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米乐M6官网·新职业——人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告

发布时间:2024-11-17 05:26:12 来源:米乐m6米乐平台 作者:M6米乐最新下载地址

  目前,人工智能已成为国家重要战略,也是我国供给侧改革的创新引擎。党的十九大报告提出,要“加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。人工智能已连续三年被写入政府工作报告。加快人工智能深度应用,培育壮大人工智能产业和人才供给,满足全球新一轮科技和产业变革趋势下人工智能人才需求,进而服务于科教兴国、创新驱动和人才强国等国家战略,已成为我国经济发展的重要支撑。

  近三年来,国务院、国家发展改革委、工业和信息化部等多次颁布《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020)》等战略性和指导性文件共同推动人工智能的发展。《三年行动计划》提出,五个保障措施之一就是要加快人才培养,即要“吸引和培养人工智能高端人才和创新创业人才,支持一批领军人才和青年拔尖人才成长,支持加强人工智能相关学科专业建设,引导培养产业发展急需的技能型人才。”

  由此可见,我国政府高度重视人工智能发展,将新一代人工智能技术的产业化和集成应用作为发展重点。同时,也强调培养人工智能技能型人才的重要性。

  人工智能工程技术人员定义:从事与人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发,并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。

  人工智能企业可划分为基础层、技术层和应用层。基础层以AI芯片、计算机语言、算法架构等研发为主;技术层以计算机视觉、智能语言、自然语言处理等应用算法研发为主;应用层以AI技术集成与应用开发为主。

  据艾瑞咨询发布资料显示,2018年我国人工智能相关公司总数达到2167家,其中应用层占比达到77.7%,技术层和基础层企业占比相对较小,两者之和仅占到22.3%;从技术类型分布来看,涉及机器学习的公司最多,占比25.3%,其次大数据、云计算、机器人技术和计算机视觉的公司紧跟其后,整体分布相对均匀。具体分布如图:

  近几年,人工智能技术在实体经济中寻找落地应用场景成为核心要义,人工智能技术与传统行业经营模式及业务流程产生实质性融合,智能经济时代的全新产业版图初步显现, 2019年人工智能核心产业规模预计突破570亿元。目前,安防和金融领域市场份额最大,工业、医疗、教育等领域具有爆发潜力。

  随着人工智能概念的持续火爆,大批求职者主动向人工智能相关岗位靠近。根据《2017年全球人工智能人才》,过去几年中,我国期望在AI领域工作的求职者正以每年翻倍的速度迅猛增长,特别是偏基础层面的Al职位,如算法工程师,供应增幅达到150%以上。

  为了对比国内AI人才供需情况,《》引入供需指数,该指数根据在特定时间段内的行业整体招聘需求量、活跃求职者存量以及招聘求职活跃度四个指标建模得出。从结果上看,目前国内AI人才供需指数逐年走高。2017年,国内AI人才供需较2015年提升11个百分点,表面上看人工智能人才供需已基本平衡,然而相关人才质量参差不齐。在对人才各项参数进行详细分析后得出,近三成期望在人工智能领域大展身手的求职者与Al雇主所要求的各项指标相距甚远,这部分人或为低学历求职者,或为初出茅庐仅对基础编程略知、缺乏实际AI技能的初级程序员。说明我国AI人才不但严重紧缺,且这种趋势正由于人工智能企业增多而变得愈发严重,部分核心类岗位,如语音识别、图像识别工程师等,人才供需缺口更大。而且,由于合格AI人才培养所需时间远高于一般IT人才,人才缺口很难在短期内得到有效填补。

  根据各大招聘网站的数据来看,人工智能行业的高薪主要分布在京津、长三角、珠三角及部分内陆省会城市。北京、上海、深圳及杭州的薪水位列第一方阵,月薪在1.8万左右;苏州、南京、广州及厦门位列第二方阵,月薪在1.4万左右;其他沿海及内陆省会城市,如成都、重庆、长沙及济南等位于第三方阵,月薪在1.3万左右。

  其中,TOP热门职位:深度学习算法工程师月薪可以达到2.2万;职位量方面,算法工程师需求遥遥领先。

  根据测算,我国人工智能人才目前缺口超过500万,国内的供求比例为1:10,供需比例严重失衡。不断加强人才培养,补齐人才短板,是我国的当务之急。

  中国人工智能人才存在较大“缺口”,中美差距较大。国外企业ElementAI发布的《2019年度全球AI人才报告》显示,中国成为全球最“吸金”的国家。由于国内的创业环境、政府支持和大数据沉淀,中国人工智能领域的投融资占到了全球的60%,吸引了较多拥有技术的海外留学生回国发展。即便如此,中国在人才培养和人才吸引方面仍然与美国存在较大差距。

  数据显示,58%的中国高级研究员在美国攻读研究生,35%在中国读研究生,7%在其他国家(澳大利亚和英国)读研究生。

  在毕业于美国院校的中国高级研究员中,78%留在美国研究机构工作,仅有21%回到中国研究机构工作。该报告还显示,全球吸引人工智能人才的国家中,排名前五的是美国、中国、英国、德国、加拿大,共占据了72%的人工智能人才。中国虽然位列前列,但数量上仅为美国的四分之一,与美国存在较大差距。如果不加强人才培养,采取“规模化生产”的人才模式,到2025年人才缺口将会突破1000万。

