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| 本文作者： 劉琳 | 2020-08-03 17:46 |
人能盡其才則百事興。
在眾多的當今新興領域中，AI、大數(shù)據(jù)無疑是最熱的領域之一，也備受政府重視。在 2019 年全國兩會政府工作報告，李克強總理首次提出“智能+”，并強調“深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應用”。在國家層面，對 AI、大數(shù)據(jù)都有明確的規(guī)劃。2017 年，國務院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出到 2020 年,初步建成人工智能技術標準、服務體系和產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 1500 億元，帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 1 萬億元。
但盡管如此，人工智能人才短缺仍是該技術在整個行業(yè)廣泛應用的主要瓶頸。
近日，工業(yè)和信息化部人才交流中心發(fā)布了《人工智能產(chǎn)業(yè)人才發(fā)展報告（2019-2020年版）》（以下簡稱《報告》）。
《報告》調研了 224 家與人工智能相關的企業(yè)，92741 個崗位樣本，超 38 萬個人才樣本，認為在我國人工智能產(chǎn)業(yè)強勁的發(fā)展浪潮中，研究和應用人工智能技術的企業(yè)數(shù)量不斷增加，人才需求在短時間內(nèi)激增，但人工智能人才儲備不足且培養(yǎng)機制不完善，人才供需比嚴重不平衡，預計當前我國人工智能產(chǎn)業(yè)內(nèi)有效人才缺口達 30 萬。
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文檔來源：工業(yè)和信息化部人才交流中心
云計算、大數(shù)據(jù)和 IoT 為代表的信息技術在快速迭代的同時也加速了人工智能走向實 踐應用的可能性，而各種數(shù)據(jù)和圖形處理器技術以及以深度神經(jīng)網(wǎng)絡為代表的技術被融合到人工智能體系，更是讓人工智能技術進入新的發(fā)展浪潮。技術與實踐應用之間的差距迅速拉 小，語音識別、圖像分類、無人駕駛等若干細分應用領域內(nèi)人工智能技術已經(jīng)邁進可用、好 用的階段，未來人工智能技術應用在場景落地的過程必將迎來爆發(fā)式增長的新高潮。
第一次浪潮：1956 年，“人工智能”概念的提出掀起了人工智能的第一次發(fā)展浪潮。 該時期的核心是讓機器具備邏輯推理能力，并且研發(fā)出第一款感知神經(jīng)網(wǎng)絡軟件和聊天軟件。
第二次浪潮：20 世紀 70 年代中期，人工智能掀起第二次浪潮。這一時期內(nèi)，Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡和 BT 訓練算法被提出。同時，解決特定領域問題的專家系統(tǒng)得到廣泛應用。
第三次浪潮：2006 年，深度學習理論的突破帶動了人工智能第三次浪潮的產(chǎn)生。這一階段互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、芯片等新興技術為人工智能各項技術的發(fā)展提供了充足的數(shù)據(jù)支持和算力支撐，而以“人工智能+”為代表的業(yè)務創(chuàng)新模式也隨著人工智能技術和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展日趨成熟，這將極大優(yōu)化社會的生產(chǎn)力，并對現(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)結構產(chǎn)生深遠的影響。
基礎層：為人工智能產(chǎn)業(yè)鏈提供算力和數(shù)據(jù)服務支撐。以 AWS、Azure、阿里云、 騰訊云、百度云等行業(yè)巨頭為代表，為人工智能的發(fā)展提供了充足的算力資源；傳統(tǒng)芯片巨 頭 NVIDIA、Intel 和國內(nèi)科技新貴寒武紀、地平線等正致力于為人工智能的計算需求提供專用芯片；另外數(shù)據(jù)服務領域也存在大量公司，例如國內(nèi)的數(shù)據(jù)堂、海天瑞聲以及國外的 Saagie 等。
