中国软件行业协会：2024人工智能大模型的技术岗位与能力培养研究报告_43页_1mb

人工智能大模型技术岗位与能力培养研究报告总结

一、行业现状

1. 发展趋势

   • 定义：AI大模型是基于海量数据预训练的通识模型，支持小样本学习，降低开发成本（如ChatGPT、文心一言等代表性产品）。
   • 国内发展：中美主导全球大模型研发，中国14省市积极布局，自然语言处理是重点，医疗、教育等领域加速渗透。
   • 挑战：高计算需求、数据隐私、可解释性不足、法律伦理问题、人才短缺、能耗压力等。

2. 未来发展：模型规模持续扩大、预训练与微调结合、多模态融合、可解释性提升、联邦学习、自适应学习。

二、技术岗位图谱与知识技能

1. 关键岗位及职责

   • 自然语言处理工程师：开发算法、数据处理、模型训练、部署支持。
   • 语音识别/文本分析/信息提取/机器翻译工程师：结合NLP、CV、声学建模等技术。
   • 机器学习/深度学习/计算机视觉工程师：模型优化、数据处理、系统集成。
   • 提示词工程、AIGC、数据可视化/标注工程师：聚焦人机交互、数据质量控制、领域应用。
   • 人工智能算法工程师：跨领域算法研发与创新。

2. 技能体系：深度学习、CV、迁移学习、分布式计算、模型评估与部署能力等。

三、人才培养与供需分析

1. 人才缺口：需三类人才：前沿理论专家、算法设计人才、行业应用人才。 97类数字职业（如人工智能工程师）纳入国家标准，涵盖数学基础、编程、行业知识。

   • 教育方向：440所高校开设AI专业，本科为主，区域分布不均。
   • 企业合作：头部企业与高校共建产业学院，推动产教融合。

2. 建议培养模式：

   • 三元制体系：行业协会牵头，企业、院校联合培养，构建能力认证体系。
   • 新职业人才锻造模式：融合学历提升与技能培训，结合企业导师和课程设计。
   • 区域针对性培养：结合地方产业需求，建设实训基地，促进校企合作。
   • 制度支持：国家政策推动，如CSTP认证体系、开放大学继续教育资源普及。

关键数据

• 人才需求：2025年缺口1000万，当前供求比约1:10。
• 培养路径：学历+职培融合，已带动超16万从业人员。

总结：大模型技术发展快速，需构建多层次的人才培养体系以解决供需失衡问题，助力产业智能化转型。