本文轉(zhuǎn)自雷鋒網(wǎng)，如需轉(zhuǎn)載請至雷鋒網(wǎng)官網(wǎng)申請授權(quán)。

人能盡其才則百事興。

在眾多的當(dāng)今新興領(lǐng)域中，AI、大數(shù)據(jù)無疑是最熱的領(lǐng)域之一，也備受政府重視。在 2019 年全國兩會政府工作報告，李克強總理首次提出“智能+”，并強調(diào)“深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用”。在國家層面，對 AI、大數(shù)據(jù)都有明確的規(guī)劃。2017 年，國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出到 2020 年,初步建成人工智能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、服務(wù)體系和產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 1500 億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 1 萬億元。

但盡管如此，人工智能人才短缺仍是該技術(shù)在整個行業(yè)廣泛應(yīng)用的主要瓶頸。

近日，工業(yè)和信息化部人才交流中心發(fā)布了《人工智能產(chǎn)業(yè)人才發(fā)展報告（2019-2020年版）》（以下簡稱《報告》）。

《報告》調(diào)研了 224 家與人工智能相關(guān)的企業(yè)，92741 個崗位樣本，超 38 萬個人才樣本，認(rèn)為在我國人工智能產(chǎn)業(yè)強勁的發(fā)展浪潮中，研究和應(yīng)用人工智能技術(shù)的企業(yè)數(shù)量不斷增加，人才需求在短時間內(nèi)激增，但人工智能人才儲備不足且培養(yǎng)機制不完善，人才供需比嚴(yán)重不平衡，預(yù)計當(dāng)前我國人工智能產(chǎn)業(yè)內(nèi)有效人才缺口達 30 萬。

如果您想獲得本報告的全文 pdf，請在雷鋒網(wǎng)(公眾號：雷鋒網(wǎng))微信公眾號回復(fù)關(guān)鍵詞“ 803 報告”提取。

文檔來源：工業(yè)和信息化部人才交流中心

一、人工智能發(fā)展概況：巨頭林立，發(fā)展不足

云計算、大數(shù)據(jù)和 IoT 為代表的信息技術(shù)在快速迭代的同時也加速了人工智能走向?qū)?踐應(yīng)用的可能性，而各種數(shù)據(jù)和圖形處理器技術(shù)以及以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的技術(shù)被融合到人工智能體系，更是讓人工智能技術(shù)進入新的發(fā)展浪潮。技術(shù)與實踐應(yīng)用之間的差距迅速拉 小，語音識別、圖像分類、無人駕駛等若干細(xì)分應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)人工智能技術(shù)已經(jīng)邁進可用、好 用的階段，未來人工智能技術(shù)應(yīng)用在場景落地的過程必將迎來爆發(fā)式增長的新高潮。

（一）人工智能發(fā)展的三個浪潮

第一次浪潮：1956 年，“人工智能”概念的提出掀起了人工智能的第一次發(fā)展浪潮。 該時期的核心是讓機器具備邏輯推理能力，并且研發(fā)出第一款感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件和聊天軟件。

第二次浪潮：20 世紀(jì) 70 年代中期，人工智能掀起第二次浪潮。這一時期內(nèi)，Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 BT 訓(xùn)練算法被提出。同時，解決特定領(lǐng)域問題的專家系統(tǒng)得到廣泛應(yīng)用。

第三次浪潮：2006 年，深度學(xué)習(xí)理論的突破帶動了人工智能第三次浪潮的產(chǎn)生。這一階段互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、芯片等新興技術(shù)為人工智能各項技術(shù)的發(fā)展提供了充足的數(shù)據(jù)支持和算力支撐，而以“人工智能+”為代表的業(yè)務(wù)創(chuàng)新模式也隨著人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展日趨成熟，這將極大優(yōu)化社會的生產(chǎn)力，并對現(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生深遠的影響。

（二）人工智能生態(tài)體系

基礎(chǔ)層：為人工智能產(chǎn)業(yè)鏈提供算力和數(shù)據(jù)服務(wù)支撐。以 AWS、Azure、阿里云、 騰訊云、百度云等行業(yè)巨頭為代表，為人工智能的發(fā)展提供了充足的算力資源；傳統(tǒng)芯片巨 頭 NVIDIA、Intel 和國內(nèi)科技新貴寒武紀(jì)、地平線等正致力于為人工智能的計算需求提供專用芯片；另外數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域也存在大量公司，例如國內(nèi)的數(shù)據(jù)堂、海天瑞聲以及國外的 Saagie 等。 

