人尽其才，百事兴。在当今众多新兴领域中，人工智能和大数据无疑是最热门的领域之一，也受到了政府的高度重视。在2019年两届全国人大会议政府工作报告中，李克强总理首次提出“智能+”，并强调“深化大数据和人工智能研发应用”。在国家层面，人工智能和大数据都有明确的规划。2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出到2020年，初步建立人工智能技术标准、服务体系和产业生态链。人工智能核心产业规模超过1500亿元，相关产业规模超过1万亿元。但尽管如此，人工智能人才短缺仍然是该技术在整个行业广泛采用的主要瓶颈。近日，工信部人才交流中心发布了《人工智能产业人才发展报告（2019-2020年版）》（以下简称《报告》）。《报告》调查了224家人工智能相关企业，92741个职位样本，超过38万人才样本。相信在我国人工智能产业的强劲发展浪潮中，研究和应用人工智能技术的企业越来越多。人才需求短时间内激增，但人工智能人才储备不足和培养机制不完善，人才供需比例严重失衡。据测算，目前我国人工智能行业有效人才缺口为30万。如需获取本报告全文pdf，请在雷锋网（公众号：雷锋网）微信回复关键字“803报告”公众号进行提取。文献来源：工信部人才交流中心1、人工智能发展概况：巨头众多，发展不足。以云计算、大数据、物联网为代表的信息技术在快速迭代的同时，加速了人工智能走向实际应用的可能性。以深度神经网络为代表的各种数据和图形处理器技术和技术融入人工智能系统，使人工智能技术进入了新的发展浪潮。技术与实际应用之间的差距迅速缩小。语音识别、图像分类、无人驾驶等几个细分应用领域的人工智能技术已经进入可用易用阶段。未来人工智能技术应用于场景的过程必将迎来爆发式增长的新高潮。(1)第一波人工智能发展的三波浪潮：1956年，“人工智能”的概念被提出，掀起了人工智能发展的第一波浪潮。这一时期的核心是让机器具备逻辑推理能力，开发出第一个感知神经网络软件和聊天软件。第二次浪潮：在20世纪70年代中期，出现了第二次人工智能浪潮。在此期间，提出了Hopfield神经网络和BT训练算法。同时，解决特定领域问题的专家系统得到广泛应用。第三次浪潮：2006年，深度学习理论的突破带动了第三次人工智能浪潮的出现。现阶段，互联网、云计算、大数据、芯片等新兴技术为人工智能技术的发展提供了充足的数据支撑和计算能力，以“人工智能+”为代表的商业创新模式也随之而来。人工智能技术和产业发展日趋成熟，将极大优化社会生产力，对现有产业结构产生深远影响。（2）人工智能生态系统基础层：为人工智能产业链提供算力和数据服务支撑。以AWS、Azure、阿里云、腾讯云、百度云等行业巨头为代表，为人工智能的发展提供充足的计算资源；传统芯片巨头英伟达、英特尔，以及寒武纪、地平线等国内科技新贵都在发力。此外，在数据服务领域还有一大批公司，如国内的数据堂、国外的瑞声海天、尚捷等。技术层：为人工智能产业链提供通用技术能力。以谷歌、Facebook、阿里巴巴、百度为代表的互联网巨头，利用资金和人才优势，较早全面布局人工智能相关技术领域；同时，还有一大批深耕细分技术领域的创新型企业，如专注于智能语音领域的科大科大讯飞、专注于计算机视觉领域的商汤科技、专注于智能语音领域的第四范式等。机器学习等。在国外，Proxem、XMOS等公司也在自然语言处理、智能语音等领域进行了积极的实践和探索。应用层：为服务对象提供各种适应行业应用场景的特定应用和产品或服务。目前，全球大部分人工智能领域的创新科技公司都聚集于此。典型的公司有智能建筑领域的Verdigris和Terminus，智能安防领域的Genetec和Uniview，智能医疗领域的Flatiron和InferTech。（三）全球人工智能产业发展概况当前，人工智能已成为各国创新科技竞争的焦点。包括中国在内的世界许多国家都将人工智能列入国家科技战略部署序列。中国、美国、欧盟、英国、德国、俄罗斯、日本、韩国、印度等主要国家相继出台2016-2019年人工智能专项政策和行动计划，引导和推动人工智能发展。