技術層：為人工智能產(chǎn)業(yè)鏈提供通用性的技術能力。以 Google、Facebook、阿里巴巴、百度為代表的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，利用資金及人才優(yōu)勢,較早地全面布局了人工智能相關技 術領域；同時也有一大批創(chuàng)新公司深耕細分技術領域，例如專攻智能語音領域的科大訊飛、 致力于計算機視覺領域的商湯、機器學習領域的第四范式等。在國外，Proxem、XMOS 等企業(yè) 也分別在自然語言處理、智能語音等領域做出了積極的實踐和探索。
應用層：面向服務對象提供各類具體應用和適配行業(yè)應用場景的產(chǎn)品或服務。目前全球絕大部分人工智能領域的創(chuàng)新科技公司聚集于此，典型企業(yè)有智慧建筑領域的 Verdigris、特斯聯(lián)，智慧安防領域的 Genetec、宇視，智慧醫(yī)療領域的 Flatiron、推想科技等。
當前人工智能已經(jīng)成為各國創(chuàng)新技術競爭的焦點領域，包括中國在內(nèi)的全球諸多國家將 人工智能列入國家科技戰(zhàn)略部署序列。中國、美國、歐盟、英國、德國、俄羅斯、日本、韓 國、印度等主要國家在 2016 年至 2019 年間密集發(fā)布人工智能專項政策及行動規(guī)劃，引導、 推動人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展已成為全球經(jīng)濟共同體的重要共識。
美國：人工智能基礎雄厚，科研實力強大，占據(jù)全球人工智能領先位置。
英國：眾多有實力、有影響力的人工智能初創(chuàng)公司保障英國持續(xù)處于全球人工智能創(chuàng)新的核心地帶。
德國：工業(yè) 4.0 有利推動德國人工智能的發(fā)展，新時期德國致力于成為全球領先 的人工智能科研場。
根據(jù)相關研究機構估算，預計到 2020 年中國人 工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達近 140 億美元，而到 2022 年將超過 270 億美元。
1、特征
中國人工智能產(chǎn)業(yè)基礎研究能力亟待提高。
人工智能科研能力是保障人工智能產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展的源動力，現(xiàn)階段中國人工智能專利申請數(shù)量占全球總量的 37.1%，位居全球第一，相關論文產(chǎn)出量也高達 141840 篇。雖然我國在專利申請和論文產(chǎn)出方面已經(jīng)躋身全球領先序列，但我國從事人工智能基礎研究的學者僅占全球總量的 11%，科研機構僅占 5%， 仍落后于全球頂尖水平。
由此看出，我國需持續(xù)加大在基礎研究與頂尖人才培養(yǎng)方面的投入， 縮小我國薄弱環(huán)節(jié)與全球頂尖水平的差距，繼續(xù)搶占全球新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的制高點。
中國人工智能企業(yè)眾多、應用廣泛。
2018 年，中國專注于人工智能領域的企業(yè)數(shù)量已達 1000 余家，位居全球第二，并且仍在快速增長。此外，在快速發(fā)展的數(shù)字經(jīng)濟環(huán)境 和龐大的人工智能用戶面前，不僅軟件、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)是人工智能市場的主要參與者，而且傳統(tǒng)工業(yè)、金融業(yè)、服務業(yè)也加速參與到人工智能的實踐進程中來。
中國人工智能產(chǎn)業(yè)受到資本市場的高度關注。
資金是人工智能產(chǎn)業(yè)持續(xù)向好發(fā)展的重要保障，現(xiàn)階段中國是全球人工智能產(chǎn)業(yè)投融資最為活躍的國家之一?？偼度谫Y事件數(shù) 量占全球的 31.7%，投融資資金總額占全球的 60.0%，有利地支撐和推動了中國人工智能產(chǎn)業(yè)化落地和數(shù)字經(jīng)濟的深化發(fā)展。
2、發(fā)展趨勢
國家多部委聯(lián)動，頂層設計人工智能發(fā)展規(guī)劃，凝聚政策優(yōu)勢。