技術(shù)層：為人工智能產(chǎn)業(yè)鏈提供通用性的技術(shù)能力。以 Google、Facebook、阿里巴巴、百度為代表的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，利用資金及人才優(yōu)勢,較早地全面布局了人工智能相關(guān)技 術(shù)領(lǐng)域；同時也有一大批創(chuàng)新公司深耕細(xì)分技術(shù)領(lǐng)域，例如專攻智能語音領(lǐng)域的科大訊飛、 致力于計算機視覺領(lǐng)域的商湯、機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的第四范式等。在國外，Proxem、XMOS 等企業(yè) 也分別在自然語言處理、智能語音等領(lǐng)域做出了積極的實踐和探索。 

應(yīng)用層：面向服務(wù)對象提供各類具體應(yīng)用和適配行業(yè)應(yīng)用場景的產(chǎn)品或服務(wù)。目前全球絕大部分人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新科技公司聚集于此，典型企業(yè)有智慧建筑領(lǐng)域的 Verdigris、特斯聯(lián)，智慧安防領(lǐng)域的 Genetec、宇視，智慧醫(yī)療領(lǐng)域的 Flatiron、推想科技等。

（三）全球人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況

當(dāng)前人工智能已經(jīng)成為各國創(chuàng)新技術(shù)競爭的焦點領(lǐng)域，包括中國在內(nèi)的全球諸多國家將 人工智能列入國家科技戰(zhàn)略部署序列。中國、美國、歐盟、英國、德國、俄羅斯、日本、韓 國、印度等主要國家在 2016 年至 2019 年間密集發(fā)布人工智能專項政策及行動規(guī)劃，引導(dǎo)、 推動人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展已成為全球經(jīng)濟共同體的重要共識。

美國：人工智能基礎(chǔ)雄厚，科研實力強大，占據(jù)全球人工智能領(lǐng)先位置。

英國：眾多有實力、有影響力的人工智能初創(chuàng)公司保障英國持續(xù)處于全球人工智能創(chuàng)新的核心地帶。

德國：工業(yè) 4.0 有利推動德國人工智能的發(fā)展，新時期德國致力于成為全球領(lǐng)先 的人工智能科研場。

（四）中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況

根據(jù)相關(guān)研究機構(gòu)估算，預(yù)計到 2020 年中國人 工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達近 140 億美元，而到 2022 年將超過 270 億美元。

1、特征

• 中國人工智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)研究能力亟待提高。

人工智能科研能力是保障人工智能產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展的源動力，現(xiàn)階段中國人工智能專利申請數(shù)量占全球總量的 37.1%，位居全球第一，相關(guān)論文產(chǎn)出量也高達 141840 篇。雖然我國在專利申請和論文產(chǎn)出方面已經(jīng)躋身全球領(lǐng)先序列，但我國從事人工智能基礎(chǔ)研究的學(xué)者僅占全球總量的 11%，科研機構(gòu)僅占 5%， 仍落后于全球頂尖水平。

由此看出，我國需持續(xù)加大在基礎(chǔ)研究與頂尖人才培養(yǎng)方面的投入， 縮小我國薄弱環(huán)節(jié)與全球頂尖水平的差距，繼續(xù)搶占全球新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的制高點。

• 中國人工智能企業(yè)眾多、應(yīng)用廣泛。

2018 年，中國專注于人工智能領(lǐng)域的企業(yè)數(shù)量已達 1000 余家，位居全球第二，并且仍在快速增長。此外，在快速發(fā)展的數(shù)字經(jīng)濟環(huán)境 和龐大的人工智能用戶面前，不僅軟件、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)是人工智能市場的主要參與者，而且傳統(tǒng)工業(yè)、金融業(yè)、服務(wù)業(yè)也加速參與到人工智能的實踐進程中來。 

• 中國人工智能產(chǎn)業(yè)受到資本市場的高度關(guān)注。

資金是人工智能產(chǎn)業(yè)持續(xù)向好發(fā)展的重要保障，現(xiàn)階段中國是全球人工智能產(chǎn)業(yè)投融資最為活躍的國家之一。總投融資事件數(shù) 量占全球的 31.7%，投融資資金總額占全球的 60.0%，有利地支撐和推動了中國人工智能產(chǎn)業(yè)化落地和數(shù)字經(jīng)濟的深化發(fā)展。