人工智能产业已经成为全球经济共同体的核心。重要共识。美国：人工智能基础扎实，科研能力强，在人工智能领域居世界领先地位。英国：众多有实力和影响力的人工智能初创公司确保英国继续处于全球人工智能创新的核心位置。德国：工业4.0有利于推动德国人工智能发展。在新时代，德国致力于成为世界领先的人工智能研究领域。（四）中国人工智能产业发展概况据相关研究机构测算，预计到2020年中国人工智能产业规模将达到近140亿美元，到2020年将突破270亿美元。2022.1.特点我国人工智能产业基础研究能力亟待提升。人工智能科研能力是保障人工智能产业可持续发展的动力源泉。现阶段，我国人工智能专利申请量占全球的37.1%，居世界首位，相关论文产出量高达141840篇。虽然我国在专利申请量和论文产出方面已经跻身世界领先行列，但我国从事人工智能基础研究的学者仅占全球总数的11%，科研机构仅占5%，仍然落后于世界顶级水平。由此可见，我国需要继续加大对基础研究和顶尖人才培养的投入，缩小我国薄弱环节与世界顶尖水平的差距，继续抢占新一代人工制高点。世界智能产业的发展。中国人工智能企业众多，应用领域广泛。2018年，中国专注于人工智能领域的企业数量已超过1000家，位居全球第二，并且还在快速增长。此外，面对快速发展的数字经济环境和庞大的人工智能用户，不仅软件和互联网企业是人工智能市场的主要参与者，传统产业、金融业、服务业也在加速布局。参与人工智能实践。来。中国人工智能产业备受资本市场关注。资金是人工智能产业可持续发展的重要保障。现阶段，中国是全球人工智能产业投融资最为活跃的国家之一。投融资事件总数占全球31.7%，投融资资金总额占全球60.0%，有力支持和推动了我国人工智能产业化落地和数字化深化发展经济。二、发展趋势国家部委正在联手设计人工智能顶层发展规划，集聚政策优势。习近平总书记强调，人工智能是引领本轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有“领头雁”效应，溢出效应强。加快发展新一代人工智能，是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略手段，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级的重要战略资源，和生产力的全面飞跃。在此宏观背景下，各地政府根据各地区产业发展的实际需要出台了相应的产业发展规划和政策引导，为人工智能产业发展提供了良好的社会政策环境。借助数字时代，广阔的市场与先进的信息技术相匹配，积累数据优势。随着我国进入数字经济时代，互联网、云计算、大数据等现代信息技术在各个领域不断深入，积累了大量的消费级数据和企业级数据。据IDC和希捷统计，2018年中国数据总量占全球的23.4%，即7.6ZB（1ZB≈1万亿GB），预计到2025年将增至48.6ZB，占全球的27.8%全球总量。%。网民基数大，中小企业数量多，增强了发展场景的优势。2017年，我国法人单位1809.77万户，个体工商户总数6579.37万户。此外，2018年中国总人口达到139538万人，其中上网人数为82851万人。人工智能技术作为数字经济实践的重要组成部分和基石，正逐步与互联网时代的社交电商服务、共享经济服务、网络直播服务、互联网金融服务融合，探索新的应用模式。2、缺口30万，AI岗位供给不平衡，地区人才供需不平衡（1）岗位类型可分为高级管理岗、高端技术岗、算法岗研究岗、应用开发岗、实战技能岗、产品经理岗等各类岗位。（2）人才供需受限于国内人工智能产业起步较晚，前期积累不足。我国人工智能产业面临人才有效供给不足的困境。预计我国人工智能产业有效人才缺口将达到30万人，具体技术方向和岗位供需失衡尤为突出。报告选取人工智能典型技术方向，包括人工智能芯片、机器学习、自然语言处理等。数据显示，人工智能不同技术方向岗位人才供需比均低于0.4，表明该技术方向的人才供给严重不足。