3月3日，斯坦福大学发布了2021人工智能指数报告，其中最值得关注的是三项与人工智能相关的学习和就业情况：
第一：2019年，在北美的人工智能博士中，65%毕业后去了产业界，而2010年这一指标是44%。
这证实了我们的判断，人工智能已经进入应用的收获期，会在和各行各业的深度结合中产生大量盈利机会，人工智能相关的创业将进入高潮，同时，传统产业如果不积极引入人工智能将会有被淘汰的危险。
第二：美国本地的人工智能博士中，45%是白人，22.4%是亚裔美国人，非裔和拉丁裔分别只占2.4%和3.2%。说明人工智能正在继MBA和金融之后，成为优秀人才的上升通道。
美国学者Richard Herrnstein和Charles Murray在1994年出版了《钟形曲线—美国生活中的智力和阶级结构》一书，正式提出了Cognitive Elite认知精英的概念。
指的是，美国教育界越来越擅长筛选智力优秀的年轻人，美国最有吸引力的产业界越来越热衷于吸引这些年轻人的加入，于是智力水平，而不是身份地位、家庭背景，越来越成为决定一个人社会阶层的关键。
我们看到，人工智能也正在成为考验年轻人智力的标尺和帮助年轻人提升身份的台阶。
第三：越来越多的人工智能博士来自于美国以外，2019年，64.3%的北美的人工智能博士是留学生，比2018年上升了4.3%。但是要注意，这些留学生中81.8%留在了美国。
说明美国无论从人工智能的底层研究还是商业化，仍然是主导性的力量。中国要在人工智能领域保持发展，就一定不能闭门造车，而是要与全球的人工智能学术研究和产业界加强沟通协作。
而且，前面我们介绍了，人工智能正在成为美国精英们新的上升通道，利用人工智能领域的交流和协作，与新精英们建立良好的信任关系，对中国的未来发展也会很有帮助。
那些专业不是人工智能的人是不是就没有价值了呢？当然不是，《钟形曲线》这本书虽然指出了美国的一个残酷现实：当智力逐渐成为衡量精英的标准，那些因智力水平不在顶尖范畴而没有被认作精英的人，往往就永久性的失去了上升机会。
但此书的理论有个严重的问题，那就是，人与人之间的智力差异并没有那么大，智力差异在整体水平上和未来成就有相关性，但不能证明一个人的未来成就仅仅来自于智力的贡献，也许只不过是因为智力高的人更容易被好大学认可，好大学的毕业生更容易找到好工作，工作起点高未来发展容易更顺利呢。
中国的发展其实也能起到一定的佐证：高校扩招使得更多的年轻人可以进到好大学，虽然一开始的时候很多人抱怨高校教育水平下降，但长期看，恰恰是让更多人有受到更好教育的机会，才造就了中国越来越多的知识精英，进而推动了中国经济的发展。
我在2018年的前哨大会上就讲过，人与人之间真正的区别不是智商、情商，而是经历。很多成功人士，包括企业家、投资人，乃至著名学者、教育家等等，都不是因为绝顶聪明而获得成功，而是因为碰巧进入了有机会成功的领域，并早早地积累了足够的经验。
格拉德威尔的《异类》就提到过著名的1955年现象，如乔布斯，比尔盖茨等成功的IT企业家很多都出生于1955年，他们的成长伴随着计算机产业的发展，是最早有机会接触到电脑的年轻人，所以他们的成功某种意义上来说，也是一种必然。
因此，你是不是人工智能专业并不重要，但你是不是尽早进入人工智能领域，尽早把人工智能运用到自己的工作中则是至关重要的。人工智能已经进入了和传统产业深度融合的阶段，每个领域都能找到引入人工智能的机会点。
如果你能成为本领域最早引入人工智能的人，你可能就是下一个成功的企业家；如果你能看到那些最早引入人工智能的行业企业，你就可能成为下一个成功的投资人。
当然，企业并不是只是简单地成立人工智能部门或者雇几个人工智能博士就可以成功。很多传统产业里不懂技术的老板急于引入高科技，而且只相信自己的内部员工，造成引进人员水平不足，这些员工又不希望让老板接触更牛的人工智能专家，自然就成了武大郎开店。再好的人工智能在企业里得不到应用，自然也帮不到他们。
其实每个产业都有自己的规律，如何引入人工智能也要结合产业规律做清晰的谋划，我们在科技特训营里就会针对人工智能如何改变产业做详细的研讨，分为产业增强、产业替代和产业新增三种情况。
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