人工智能工程技術人員就業(yè)景氣現狀分析報告

來源：國家人力資源和社會保障部

一、產生背景

　　目前，人工智能已成為國家重要戰(zhàn)略，也是我國供給側改革的創(chuàng)新引擎。黨的十九大報告提出，要“加快建設制造強國，加快發(fā)展先進制造業(yè)，推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”。人工智能已連續(xù)三年被寫入政府工作報告。加快人工智能深度應用，培育壯大人工智能產業(yè)和人才供給，滿足全球新一輪科技革命和產業(yè)變革趨勢下人工智能人才需求，進而服務于科教興國、創(chuàng)新驅動和人才強國等國家戰(zhàn)略，已成為我國經濟發(fā)展的重要支撐。

　　近三年來，國務院、國家發(fā)展改革委、工業(yè)和信息化部等多次頒布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》《促進新一代人工智能產業(yè)發(fā)展三年行動計劃(2018-2020)》等戰(zhàn)略性和指導性文件共同推動人工智能的發(fā)展。《三年行動計劃》提出，五個保障措施之一就是要加快人才培養(yǎng)，即要“吸引和培養(yǎng)人工智能高端人才和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才，支持一批領軍人才和青年拔尖人才成長，支持加強人工智能相關學科專業(yè)建設，引導培養(yǎng)產業(yè)發(fā)展急需的技能型人才。”

　　由此可見，我國政府高度重視人工智能發(fā)展，將新一代人工智能技術的產業(yè)化和集成應用作為發(fā)展重點。同時，也強調培養(yǎng)人工智能技能型人才的重要性。

　　二、職業(yè)定義

　　人工智能工程技術人員定義：從事與人工智能相關算法、深度學習等多種技術的分析、研究、開發(fā)，并對人工智能系統(tǒng)進行設計、優(yōu)化、運維、管理和應用的工程技術人員。

　　人工智能工程技術人員主要工作任務：

　　1.分析、研究人工智能算法、深度學習等技術并加以應用；

　　2.研究、開發(fā)、應用人工智能指令、算法；

　　3.規(guī)劃、設計、開發(fā)基于人工智能算法的芯片；

　　4.研發(fā)、應用、優(yōu)化語言識別、語義識別、圖像識別、生物特征識別等人工智能技術；

　　5.設計、集成、管理、部署人工智能軟硬件系統(tǒng)；

　　6.設計、開發(fā)人工智能系統(tǒng)解決方案。

　　三、當前就業(yè)人群分析

　　（一）人工智能企業(yè)總量與分布狀況

　　人工智能企業(yè)可劃分為基礎層、技術層和應用層。基礎層以AI芯片、計算機語言、算法架構等研發(fā)為主；技術層以計算機視覺、智能語言、自然語言處理等應用算法研發(fā)為主；應用層以AI技術集成與應用開發(fā)為主。

　　據艾瑞咨詢發(fā)布資料顯示，2018年我國人工智能相關公司總數達到2167家，其中應用層占比達到77.7%，技術層和基礎層企業(yè)占比相對較小，兩者之和僅占到22.3%;從技術類型分布來看，涉及機器學習的公司最多，占比25.3%，其次大數據、云計算、機器人技術和計算機視覺的公司緊跟其后，整體分布相對均勻。具體分布如圖：

?　　

　　（二）人工智能產業(yè)市場規(guī)模

　　近幾年，人工智能技術在實體經濟中尋找落地應用場景成為核心要義，人工智能技術與傳統(tǒng)行業(yè)經營模式及業(yè)務流程產生實質性融合，智能經濟時代的全新產業(yè)版圖初步顯現， 2019年人工智能核心產業(yè)規(guī)模預計突破570億元。目前，安防和金融領域市場份額最大，工業(yè)、醫(yī)療、教育等領域具有爆發(fā)潛力。

　　（三）人工智能產業(yè)人才供需現狀

　　隨著人工智能概念的持續(xù)火爆，大批求職者主動向人工智能相關崗位靠近。根據《2017年全球人工智能人才白皮書》，過去幾年中，我國期望在AI領域工作的求職者正以每年翻倍的速度迅猛增長,特別是偏基礎層面的Al職位，如算法工程師，供應增幅達到150%以上。