  人工智能工程技术人员在企业中的最终角色是CTO,其职业通道大致可分为初级工程技术人员、中级工程技术人员、高级工程技术人员。

  初级工程技术人员在企业扮演的角色为:负责功能的实现方案设计、编码实现、疑难BUG分析诊断、攻关解决。

  中级工程技术人员在企业扮演的角色为:开发工作量评估、开发任务分配;代码审核、开发风险识别/报告/协调解决;代码模板研发与推广、最佳实践规范总结与推广、自动化研发生产工具研发与推广。

  高级工程技术人员在企业扮演的角色为:组建平台研发部,搭建公共技术平台,方便上面各条产品线开发;通过技术平台、通过高一层的职权,管理和协调各个产品线组。现在每个产品线都应该有合格的研发Leader和高级程序员。

  CTO在企业扮演的角色为:业绩达成,洞察客户需求,捕捉商业机会,规划技术产品,通过技术产品领导业务增长,有清晰的战略规划、主攻方向,带领团队实现组织目标。前沿与平台:到这个研发规模规模级别了,一定要有专门的团队做技术应用创新探索和前沿技术预研,而且要和技术平台团队、应用研发团队形成很好的联动作用,让创新原型试点能够很平滑地融入商业平台,再让应用研发线规模化地使用起来。研发过程管理:站在全局立场来端到端改进业务流程,为业务增长提供方便。组织与人才建设:公司文化和价值观的传承;研发专业族团队梯队建制建设、研发管理族团队梯队建制建设;创建创新激发机制,激发研发人创新向前发展,激发黑马人脱颖而出。

  IDC和Forrester发布了2020年及以后的人工智能(AI)预测。Forrester表示,虽然外部“市场”可能会让企业对人工智能持谨慎的态度,但那些“勇敢”的企业将继续投资并扩大AI的布局。以下是Forrester的调查:

  在全球实施边缘计算的公司中,54%的决策人员表示,边缘计算为他们处理当前和未来的AI需求提供了很大的灵活性。

  16%的全球B2C营销决策者计划今年将数据和分析技术(包括人工智能)的支出增加10%及以上。

  IDC预测,到2022年,75%的企业将把智能自动化嵌入到技术和流程开发中,使用基于人工智能的软件来指导创新。到2024年,人工智能将整合到企业的每一个部分,在“结果即服务”(outcomes-a-service)的人工智能解决方案上,25%的总投资将用于推动规模创新和卓越的业务价值。人工智能将成为新的用户界面,并且重新定义用户体验。在未来几年,我们将看到人工智能和计算机视觉、自然语言处理和手势等新兴用户界面嵌入到每一种产品和设备中。

  中国科学技术协会党组、常务、中国科学院院士怀进鹏:当前人工智能还面临许多基础理论和关键技术瓶颈,有许多难题有待破解。特别是在理论算法、平台系统等方面有待突破,这是丰富技术和产业的源头供给。“业以才兴”,人才是第一资源,人才队伍的质量、水平和规模决定也制约着产业的高度和发展,要探索产学合作,国内国际合作,跨界跨领域合作的合同育才机制,营造人才成长与培养的沃土,推动构建和完善既有利于发展人才独创能力,又能有效调动潜力的平台条件。我们要为未来做好准备。

  国家发展改革委副主任、上海推进科技创新中心建设办公室主任林念修:中国将重点实施好三大行动,其中包括实施人工智能开放发展行动,深化与世界各国在人工智能技术、标准、产业、法规、伦理等领域的全面合作,共商人工智能治理规则,共建人工智能重大项目,共享人工智能发展成果。其他两大行动包括:一是实施人工智能创新伙伴行动,以一百家人工企业智能技术企业和应用企业为重点,支持开展协作研发、协同生产和协力推广,制定融合标准,解决共性技术,促进人工智能和实体经济深度融合。二是实施人工智能资源共享行动,建设人工智能产业创新中心,完善开源平台体系,深化政务信息系统整合和信息资源共享,出台推动新型基础设施发展的指导意见,打造人工智能产业生态。

  工业和信息化部科技司司长胡燕:近年来我国人工智能产业呈现出了蓬勃发展的良好态势。一是部分关键应用技术特别是图象识别、语音识别等技术,处于全球相对领先的水平,人工智能论文总量和高倍引用的论文数量,也处在第一梯队,据全球相对前列。二是产业整体实力显著增强。全国人工智能产业超过一千家,覆盖技术平台、产品应用等多环节,已经形成了比较完备的产业链。京津冀、长三角、珠三角等地区的人工智能产业急剧发展的格局已经初步形成。三是与行业融合应用不断深入。人工智能凭借其强大的赋能性,正在成为促进传统行业转型升级的重要驱动力量,各领域智能+的新技术、新模式、新业态不断涌现,辐射溢出的效应也在持续增强,但也要看到,在快速发展过程当中,我国人工智能的基础技术,还有较大欠缺,能够真正创造商业价值的还比较少。传统行业与人工智能的融合还存在较高门槛,有数据显示,今年人工智能领域投融资比前两年特别是跟去年相。


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