2、發(fā)展趨勢

• 國家多部委聯(lián)動，頂層設(shè)計人工智能發(fā)展規(guī)劃，凝聚政策優(yōu)勢。

習(xí)近平總書記強 調(diào)，人工智能是引領(lǐng)這一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，具有溢出帶動性很強的“頭雁”效應(yīng)。加快發(fā)展新一代人工智能是我們贏得全球科技競爭主動權(quán)的重要戰(zhàn)略抓手，是推動我國科技跨越發(fā)展、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級、生產(chǎn)力整體躍升的重要戰(zhàn)略資源。在此宏觀背景下，各地方政府 根據(jù)各區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展實際需求，紛紛出臺了相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃與政策指導(dǎo)意見，為人工智 能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了良好的社會政策環(huán)境。

• 數(shù)字時代助力，廣袤市場搭配先進信息技術(shù)，累積數(shù)據(jù)優(yōu)勢。

隨著我國邁入數(shù)字經(jīng)濟時代，互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術(shù)在各領(lǐng)域的持續(xù)深入，當(dāng)前已積累了大量的消費級數(shù)據(jù)和企業(yè)級數(shù)據(jù)。據(jù) IDC、希捷統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示， 2018 年中國數(shù)據(jù)總量占全球 23.4％，為 7.6ZB（1ZB≈1 萬億 GB），預(yù)計到 2025 年將增至 48.6ZB，屆時將占全球數(shù)據(jù)總量的 27.8％。

• 網(wǎng)民基數(shù)大，中小企業(yè)眾多，增強開發(fā)場景優(yōu)勢。

2017 年中國企業(yè)法人單位為 1809.77 萬個，而個體工商戶總數(shù)更是達到了 6579. 37 萬戶。另外，2018 年中國人口總數(shù)達到 13.9538 億人，其中互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)已經(jīng)達到 8. 2851 億人。人工智能技術(shù)作為實踐數(shù)字經(jīng)濟的重要構(gòu)成和基石，逐步與互聯(lián)網(wǎng)時代的社交 電商服務(wù)、共享經(jīng)濟服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)直播服務(wù)和互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)等融合，探索出新型應(yīng)用模式。

二、缺口 30 萬，AI 崗位供給不均衡，人才供需區(qū)域不平衡

（一）崗位類型

根據(jù)各人工智能企業(yè)崗位人才需求，可歸納為高級管理崗、高端技術(shù)崗、算法研究崗、 應(yīng)用開發(fā)崗、實際技能崗、產(chǎn)品經(jīng)理崗等類型崗位。

（二）人才供需情況

受限于國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)的起步較晚、前期積累不足，我國人工智能產(chǎn)業(yè)面臨有效人才 供給不足的窘境。預(yù)計我國人工智能產(chǎn) 業(yè)內(nèi)有效人才缺口達 30 萬，特定技術(shù)方向和崗位上供需失衡比例尤為突出。

報告選取了人工智能的典型技術(shù)方向， 包括人工智能芯片、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理等，數(shù)據(jù)顯示人工智能不同技術(shù)方向崗位的人 才供需比均低于 0.4，說明該技術(shù)方向的人才供應(yīng)嚴(yán)重不足。從細(xì)分行業(yè)來看，智能語音和 計算機視覺的崗位人才供需比分別為 0.08、0.09，相關(guān)人才極度稀缺。

現(xiàn)階段，算法研究崗、應(yīng)用開發(fā)崗、實用技能崗和高端技術(shù)崗的人才供需比分別為 0.13、0.17、0.98、0.45，表明技術(shù)類崗位的人才缺 口較大，而實際技能崗人才供給處于相對充足狀態(tài)。

相比之下，產(chǎn)品經(jīng)理崗、銷售崗和負(fù)責(zé) 企業(yè)經(jīng)營管理的高級管理崗的崗位人才供需比分別為 4.52、7.14、3.44，人才供應(yīng)較為充足。

（三）區(qū)域供需情況

京津冀地區(qū)、長三角地區(qū)、粵港澳大灣區(qū)和川渝地區(qū)是當(dāng)前人工智能產(chǎn)業(yè)的主要發(fā)展高地，同時也是人工智能產(chǎn)業(yè)人才資源的主要聚集地，人才需求規(guī)模占全 國總需求的 90.9%，人才供給規(guī)模占全國總供給的 82.9%。