習近平總書記強 調，人工智能是引領這一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術，具有溢出帶動性很強的“頭雁”效應。加快發(fā)展新一代人工智能是我們贏得全球科技競爭主動權的重要戰(zhàn)略抓手，是推動我國科技跨越發(fā)展、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級、生產(chǎn)力整體躍升的重要戰(zhàn)略資源。在此宏觀背景下，各地方政府 根據(jù)各區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展實際需求，紛紛出臺了相應的產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃與政策指導意見，為人工智 能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了良好的社會政策環(huán)境。
數(shù)字時代助力，廣袤市場搭配先進信息技術，累積數(shù)據(jù)優(yōu)勢。
隨著我國邁入數(shù)字經(jīng)濟時代，互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術在各領域的持續(xù)深入，當前已積累了大量的消費級數(shù)據(jù)和企業(yè)級數(shù)據(jù)。據(jù) IDC、希捷統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示， 2018 年中國數(shù)據(jù)總量占全球 23.4％，為 7.6ZB（1ZB≈1 萬億 GB），預計到 2025 年將增至 48.6ZB，屆時將占全球數(shù)據(jù)總量的 27.8％。
網(wǎng)民基數(shù)大，中小企業(yè)眾多，增強開發(fā)場景優(yōu)勢。
2017 年中國企業(yè)法人單位為 1809.77 萬個，而個體工商戶總數(shù)更是達到了 6579. 37 萬戶。另外，2018 年中國人口總數(shù)達到 13.9538 億人，其中互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)已經(jīng)達到 8. 2851 億人。人工智能技術作為實踐數(shù)字經(jīng)濟的重要構成和基石，逐步與互聯(lián)網(wǎng)時代的社交 電商服務、共享經(jīng)濟服務、網(wǎng)絡直播服務和互聯(lián)網(wǎng)金融服務等融合，探索出新型應用模式。
根據(jù)各人工智能企業(yè)崗位人才需求，可歸納為高級管理崗、高端技術崗、算法研究崗、 應用開發(fā)崗、實際技能崗、產(chǎn)品經(jīng)理崗等類型崗位。
受限于國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)的起步較晚、前期積累不足，我國人工智能產(chǎn)業(yè)面臨有效人才 供給不足的窘境。預計我國人工智能產(chǎn) 業(yè)內(nèi)有效人才缺口達 30 萬，特定技術方向和崗位上供需失衡比例尤為突出。
報告選取了人工智能的典型技術方向， 包括人工智能芯片、機器學習、自然語言處理等，數(shù)據(jù)顯示人工智能不同技術方向崗位的人 才供需比均低于 0.4，說明該技術方向的人才供應嚴重不足。從細分行業(yè)來看，智能語音和 計算機視覺的崗位人才供需比分別為 0.08、0.09，相關人才極度稀缺。
現(xiàn)階段，算法研究崗、應用開發(fā)崗、實用技能崗和高端技術崗的人才供需比分別為 0.13、0.17、0.98、0.45，表明技術類崗位的人才缺 口較大，而實際技能崗人才供給處于相對充足狀態(tài)。
相比之下，產(chǎn)品經(jīng)理崗、銷售崗和負責 企業(yè)經(jīng)營管理的高級管理崗的崗位人才供需比分別為 4.52、7.14、3.44，人才供應較為充足。
京津冀地區(qū)、長三角地區(qū)、粵港澳大灣區(qū)和川渝地區(qū)是當前人工智能產(chǎn)業(yè)的主要發(fā)展高地，同時也是人工智能產(chǎn)業(yè)人才資源的主要聚集地，人才需求規(guī)模占全 國總需求的 90.9%，人才供給規(guī)模占全國總供給的 82.9%。
1、高校人才培養(yǎng)情況
高校人工智能人才培養(yǎng)呈現(xiàn)出多學科特點。在現(xiàn)設專業(yè)中，計算機科技與技術、電子信息工程等專業(yè)方向是孕育人工智能技術人才的主要專業(yè)方向。除此之外，在行業(yè)融合的背景之下，高校也紛紛開設“人工智能+”的跨學科專業(yè)，覆蓋計算機、 數(shù)學、電子信息、統(tǒng)計學、心理學等多個專業(yè)領域。
從學校數(shù)量來看，北京、 江蘇、山東、四川的新增院校較多；
從學校層次來看，近兩年新增人工智能本科專業(yè)的院校既有北京航天航空大學、北京理工大學、哈爾濱工業(yè)大學、浙江大學、南京大學、上海交通 大學、復旦大學、同濟大學、武漢大學等傳統(tǒng)老牌名校，也有如安徽信息工程學院、泉州信息工程學院、東華理工大學等普通院校，共同推進人工智能基礎研究型人才和應用型人才的培養(yǎng)。