　　為了對比國內AI人才供需情況，《白皮書》引入供需指數，該指數根據在特定時間段內的行業(yè)整體招聘需求量、活躍求職者存量以及招聘求職活躍度四個指標建模得出。從結果上看，目前國內AI人才供需指數逐年走高。2017年，國內AI人才供需較2015年提升11個百分點，表面上看人工智能人才供需已基本平衡，然而相關人才質量參差不齊。在對人才各項參數進行詳細分析后得出，近三成期望在人工智能領域大展身手的求職者與Al雇主所要求的各項指標相距甚遠，這部分人或為低學歷求職者，或為初出茅廬僅對基礎編程略知、缺乏實際AI技能的初級程序員。說明我國AI人才不但嚴重緊缺，且這種趨勢正由于人工智能企業(yè)增多而變得愈發(fā)嚴重，部分核心類崗位，如語音識別、圖像識別工程師等，人才供需缺口更大。而且，由于合格AI人才培養(yǎng)所需時間遠高于一般IT人才，人才缺口很難在短期內得到有效填補。

　　（四）人工智能工程技術人員薪資水平現狀

　　根據各大招聘網站的數據來看，人工智能行業(yè)的高薪主要分布在京津、長三角、珠三角及部分內陸省會城市。北京、上海、深圳及杭州的薪水位列第一方陣，月薪在1.8萬左右；蘇州、南京、廣州及廈門位列第二方陣，月薪在1.4萬左右；其他沿海及內陸省會城市，如成都、重慶、長沙及濟南等位于第三方陣，月薪在1.3萬左右。

　　注：圖片引用于北風網

　　其中，TOP熱門職位：深度學習算法工程師月薪可以達到2.2萬；職位量方面，算法工程師需求遙遙領先。

　　注：圖片引用于北風網

　　根據測算，我國人工智能人才目前缺口超過500萬，國內的供求比例為1：10，供需比例嚴重失衡。不斷加強人才培養(yǎng)，補齊人才短板，是我國的當務之急。

　　中國人工智能人才存在較大“缺口”，中美差距較大。國外企業(yè)ElementAI發(fā)布的《2019年度全球AI人才報告》顯示，中國成為全球最“吸金”的國家。由于國內的創(chuàng)業(yè)環(huán)境、政府支持和大數據沉淀，中國人工智能領域的投融資占到了全球的60%，吸引了較多擁有技術的海外留學生回國發(fā)展。即便如此，中國在人才培養(yǎng)和人才吸引方面仍然與美國存在較大差距。

　　數據顯示，58%的中國高級研究員在美國攻讀研究生，35%在中國讀研究生，7%在其他國家(澳大利亞和英國)讀研究生。

　　在畢業(yè)于美國院校的中國高級研究員中，78%留在美國研究機構工作，僅有21%回到中國研究機構工作。該報告還顯示，全球吸引人工智能人才的國家中，排名前五的是美國、中國、英國、德國、加拿大，共占據了72%的人工智能人才。中國雖然位列前列，但數量上僅為美國的四分之一，與美國存在較大差距。如果不加強人才培養(yǎng)，采取“規(guī)模化生產”的人才模式，到2025年人才缺口將會突破1000萬。

　　四、職業(yè)發(fā)展通道

　　人工智能工程技術人員在企業(yè)中的最終角色是CTO，其職業(yè)通道大致可分為初級工程技術人員、中級工程技術人員、高級工程技術人員。

　　初級工程技術人員在企業(yè)扮演的角色為：負責功能的實現方案設計、編碼實現、疑難BUG分析診斷、攻關解決。

　　中級工程技術人員在企業(yè)扮演的角色為：開發(fā)工作量評估、開發(fā)任務分配；代碼審核、開發(fā)風險識別/報告/協(xié)調解決；代碼模板研發(fā)與推廣、最佳實踐規(guī)范總結與推廣、自動化研發(fā)生產工具研發(fā)與推廣。

