界“掘金”。

4月22日，记者从国科微官方渠道 获悉，国际顶级AI专家香港中文(wén)大学教授、IEEE Fellow邢 国良正式获聘加入国(guó)科微，担任公司的(de)AI首席科(kē)学家，以进一步加(jiā)强公司(sī)在AI边缘领域的技术探索，加快AI赛道商业部署。

记者梳理发现，自生成式人工智能浪(làng)潮爆发以来，企业“挖角”高(gāo)校顶尖科(kē)研人才的案例就(jiù)时有发生。这一方面显示了产(chǎn)业界对顶尖AI人才的求贤若渴(kě)，另一方(fāng)面也说明在人工智(zhì)能(néng)领域，产业界依托于(yú)算力和资金等方面的优势在技术(shù)研发方面居于领先地位，对顶(dǐng)尖人才拥有越来越强的吸引力(lì)。

AI大牛(niú)入(rù)职A股芯片公司

国科微是集成电路设计企
业，正致力于将尖端的人(rén)工(gōng)智能技术与大规模集成电路设计技术(shù)相结(jié)合(hé)，为端(duān)侧(cè)人工(gōng)智能的(de)广泛(fàn)应用(yòng)提供更多高性能的SoC芯片和全面的解决方案。值得(dé)注(zhù)意的是(shì)，作为芯片公(gōng)司，国科微也获得了国家大基金（国家集成电(diàn)路产业基金(jīn)）的关注。Wind最新数据 显
示，大基金目前持(chí)有国科微(wēi)1665.5万股股份，位(wèi)居第三大股东。

公开资料显示(shì)，邢(xíng)国良毕业于西安交通大学(xué)电子科学与技术（原(yuán)电子工程）专业，获学士学(xué)位。2001年毕业于西安(ān)交通大学计算(suàn)机专(zhuān)业，获硕士学位。2006年获(huò)美国圣路易斯华盛顿大(dà)学博士学位，曾在美国密歇根州立大学担任终身教授。目前，邢国良(liáng)就职于香港中(zhōng)文大(dà)学(xué)工程学院，担任信息(xī)工程学系(xì)教(jiào)授。

国(guó)科微之所以聘任邢国良任首席科学家，主要系(xì)邢国良的(de)研究方(fāng)向与公司的发展方向十分契合。记者(zhě)注意到，今年3月，国科微在回复投(tóu)资者(zhě)提问时表(biǎo)示，公司目前聚焦于边缘AI芯片产品的(de)开发与场景落地，产(chǎn)品使用场景涵盖(gài)传统监(jiān)控、汽车电子、智能家居(jū)等机器(qì)视觉领域(yù)，支持神经网络推理等功能。

据介绍，邢国良领导着多个大型边(biān)缘人工智(zhì)能（Edge AI）项目，这(zhè)些项目(mù)将应用于城市(shì)基础设施、自动驾驶、智能健康等领域。邢国良还成功领导并部署了包括辅助自动驾(jià)驶的智能路杆(gān)、火山地震(zhèn)传感器网(wǎng)络、老(lǎo)年(nián)慢性病智能监护、数(shù)据中(zhōng)心效(xiào)能管理、水下机器人(rén)网(wǎng)络等大型系统，开发的(de)多(duō)项智能系统技术已被(bèi)工业界成功产(chǎn)业化。

国科微表示，邢国 良在嵌入式
人工(gōng)智能、物联网、信息安全和(hé)无线网络等领域的(de)专业知识(shí)和研究成果，将为
国科微在(zài)AI技术(shù)上的创(chuàng)新(xīn)与突破提(tí)供重要顾(gù)问和指导。

截至4月22日收盘，国(guó)科微股价微涨0.73%，报45.64元/股(gǔ)，总市值99亿元(yuán)。

没钱缺卡的 AI学(xué)术界
正被产业界碾压

由于顶尖(jiān)AI研发(fā)人员(yuán)十分稀缺，企业为了追赶上(shàng)日新月异的AI技术发展速度，往往(wǎng)对AI顶尖(jiān)人才青(qīng)睐有(yǒu)加，具有学术界背景的AI人才加入产业界的例子并不鲜见。

