人工智能行业人才缺口巨大，未来十年将迎大发展
供不应求，就决定了人工智能必然需要用高薪来召集人才，月薪3到4万根本不是什么难事，很多企业甚至给高薪都找不到人。
其次，人工智能领域是我国政策大力扶持的行业，近几年我们国家一直在提一个词“新基建”，与人工智能关系密切。
这些复杂的数据，交给人工智能去分析远比人力分析更高效。那么什么是新基建，像雄安这种智慧城市，整个城市将实现前所未有的智能化、数字化，这就是新基建。自动驾驶需要路基，载人无人机需要停机坪，这些基建需求大的项目虽然还没普及，但在未来必然是需要投入大量资金的，过去国家大力发展制造业，创造了“理工科神话”，学好数理化，走遍天下都不怕，未来将在制造业高发展的基础上走向智能化。
易观整理出了国内人工智能企业名录，共199家，这些企业都是国内行业较为前沿的企业，在未来10年，这样的企业将如雨后春笋般越来越多。
反观人工智能在这次的疫情控制里起到的作用：人脸识别、智能运输、无人分拣、机器人引导员，不难发现人工智能这一领域已经显现出巨大的能量和潜力了，未来有哪些岗位会被人工智能取代，又会有哪些新的岗位诞生，时间会给我们答案。返回搜狐，查看更多
人工智能人才培养现状、问题及发展方向
0分享至来源：高校人工智能与大数据创新联盟中国人工智能普及教育发展论坛会议现场中国科学院大学人工智能学院副院长肖俊，浙江大学计算机学院教授、教育部义务教育信息科技课标组专家翁恺，山东大学软件学院副院长许信顺围绕人工智能人才培养现状、问题及如何做好人工智能人才培养等话题进行了分享和交流。人工智能人才培养历史及现状01国内外人工智能人才培养链条初步形成基于研究的高端人工智能人才培养已经发展了近半个世纪，肖俊梳理了国内外人工智能人才培养发展过程中有影响力的十件大事。1958年，麦卡锡在麻省理工大学组建全球第一个人工智能实验室，开始人工智能研究和人才培养。1962年他在斯坦福组建了世界上第二个人工智能实验室。时至今日，上述两个实验室和卡内基梅隆大学的人工智能实验室排名全球前三。2017年5月，中国科学院大学成立国内首个全面人工智能人才培养学院，随后，清华大学、北京大学、中国人民大学、南京大学等相继成立了人工智能学院和研究院。2017年，中国《新一代人工智能发展规划》出台，明确提出要加快培养聚集人工智能高端人才，包括“人工智能+X”复合专业培养、学科交叉和产学研合作，同时实施全民智能教育项目，中小学阶段设置人工智能相关课程。2018年4月，中国教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，提出要加强理论研究，引导高校从增量知识和存量调整方面加大人工智能人才培养力度。教育部印发文件还指出，为构建人工智能多层次教育体系，中小学阶段也将引入人工智能普及教育。同时鼓励支持高校相关教学、科研资源开放，建立面向青少年和社会公众的人工智能科普公共服务平台，积极参与科普工作。2018年5月，卡内基梅隆大学（CMU）开设全美第一个人工智能本科专业。同年，中国35所高校申请并获批招收人工智能本科专业学生，2019年之后逐渐变多，教育部也新增高职（专科）人工智能专业，2020年起开始执行。人工智能本科、专科和研究生层次的人才培养开始正式招生。2018年来，中小学人工智能普及教育引发广泛关注。相关专业机构成立、面向中小学的教材陆续出版。2018年4月14日，中国青少年科技辅导员协会成立人工智能普及教育专业委员会；2019年5月26日中国人工智能学会成立了中小学工作委员会。如陈玉琨、汤晓鸥编写的《人工智能基础（高中版）》等。2019年，中国人社部相关通知发布人工智能工程技术人员成为“新”的职业工种并组织专家和相关企业起草人工智能职业的相关标准和规范。2019年3月22日，首届中国人工智能教育大会召开；2019年5月16-18日，国际人工智能与教育大会在北京召开，时任中国教育部部长陈宝生出席。2019年9月22日，北京大学、清华大学等9所高校及清华大学出版社成立中国人工智能教育联席会，围绕全面提高人工智能人才培养这一核心，共同研讨人工智能人才培养的理念、方法和机制，抓好人工智能专业内涵建设，构建和完善“多主体协同育人长效机制”，培养高水平人工智能人才。