云計(jì)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(shí)也加速了人工智能走向?qū)嵺`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(jìn)入新的發(fā)展浪潮。技術(shù)與實(shí)踐應(yīng)用之間的差距迅速拉小， 語音識(shí)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(jìn)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。

1956 年，達(dá)特茅斯會(huì)議首次提出“人工智能” 概念，為人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展拉開序幕。在 60 余年的發(fā)展過程中，人工智能已經(jīng)經(jīng)歷了三次發(fā)展浪潮，當(dāng)前全球人工智能正處于第三次發(fā)展浪潮之中。

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(shí)期的核心是讓機(jī)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(shí)期內(nèi)， Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 BT 訓(xùn)練算法被提出。同時(shí)， 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(dòng)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(jì)算、大數(shù)據(jù)、芯片等新興技術(shù)為人工智能各項(xiàng)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(huì)的生產(chǎn)力，并對(duì)現(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。 

隨著人工智能產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，全球人工智能已經(jīng)形成較完整的生態(tài)體系，在人工智能生態(tài)的基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層走出了一大批領(lǐng)先的科技創(chuàng)新企業(yè)。

（1）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(jì)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 。

（2）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(shí)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(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的商湯、機(jī)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(shí)踐和探索。

（3）應(yīng)用層：面向服務(wù)對(duì)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。

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(diǎn)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(xiàng)政策及行動(dòng)規(guī)劃，引導(dǎo)、推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展已成為全球經(jīng)濟(jì)共同體的重要共識(shí)。

新一代人工智能正在全球范圍蓬勃發(fā)展，全球正在迎來人機(jī)協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能時(shí)代，深刻影響著各國的政治、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展。美國、英國、德國等全球主要國家在本國人工智能戰(zhàn)略的引導(dǎo)下，立足本國優(yōu)勢，走出了各具特色的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展道路。

1、美國：人工智能基礎(chǔ)雄厚，科研實(shí)力強(qiáng)大，占據(jù)全球人工智能領(lǐng)先位置。

作為人工智能的發(fā)源地，美國在人工智能 60 余年的發(fā)展進(jìn)程中始終領(lǐng)跑全球。無論是人工智能基礎(chǔ)研究還是應(yīng)用落地，無論是民用領(lǐng)域還是軍工領(lǐng)域，美國對(duì)人工智能的發(fā)展始終保持著主動(dòng)性和預(yù)見性。尤其在人工智能芯片研發(fā)、人工智能算法攻關(guān)、頂尖人才培養(yǎng)等人工智能核心基礎(chǔ)領(lǐng)域，美國牢牢占據(jù)全球領(lǐng)先位置。

而這離不開美國政府、高校和企業(yè)的共同推動(dòng)，美國國家科學(xué)技術(shù)委員會(huì)、白宮科技政策辦公室與國家預(yù)算辦公室等頂層政府機(jī)構(gòu)將人工智能發(fā)展視為國家發(fā)展戰(zhàn)略重點(diǎn)，麻省理工大學(xué)、斯坦福大學(xué)、 卡內(nèi)基梅隆大學(xué)等全球頂尖學(xué)府與 Google、 Microsoft、 Facebook 等科技巨頭致力研發(fā)與實(shí)踐，通用、福特等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)巨頭緊跟發(fā)展步伐，三方合力，效果顯著。據(jù)美國 2019 年全新發(fā)布的《國家人工智能戰(zhàn)略》顯示，美國未來將會(huì)持續(xù)關(guān)注并投資“基礎(chǔ)人工智能研究”、“補(bǔ)充和增強(qiáng)人類能力的人工智能系統(tǒng)”、“人工智能倫理道德”、“人工智能系統(tǒng)的安全和健康性”等各方面的研究和探索。

2、 英國：眾多有實(shí)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。

從“人工智能之父”圖靈到引發(fā)全球關(guān)注的 AlphaGo，支撐英國在全球人工智能的發(fā)展中始終占據(jù)優(yōu)勢地位。英國擁有悠久的人工智能發(fā)展歷史，英國政府通過政策指引、資金支持和人才培養(yǎng)，為人工智能打造了良好、健康的發(fā)展環(huán)境。同時(shí)，倫敦、牛津、劍橋形成的“金三角名?！北Ｕ狭擞斯ぶ悄艿幕A(chǔ)研究實(shí)力和人才輸出質(zhì)量，而艾倫·圖靈研究所、EPSRC 人工智能研究所與全英最好的劍橋大學(xué)、愛丁堡大學(xué)、牛津大學(xué)、倫敦大學(xué)學(xué)院、華威大學(xué)形成的“2+5 模式”，已成為英國人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的重要?jiǎng)恿υ础?/span>

英國政府、高校、企業(yè)形成的良性生態(tài)系統(tǒng)保障了英國始終處于全球人工智能創(chuàng)新的核心地帶。在全球領(lǐng)先的創(chuàng)新環(huán)境下，英國政府著力布局和探索人工智能與生命醫(yī)學(xué)、服務(wù)業(yè)、農(nóng)業(yè)以及政府公共服務(wù)等領(lǐng)域相結(jié)合的創(chuàng)新解決方案，致力發(fā)展人工智能與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型經(jīng)濟(jì)。