从细分行业看，智能语音和计算机视觉岗位人才供需比分别为0.08和0.09，相关人才极为紧缺。现阶段算法研究岗位、应用开发岗位、实用技能岗位、高端技术岗位的人才供求比分别为0.13、0.17、0.98、0.45，技术人才缺口较大。岗位，而实际技术岗位的人才供给相对较低。充足的状态。相比之下，产品经理岗位、销售岗位、负责企业经营管理的高管岗位人才供需比分别为4.52、7.14、3.44，人才供给较为充足。（三）区域供需情况京津冀地区、长三角地区、粤港澳大湾区、川渝地区是当前人工智能产业的主要发展高地，也是人工智能行业人才资源的主要聚集地。占全国总需求的90.9%，人才供给规模占全国总供给的82.9%。（四）人才培养情况1、高校人才培养情况高校人工智能人才培养呈现多学科特点。现有专业中，计算机技术与工艺、电子信息工程等专业方向是培养人工智能技术人才的主要专业方向。此外，在产业融合背景下，高校也开设了“人工智能+”交叉专业，涵盖计算机、数学、电子信息、统计学、心理学等专业领域。从办学数量看，北京、江苏、山东、四川新建高校较多；从校级来看，近两年新增人工智能本科专业的高校有北京航空航天大学、北京工业大学、哈尔滨工业大学、浙江大学、南京大学、上海大学交通大学、复旦大学、同济大学、武汉大学等传统知名高校，以及安徽信息工程学院、泉州信息工程学院、华东理工大学等普通高校，共同推进培养人工智能基础研究人才和应用人才。除了开设人工智能专业，国内各类高校也开始同时设立人工智能学院和人工智能研究所。北京大学、清华大学、浙江大学、复旦大学等国内一流大学人工智能基础研究，包括数学基础、认知科学基础、智能感知、机器学习、类脑计算、人工智能治理、智能医疗关爱、智能社会等方面的人才。国内不少本科院校也开始规划建设人工智能学院和研究所。通过联合百度、腾讯、科大讯飞等人工智能产业链各环节的龙头企业，加强人才培养和实践训练。课程合作、项目共享、实践机会等，重点培养具有人工智能实践经验的应用开发人才。2、社会培训机构人才培养情况目前，既有北大青鸟、德恩教育、光华国际等传统老牌职业培训学校，也有小象学院、深蓝学院、和古炮学院。各类培训机构形成了线上线下相结合的综合性人工智能培训方式。目前培训机构的人工智能相关课程以培养学生的应用开发技能为主，主要包括Python培训、人工智能基础入门培训、人工智能细分技术专业培训三类课程。此外，现阶段所有培训机构都为学生提供阶段性的实践项目教学，不少机构获得了华为、百度、阿里巴巴等科技巨头的实践经验和实践机会。但由于数理类知识课程缺乏，培养时间短，目前培训机构输出的人才多为初级实用技能型人才。3、月薪35K，不是谁想得到的。人工智能是一个知识高度密集的行业，在业务能力、工作经验、教育背景、职业道德等方面对人才都有很高的要求。（一）岗位类型1.岗位能力要求算法研究岗位、应用开发岗位、实战技能岗位、产品经理岗位在实践中的工作重点不同，企业对典型岗位的专业能力要求差异较大。算法研究岗位：应用开发岗位：实用技能岗位：产品经理岗位：2、工作年限要求应用开发岗位对工作经验和工作年限要求相对宽松。29.7%的职位要求3年以下工作经验，19.3%的职位没有工作年限要求；产品经理职位通常要求从业者有丰富的实践经验和行业知识积累，因此49.5%的职位要求工作年限3-5年，21.7%的职位要求5年以上工作经验。3、专业要求典型岗位的专业要求中，以计算机相关专业人才居多，算法研究岗位、应用开发岗位、实用技能岗位60%以上均要求计算机相关专业。此外，算法研究岗位和应用开发岗位对数学相关专业的需求程度更高，其中37.9%的算法研究岗位和42.8%的应用开发岗位需要数学相关专业背景。相比之下，产品经理职位的专业要求较低，30.6%的产品经理职位没有专业限制。4、学历要求算法研究岗位和应用开发岗位的学历准入门槛远高于其他岗位。45.1%的算法研究岗位和41.9%的应用开发岗位要求应聘者具有硕士及以上学历；实用技能岗位和产品经理岗位入职门槛为本科及以上学历，相关岗位占比分别为88.8%和91.8%。