作者丨潘磊
編輯丨子鉞
圖源丨作者拍攝
“數學是萬物之源”，畢達哥拉斯在2500多年前就鼓勵人們學好數學。
但他可能沒預料到的是，現在把數學學好還能賺大錢。
今年高考期間，威馬汽車創始人沈暉在社交媒體上表示，花100萬元也很難招到“數學大佬”。
他表示，汽車行業“人才緊缺”，尤其是智能座艙、智能駕駛領域，缺少數學算法、軟件開發、自動駕駛等專業的人才。
沈暉特別強調，“數學人才”缺口很大。
其實在沈暉這番觀點引發熱議之前，華為也存在類似情況。
任正非曾經説過，“數學人才”稀缺，阻礙了中國人工智能的發展。
他還表示，華為在全球有超過700名“數學家”。
僅僅是在2021年，就有4位世界頂級“數學家”和華為達成了合作。
華為甚至從2019年開始就有一個“天才少年”計劃，每年從全球各地遴選二三十個“數學、計算機”領域的頂尖人才，並給予每年最高超過200萬元的薪水。
今年4月底，華為的“天才少年”招募又啓動了，沒説具體給多少錢，但提供“5倍薪酬”。
來自大學、獵頭和汽車行業的多位人士稱，“數學人才”的確稀缺，“基礎科學越發展，越離不開數學”。
但與此同時，沈暉和任正非所説的“數學人才”並不是人們理解的那種普遍意義上的“數學人才”，而是結合了各種實際應用，能解決突破性、創新性問題的人才，“這類人才放在哪個行業都是稀缺”。
現在高考已經結束，馬上進入報志願的階段，“數學人才”既然這麼吃香，數學會不會因為智能汽車的火爆，變得更加炙手可熱？
“數學人才”薪酬遠超100萬元多位專注於智能汽車行業的獵頭人士表示，沈暉和華為“天才少年”那種級別的“數學人才”，主要跟人工智能密切相關。
“人工智能的核心就是算法，算法大部分就是數學知識。而真正搞科研的人才，最終都指向數學這樣的基礎學科”。
另外，這種“數學人才”的實際薪酬要遠高於100萬元。
“這種人才都挺貴，高級總監級別一般每年300萬-400萬元總包。”一位獵頭表示，這些“數學人才”都是能夠在涉及自動駕駛、機器學習等方面能夠獨當一面的頂尖人才，需求旺盛。
另一位專注於智能汽車業務的獵頭李明稱，具體到汽車行業，“數學人才”其實涉及到自動駕駛算法、感知、預測、地圖定位、決策規劃控制等崗位。
根據他的瞭解，這類崗位中，“普通人才”的薪酬大約80萬-150萬元/年，優秀一些的在200萬-500萬元之間（總監級別），一些VP或者首席技術官級別的人才，能達到1000萬-2000萬元。
他舉例稱，特斯拉的Autopilot（特斯拉的自動駕駛系統）算法工程師，在（兩年前）疫情剛開始時，薪酬跟隨特斯拉股價一起上漲，現金+股票總包能夠達到1000萬人民幣。
另外，在Waymo（一家美國自動駕駛技術公司）做到（部門）負責人級別後的員工，其獎金+激勵後的薪酬都能達到100萬-1000萬美金。
“Waymo隨便一個L5（經理級別）回國，薪酬總包也能達到300萬元人民幣，L7級別（高級經理）的能有800萬元。”他介紹道。
這些人才如此值錢的原因，在於（普通）大學裏面根本培養不了這樣的人才，“本質上是沒有”。
專業人士稱，理工科背景的人才到了要成大才的階段，必須要懂數學，“但是很多人意識到這個問題已經晚了”。
上述獵頭人士表示，要想得到這樣的人才，就得去挖，“要去百度、Waymo這種頭部公司去挖人”。
Waymo、百度從事自動駕駛研發較早，也因此幾乎成為自動駕駛行業的“黃埔軍校”。
另一個頻頻被挖角的則是特斯拉。
2018年，特斯拉工程副總裁道格·菲爾德跳槽蘋果。
在他之後，又有多個來自特斯拉的技術人才加盟蘋果的“泰坦計劃”（蘋果的造車計劃）。
從2019年開始，邁克爾·施韋庫奇、圖爾特·鮑爾斯、凱文·林奇、克里斯托弗·摩爾等原特斯拉員工接連加入蘋果公司的造車項目。
這些員工多數都是負責機器學習或者自動駕駛系統的資深技術專家。
這引發了特斯拉CEO埃隆·馬斯克的不滿，他曾詛咒説，“蘋果是特斯拉工程師的墳墓”。
任教於某大學的數學教授林曦表示，大學裏的“數學與應用數學”專業，本科實際上是基礎數學，與華為等知名企業需要的那種偏重應用研究、解決實際問題的“數學人才”並不完全一致。
他稱，大學專業一般培養不了類似於沈暉或者任正非所説的那種“數學人才”。
前述獵頭人士也認為，這種人才的培養成本太高，“多數都是在高科技企業的研究中心”。