例如，去(qù)年9月，昆仑万维宣布
，机器学习和计(jì)算机视(shì)觉领域(yù)知(zhī)名专家(jiā)颜水(shuǐ)成正(zhèng)式出任昆仑万维天(tiān)工智能联席(xí)CEO、2050全球(qiú)研究院院长。公开资料显示，颜水成毕业于北大数(shù)学系，2004年获博士学位后前往香
港中文大学汤晓鸥(ōu)教授的多媒体实验室做博士后，主要研究人脸识别方向。2007年，颜水成加入新加坡国立(lì)大学并创立了机器学习(xí)与计算机视觉(jué)实验室。

在(zài)谈及为何加入昆仑万维时，颜水(shuǐ)成认为(wèi)：“在通用人工智能领域，从研究(jiū)、研发到产品是完整的
链条(tiáo)，缺一不(bù)可(kě)，只有将三者完全打通，研究才能发挥(huī)最大价值。”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(jí)探索(suǒ)AI大模型在游戏、搜索、广告、社交娱乐等领域的应用(yòng)。颜水成表示，昆仑万维布(bù)局(jú)了AI大模型、AI动漫、AI社交、AI游戏、AI搜索和AI音乐六大方向，核心(xīn)业务面向(xiàng)全球市场，其能(néng)力矩阵和生(shēng)态系统非常具有想(xiǎng)象空间。

在生成式(shì)人工智(zhì)能的(de)浪潮下，AI学(xué)术界的顶尖(jiān)人才正加速流向产业界。科技巨头凭借算力与资金优势(shì)，正加速替代高校成为行业前沿技术的突破者与引领者。《2024年人工智能(néng)指数报告》显示，产业
界继续(xù)主导人工智能前沿研(yán)究。2023年(nián)，产业界产
生(shēng)了51个著名的(de)机器学习模型，而学术界只贡献了15个。此外，108个新发布的基础模(mó)型来自产业界，来自学术界的只有28个。

这样的趋势引(yǐn)发(fā)了一些学术界人士的担忧
。前不久，被誉为“AI教母”的斯坦福华裔教(jiào)授李飞飞在一场公开演(yǎn)讲中提议，要建立国家(jiā)级算力与数据集仓库，以 让高校研究员拥有更多的算力和数据资源。据介绍，仅Meta一家(jiā)公司就可以为模型(xíng)训练采购高达35万个GPU，但斯
坦福大学的自然语言处理(lǐ)小组总共只拥有68个GPU。李飞飞表示，目前高校的资源和人才储备要远远落后于工业界，建立国家级算力与数据集仓库(kù)有助于缩小(xiǎo)学术界与产业界之间的差距。

事(shì)实上(shàng)，无论是在中国还(hái)是(shì)美国，高校缺(quē)乏算力资(zī)源对AI科研人员正常开展研究(jiū)都带来极大掣肘。记者在国内某问答(dá)平台(tái)发现(xiàn)，不少AI领域的高校学生均(jūn)无奈表示，实验室缺乏GPU让
科研难以为继。例如，有人(rén)提问：“实验室一块(kuài)GPU都没有怎么(me)做深度学(xué)习？”还有一名博主(zhǔ)在“如(rú)何(hé)劝周围人不要入坑深度(dù)学习”的帖子(zi)中表示，“现在深度学习真的太火了，而且基本上(shàng)都(dōu)是搞大模型的，自己电脑和实验室(shì)那点显卡根本不够(gòu)用。”

人才的流向(xiàng)某种程度也代表(biǎo)了产业发展的
未(wèi)来趋势(shì)。在生成式人工智能浪潮下，高校如何摆脱没钱缺卡(kǎ)的困(kùn)境，避(bì)免人才的加速流失，这对于世界(jiè)各(gè)地而言，都是一(yī)个(gè)亟待解决(jué)的难题。