　　高級工程技術人員在企業(yè)扮演的角色為：組建平臺研發(fā)部，搭建公共技術平臺，方便上面各條產品線開發(fā)；通過技術平臺、通過高一層的職權，管理和協(xié)調各個產品線組。現在每個產品線都應該有合格的研發(fā)Leader和高級程序員。

　　CTO在企業(yè)扮演的角色為：業(yè)績達成,洞察客戶需求，捕捉商業(yè)機會，規(guī)劃技術產品，通過技術產品領導業(yè)務增長，有清晰的戰(zhàn)略規(guī)劃、主攻方向，帶領團隊實現組織目標。前沿與平臺：到這個研發(fā)規(guī)模規(guī)模級別了，一定要有專門的團隊做技術應用創(chuàng)新探索和前沿技術預研，而且要和技術平臺團隊、應用研發(fā)團隊形成很好的聯動作用，讓創(chuàng)新原型試點能夠很平滑地融入商業(yè)平臺，再讓應用研發(fā)線規(guī)?；厥褂闷饋?。研發(fā)過程管理：站在全局立場來端到端改進業(yè)務流程，為業(yè)務增長提供方便。組織與人才建設：公司文化和價值觀的傳承；研發(fā)專業(yè)族團隊梯隊建制建設、研發(fā)管理族團隊梯隊建制建設；創(chuàng)建創(chuàng)新激發(fā)機制，激發(fā)研發(fā)人創(chuàng)新向前發(fā)展，激發(fā)黑馬人脫穎而出。

　　五、未來市場需求

　　IDC和Forrester發(fā)布了2020年及以后的人工智能（AI）預測。Forrester表示，雖然外部“市場”可能會讓企業(yè)對人工智能持謹慎的態(tài)度，但那些“勇敢”的企業(yè)將繼續(xù)投資并擴大AI的布局。以下是Forrester的調查：

　　53%的全球決策者表示，他們已經實施、正在實施、或正在擴大人工智能的布局。

　　29%的全球開發(fā)人員在過去一年中從事過AI/機器學習軟件工作。

　　在全球實施邊緣計算的公司中，54%的決策人員表示，邊緣計算為他們處理當前和未來的AI需求提供了很大的靈活性。

　　16%的全球B2C營銷決策者計劃今年將數據和分析技術（包括人工智能）的支出增加10%及以上。

　　IDC預測，到2022年，75%的企業(yè)將把智能自動化嵌入到技術和流程開發(fā)中，使用基于人工智能的軟件來指導創(chuàng)新。到2024年，人工智能將整合到企業(yè)的每一個部分，在“結果即服務”（outcomes-a-service）的人工智能解決方案上，25%的總投資將用于推動規(guī)模創(chuàng)新和卓越的業(yè)務價值。人工智能將成為新的用戶界面，并且重新定義用戶體驗。在未來幾年，我們將看到人工智能和計算機視覺、自然語言處理和手勢等新興用戶界面嵌入到每一種產品和設備中。

　　六、專家觀點

　　中國科學技術協(xié)會黨組書記、常務副主席、中國科學院院士懷進鵬：當前人工智能還面臨許多基礎理論和關鍵技術瓶頸，有許多難題有待破解。特別是在理論算法、平臺系統(tǒng)等方面有待突破，這是豐富技術和產業(yè)的源頭供給?！皹I(yè)以才興”，人才是第一資源，人才隊伍的質量、水平和規(guī)模決定也制約著產業(yè)的高度和發(fā)展，要探索產學合作，國內國際合作，跨界跨領域合作的合同育才機制，營造人才成長與培養(yǎng)的沃土，推動構建和完善既有利于發(fā)展人才獨創(chuàng)能力，又能有效調動潛力的平臺條件。我們要為未來做好準備。