除設立人工智能專業(yè)外，同期國內(nèi)各類型高校已經(jīng)著手建立人工智能學院、人工智能研究院， 國內(nèi)頂尖高校如北京大學、清華大學、浙江大學、復旦大學等，成立人工智能教學與研究機構，主攻人工智能基礎研究，包括數(shù)理基礎、認知科學基礎、智能感知、機器學習、類腦計算、人工智能治理以及智能醫(yī)療、智能社會等方面，旨在培養(yǎng)并輸出具備人工智能基礎研究 能力的研究型人才。
國內(nèi)諸多本科大學和?？圃盒Ｒ惨验_始籌劃和建設人工智能學院和研究院，通過聯(lián)合人工智能產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的領先企業(yè)，例如百度、騰訊、科大訊飛等，加強在人才培養(yǎng)、實訓課程、項目共享、實踐機會等方面合作，著重培養(yǎng)具備人工智能實踐經(jīng)驗的應用開發(fā)型人才。
2、社會培訓機構人才培養(yǎng)情況
現(xiàn)階段既有北大青鳥、達內(nèi)教育、光華國際等傳統(tǒng)老牌職業(yè)培訓學校，又有小象學院、深藍學院、咕泡學院等新型培訓機構。各類型培訓機構在授課方式上已經(jīng)形成線上、線下相結合的全方位人工智能培訓方式。
當前培訓機構的人工智能相關課程以培訓學員的應用開發(fā)技能為主，主要包含三種類型課程：Python 培訓、人工智能基礎入門培訓和人工智能細分技術專業(yè)培訓。
此外，現(xiàn)階段各培訓機構均向學員提供分階段的實戰(zhàn)項目教學，眾多機構已接入華為、百度、阿里巴巴等科技巨頭的實踐經(jīng)驗和實踐機會。但由于數(shù)理知識課程內(nèi)容欠缺、培訓時間較短，當前培訓機構輸出的人才多數(shù)為初級的實用技能型人才。
三、月薪 35 K 不是誰想拿就拿
人工智能屬于高度知識密集型產(chǎn)業(yè)，對人才的業(yè)務能力、工作經(jīng)驗、教育背景、職業(yè)道德等方面都有著較高的要求。
（一）崗位類型
1、崗位能力要求
算法研究崗、應用開發(fā)崗、實用技能崗和產(chǎn)品經(jīng)理崗在實踐中的工作重點不同，企業(yè)對各典型崗位的職業(yè)能力要求也存在較大差異。
算法研究崗：
應用開發(fā)崗：
實用技能崗：
產(chǎn)品經(jīng)理崗：
2、工作年限要求
應用開發(fā)崗對工作經(jīng)驗及年限的要求相對較寬松。29.7% 的崗位工作年限要求在 3 年以 下，19.3% 的崗位不設年限要求；產(chǎn)品經(jīng)理崗位通常要求從業(yè)者具備豐富的實踐經(jīng)驗和行業(yè)知識積累，因此 49.5% 的崗位要求工作年限為 3-5 年，21.7% 的崗位要求工作年限在 5 年以上。
3、專業(yè)要求
各典型崗位專業(yè)要求中，大多尋求計算機相關專業(yè)的人才，其中 60%以上的算法研究崗、 應用開發(fā)崗和實用技能崗均要求計算機相關專業(yè)。
除外，算法研究崗、應用開發(fā)崗對數(shù)學相 關專業(yè)的需求程度也更高，其中 37.9% 的算法研究崗和 42.8%的應用開發(fā)崗要求具有數(shù)學相 關專業(yè)背景。相比而言，產(chǎn)品經(jīng)理崗位專業(yè)要求限制較少，30.6% 的產(chǎn)品經(jīng)理崗無專業(yè)限制。
4、學歷要求
算法研究崗和應用開發(fā)崗的學歷準入門檻遠高于其他崗位，45.1% 的算法研究崗和 41.9% 的應用開發(fā)崗要求應聘人員具有碩士及以上學歷；實用技能崗和產(chǎn)品經(jīng)理崗的準入門檻為本科及以上，相關的崗位占比分別為 88.8% 和 91.8%。另外，當前 6.9% 的實用技能崗允許?？?學歷人才進入，這是由于實用技能崗普遍以計算機相關技能型人才為主， 這一比重均高于其他崗位。
5、單月薪酬情況
目前高達 56.5% 的算法研究崗和 46.1%的應用開發(fā)崗的單月薪酬達到 35k 以上，實用技能崗和產(chǎn)品經(jīng)理 崗的單月薪酬普遍集中于 30k 以下，20-30k 是目前主要的薪酬區(qū)間段，相關的崗位占比分 別為 33.8%和 39.6%。
1、崗位能力要求
人工智能芯片：
機器學習：
自然語言處理：
智能語音：
計算機視覺：
2、工作年限要求