责编：叶舒筠

校对：王蔚

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4月22日，记者从国科微官方渠道获悉，国际(jì)顶级AI专家香港中文大学教授、IEEE Fellow邢国良正式(shì)获聘加入(rù)国科微，担任公司的AI首(shǒu)席科学家，以进一步加强公司在(zài)AI边缘领域的技术探索，加快AI赛道商业部署。

记者梳理发现，自生成式人工(gōng)智能浪潮爆发(fā)以来，企(qǐ)业“挖角”高校顶尖科研人才的案例就时有发生(shēng)。这一方面显示了产业界对顶尖AI人才的求贤若渴(kě)，另一方面也(yě)说(shuō)明在人工智能领域，产业界依托于算
力和资金等方面的优势在技术研发方面居于领先地位，对顶(dǐng)尖人才拥有越来越强的吸引(yǐn)力。

AI大牛入职A股芯片(piàn)公司

国科微是集成电路设计企业，正致力于将尖端的人工智能(néng)技术与大规模(mó)集成电路设计(jì)技术(shù)相结合(hé)，为端侧人工智能的广(guǎng)泛应用提供更多高性能的SoC芯片和全面的解(jiě)决方(fāng)案。值得(dé)注意的是，作为(wèi)芯片公司，国(guó)科微也 获得(dé)了国家(jiā)大基金(jīn)（国(guó)家集成电路产业基(jī)金）的关注。Wind最新数 据 显示，大基金目前持有国科微1665.5万 股股份，位居第三大股东。

公开资料显示，邢(xíng)国良毕业于西安交通大学电(diàn)子科学(xué)与技术（原电子工程(chéng)）专业，获(huò)学(xué)士学位。2001年毕业(yè)于西安(ān)交通大(dà)学计算机专(zhuān)业，获硕士学位。2006年获美国圣路易(yì)斯华盛(shèng)顿大学(xué)博士学位，曾(céng)在美国密歇根(gēn)州立大学担(dān)任终身教授。目前，邢国良(liáng)就职于(yú)香港中文大学工(gōng)程学院，担任信息工程学系(xì)教授。

国科 微之所以聘任邢(xíng)国良任首席科学(xué)家，主要系邢国(guó)良的研究方向与公(gōng)司的发 展方向十分契合。记者注意到，今年3月，国科微在回复投资者提问时表示，公司(sī)目前聚焦(jiāo)于边缘(yuán)AI芯片产品的开发与场景落地，产品使用场(chǎng)景涵盖传统监控、汽车(chē)电子、智能家居等机器视觉领域，支持神经网络推理(lǐ)等功能。

据介绍，邢国良(liáng)领导着多个大型边缘人工智能（Edge AI）项目(mù)，这些项目将应用于城(chéng)市基础设(shè)施、自动驾驶、智能健(jiàn)康等(děng)领域。邢(xíng)国良还成功领导并部署了(le)包括(kuò)辅助自(zì)动驾驶的智能路杆、火山地震(zhèn)传感器网络、老年慢性病智能监护(hù)、数据中心效能管理、水下(xià)机器(qì)人网络等大型系(xì)统，开发的多(duō)项智能系统(tǒng)技术已被工业界成功产业化。

国科微表示(shì)，邢国良(liáng)在嵌入式人工智能、物(wù)联网、信息安全和无(wú)线网络等领域的专业知识和研究成(chéng)果，将为国科微在AI技术上的创新与突破提供重要顾问和指导 。

截至4月22日收(shōu)盘，国科(kē)微股价微涨0.73%，报45.64元/股，总市值99亿元。

没(méi)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，企业为了追赶上日新(xīn)月异的AI技术(shù)发展速度，往往对AI顶尖人才青睐有加，具(jù)有学术界背景的AI人才加入产业界的例子(zi)并不(bù)鲜见。