　　國家發(fā)展改革委副主任、上海推進科技創(chuàng)新中心建設辦公室主任林念修：中國將重點實施好三大行動，其中包括實施人工智能開放發(fā)展行動，深化與世界各國在人工智能技術、標準、產業(yè)、法規(guī)、倫理等領域的全面合作，共商人工智能治理規(guī)則，共建人工智能重大項目，共享人工智能發(fā)展成果。其他兩大行動包括：一是實施人工智能創(chuàng)新伙伴行動，以一百家人工企業(yè)智能技術企業(yè)和應用企業(yè)為重點，支持開展協(xié)作研發(fā)、協(xié)同生產和協(xié)力推廣，制定融合標準，解決共性技術，促進人工智能和實體經濟深度融合。二是實施人工智能資源共享行動，建設人工智能產業(yè)創(chuàng)新中心，完善開源平臺體系，深化政務信息系統(tǒng)整合和信息資源共享，出臺推動新型基礎設施發(fā)展的指導意見，打造人工智能產業(yè)生態(tài)。

　　工業(yè)和信息化部科技司司長胡燕：近年來我國人工智能產業(yè)呈現出了蓬勃發(fā)展的良好態(tài)勢。一是部分關鍵應用技術特別是圖象識別、語音識別等技術，處于全球相對領先的水平，人工智能論文總量和高倍引用的論文數量，也處在第一梯隊，據全球相對前列。二是產業(yè)整體實力顯著增強。全國人工智能產業(yè)超過一千家，覆蓋技術平臺、產品應用等多環(huán)節(jié)，已經形成了比較完備的產業(yè)鏈。京津冀、長三角、珠三角等地區(qū)的人工智能產業(yè)急劇發(fā)展的格局已經初步形成。三是與行業(yè)融合應用不斷深入。人工智能憑借其強大的賦能性，正在成為促進傳統(tǒng)行業(yè)轉型升級的重要驅動力量，各領域智能+的新技術、新模式、新業(yè)態(tài)不斷涌現，輻射溢出的效應也在持續(xù)增強，但也要看到，在快速發(fā)展過程當中，我國人工智能的基礎技術，還有較大欠缺，能夠真正創(chuàng)造商業(yè)價值的還比較少。傳統(tǒng)行業(yè)與人工智能的融合還存在較高門檻，有數據顯示，今年人工智能領域投融資比前兩年特別是跟去年相比，也有比較大幅度的下調。

　　全國人大代表、中國信息通信研究院院長劉多：新一代人工智能以燎原之勢在全球快速發(fā)展，將對經濟、社會、軍事等各領域發(fā)展產生重大而深遠的影響。在抓住人工智能這一重要發(fā)展機遇的同時，世界各國政府、企業(yè)和學術界也高度重視對人工智能發(fā)展中各種新問題和挑戰(zhàn)的研究和防范，尤其是與人們生活和安全息息相關的風險和威脅，如倫理道德侵犯、算法偏見和歧視、隱私泄露等等。當前，我國人工智能產業(yè)和應用發(fā)展態(tài)勢良好，處于全球第一梯隊。下一步，在推動實體經濟高質量發(fā)展過程中，人工智能仍將發(fā)揮其賦能型技術和關鍵基礎設施的重大作用。為確保人工智能安全、可靠、可控發(fā)展和廣泛應用，建議從推動人工智能與實體經濟深度融合、行業(yè)和企業(yè)自律、立法、治理構架和標準制定、監(jiān)測和監(jiān)管手段建設等方面全方位、分層次打造生態(tài)安全體系。

　　科技部戰(zhàn)略規(guī)劃司副司長張旭：中國人工智能應用具有領域廣、滲透深的特點，在產業(yè)化方面具有獨特優(yōu)勢，但也面臨巨大挑戰(zhàn)，尤其是在基礎理論和算法方面，原始創(chuàng)新能力不足，在高端芯片、關鍵部件等方面基礎薄弱，高水平人才也不足。隨著全球人工智能加速發(fā)展，各國在認知智能、機器學習、智能芯片等方面將不斷取得突破。

（聲明：文章來源于網絡，不代表本站觀點及立場，版權歸原作者所有，若有侵權或異議請聯系更正或刪除）