2020年1月21日，教育部、国家发展改革委和财政部印发的《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》出台，2020年人工智能专业研究生大幅扩招。从上述这十件事情可以看出：尽管国内人工智能教育开始时间不长，但已受到学校、企业和政府等多方的高度重视；我国已逐步开启学位教育与职业培训协同发展的多元化人工智能人才培养模式；我国已经初步形成覆盖中小学、专科、本科、研究生等各个层次的人工智能人才培养链条，但仅仅是“初步形成”，和高等教育相比，中小学、专科和本科教育仍需再深入研究。02我国人工智能人才缺口大人工智能人才紧缺是我国人工智能发展面临的主要困境。肖俊以2017年《全球AI领域人才报告》为依据，将当前中美人工智能人才数量做了一个对比。截至2017年一季度，全球人工智能领域专业技术人才数量超过190万，美国超过85万，排在第一位，而中国超过5万，全球第七，不足美国的6%。从人工智能人才从业时间的角度分析，中国高层次AI人才极其稀缺且从业时间短，美国从业十年以上的人才比我国高一倍。从年龄分布角度来看，我国也处于明显的弱势，整体而言28-37岁是AI主力军，但是在中国48岁以上的资深AI人才比较少，年轻人比较多一些。而48岁以上美国占到16.5%，中国只有3.7%。随着诸多行业转向人工智能领域，该领域的人才需求量十分巨大。传统IT企业全面向人工智能转型，纷纷抢占智能产业制高点，如谷歌、IBM等。诸多非IT企业也开始布局人工智能产业，这与人工智能逐渐深入各行各业迫使它们不得不向该方向做转型有关，比如碧桂园就不惜重金招人工智能博士帮企业布局新发展。很多学物理化学材料专业的学生也开始学人工智能技术，希望可以通过学科交叉做出一些新的东西。据TalentSeer和AI人才社区Robin.ly联合发布的数据显示，2016-2019年，全球人工智能人才需求年均增长达74％，而我国工业和信息化部人才交流中心数据显示，当前我国人工智能产业内，有效人才缺口达30万。可见，人工智能的人才培养已是刻不容缓。人工智能高等教育人才培养面临的问题及解决思路01追求短平快，学科建设、各方协作不足肖俊认为我国目前的人工智能高等教育主要存在三方面的问题。一是学科建设不健全。人工智能非一级学科，国内现在有几个专业都在做人工智能人才培养，包括智能科学与技术、数据科学和大数据、机器人工程等，没有明确规定人工智能人才必须在哪个系统或者哪个学院培养，导致培养体系不健全，目前每所高校的方案都不一样。二是要警惕“短平快”导向偏差。现在人人都来跨专业学人工智能，简单学一些深度学习算法和Python编程等基本能力就出去找工作。这种浅层次学习和人才培养其实不一定需要由高校承担。高校的人才培养需要贯彻落实“百年树人”思想，不能追求短平快。三是产学研协作不足。人才培养定位和目标不明确、校企供需对接不够、学校招生需求与就业脱节。02做好人才培养的精确分类肖俊认为，人才培养需要执行“三个面向”方针，即面向世界科技前沿，面向国家重大需求和面向国民经济主战场，对人才做好分类培养。针对人工智能人才培养定位和目标不明确、校企供需对接不够、学校招生需求与就业脱节等问题，首先应面向不同需求做好精确分类，比如学术和职业教育层面就应区分开。研究生层面应设立创新型人才培养与技术应用型人才培养互补，专业化培育与定制型培育相结合的培养体系。职业教育层面，要充分发挥高职高专的职业教育优势，尤其是要与新公布的人工智能新职业工种和标准做好衔接。此外，人工智能教育培训市场目前也存在一定的泡沫，社会化培训也需要进一步规范，培养人才的初衷不能变。面向成人的教育，可以以技能培训为目标，并与职业资格考试结合。许信顺将高等教育人工智能人才培养划分为三个层次：一是研究人才培养，主要做核心算法、核心理念创新的工作，还有产业研发等；二是应用型人才培养，主要是把人工智能算法和具体产业相结合落地，使用现有人工智能工具，根据场景解决具体问题，做规模化、产业化；三是人工智能人才基础素养培养。03注重学科交叉、数理人文基础教育“学科交叉”是肖俊谈人工智能高等人才培养的第一个关键词。