人工智能技術人才需求旺盛 知識工程類人才大有可為
人工智能企業(yè)現(xiàn)有三種運營模式：探索級和前沿級大型數(shù)字化企業(yè)構建人工智能應用生態(tài)、人工智能頭部企業(yè)自上而下尋找應用場景、應用級軟件和信息服務企業(yè)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)自下而上提升技術能力。
不同的人工智能企業(yè)采用不同的技術崗位體系，目前主要有三種：研究型技術崗位體系、新型技術崗位體系、傳統(tǒng)應用開發(fā)技術崗位體系。
我國2020年在職人工智能技術人員約7萬人，包括算法研發(fā)類、算法開發(fā)類、芯片設計類等多種技術崗位；目前人才市場中求職的人工智能技術人員約3萬人，企業(yè)需求數(shù)量約5萬人，人工智能技術人才呈現(xiàn)供不應求局面。
數(shù)據(jù)標注從業(yè)人員在2萬-4萬之間，專業(yè)的數(shù)據(jù)處理人才成為人工智能行業(yè)發(fā)展的必需，知識工程類人才數(shù)量將大大超過人工智能其他技術人才。
近日，中國軟件行業(yè)協(xié)會教育與培訓委員會（簡稱教培委）秘書長初曉光，代表其研究團隊，發(fā)布了《人工智能企業(yè)技術崗位設置研究報告》（下文簡稱《報告》）。該報告從人工智能企業(yè)運營模式和人才培養(yǎng)方式、技術崗位設置和技術人才供需等方面展示了其重要的研究成果。
初曉光秘書長表示，為了解人工智能企業(yè)的技術崗位設置現(xiàn)狀和技術人才供需，教培委研究團隊在2020下半年，對數(shù)十家不同類型的人工智能企業(yè)和開設人工智能專業(yè)的高校進行了實地走訪調(diào)研，在此，特別感謝曾文權、楊忠明、賀平、張維、許煥新等教培委專家在調(diào)研過程中提供的大力支持。
人工智能企業(yè)的三種運營模式
初曉光秘書長談到，教培委研究團隊通過調(diào)研發(fā)現(xiàn)，人工智能企業(yè)運營模式差異較大，不同類型的人工智能企業(yè)對人才的培養(yǎng)和校企合作的方式也不相同。從企業(yè)掌握的核心技術與提供的產(chǎn)品和服務分析，運營模式可以分為三類：
第一類，構建人工智能生態(tài)
以探索級和前沿級大型數(shù)字化企業(yè)為主，如阿里巴巴、騰訊和百度，有雄厚的人工智能技術積累和強大的算法、框架研發(fā)能力，通過搭建平臺為合作伙伴提供人工智能技術，將算法優(yōu)勢應用到具體業(yè)務場景，建立應用生態(tài)。
第二類，自上而下尋找應用場景
以人工智能頭部企業(yè)為主，如商湯科技、云從科技等，在人工智能特定技術領域具有先發(fā)優(yōu)勢，能夠?qū)⑷斯ぶ悄芗夹g應用到多個具體業(yè)務場景，積極尋找商業(yè)模式并開發(fā)商業(yè)化應用。
第三類，自下而上提升技術能力
以應用級軟件和信息技術服務企業(yè)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)為主，采用成熟的人工智能技術解決方案，優(yōu)化業(yè)務能力，從而提升效率、降低成本和改善用戶體驗。
人工智能技術崗位設置
初曉光秘書長提到，人工智能企業(yè)的技術崗位體系差異較大，教培委研究團隊的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，不同運營模式的人工智能企業(yè)往往采取不同的技術崗位體系，目前企業(yè)主要有三種技術崗位體系：
研究型技術崗位體系：
探索級和前沿級的大型數(shù)字化企業(yè)通常設置算法研發(fā)類崗位和算法開發(fā)類崗位：算法研發(fā)類崗位負責人工智能基礎理論的探索與算法研發(fā)、優(yōu)化等工作；算法開發(fā)類崗位則針對具體業(yè)務場景給出恰當?shù)乃惴ń鉀Q方案。如圖1：
新型技術崗位體系：
人工智能頭部企業(yè)，需要將人工智能技術應用到多個業(yè)務場景，其技術崗位體系采用人工智能算法研究團隊和算法工程團隊的結構。知識工程團隊提供不同行業(yè)的業(yè)務數(shù)據(jù)并協(xié)助建立訓練模型，算法研究團隊結合應用場景進行算法適配，算法工程團隊結合業(yè)務場景進行算法實現(xiàn)。如圖2：
傳統(tǒng)應用開發(fā)技術崗位體系：
應用級軟件和信息技術服務企業(yè)通過積累的行業(yè)經(jīng)驗為用戶提供人工智能解決方案，采用人工智能架構師、人工智能項目經(jīng)理、人工智能算法工程師的技術崗位體系，與傳統(tǒng)的CTO、項目經(jīng)理、開發(fā)工程師的組織架構類似。如圖3：
人工智能企業(yè)人才供需現(xiàn)狀
在談到國內(nèi)目前人工智能企業(yè)的人才供需現(xiàn)狀時，初曉光秘書長表示，在人工智能技術領域，我國2020年在職技術人員約7萬人，包括算法研發(fā)類、算法開發(fā)類、芯片設計類等多種技術崗位（對人工智能技術沒有要求或不需要深入了解的知識工程和應用開發(fā)崗位不在統(tǒng)計范圍之內(nèi)）。目前在人才市場中求職的人工智能技術人員約3萬人，企業(yè)需求數(shù)量約5萬人，人工智能技術人才呈現(xiàn)供不應求局面。
目前我國人工智能技術人才需求缺口主要來自三個方面：第一方面是非常缺少能夠推動人工智能前沿技術與基礎理論發(fā)展的頂尖人才；第二方面缺少的是能夠?qū)⑷斯ぶ悄芮把乩碚撏瑢嶋H算法模型相結合的人才；第三方面缺乏的是能夠?qū)⑷斯ぶ悄芗夹g與行業(yè)需求相結合的人才。第三方面的人才的需求缺口最大。
對于高職院校普遍關注的數(shù)據(jù)標注崗位，教培委研究團隊通過調(diào)研發(fā)現(xiàn)，目前我國數(shù)據(jù)標注員從業(yè)人數(shù)在2萬至4萬之間，數(shù)據(jù)標注企業(yè)通過研發(fā)標注工具、提升標注員行業(yè)知識水平來提升工作效率和服務質(zhì)量，可以預見，這類企業(yè)的人才需求也將逐漸向知識工程轉(zhuǎn)變。 初曉光秘書長表示，人工智能的技術發(fā)展趨勢，使企業(yè)的業(yè)務系統(tǒng)更加智能化，這將極大地加速企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程。隨著人工智能技術不斷在業(yè)務場景中進行應用，越來越多的企業(yè)意識到對數(shù)據(jù)的處理能力是核心競爭力，數(shù)據(jù)結構化工作日益受到重視，未來對知識工程類人才的需求將大大超過人工智能其他技術人才。