（四）人才培養(yǎng)情況

1、高校人才培養(yǎng)情況

高校人工智能人才培養(yǎng)呈現(xiàn)出多學(xué)科特點。在現(xiàn)設(shè)專業(yè)中，計算機科技與技術(shù)、電子信息工程等專業(yè)方向是孕育人工智能技術(shù)人才的主要專業(yè)方向。除此之外，在行業(yè)融合的背景之下，高校也紛紛開設(shè)“人工智能+”的跨學(xué)科專業(yè)，覆蓋計算機、 數(shù)學(xué)、電子信息、統(tǒng)計學(xué)、心理學(xué)等多個專業(yè)領(lǐng)域。

從學(xué)校數(shù)量來看，北京、 江蘇、山東、四川的新增院校較多；

從學(xué)校層次來看，近兩年新增人工智能本科專業(yè)的院校既有北京航天航空大學(xué)、北京理工大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、浙江大學(xué)、南京大學(xué)、上海交通 大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、同濟大學(xué)、武漢大學(xué)等傳統(tǒng)老牌名校，也有如安徽信息工程學(xué)院、泉州信息工程學(xué)院、東華理工大學(xué)等普通院校，共同推進人工智能基礎(chǔ)研究型人才和應(yīng)用型人才的培養(yǎng)。

除設(shè)立人工智能專業(yè)外，同期國內(nèi)各類型高校已經(jīng)著手建立人工智能學(xué)院、人工智能研究院， 國內(nèi)頂尖高校如北京大學(xué)、清華大學(xué)、浙江大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)等，成立人工智能教學(xué)與研究機構(gòu)，主攻人工智能基礎(chǔ)研究，包括數(shù)理基礎(chǔ)、認(rèn)知科學(xué)基礎(chǔ)、智能感知、機器學(xué)習(xí)、類腦計算、人工智能治理以及智能醫(yī)療、智能社會等方面，旨在培養(yǎng)并輸出具備人工智能基礎(chǔ)研究 能力的研究型人才。

國內(nèi)諸多本科大學(xué)和專科院校也已開始籌劃和建設(shè)人工智能學(xué)院和研究院，通過聯(lián)合人工智能產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的領(lǐng)先企業(yè)，例如百度、騰訊、科大訊飛等，加強在人才培養(yǎng)、實訓(xùn)課程、項目共享、實踐機會等方面合作，著重培養(yǎng)具備人工智能實踐經(jīng)驗的應(yīng)用開發(fā)型人才。

2、社會培訓(xùn)機構(gòu)人才培養(yǎng)情況

現(xiàn)階段既有北大青鳥、達內(nèi)教育、光華國際等傳統(tǒng)老牌職業(yè)培訓(xùn)學(xué)校，又有小象學(xué)院、深藍學(xué)院、咕泡學(xué)院等新型培訓(xùn)機構(gòu)。各類型培訓(xùn)機構(gòu)在授課方式上已經(jīng)形成線上、線下相結(jié)合的全方位人工智能培訓(xùn)方式。

當(dāng)前培訓(xùn)機構(gòu)的人工智能相關(guān)課程以培訓(xùn)學(xué)員的應(yīng)用開發(fā)技能為主，主要包含三種類型課程：Python 培訓(xùn)、人工智能基礎(chǔ)入門培訓(xùn)和人工智能細(xì)分技術(shù)專業(yè)培訓(xùn)。

此外，現(xiàn)階段各培訓(xùn)機構(gòu)均向?qū)W員提供分階段的實戰(zhàn)項目教學(xué)，眾多機構(gòu)已接入華為、百度、阿里巴巴等科技巨頭的實踐經(jīng)驗和實踐機會。但由于數(shù)理知識課程內(nèi)容欠缺、培訓(xùn)時間較短，當(dāng)前培訓(xùn)機構(gòu)輸出的人才多數(shù)為初級的實用技能型人才。

三、月薪 35 K 不是誰想拿就拿

人工智能屬于高度知識密集型產(chǎn)業(yè)，對人才的業(yè)務(wù)能力、工作經(jīng)驗、教育背景、職業(yè)道德等方面都有著較高的要求。

（一）崗位類型

1、崗位能力要求

算法研究崗、應(yīng)用開發(fā)崗、實用技能崗和產(chǎn)品經(jīng)理崗在實踐中的工作重點不同，企業(yè)對各典型崗位的職業(yè)能力要求也存在較大差異。