针对人工智能培养体系不健全等问题，他认为首先应加快人工智能一级学科论证，充分考虑和重视人工智能的学科交叉性，考虑在2020年新增的“交叉学科”门类下进行设置；第二，应制定规范的人工智能人才培养方案，明确招生目标，合理设置招生专业和课程，充分体现人工智能与计算机科学、控制科学的异同；第三，应区分相关教材和专著，目前是专著多，教材少，应打造真正适合教学、学生使用的人工智能系列教材。针对“短平快”问题，现阶段人工智能方向的研究生应将模式识别、计算机视觉作为首选方向，像一些基础性、交叉性方向比如（脑）科学、生物信息学是很好的，但很多学生不一定很感兴趣，他们大多喜欢刷数据集，做应用，调参数，短平快的出成果。当然，出现这一现象也有老师的一部分责任，很多教师的目标在于出“成果”，这个目标本无可厚非，但不应该是人才培养的全部。事实上，不管是人工智能人才培养还是其它学科的人才培养，既然是人才培养，就一定要遵循自身规律，要注重周期性、流畅和质量。“数理人文基础”是肖俊提出的第二个关键词。在论坛中，他介绍了卡内基梅隆大学（CMU）开设的人工智能本科专业的课程设置。它的课程很有特点，数学与统计学核心课程占6门，人文与艺术占7门，反而像计算机科学和人工智能这类核心课程加一起才8门。可见其非常重视培养学生的数理基础和人文艺术等交叉学科的整体素养的培养。这也是现在我国很多大学所做的通识教育，比如中国科学院大学的本科，前三个学期主要在学数理基础。因此，通过国外的做法可以看到，人工智能高等教育应重视对学生数理基础和人文知识素养的培养，为交叉学科做好准备。因为数学是人工智能核心算法的基础，而人文、伦理是人工智能涉及的重要方面。04政府、学校、企业协同作为一个对硬件和软件要求较高的学科，在人工智能人才培养过程中联合政府、学校和企业之力实现资源共建共享是十分必要的，这也是目前很多学校在探索的路径。许信顺提出，研究型人才的主要培养主体在高校和研究所。高校主要做规模化课程体系，而科研院所拥有非常先进的设备和优质的研究环境。除了前述两个主体外，还离不开政府和企业。政府方面，在国内能否培养哪个专业人才是需要教育部批准的，另外还需要做资金投入，需要政府拨款，与此同时政府还通过典型的项目投资来推动相关人才的培养工作。企业方面，前些年许多企业经常表示大学培养出来的人才与实际需求相脱钩，为此国家也非常重视这方面的问题，比如推动产教融合的人才培养模式。在人才培养过程中，企业可以提供相关研究环境包括数据，从而深入参与到人才培养过程中。尤其，对于应用型人才培养，更应该推动高校和企业的联合培养，高校有系统化的课程体系，企业有非常完善和成熟的应用场景，二者可以做深度结合。肖俊也提出，校企协作是提高人工智能人才培养效率重要途径。企业、研究机构和高校有最先进的技术、设备和体验场所可以向社会开放，如中国科学院的研究所每年都有公众开放日，年年预约总是瞬间就满了，这说明社会需求量很大。如果相关企业高校都可以做这种开放日让公众去体验，那么可以在很大程度上解决这个问题。还有如百度、华为、阿里等企业，它们都有体验中心可以对学生开放，在这方面国外企业开始的很早，而国内比较晚。中小学人工智能普及教育面临的问题及解决思路01基础教育师资短缺，课程、平台不完善人工智能普及教育要进入中小学，目前面临了三个难题。第一是没有形成成套系统的课程体系。许信顺建议，应该把人工智能基本概念、算法程序设计、机器学习、计算机视觉、人机交互等知识在整个素养培养过程当中进行融入。除了课程体系外，师资力量短缺的问题更是制约发展的瓶颈。依靠现有各个中小学的师资，把所有课程体系内容都讲通有一定难度，在济南很多学校达不到，师资配备不可能把所有课程串起来。第三，教学平台不完善。据许信顺了解，目前济南市拥有比较完善平台的学校只有一所，大部分学校现有的教学平台难以支撑实施所有的人工智能课程模块。现在很多学校有一个思路就是做高校企业的联合培养，通过资源整合来加快人才的培养进程。02人工智能普及教育应是一种素质教育翁恺在论坛发言中特别强调，基础教育阶段的人工智能教育首先应是一种素质教育，即所有学生都应该在基础教育阶段学习，从小学到大学需要有连贯的规划和设计。其次是非技能性，基础教育学科的课程都是基本原理，而不是技能，既不期望学生学了语文可以成为小说家，也不期望学生学了物理可以成为机械工程师；理解人工智能的核心价值和基础理念比掌握具体可见的人工智能技术、手段更重要。