人工智能产业人才发展报告（2019-2020年版）_58页_1mb

人工智能产业人才发展报告（2019-2020年版）总结

核心内容

本报告由工业和信息化部人才交流中心发布，系统分析了人工智能产业人才发展现状，指出了当前人才供需、结构和质量方面存在的问题，并提出了相关政策建议。报告指出，人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，正在深刻改变人们的生产生活方式，并成为推动科技创新和产业升级的重要力量。

主要观点

1. 人工智能产业快速发展

   • 中国人工智能产业规模快速扩张，2019年突破100亿美元，预计到2022年将超过270亿美元。
   • 中国在人工智能专利申请、论文产出和投融资方面均位居全球前列，但基础研究能力与全球顶尖水平仍有差距。

2. 人才供需结构失衡

   • 人工智能人才整体需求缺口较大，尤其在算法研究、应用开发和实用技能等岗位上供需比严重偏低，分别为0.13、0.17和0.98。
   • 技术方向上，机器学习和计算机视觉人才极度稀缺，供需比分别为0.23和0.09。

3. 人才质量与企业需求不匹配

   • 企业对人才的教育背景、工作经验、专业技能和职业道德有较高要求。
   • 应届毕业生在企业招聘中占比不足3%，而求职市场中应届毕业生比例逐年上升至13.9%，供需错配明显。

4. 人才培养体系尚不完善

   • 高校和企业人才培养尚未完全匹配产业需求，多数高校仍处于人工智能专业设立和教学体系构建的初期阶段。
   • 社会培训机构主要提供实用技能型人才培训，但整体质量与企业期望仍存在差距。

关键信息

企业样本情况

• 总共调研了2224家企业，涵盖人工智能基础层、技术层和应用层。
• 应用层企业占比最高，为83.4%。
• 企业人员规模分布：50人以下占45.3%，51-100人占30.2%，101-500人占16.1%，501-1000人占5.9%，1000人以上占2.4%。
• 企业集中分布于北京、上海、广东、江苏、浙江、四川等经济发达地区。

人才岗位类型

• 主要包括高级管理岗、高端技术岗、算法研究岗、应用开发岗、实用技能岗和产品经理岗。
• 十大紧缺岗位：
  1. 人工智能算法研发工程师
  2. 人工智能开发工程师
  3. 人工智能算法研究员
  4. 人工智能系统/平台研发工程师
  5. 人工智能应用开发工程师
  6. 产品经理
  7. 人工智能测试工程师
  8. 软件开发工程师
  9. 建模应用工程师
  10. 数据标注工程师

人才能力与薪酬

• 算法研究岗和应用开发岗对学历和工作经验要求较高，硕士及以上学历占比分别达45.1%和41.9%。
• 实用技能岗和产品经理岗学历门槛相对较低，本科及以上学历占比分别为88.8%和91.8%。
• 算法研究岗和应用开发岗的单月薪酬水平较高，分别有56.5%和46.1%的岗位薪酬超过35k。
• 实用技能岗和产品经理岗薪酬集中于30k以下，占比分别为33.8%和39.6%。

技术方向人才需求

• 人工智能芯片、机器学习、自然语言处理、智能语音、计算机视觉是主要技术方向。
• 人工智能芯片：主要要求电子信息专业背景，本科学历占比高达88.4%。
• 机器学习：对数学专业要求较高，硕士及以上学历占比达50.9%，单月薪酬集中在35k以上。
• 自然语言处理：对工作年限要求较高，5年以上经验需求占比近15%。
• 智能语音：对工作年限要求相对宽松，3年以下岗位占比达33.2%。
• 计算机视觉：对工作年限要求也相对宽松，3年以下岗位占比达32.9%。

人才区域分布

• 京津冀、长三角、粤港澳大湾区和川渝地区是人工智能人才的主要聚集地。
• 这些地区的人才需求占全国的90.9%，人才供给占全国的82.9%。
• 其他地区仅能吸引17.1%的人才，存在明显的人才供需区域不平衡。

人才培养现状

• 高校人才培养：人工智能专业已被纳入本科教育，35所高校获首批建设资格，180所高校新增人工智能专业。
• 社会培训机构：提供Python、人工智能基础入门、细分技术培训，但多数输出初级技能型人才。
• 产教融合：企业与高校合作共建人工智能学院，但教学体系、评价体系、师资队伍等仍需完善。

问题分析

1. 人才供需不平衡

   • 企业对人才的需求远高于供给，尤其在技术型岗位和特定技术方向上供需矛盾突出。

2. 人才结构不均衡

   • 多数人才集中在应用开发岗，而实用技能岗人才供给不足。
   • 技术方向上，机器学习和计算机视觉人才稀缺，其他方向如人工智能芯片、自然语言处理等人才供给相对充足。

3. 人才质量不匹配

   • 企业对人才的综合能力、专业知识、工具技能和工程实践能力要求高，而高校和培训机构输出的人才在质量上仍难以满足企业需求。

政策建议

1. 加强顶层设计

   • 推动人工智能人才工作的统筹发展，建立统一的人才培养标准和政策支持体系。

2. 构建“政产学研一体化”人才培养生态

   • 制定人工智能岗位能力标准，建立适配产业发展的课程体系。
   • 构建深度产教融合教学体系，完善人才评价体系和师资队伍，打造精准就业服务体系。

3. 鼓励区域人才流动与国际交流

   • 加强区域间人才流动，推动欠发达地区人工智能产业发展。
   • 鼓励引进国际人才，加强国际合作，提升人工智能人才全球竞争力。

职业道德要求

• 人工智能产业人才需具备守护安全、尊重人权、保护隐私、研发透明、研发审慎、勇于担责等职业道德要求，以确保人工智能技术的合规和可持续发展。

总结

本报告全面分析了人工智能产业人才发展现状，揭示了当前在供需、结构和质量方面的关键问题，并提出了加强人才培养、推动产教融合、鼓励区域和国际人才流动等政策建议。人工智能作为引领未来的重要产业，其人才生态体系的完善将是推动产业持续发展的核心。