新职业——人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告

一、产生背景

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革命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。

二、职业定义

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。

人工智能工程技术人员主要工作任务：

1.分析、研究人工智能算法、深度学习等技术并加以应用；

2.研究、开发、应用人工智能指令、算法；

3.规划、设计、开发基于人工智能算法的芯片；

4.研发、应用、优化语言识别、语义识别、图像识别、生物特征识别等人工智能技术；

5.设计、集成、管理、部署人工智能软硬件系统；

6.设计、开发人工智能系统解决方案。

三、当前就业人群分析

（一）人工智能企业总量与分布状况

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：

　　

（二）人工智能产业市场规模

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。

（三）人工智能产业人才供需现状

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白皮书》，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，《白皮书》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。

（四）人工智能工程技术人员薪资水平现状

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。

注：图片引用于北风网

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。

注：图片引用于北风网

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。

四、职业发展通道

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。

五、未来市场需求

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：

53%的全球决策者表示，他们已经实施、正在实施、或正在扩大人工智能的布局。

29%的全球开发人员在过去一年中从事过AI/机器学习软件工作。

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。

六、专家观点

中国科学技术协会党组书记、常务副主席、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比，也有比较大幅度的下调。

全国人大代表、中国信息通信研究院院长 刘多 ：新一代人工智能以燎原之势在全球快速发展，将对经济、社会、军事等各领域发展产生重大而深远的影响。在抓住人工智能这一重要发展机遇的同时，世界各国政府、企业和学术界也高度重视对人工智能发展中各种新问题和挑战的研究和防范，尤其是与人们生活和安全息息相关的风险和威胁，如伦理道德侵犯、算法偏见和歧视、隐私泄露等等。当前，我国人工智能产业和应用发展态势良好，处于全球第一梯队。下一步，在推动实体经济高质量发展过程中，人工智能仍将发挥其赋能型技术和关键基础设施的重大作用。为确保人工智能安全、可靠、可控发展和广泛应用，建议从推动人工智能与实体经济深度融合、行业和企业自律、立法、治理构架和标准制定、监测和监管手段建设等方面全方位、分层次打造生态安全体系。

科技部战略规划司副司长 张旭 ：中国人工智能应用具有领域广、渗透深的特点，在产业化方面具有独特优势，但也面临巨大挑战，尤其是在基础理论和算法方面，原始创新能力不足，在高端芯片、关键部件等方面基础薄弱，高水平人才也不足。随着全球人工智能加速发展，各国在认知智能、机器学习、智能芯片等方面将不断取得突破。

责任编辑：陈近梅