3 至 5 年的工作經(jīng)驗是當前各個典型技術方向對人才的普遍要求。此外，人工智能芯片和計算機視覺相對來說更能接受“年輕化”的人才，33.2% 的人工智能芯片相關崗位和 32.9% 的計算機視覺相關崗位對工作年限沒有過高的要求，可接納工作 3 年以下的人才。自然語言處理技術方向更希望尋求工作年限較長的人才，近 15% 的自然語言處理相關崗位尋求工作 5 年以上的人才。
3、專業(yè)要求
人工智能芯片與集成電路 產(chǎn)業(yè)聯(lián)系密切，所以當前 48.2% 的人工智能芯片相關崗位要求應聘人員具備電子信息相關專業(yè)背景；機器學習與其他技術方向相比，更偏向于基礎底層，因此對數(shù)學相關專業(yè)背景需求 程度較高，其中 50.9%的崗位要求數(shù)學相關專業(yè)。
4、學歷要求
本科學歷是企業(yè)對人工智能相關崗位人才的基本學歷要求，尤其在人工智能芯片領域，高達 88.4% 的崗位要求本科學歷。機器學習、自然語言處理、智能語音、計算機視覺等技術方向崗位大多要求具備碩士及以上學歷，其中 50.9% 的機器學習相關崗位、39.6% 的自然語 言處理相關崗位、40.4% 的智能語音相關崗位和 47.1% 的計算機視覺相關崗位均要求碩士及以上學歷。
5、單月薪酬
當前人工智能芯片相關崗位的單月薪酬水平相對較低，單月薪酬 30K 以內(nèi)的崗位占比高達 85.4%；機器學習、自然語言處理、智能語音和計算機視覺相關崗位的單月薪酬水平明顯較高，主要集中在 35K 以上薪酬區(qū)間段。另外，機器學習和自然語言處理相關崗位在 50k 以上的超高薪酬區(qū)間段上的聚集程度均高于智能語音和計算機視覺相關崗位。
無論是微觀層面的技術方向與崗位人才供給不足，還是中觀層面的區(qū)域供給不均，導致當下人工智能行業(yè)30 萬人才缺口的背后，還有更為深層次的原因。中國是否真正需要如此龐大的人工智能人才隊伍？以及，如何持續(xù)不斷地供給優(yōu)質的人工智能人才？
從需求端來看，在數(shù)字化、智能化的趨勢下，各行各業(yè)對人工智能產(chǎn)業(yè)人才的需求已經(jīng)發(fā)展到高關注、高需求的階段。
從供給端來看，當前人才供給來源主要有兩類，一是院校人才培養(yǎng)，二是行業(yè)人才存量積累。
在院校人才培養(yǎng)方面，雖然我國自 2017 年來，大力支持開展以人工智能學院、人工智能專業(yè)為代表的人工智能專項人才培養(yǎng)，但當前仍處于人才培養(yǎng)方式的初期探索階段，人工智能產(chǎn)業(yè)人才的培養(yǎng)速度依然較慢。
報告稱，盡管我國擁有世界規(guī)模最大的工程教育，但與美國相比，我國人工智能人才總量僅為僅為美國人才總量的 50% 左右，其中從事基礎研究工作的人才數(shù)量更為有限，當前美國人工智能基礎層的從業(yè)人才數(shù)量約為我國的 14 倍。
現(xiàn)階段高校內(nèi)人工智能相關的師資、課程依然不夠完善，人工智能產(chǎn)業(yè)人才培養(yǎng)難以快速適應和匹配產(chǎn)業(yè)發(fā)展的節(jié)奏和企業(yè)的需求。
當前高校培養(yǎng)的人才質量難以匹配人工智能產(chǎn)業(yè)的實際需求，反映在企業(yè)選人用人和人才求職應聘兩方面。
在行業(yè)人才存量積累方面，目前的行業(yè)內(nèi)部自發(fā)的人才培養(yǎng)還沒有成體系發(fā)展，導致現(xiàn)階段我國院校端和產(chǎn)業(yè)端高質量人才供給水平仍然很低。
大多數(shù)企業(yè)設置了較高的人才準入門檻，對人才的崗位能力有著較高的要求，而應屆生缺少人工智能知識儲備與實踐經(jīng)驗，很難直接匹配企業(yè)的用人需求。而具備一定工作年限和資歷的技術人才和崗位人才又「面臨」供需不均衡的窘境。
目前，僅僅依靠高校或者企業(yè)的力量難以滿足日益增長的人才需求。如果要打破這一窘境，需要從政府、高校、科研機構、企業(yè)各方中進行打通，推動產(chǎn)學研各主體間的知識創(chuàng)新與應用，同時構建完善的人才體系來應對快速發(fā)展的產(chǎn)業(yè)需求。
具體從以下三個方面展開：
一是政府要加強人工智能產(chǎn)業(yè)人才培 養(yǎng)的頂層規(guī)劃，引導人工智能產(chǎn)業(yè)人才發(fā)展穩(wěn)步前行；
二是加快人工智能“政產(chǎn)學研一體化” 人才培養(yǎng)生態(tài)體系建設，促進人工智能產(chǎn)業(yè)人才供給與產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求相匹配；
三是加強國際 人才交流合作，鼓勵區(qū)域人才流動。
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