算法研究崗：

應(yīng)用開發(fā)崗：

實用技能崗：

產(chǎn)品經(jīng)理崗：

2、工作年限要求

應(yīng)用開發(fā)崗對工作經(jīng)驗及年限的要求相對較寬松。29.7% 的崗位工作年限要求在 3 年以 下，19.3% 的崗位不設(shè)年限要求；產(chǎn)品經(jīng)理崗位通常要求從業(yè)者具備豐富的實踐經(jīng)驗和行業(yè)知識積累，因此 49.5% 的崗位要求工作年限為 3-5 年，21.7% 的崗位要求工作年限在 5 年以上。

3、專業(yè)要求

各典型崗位專業(yè)要求中，大多尋求計算機相關(guān)專業(yè)的人才，其中 60%以上的算法研究崗、 應(yīng)用開發(fā)崗和實用技能崗均要求計算機相關(guān)專業(yè)。

除外，算法研究崗、應(yīng)用開發(fā)崗對數(shù)學(xué)相 關(guān)專業(yè)的需求程度也更高，其中 37.9% 的算法研究崗和 42.8%的應(yīng)用開發(fā)崗要求具有數(shù)學(xué)相 關(guān)專業(yè)背景。相比而言，產(chǎn)品經(jīng)理崗位專業(yè)要求限制較少，30.6% 的產(chǎn)品經(jīng)理崗無專業(yè)限制。

4、學(xué)歷要求

算法研究崗和應(yīng)用開發(fā)崗的學(xué)歷準(zhǔn)入門檻遠高于其他崗位，45.1% 的算法研究崗和 41.9% 的應(yīng)用開發(fā)崗要求應(yīng)聘人員具有碩士及以上學(xué)歷；實用技能崗和產(chǎn)品經(jīng)理崗的準(zhǔn)入門檻為本科及以上，相關(guān)的崗位占比分別為 88.8% 和 91.8%。另外，當(dāng)前 6.9% 的實用技能崗允許專科 學(xué)歷人才進入，這是由于實用技能崗普遍以計算機相關(guān)技能型人才為主， 這一比重均高于其他崗位。

5、單月薪酬情況

目前高達 56.5% 的算法研究崗和 46.1%的應(yīng)用開發(fā)崗的單月薪酬達到 35k 以上，實用技能崗和產(chǎn)品經(jīng)理 崗的單月薪酬普遍集中于 30k 以下，20-30k 是目前主要的薪酬區(qū)間段，相關(guān)的崗位占比分 別為 33.8%和 39.6%。

（二）技術(shù)方向

1、崗位能力要求

人工智能芯片：

機器學(xué)習(xí)：

自然語言處理：

智能語音：

計算機視覺：

2、工作年限要求

3 至 5 年的工作經(jīng)驗是當(dāng)前各個典型技術(shù)方向?qū)θ瞬诺钠毡橐蟆４送猓斯ぶ悄苄酒陀嬎銠C視覺相對來說更能接受“年輕化”的人才，33.2% 的人工智能芯片相關(guān)崗位和 32.9% 的計算機視覺相關(guān)崗位對工作年限沒有過高的要求，可接納工作 3 年以下的人才。自然語言處理技術(shù)方向更希望尋求工作年限較長的人才，近 15% 的自然語言處理相關(guān)崗位尋求工作 5 年以上的人才。

3、專業(yè)要求

人工智能芯片與集成電路 產(chǎn)業(yè)聯(lián)系密切，所以當(dāng)前 48.2% 的人工智能芯片相關(guān)崗位要求應(yīng)聘人員具備電子信息相關(guān)專業(yè)背景；機器學(xué)習(xí)與其他技術(shù)方向相比，更偏向于基礎(chǔ)底層，因此對數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)背景需求 程度較高，其中 50.9%的崗位要求數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)。

4、學(xué)歷要求

本科學(xué)歷是企業(yè)對人工智能相關(guān)崗位人才的基本學(xué)歷要求，尤其在人工智能芯片領(lǐng)域，高達 88.4% 的崗位要求本科學(xué)歷。機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、智能語音、計算機視覺等技術(shù)方向崗位大多要求具備碩士及以上學(xué)歷，其中 50.9% 的機器學(xué)習(xí)相關(guān)崗位、39.6% 的自然語 言處理相關(guān)崗位、40.4% 的智能語音相關(guān)崗位和 47.1% 的計算機視覺相關(guān)崗位均要求碩士及以上學(xué)歷。