此外，目前6.9%的实用技能岗位允许大专学历人才进入。这是因为实用技能岗位普遍以计算机相关技能人才为主，这一比例高于其他岗位。5、月薪目前高达56.5%的算法研究岗位和46.1%的应用开发岗位月薪在35k以上，实战技能岗位和产品经理岗位月薪普遍集中在以下30k、20-30k是目前主要薪资区间中，相关岗位占比分别为33.8%和39.6%。（二）技术方向1、岗位能力要求人工智能芯片：机器学习：自然语言处理：智能语音：计算机视觉：2、工作年限要求3~5年工作经验是各典型技术方向人才的普遍要求.此外，人工智能芯片和计算机视觉相对更容易被“年轻”人才接受。33.2%的人工智能芯片相关岗位和32.9%的计算机视觉相关岗位对工作年限没有过高要求，可以招聘3岁以下人才。自然语言处理技术方向更倾向于寻求工作经验更长的人才。近15%的自然语言处理相关岗位寻求工作5年以上的人才。3、专业要求人工智能芯片与集成电路产业密切相关，因此目前48.2%的人工智能芯片相关职位要求应聘者具有电子信息专业背景；与其他技术方向相比，机器学习更偏向于基础基础，因此对数学相关专业背景的需求相对较高，50.9%的职位要求数学相关专业。4、学历要求本科学历是企业对人工智能相关岗位的基本学历要求，尤其是在人工智能芯片领域，高达88.4%的岗位需要本科学历。机器学习、自然语言处理、智能语音、计算机视觉等大部分技术岗位要求硕士及以上学历，其中机器学习相关岗位占50.9%，自然语言处理相关岗位占39.6%，智能相关岗位占40.4%语音相关职位和47.1%的计算机视觉相关职位需要硕士及以上学历。5、月薪目前人工智能芯片相关岗位月薪水平较低，月薪低于30K的岗位占比高达85.4%；机器学习、自然语言处理、智能语音和计算机视觉相关岗位的月薪水平明显较高，主要集中在35K以上的薪资区间。此外，在50k以上的超高薪区间，机器学习和自然语言处理相关职位比智能语音和计算机视觉相关职位更加集中。四、人工智能产业人才发展的政策建议无论是微观层面的技术方向和岗位人才供给不足，还是中观层面的区域供给不均，目前我国30万人才缺口背后都有更深层次的原因。人工智能行业的原因。中国真的需要如此庞大的人工智能人才库吗？以及，如何源源不断地供给高素质的人工智能人才？从需求来看，在数字化、智能化趋势下，各行各业对人工智能行业人才的需求已经发展到高关注度、高需求阶段。从供给端看，目前人才供给主要有两大来源，一是高校人才培养，二是产业人才存量积累。在高校人才培养方面，虽然我国从2017年开始大力支持发展以人工智能学院和人工智能专业为代表的人工智能专项人才培养，但目前仍处于人才培养的起步阶段。增长速度仍然缓慢。报道称，虽然我国拥有全球工程教育最多的国家，但与美国相比，我国人工智能人才总数仅占美国人才??总数的50%左右，且从事基础研究的人才更是有限。目前，美国人工智能基础层的从业人数约为我国的14倍。现阶段，高校人工智能相关师资和课程尚不完善，人工智能产业人才培养难以快速适应和匹配产业发展步伐和企业需求.目前，高校培养的人才质量难以与人工智能产业的实际需求相匹配，体现在企业选人用人、岗位人才应用上。在行业人才存量积累方面，目前行业内自发的人才培养没有系统发展，导致现阶段我国高校和行业层面的优质人才供给水平偏低。大多数企业对人才的入职门槛较高，对人才的岗位能力要求较高。但应届毕业生缺乏人工智能知识储备和实践经验，难以直接匹配企业用人需求。然而，具有一定工作年限和资质的技术人才和岗位人才“面临”供需不平衡的困境。当前，仅靠高校或企业的力量已难以满足日益增长的人才需求。要突破这一困境，需要联合政府、高校、科研机构和企业，推动产学研各主体间的知识创新和应用，构建完善的人才体系，满足行业快速发展的需要。具体将在以下三个方面开展：一是政府要加强对人工智能产业人才培养的顶层规划，引导人工智能产业人才发展稳步推进。;推动人工智能产业人才供给与产业发展需求相匹配；三是加强国际人才交流与合作，鼓励区域人才流动。