翁恺简单介绍了教育部新一轮的义务教育阶段信息科技课程标准修订的大致情况。课程的核心素养包括信息意识、计算思维、数字化学习以及信息社会责任等，课程目标是让学生具备应用信息科技解决问题的能力，养成合作与探究的习惯，自觉践行信息社会责任，为成为信息社会的合格公民打下数字化基础。为什么要提“信息科技”而非“信息技术”呢？翁恺表示，之所以这样提，是为了使课程更具科学性。课程的科学性既体现在知识内容上，也体现在教和学的方法上，如何设计教学手段让学生自己探究来得到这些知识，这才是更重要的。教育不仅仅是使学生习得谋生的方法，正如浙江大学老校长竺可桢曾说，教育更需要有科学的方法来分析，公正的态度来计划和果断的决心来执行，而这些都应该是小学时代养成和学习的，这就是教育当中科学的体现。03培养孩子对机器的亲切感生活在信息时代的孩子们，是互联网的原住民，对于非物质世界的认识，他们比以往任何一代都要深刻。因此，人工智能作为一门理解非物质世界的基础学科，需要把握好核心和出发点。在翁恺看来，人工智能教育最重要的是培养和机器打交道的能力，最原始的出发点就是让孩子喜欢计算机，培养他们对机器的亲切感，见到机器不陌生不害怕，习惯用机器解决问题。就像农民的孩子看到锄头是亲切的，医生的孩子看到听诊器是亲切的，我们的孩子看到机器应该是亲切的。在这样一个基础之上理解什么是虚拟，什么是现实，理解技术的边界和能力。来源：“全国青少年人工智能科普活动”版权声明：转载文章和图片均来自公开网络，推送文章除非无法确认，我们都会注明作者和来源。如果出处有误或侵犯到原作者权益，请与我们联系删除或授权事宜往期精彩文章（单击就可查看）：1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.办13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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深圳市民围观智能咖啡机器人。
这一周，“人工智能”（AI）有点火。
15日，科技部召开《新一代人工智能发展规划》暨重大科技项目启动会，确定了人工智能“国家队”――百度、阿里巴巴、腾讯、科大讯飞。
16日，百度召开世界大会，发布全新的自动驾驶和AI人车交互的新产品。同日，素有“中国科技第一展”之称的中国国际高新技术成果交易举行，多款人工智能产品燃爆现场。
在社会各界举行的年度峰会和论坛上，“人工智能”都是热门议题之一。这些现象无一不在宣告，人工智能浪潮的强势来袭。
然而，人工智能将如何改变我们的生活？到底有多大的市场？很少有人说得清。
人工智能到底能做到什么？批改作业、阅高考卷、判案
16日下午，在上百名企业家云集的中外管理官产学恳谈会上，有企业家忧心忡忡地问道，“人工智能会让哪些行业消失？”
近来，美国《经济学人》杂志、麦肯锡咨询公司、英国牛津大学等也不断发表报告，预示大部分人类的工作会被AI取代。其中，司机是公认可以替代的职业，而老师、医生、法官多被认为无可替代。
百度CEO李彦宏16日表示，业界对无人车量产的判断时间为2020年，但他们将这一时间提前到明年7月,“前不久,我们刚刚宣布和金龙汽车合作,生产一款无人驾驶的小巴车阿波龙,在2018年7月份实现量产。”
司机“失业”的时间看来不远了，但老师、医生和法官真的能稳坐钓鱼台吗？
科大讯飞联合创始人江涛说：“老师大量的脑力劳动是批改作业。我们做了人工智能自学网，通过批改作业，搜集孩子的单元考、月考、平时作业的数据，准确找到孩子学习薄弱环节。人工智能的价值不仅是降低老师脑力工作强度，而是真正实现孔子说了两千多年一直无法实现的因材施教，通过改卷子知道学生做错题是因为哪些知识点不扎实、该复习什么，他们比一般老师记得更清楚。”
去年初，科大讯飞与国家考试中心成立了联合实验室，取得了一系列突破。去年江苏省高考，人工智能系统在后台做质监，将孩子的作文扫描输入后，像人类老师一样打出分来，准确度和专家组的一致性高达92.8%。