5、單月薪酬

當(dāng)前人工智能芯片相關(guān)崗位的單月薪酬水平相對較低，單月薪酬 30K 以內(nèi)的崗位占比高達 85.4%；機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、智能語音和計算機視覺相關(guān)崗位的單月薪酬水平明顯較高，主要集中在 35K 以上薪酬區(qū)間段。另外，機器學(xué)習(xí)和自然語言處理相關(guān)崗位在 50k 以上的超高薪酬區(qū)間段上的聚集程度均高于智能語音和計算機視覺相關(guān)崗位。

四、人工智能產(chǎn)業(yè)人才發(fā)展政策建議

無論是微觀層面的技術(shù)方向與崗位人才供給不足，還是中觀層面的區(qū)域供給不均，導(dǎo)致當(dāng)下人工智能行業(yè)30 萬人才缺口的背后，還有更為深層次的原因。中國是否真正需要如此龐大的人工智能人才隊伍？以及，如何持續(xù)不斷地供給優(yōu)質(zhì)的人工智能人才？

從需求端來看，在數(shù)字化、智能化的趨勢下，各行各業(yè)對人工智能產(chǎn)業(yè)人才的需求已經(jīng)發(fā)展到高關(guān)注、高需求的階段。

從供給端來看，當(dāng)前人才供給來源主要有兩類，一是院校人才培養(yǎng)，二是行業(yè)人才存量積累。

在院校人才培養(yǎng)方面，雖然我國自 2017 年來，大力支持開展以人工智能學(xué)院、人工智能專業(yè)為代表的人工智能專項人才培養(yǎng)，但當(dāng)前仍處于人才培養(yǎng)方式的初期探索階段，人工智能產(chǎn)業(yè)人才的培養(yǎng)速度依然較慢。

報告稱，盡管我國擁有世界規(guī)模最大的工程教育，但與美國相比，我國人工智能人才總量僅為僅為美國人才總量的 50% 左右，其中從事基礎(chǔ)研究工作的人才數(shù)量更為有限，當(dāng)前美國人工智能基礎(chǔ)層的從業(yè)人才數(shù)量約為我國的 14 倍。

現(xiàn)階段高校內(nèi)人工智能相關(guān)的師資、課程依然不夠完善，人工智能產(chǎn)業(yè)人才培養(yǎng)難以快速適應(yīng)和匹配產(chǎn)業(yè)發(fā)展的節(jié)奏和企業(yè)的需求。

當(dāng)前高校培養(yǎng)的人才質(zhì)量難以匹配人工智能產(chǎn)業(yè)的實際需求，反映在企業(yè)選人用人和人才求職應(yīng)聘兩方面。

在行業(yè)人才存量積累方面，目前的行業(yè)內(nèi)部自發(fā)的人才培養(yǎng)還沒有成體系發(fā)展，導(dǎo)致現(xiàn)階段我國院校端和產(chǎn)業(yè)端高質(zhì)量人才供給水平仍然很低。

大多數(shù)企業(yè)設(shè)置了較高的人才準(zhǔn)入門檻，對人才的崗位能力有著較高的要求，而應(yīng)屆生缺少人工智能知識儲備與實踐經(jīng)驗，很難直接匹配企業(yè)的用人需求。而具備一定工作年限和資歷的技術(shù)人才和崗位人才又「面臨」供需不均衡的窘境。

目前，僅僅依靠高校或者企業(yè)的力量難以滿足日益增長的人才需求。如果要打破這一窘境，需要從政府、高校、科研機構(gòu)、企業(yè)各方中進行打通，推動產(chǎn)學(xué)研各主體間的知識創(chuàng)新與應(yīng)用，同時構(gòu)建完善的人才體系來應(yīng)對快速發(fā)展的產(chǎn)業(yè)需求。

具體從以下三個方面展開：

一是政府要加強人工智能產(chǎn)業(yè)人才培 養(yǎng)的頂層規(guī)劃，引導(dǎo)人工智能產(chǎn)業(yè)人才發(fā)展穩(wěn)步前行；

二是加快人工智能“政產(chǎn)學(xué)研一體化” 人才培養(yǎng)生態(tài)體系建設(shè)，促進人工智能產(chǎn)業(yè)人才供給與產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求相匹配；

三是加強國際 人才交流合作，鼓勵區(qū)域人才流動。