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。
人工智能时代需培养学生怎样能力
“未来人工智能环境下的课堂，可能是‘双师型’的课堂，人机交互、人机结合将成为主要形态。一堂课可能由一名教师和一个机器人共同来上，布置和批改作业、知识点训练、监督学习、学习情况的分析等工作可能由机器人来完成。”在日前召开的第四次全国数据驱动教育改进专题研讨会上，北京师范大学中国教育创新研究院院长刘坚这样描述人工智能时代的课堂。
人工智能不能代替学习
面对席卷而来、被称为人类“第二次零点革命”的人工智能浪潮，互联网时代的教育界，也不那么淡定了。“因为人工智能不是信息化的延续，技术对教育的影响，正在由‘革新’发展为‘革命’。”中关村学院学术委员会原负责人吕文清说，“高级阶段的人工智能具有类人脑的学习力和思考力，将来还能进化到自适应学习，在这个意义上，人工智能拓展了人的思维。人工智能改变的，不仅是教育的边界和方式，整个教育样态也将面临重塑。”
不过，科大讯飞教育研究院院长孙曙辉认为，人工智能不能代替人的思维，不能代替学习，技术也改变不了教育的本质。因此，在当前热炒人工智能概念的大背景下，一定要认清技术与教育的关系，搞清楚哪些是教育本身的问题，哪些是技术可以解决的问题。
高阶认知能力的重要性将更加凸显
在人工智能时代，学生应该具备怎样的能力，才能适应社会需求，在竞争中立于不败之地？
教育部副部长杜占元在去年12月召开的2017未来教育大会上提出，在机器能够思考的时代，教育应着重培养学生的5种能力，即自主学习能力、提出问题的能力、人际交往的能力、创新思维的能力及筹划未来的能力。
教育部科技发展中心原主任李志民说，今天我们说知识就是力量，讲的是如何学习、记忆和掌握更多的知识，讲究知识的系统性，而在人工智能时代，知识是开放的，随时随地可查找、可检索，因此，记忆知识以及知识的系统性不再像今天这样重要了，学生更需要学习如何从已有的知识中挖掘出新应用、新知识，通过已有知识学习新知识，与之对应的知识结构或学习过程就是思维的训练。
“低阶认知技能的重要性会下降，如记忆、复述、再现等初级信息加工任务将更多地被机器代替，而高阶认知能力的重要性会更加凸显，如识别问题、逻辑推理、意义建构、精致思考、自我指导能力等。”吕文清认为，人工智能时代应重点培养学生的终身学习素养、计算思维素养、设计思维素养和交互思维素养，培养学生5种能力——高阶认知能力、创新能力、联结能力、意义建构能力和元认知能力。终身学习素养，主要基于人工智能时代需要更强大和持续的学习力，强调学会学习和建构不断演进的知识框架；计算思维素养，主要基于学习和理解人工智能，强化思考的逻辑和精致。现在很火的编程课程，主要是培养计算思维；设计思维素养，主要基于人工智能时代学生执行困难任务，需要关注项目设计、任务设计和路径设计等高层次管理，重点引导学生学会选择、学会决策、学会判断；交互思维素养，主要基于人工智能时代学生交往方式的变化，需要高级信息素养、媒体素养、沟通交流和技术伦理，重点引导学生学会开源共享、参与协商、组建社区等，理解复杂的相互关系。高阶认知能力，强调独立思考、逻辑推理、信息加工等；创新能力，强调好奇心、想象力和创新思维、创新人格等；联结能力，强调学会统筹、组织资源、建立联系，特别是包括人工智能在内的多个空间的联结；意义建构能力，强调社会情感、责任意识和高感性、高概念等要素；元认知能力，强调学习自我认知、自我监控和自我指导。
“我认为，没有什么能力是贴有人工智能时代专属标签的。随着时代的发展，人类已有的知识和经验变得不重要，而培养学生的综合素质、高阶思维、创新能力等，这些要求无论在哪个时代都是需要的、共通的、不会过时的。”孙曙辉说。
未来的学习将更加个性化
未来的学习，在哪儿学、跟谁学、怎么学？原有的概念可能都会被颠覆。教育又该如何作出调整，以适应新的时代要求？吕文清认为，人工智能时代对学生的学习目标、学习内容、能力层级甚至心智模式，都提出了新的需求。在教学上，人工智能时代要以“思维教学”为主线，既强调基于认知能力的信息加工、分析综合、逻辑推理等高阶思维的培养，还要增加和突出计算思维、设计思维和交互思维的培养。具体落点上，要强调概念性知识、方法性知识和价值性知识的教学，要注重教原理、教统筹、教大观点、教元认知等不可替代的知识，也就是高阶认知和高阶学习。
人工智能对于当前的教育，不只是颠覆和冲击，也会带来促进和改良。李志民说，人工智能时代的教育管理，无论是宏观层面还是微观层面，都更容易做到精细化，对教师的评价会更加全面而科学；可以根据每个学生的智力程度和思维习惯以及学习方式进行教学，实现真正的个性化学习和因材施教。
据了解，目前许多中小学已开设编程、3D打印技术等与人工智能相关的课程，学生学习兴趣特别浓厚。一些学校还以社团和选修课的形式推进机器人、智能汽车、计算机编程等课程的开设与完善，提升学生信息化素养，促进学科知识融合。
人工智能时代，学生获得知识及能力、素养的提升途径无疑会更多元，其中互联网发挥的作用会更大。而人工智能的应用，会让教师从机械重复的工作中解放出来，去做更有价值的工作。孙曙辉认为，在中小学开设编程等人工智能相关课程，有助于训练学生的思维方式，但主要意义在于普及相关科学知识，并不能帮助学生“赢在起跑线”。目前，很多所谓人工智能的应用，包括一些针对职业人群的人工智能培训，都是炒作概念的“伪人工智能”，人工智能在短期内尚难发展到较为高级的阶段。当前市场上已经出现针对中小学生的打着“人工智能”旗号的相关培训班，家长完全没必要怕“掉队”，在现阶段，保持清醒的头脑，不盲目跟风至关重要。（本报记者汪瑞林）