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

依托全球領(lǐng)先的工業(yè)基礎(chǔ)，德國在 2013 年發(fā)布的“工業(yè) 4.0 計(jì)劃”中， 人工智能被列為工業(yè) 4.0 的核心支持技術(shù)之一，其中以庫卡工業(yè)機(jī)器人為代表的工業(yè)智能產(chǎn)品享譽(yù)全球。但德國并沒有將本國人工智能的發(fā)展局限于工業(yè)領(lǐng)域，而是通過多項(xiàng)國家戰(zhàn)略推動(dòng)人工智能與更多產(chǎn)業(yè)融合，致力于打造全球領(lǐng)先的人工智能科研場。

與此同時(shí)，作為目前全球最大的人工智能非營利科研機(jī)構(gòu)——德國人工智能研究中心， 與柏林、慕尼黑、蒂賓根等地的 6 所人工智能研究中心共同形成了德國人工智能研究網(wǎng)絡(luò)，是德國人工智能科研創(chuàng)新的重要推動(dòng)器。德國政府在其人工智能戰(zhàn)略中明確區(qū)分了“強(qiáng)人工智能”和“弱人工智能”，并將未來的戰(zhàn)略方向聚焦于“弱人工智能”，主要瞄向“機(jī)器證明和自動(dòng)推理”、“基于知識(shí)的系統(tǒng)”、“模式識(shí)別與分析”、“機(jī)器人技術(shù)”和“智能多模態(tài)人機(jī)交互”五個(gè)研究領(lǐng)域。

人工智能技術(shù)的快速發(fā)展推動(dòng)智能產(chǎn)業(yè)在多行業(yè)、多區(qū)域快速興起，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展注入了新動(dòng)能，人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模也隨之持續(xù)快速擴(kuò)充。同時(shí)，憑借在政策、數(shù)據(jù)和場景等方面的優(yōu)勢，我國具備了參與全球人工智能產(chǎn)業(yè)競爭的強(qiáng)大實(shí)力。

隨著人工智能產(chǎn)業(yè)實(shí)踐的深入發(fā)展，人工智能已經(jīng)成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的重要標(biāo)志，以人工智能為代表的數(shù)字經(jīng)濟(jì)將成為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎。在企業(yè)服務(wù)市場，人工智能使得政務(wù)、安防、制造、金融、醫(yī)療、物流倉儲(chǔ)以及更多行業(yè)的內(nèi)外部治理變得更加智能與高效，極大程度上促進(jìn)這些行業(yè)內(nèi)的公司實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；在個(gè)人消費(fèi)領(lǐng)域，蘊(yùn)含人工智能元素的產(chǎn)品和服務(wù)也進(jìn)入了快速發(fā)展階段，智能音箱、家庭機(jī)器人、可穿戴設(shè)備等智能化設(shè)備深受消費(fèi)者的追捧和青睞。在各種消費(fèi)場景中，人工智能正在幫助商家“更懂消費(fèi)者、懂得消費(fèi)者更多”，提升雙方服務(wù)交互過程中的質(zhì)量。根據(jù)相關(guān)研究機(jī)構(gòu)估算，預(yù)計(jì)到 2020 年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)近 140 億美元，而到 2022 年將超過 270 億美元。

中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征 ：

1、 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(dòng)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(dá) 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(jī)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(diǎn)。

2、 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(dá) 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(jì)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(shí)踐進(jìn)程中來 。

3、 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?？偼度谫Y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(dòng)了中國人工智能產(chǎn)業(yè)化落地和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的深化發(fā)展。

中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢 ：

1、 國家多部委聯(lián)動(dòng)， 頂層設(shè)計(jì)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(qiáng)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(dòng)性很強(qiáng)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(dòng)權(quán)的重要戰(zhàn)略抓手，是推動(dòng)我國科技跨越發(fā)展、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)、生產(chǎn)力整體躍升的重要戰(zhàn)略資源。

在此宏觀背景下，2016 年 5 月，國家發(fā)展改革委、科技部、工業(yè)和信息化部、中央網(wǎng)信辦四部門聯(lián)合印發(fā)了《“互聯(lián)網(wǎng)+” 人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》的通知；2017 年 7 月，國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》；2017 年 12 月，工業(yè)和信息化部印發(fā)《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2018-2020 年）》的通知。在中央頂層制度設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，各地方政府根據(jù)各區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)際需求，紛紛出臺(tái)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(huì)政策環(huán)境。

2、 數(shù)字時(shí)代助力，廣袤市場搭配先進(jìn)信息技術(shù)，累積數(shù)據(jù)優(yōu)勢。數(shù)據(jù)是新一輪人工智能的發(fā)展需要具備三大核心要素之一， 豐富的市場數(shù)據(jù)量為人工智能應(yīng)用的深化實(shí)踐提供了基礎(chǔ)條件。隨著我國邁入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代， 互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)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(fèi)級(jí)數(shù)據(jù)和企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)。據(jù) IDC、希捷統(tǒng)計(jì)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(jì)到 2025 年將增至48.6ZB，屆時(shí)將占全球數(shù)據(jù)總量的 27.8％。

