《中国人工智能ABC人才发展报告》发布,算法和应用类人才短缺

news/2024/7/1 2:40:04

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近日,百度云联手中国传媒大学、BOSS 直聘和百度指数发布了《中国人工智能 ABC 人才发展报告(2018版)》(以下简称“报告”)和百度云智学院2019 年人才认证体系。


报告指出,从 2018 年的人才供需状况来看,中国人工智能人才市场的发展已经进入高关注、高需求、高发展的阶段。人工智能类岗位需求明显增多,职位细分更加具体。行业对人工智能人才的需求趋于具象化,人工智能岗位下沉明显,其中尤以金融、智慧交通和智能制造等行业对人工智能人才需求最为旺盛。人工智能人才薪资待遇方面呈现明显上升趋势,流动性很大,从更多维度增强人才吸引力,是众多企业将面临的挑战。从城市分布来看, 各地对人工智能的关注度呈现普遍上升的态势。


人工智能人才需求呈现倍数级增长


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BOSS 直聘 TDI 指数显示,以 2016 年 Q1 作为基准,之后每个季度的人才需求根据年前三季度人才需求延续了 2017 年的强劲增长态势,增速小幅降至 3.6 倍。 可以预见的是,未来 3~5 年, 可以预见的是,未来 3~5 年,ABC 人才需求还将保持快速增长,不过随着人才基数不断上升,增速将逐渐放缓,进入稳定增长态势。


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随着需求的快速增长,近 2 年 ABC 人才发展指数持续走高。2018 年 Q3 达到近期最高值 90。而汇总季度数据后计算,2018 年前三季度,BOSS 直聘 TDI 指数达到 79,相 较 2017 年和 2016 年分别增长 69% 和 192%,反映出人工智能领域人才就业形势持续向好。 


人工智能赋能三大产业趋势明显,新旧产业间的动能转换加快 


过去两年,人工智能人才的需求主要来源于互联网企业。进入 2018 年第三季度,虽然互联网仍然是人工智能人才需求的主导行业,但传统行业 AI 人才发展指数大幅增长,需求增速明显加快,其中较为突出的是电子通信和金融业,它们也属于大数据基础比较 完备的行业。机械制造业让人眼前一亮,其 TDI 指数在 2018 年有了显著增长,2018 年 三季度指数较 2017 年一季度翻了 7 倍。 


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根据百度指数搜索指数,2018 年前三季度最受欢迎的 AI 行业依次为智慧农业、金融科技和智能制造,这呈现出明显的行业与区域性,也表明人工智能在我国三大产业中的驱动作用得到广泛关注和实践。


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ABC 人才发展与城市产业发展格局直接相关


由于人工智能人才相对稀缺,他们对薪资、培养平台、生活环境等等都有较高的要求,目前国内人工智能岗位主要分布在人工智能产业相对发达的城市。BOSS 直聘数据显示,2018 年八成人工智能岗位集中在北京、上海、杭州、深圳和广州五大城市。北京以 40.3% 的占比遥遥领先,较其他城市有数量级优势;上海以 14.5% 位列第二;杭州借助数字化经济的快速崛起,以 10.7% 排名第三,略领先深圳。而其他城市人才储量则与前 5 名形成巨大差距,大部分城市 AI 人才储量占比不足 0.5%。 


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算法和应用类 AI 人才是热点


机器学习、深度学习两类典型的人工智能高级人才,目前表现出“人才发展指数低、 百度指数搜索指数高”的特点。此类人才数量上紧缺,许多企业目前的岗位设置还不成熟,但这类岗位又恰好是海量求职者的目标和梦想,带来了很高的关注度。正好相反的是,搜索算法、数据架构师、推荐算法等体现出“人才发展指数高、百度指数搜索指数低” 的特点,一定程度上说明这些技术已经有了更为成熟的应用,比较普遍地被行业接受。 


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另外,目前人工智能人才供给最多的是第一层次(所谓“数字蓝领”人才)。主要有两种来源, 一个是传统软件行业人才转化而来,尤其是 2016 年人工智能概念被引爆以来,传统软件 产业大军快速向人工智能迁移,但这些人才掌握的技能相对基础,离真正的人工智能人才还有较大的距离;另一个是专业人才成长而来,包括那些长期从事算法理论研究和实 践的专业人才;第二层(应用人才)、第三层(算法人才)较为紧缺;第四层(科学家) 人才则高度稀缺,但这个群体主要开展前沿研究型工作,甚至与产业实践有一定距离, 所以一般的企业难以雇佣和驾驭他们。 


Python 和 Java 是需求最旺的 ABC 技能


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从人才发展需求和搜索关注度二维综合观察结果看,Python 是目前市场需求最旺的 ABC 技能,其次为 Java。而 Hadoop、C++ 的人才发展指数虽然比较高,但百度指数搜索指数却比较低,说明该技能已经进入成熟期,得到广泛使用和认可。


TensorFlow 作为人工智能领域代表性的深度学习框架,在开发者中有一定的影响力,但无论从 BOSS 直聘 TDI 指数还是百度指数搜索指数上都相对较低,意味着目前对 TensorFlow 的应用还很少,或者说目前我国人工智能落地应用的场景还比较少,广泛的市场需求还没有形成。

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