江涛自豪地表示，科大讯飞研发的医师助理机器人还参加了执业医师考试，拿到了超过9成医学生的456分（满分600），连肺部CT片都会看。他们的机器为上海高院服务，对法庭庭审过程进行辅助判案，省去了法官大量的工作。
然而，正如李开复所说：“未来可能只有10%的人能做到有创意或战略性或顶尖的工作，但并不意味着另外90%的人就无事可做。他们可能会走向服务性的、最好是有爱的工作。”
中国人工智能市场多大？上千亿市场待挖掘
今年10月，党的十九大报告指出，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。《新一代人工智能发展规划》也明确提出：到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元；到2025年部分技术与应用达到世界领先水平，核心产业规模超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元；到2030年技术与应用总体达到世界领先水平，核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。
然而，据艾媒咨询发布的数据显示，2016年中国人工智能产业规模已达100.60亿元，增长率43.3％，预计2017年将升至51.2％，产业规模达152.10亿元，并于2019年增至344.30亿元。分析人士表示，这一数字距离1500亿目标甚远，证明中国人工智能产业发展潜力巨大。
市场这么大，谁能不心动？国内以BAT等为代表的互联网企业正争相加大以抢占风口，许多海外创业公司也纷纷进入中国市场。
近日，腾讯对外发布“AI生态计划”，将通过开放100项AI技术，孵化100个AI创业项目，推出300个“云+创业百万扶持计划”，为1000个合作伙伴赋能。
此前，百度宣布了“ALLinAI”战略布局，全力推动百度转型成人工智能平台型公司。随后又公布其AI生态开放战略，对社会开放60项AI核心能力。
阿里巴巴同样正在加大对人工智能的投资布局。阿里巴巴主要围绕自身电商业务进行布局，试图将人工智能更好地赋能商业生态。近日，阿里巴巴公司宣布将在三年内投资150亿美元用于前沿科技领域,其中包括量子计算和人工智能技术。
“人工智能的大爆发并没有完全到来，市场还是存在着非常多的细分机会，光靠几家巨头公司并不能完全实现。”腾讯开放平台副总经理王兰表示。
人才缺口超500万咋破？专家：加强顶层设计
AI大战已经打响，人才的缺口却成了问题。早在2016年，工信部教育考试中心副主任周明就曾透露，中国人工智能人才缺口超过500万人。一些业内人士也表示，国内的供求比例为1：10，供需严重失衡。
领英近日发布的《全球AI领域人才报告》显示，截至2017年一季度，领英平台的全球人工智能领域专业技术人才数量超过190万，美国拥有最为庞大的人才库，数量超过85万人；而在中国这个数字仅仅是超过5万人，在全球排名第七位。
桐桐是一家互联网企业的程序员，近日正在拼命学习，准备转做算法工程师。“因为算法工程师工资高呀！”他坦率地说。目前国内人工智能相关岗位应届毕业生的起薪基本都在12.5k/月以上，毕业3年后人工智能岗位的技术人员，平均月薪在25k以上，基本实现薪酬翻番。
数据挖掘高级工程师王兴军介绍：“目前业内的基本情况是：顶层人工智能人才来自美国硅谷和国内外高校，一线员工有很大一部分是内部转岗，还有部分是通过校园招聘来的。”
然而，这并非长久之计。上海市科学学研究所副研究员李辉和王迎春建议，培养和集聚人工智能高端人才，要根据人工智能发展规律和趋势，加强顶层设计，综合施策。首先，可以适当增加人工智能相关专业招生名额，多渠道筹措培养经费，加强人工智能研究的基础设施建设。其次，鼓励深度交叉学科研究与人才培养。可以借鉴伦敦的相关经验，在北京、上海等高校和学科丰富的地区，打造智能学科群。第三，推进产学研合作的新培养模式，鼓励企业创办研究机构，与学校联合建设实验室，培养人才。第四，制定专门政策，实现人工智能高端人才精准引进，支持企业和高校联合引进世界一流领军人才。最后，积极吸引海外相关人才回国创新创业，共同推动中国人工智能技术取得突破性进展。
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