公開資料顯示，華為今年第一位“天才少年”林田，在復旦大學期間所在的實驗室和華為進行過科研合作，並在華為實習了一段時間後，才最終通過面試成為“天才少年”。
來自某頭部互聯網大廠、目前負責無人車項目的一位資深人士表示，這種數學人才的知識結構有幾個層面，比如統計學和人工智能。
要具備這些技能，“第一要非常懂數學，第二要非常懂（汽車）行業。然後基於行業知識，去建立一個數學模型，技術和編程人員基於這個數學模型，建立相關的系統”。
這種説法也獲得了另一位專業人士的認可。
該人士表示，算法基於數學。而數學人才難招最主要的原因，是這類人才需要把一些實際問題轉化成數學問題，這種轉換是很多數學專業的人不具備的技能。
“需要跨學科知識，比如計算機科學，甚至需要一些跨領域的背景，比如（汽車）行業背景，這是大多數數學領域的人才不具備的能力”。
對於如何能夠成為車企或者大廠想要的那種人才，禾多科技創始人兼CEO倪凱的履歷比較具有代表性。
倪凱一度被稱為“中國自動駕駛第一人”，其先是在清華大學自動化專業讀本科，然後轉到計算機專業讀研究生，並參與了何克忠教授的智能技術與系統國家重點實驗室THMR（移動機器人）課題組。
在清華拿到碩士學位後，倪凱前往美國佐治亞理工學院，又拿到了計算機博士學位，並在畢業之後加入微軟，是微軟機器人項目組重要成員。
從微軟離職後，倪凱又成為百度無人駕駛項目的技術領軍人物，後來他又成為樂視超級汽車副總裁、智能駕駛負責人。
2017年6月 ，倪凱正式宣佈成立自動駕駛領域的技術初創公司禾多科技。
在上述專業人士看來，對於車企來説，需要數學類的人才更多是解決一些突破性的問題。
這類問題在自動駕駛領域被稱為“corner cases”，通俗來講就是“不可預測的目標”，指的是人工智能在面對一些沒有經過“機器學習”的場景時，往往會變得束手無策。
這會導致嚴重的安全隱患。
值得一提的是，這種隱患已經造成過嚴重事故。
2020年，Uber 的自動駕駛測試車撞倒一個推着自行車過馬路的女人——這是全球首例自動駕駛車輛導致行人死亡的事故。
前述人士稱，想邁向L4級別（限定道路中，車輛完全無需人類干預自行完成駕駛）的自動駕駛，必須解決這種corner cases。
這時候就需要從原理層面進行突破，需要數學跟計算機科學專業的人蔘與進來，解決這種“原創性問題”。
華為任正非也表示，招來的這些“天才少年”，最重要是看重他們的“破題”能力。
解決人才短缺還得靠擴大“分母”威馬創始人沈暉除了説“100萬都招不到好的數學大佬”之外，還指出汽車行業人才緊缺的根本原因是“人才池”不足。
在他看來，最根本的辦法還是要從人才培養入手，擴大基數，革新基礎科學。
前述瞭解自動駕駛的專業人士也表示，科學發展到高級階段的時候，遇到瓶頸期就需要用數學來突破。
同時，類似於機器學習這種崗位的算法基於數學知識，涉及大學裏學的微積分、概率論，等等。
數學教授林曦認為，華為曾經説自己有700個“數學家”，但其實更準確的説法是“數學人才”。
他指出，即便是不同的大學，學習的“數學和應用數學”也有很大的不同。
這位數學教授坦承，包括有些211大學在內的數學專業畢業生，和那些頂級名校同專業學生比起來，（在應用研究層面）相去甚遠，“（名校）開設的有些課程我都沒有聽説過”。
獵頭人士李明表示，培養人工智能人才的學校主要集中在CMU（卡耐基·梅隆大學）、UIUC（伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校）、GT（佐治亞理工學院），國內就是清華大學和香港科技大學。
這些大學都有一些特色課程，比如GT的SLAM（即時定位與地圖構建）等等。
他指出，學習數學專業的學生，讀研究生的路子比較寬，既可以繼續學習計算機科學、軟件工程、通信等專業，也可以學習經濟、金融、管理等學科。“近些年諾貝爾經濟學獎的獲獎人，大多是數學家或者有數學基礎的人”。
但一位資深人力資源專家提醒，教育當然很重要，不過真正的人才，（有時）並不是指理論和技術，而是指眼界、勇氣、熱情和格局。
這甚至還和天賦有關。“數學人才難得，原因除了學到大學和研究生階段的數學理論之外，天資也很重要”。
但她也表示，隨着社會發展，研究數學的人會多起來，“研究數學的人多起來、分母大了之後，人才稀缺問題就緩解了”。
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