没有“围墙”的星环科技

言归正传，2018年5月，星环大学正式成立。可从一条业务“主线”和两条产业“背景线”，理解该企业大学的成立原因。“星环大学的业务主线，将始终聚焦大数据和人工智能实战型人才的培养。”王涛，星环大学执行校长。其认为，大数据和人工智能是星环科技的核心能力，也是数字世界的核心驱动力，而贴近应用场景，培养实战型人才，则是星环大学区别于其他培训机构、企业大学的差异之一。

“数字产业的人才储备，已经远远落后于核心技术的发展。”王涛又从不同维度解释了，数字产业为何出现“人才断档”。以技术发展维度，“大数据3.0”标志着数字产业进入全新阶段，而且已经成为产业共识，大数据、人工智能、云计算等数字技术，正在快速深度融合，用户和IT企业的人才需求，也已经从传统IT技术人才，转向复合化的数字化人才。

当然，与技术发展维度平行作用的是客户市场维度。过去5年，星环科技的客户数量也已经从6家，增加到1000余家，而且未来五年还将出现指数级增长。也就是说，大数据、人工智能的应用正在走出企业科技部门，进入业务部门，并融入应用场景，此更使人才出现绝对数量的短缺“断档”。

由此，星环大学正是成立在上述两条“背景线”的交叉节点，即人次能力断档和人才数量断档。当然，也可以逆向思维。如果HR部门不去四处发布招聘启事，如果一个产业没有人才缺口，也就不能该产业欣欣向荣的昂扬前景。

2018年，中国只有约50万大数据和人工智能人才，未来2~5年人才缺口更是将达到500万人。为何如此？数字产业每年均在出现新兴技术热点，“但传统人才培养体系需要一个适应期。”王涛说。

以大数据为例，其属于典型交叉学科，涉及数学、计算机、统计学等不同知识体系。而高校将“平行学科”的教育模式，转向“交叉学科”的培养体系，虽然已经起步，但仍需3~5年的探索。

具体来看。2016年，北京大学申请成立数据科学专业；对外经贸大学申请成立大数据技术专业；中南大学依托医学背景，申请成立大数据与大数据分析专业。此三家是国内最早建立大数据相关专业的高等学府。2017年底，国内有30余所高校开办大数据相关专业。到2019年底，申请或已经开展“大数据技术与应用”和“数据科学与大数据技术”专业的高校，将达到1000余所。

上述记录的大数据学科建设历程，看似节奏紧凑，但供需“空窗期”也明显暴露。在国内2700余所高校中，已有近1/3开设大数据相关专业，比例虽相对较高，但现实是至今仍没有一届毕业生走出校园。最早一批大数据专业学生要到2020年毕业，而人才供给的第一个高峰，更要推迟到2022年。也就是说，在今后2~4年，仍将处于大数据人才供给的“空窗期”。

不仅如此，即使4年后人才总供给出现缓和，数字人才的能力结构错位、分布区域错位，也依旧明显。仍以大数据人才结构为例，其呈经典金字塔型。从顶层到底层依次是：数据科学家和人工智能科学家；数据分析师和业务分析师；大数据和人工智能应用开发工程师；大数据和人工智能系统管理工程师。

通过现有高校培养体系，可直接输出金字塔的顶层的“数据科学家、人工智能科学家”，以及金字塔底层的“大数据和人工智能系统管理工程师”。其中，既懂数据，又懂场景的应用“科学家”，年薪最高可达百万，而初入职场的大数据“工程师”，年薪也在12万~30万之间。

“人才生态是IT产业生态中的重要一环，星环大学则希望打通中国大数据和人工智能人才体系，并针对金字塔的各层人才，提供不同的赋能培训模式。”王涛说。

目前，星环大学的人才培养模式侧重两个方向：一方面，脱胎于星环科技已经建立的技术认证体系，面向用户和合作伙伴，培育金字塔中间层的两类人才，即数据和业务分析师、大数据和人工智能应用开发工程师。

此两类人才都可视为“科学家”的助手，前者偏重运用数据处理、数据可视化、建模分析等技术，解决业务中的问题；后者则更强调深入用户应用场景，基于大数据和人工智能平台，开发应用程序。此前5年，星环科技已经为800余家用户和合作伙伴，培训了5000名大数据、人工智能工程师。

与此平行的则是星环大学的另一类模式，这也是星环大学与其他企业大学的差异之一：即以产业链为视角，跳出“小生态”局限，与高校教育体系无缝衔接，培养金字塔两端的人才。目前，星环大学已经与国内数十所高校建立了稳定的、多维度的合作关系。其中既包括与北京大学、中科大、南京大学、复旦大学的深度合作，例如共建联合实验室、共同设计培训课程体系等。

同时，星环大学也与应用型本科高校合作，提供大数据和人工智能教育解决方案。该解决方案包括课程建设顶层设计、师资培训、共建实训平台等一体化服务，可以帮助在校大学生通过智子人工智能平台Sophon，迅速基于“工具”掌握大数据基础技术，无缝融入职场。

上述即为星环大学跳出企业“围墙”，打通人才生态的培养模式。而衍生问题由此而来，星环科技是否有技术能力，以及成熟的培训模型对生态体系进行赋能？对此疑问可援引美国著名咨询机构Wikibon的一句评价：“西方大数据厂商应该向星环科技学习。”在Wikibon做出此评论之前，星环TDH平台刚刚通过TPC-DS基准测试，此前该测试推出12年来，没有一家厂商通过。

同样另一国际合作例证，也表达了对星环科技的能力认同。2018年，星环科技与新加坡政府人工智能核心（AISG）项目签订战略合作协议。AISG是由新加坡国家研究基金会（NRF）投资1.5亿新币（约1.07亿美金），由亚洲排名第一的大学新加坡国立大学具体落实。目标是将全球最优秀的AI研究机构、AI创业公司，以及研发AI相关产品的公司汇集到一起，培养科技人才，以增强新加坡的AI产业实力。

上述即是星环科技的技术能力，而进一步延伸，星环科技又如何将自身基础平台技术能力，延伸到生态赋能体系中？对此，王涛表示，“大数据和人工智能的学习过程不应该是模拟，而更应贴近实战。”

回溯近期星环大学相当密集的工作，即可理解贴近实战的产业价值。2017年，星环大学尚在筹建之中，但星环科技已经与中国人工智能产业发展联盟、数据中心联盟，联合建立大数据人才发展中心。参加相关培训且考核通过，可获得由工信部人才交流中心颁发的“工业和信息化领域急需紧缺人才培养工程证书”。

2018年，星环大学与北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室合作，成立星瀚大数据联合实验室；与复旦大学合作，建立上海大数据联合创新实验室；邀请张平文等院士，联合进行大数据教材编写；在合肥、郑州、西安、青岛等地建立星环大学分院校区。

同时，星环科技还获得了“AIIA人工智能巡回赛”的联合举办权。要知道，本年度只有星环科技、浙大一附属医院、航天科工、国家电网、百度、腾讯/中国联通、中国移动等几家企业，取得了该赛事分赛区的主办权。

对此，王涛说：“多层面、多维度的产业合作，已经证明了星环大学具备成熟的人才培训模型。星环大学的课程设计，均是来自于一线客户的反馈沉淀，将大数据和人工智能基础软件平台，与业务应用场景融合，甚至在平台中运行客户开放的脱敏数据集。由此，星环大学的培训体系更贴近应用场景，更贴近于实战，也更成熟，也才能得到‘产-学-研’不同的组织的认可。”