例如，去年9月，昆仑万维宣(xuān)布，机(jī)器学习和计算机视觉领域(yù)知(zhī)名专家颜水(shuǐ)成正式(shì)出(chū)任昆(kūn)仑万维天工(gōng)智能联席CEO、2050全球(qiú)研(yán)究(jiū)院院长。公开资 料显示，颜(yán)水(shuǐ)成毕 业
于北大数(shù)学系，2004年获博士学位后前(qián)往香港(gǎng)中文大(dà)学汤晓鸥教授的(de)多媒体(tǐ)实(shí)验室做博(bó)士后，主要研究人脸识(shí)别方向。2007年，颜水成加入新(xīn)加坡国立大学并创立了机器学习(xí)与计算机视觉实验室。

在谈及
为何加入昆仑万维(wéi)时，颜水成认为：“在通用人工智能领(lǐng)域，从研究、研发(fā)到产品是完整的链条，缺一不可，只(zhǐ)有(yǒu)将三者
完(wán)全打通，研究(jiū)才能发挥最大价值(zhí)。”作为AIGC上市公司，除了自研(yán)“天工”大模型以外，昆仑万维积极探索AI大模型在游戏、搜索、广告、社交娱乐等领域的应用。颜水成表示，昆仑万维布局了AI大模型、AI动漫(màn)、AI社交、AI游戏、AI搜(sōu)索和(hé)AI音乐六大方向，核心业务面向全球市场(chǎng)，其能力矩阵(zhèn)和生(shēng)态系(xì)统非常(cháng)具有想象空间。

在生成式人工智能的浪潮下，AI学术界(jiè)的顶尖人才正加速流向产业
界。科技巨头凭借算(suàn)力与资(zī)金优势，正加速替(tì)代高校成为行业前沿技术的(de)突破者与引领者。《2024年人工智能指数报告(gào)》显示，产业界(jiè)继续主导人工智能前沿(yán)研究。2023年(nián)，产业界产生了51个(gè)著名的机器学习模(mó)型，而学术界只贡(gòng)献了15个。此外
，108个新发布(bù)的基础模型来自产业界，来自学术界的只有28个。

这样的趋势引(yǐn)发了一些学术(shù)界人士的担忧。前 不久，被誉为“AI教母”的斯坦福华裔教授李飞飞在一场公开演讲中提议，要建(jiàn)立国家级算力与数据集仓库，以让高校(xiào)研究员拥(yōng)有(yǒu)更多的算力和数(shù)据资源。据介绍，仅Meta一家(jiā)公司就可以为(wèi)模型
训练采购(gòu)高达35万个GPU，但斯坦福大学的自然(rán)语(yǔ)言处理小组总共(gòng)只拥有68个GPU。李飞飞表(biǎo)示(shì)，目前高校的资源和人才储备要远远落后于工业界，建立国家级算(suàn)力与数据集仓库有助于缩小学术界与(yǔ)产业界之间的差距(jù)。

事实上，无论是在中国还
是美国(guó)，高校缺(quē)乏(fá)算力资源对AI科研人员正常(cháng)开展研究都带来极大掣肘。记者在国(guó)内某问答平台发现，不少AI领域的(de)高校学生均无(wú)奈表示，实验室缺乏GPU让(ràng)科研难以为继。例如，有人
提问：“实验室一块GPU都没有怎(zěn)么做深(shēn)度学(xué)习？”还有一名(míng)博主在“如何劝周围人不要(yào)入坑深度学习”的(de)帖子中表示，“现在深度学(xué)习真的太火了(le)，而且基本(běn)上(shàng)都是搞大模型的，自己电脑和实验室那点显(xiǎn)卡根本不够用。”

人(rén)才(cái)的流向(xiàng)某种程度也代表了产业发展的未来(lái)趋势。在(zài)生成式人工智能浪潮下，高校如何(hé)摆脱没钱缺(quē)卡的困境，避免人(rén)才的加速(sù)流失，这(zhè)对于世(shì)界各地而言，都是一个(gè)亟待解决的难题。

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