3、 網(wǎng)民基數(shù)大，中小企業(yè)眾多，增強(qiáng)開發(fā)場景優(yōu)勢：中國龐大的人口數(shù)量和企業(yè)基數(shù)為人工智能提供了豐富的應(yīng)用場景，并由此衍生出大量基于人工智能技術(shù)的商業(yè)和應(yīng)用模式的創(chuàng)新。2017 年中國企業(yè)法人單位為 1809.77 萬個(gè)，而個(gè)體工商戶總數(shù)更是達(dá)到了 6579.37 萬戶。另外， 2018 年中國人口總數(shù)達(dá)到 13.9538 億人，其中互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)已經(jīng)達(dá)到 8.2851 億人。人工智能技術(shù)作為實(shí)踐數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要構(gòu)成和基石， 逐步與互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的社交電商服務(wù)、共享經(jīng)濟(jì)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。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，人工智能正成為引領(lǐng)科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心力量。人工智能產(chǎn)品與服務(wù)正在持續(xù)地滲透到人們的日常工作、 生活、學(xué)習(xí)和社交等領(lǐng)域， 也推動(dòng)國內(nèi)各區(qū)域、各類型的科技企業(yè)和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)企業(yè)紛紛向人工智能領(lǐng)域開拓。經(jīng)過多年的持續(xù)發(fā)展，中國在人工智能領(lǐng)域取得重要進(jìn)展，國際科技論文發(fā)表量和發(fā)明專利授權(quán)量已居世界前列，部分領(lǐng)域核心關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)重要突破，但是人才問題仍然是制約該產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。

國務(wù)院在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》 明確提出人工智能尖端人才遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足需求，并在總體部署中將加強(qiáng)人才隊(duì)伍建設(shè)作為構(gòu)建開放協(xié)同的人工智能科技創(chuàng)新體系四大主要支撐之一。在產(chǎn)業(yè)實(shí)踐中，企業(yè)對(duì)人工智能人才的需求更加精細(xì)和多元，從技術(shù)研發(fā)、應(yīng)用開發(fā)、應(yīng)用交付到運(yùn)營維護(hù)都需要大量人才支持。

從產(chǎn)業(yè)端來看，一方面人工智能產(chǎn)業(yè)人才的覆蓋面開始擴(kuò)大，另一方面國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)整體人才密度偏低，有效人才供給不足的問題突出。因此，人工智能產(chǎn)業(yè)人才供需矛盾將嚴(yán)重影響我國人工智能產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。鑒于此，現(xiàn)階段高校、人工智能相關(guān)企業(yè)、社會(huì)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)等均已經(jīng)采取諸多措施，加快推進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)人才的規(guī)模化培養(yǎng)。

根據(jù)各人工智能企業(yè)崗位人才需求，可歸納為高級(jí)管理崗、高端技術(shù)崗、算法研究崗、應(yīng)用開發(fā)崗、實(shí)際技能崗、產(chǎn)品經(jīng)理崗等類型崗位。這一崗位需求分類也契合人工智能從研發(fā)到應(yīng)用的眾多環(huán)節(jié)。管理、技術(shù)和服務(wù)等多類型人才協(xié)同，推進(jìn)人工智能應(yīng)用落地，成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下人工智能產(chǎn)業(yè)人才內(nèi)涵的特色。

典型崗位類型簡介：

1、 算法研究崗：創(chuàng)新、突破人工智能算法和技術(shù)研究，并將人工智能前沿理論與實(shí)際算法模型開發(fā)相結(jié)合的崗位。

2、 應(yīng)用開發(fā)崗：將人工智能算法及各項(xiàng)技術(shù)（例如機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、智能語音、計(jì)算機(jī)視覺等）與行業(yè)需求相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)相關(guān)應(yīng)用工程化落地的崗位。

3、 實(shí)用技能崗：理解人工智能技術(shù)的基本概念，能夠結(jié)合特定使用場景，保障人工智能相關(guān)應(yīng)用快速、高效的規(guī)模化產(chǎn)出和穩(wěn)定運(yùn)行的崗位。 

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?！秶鴦?wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》提出要到 2020 年實(shí)現(xiàn)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 1500 億元的目標(biāo)。按照此產(chǎn)業(yè)規(guī)模目標(biāo)，預(yù)計(jì)我國人工智能產(chǎn)業(yè)內(nèi)有效人才缺口達(dá) 30 萬，特定技術(shù)方向和崗位上供需失衡比例尤為突出。

本報(bào)告通過崗位人才供需比值來反映人工智能產(chǎn)業(yè)各技術(shù)方向崗位和不同職能崗位的人才供需情況。崗位人才供需比越高，表明該崗位的人才供應(yīng)越充足。

1、 人工智能各技術(shù)方向崗位人才供需情況：本報(bào)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(jī)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(jì)算機(jī)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。

2、 人工智能各職能崗位人才供需情況：現(xiàn)階段，算法研究崗、應(yīng)用開發(fā)崗、實(shí)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(shí)際技能崗人才供給處于相對(duì)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(jí)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。

人工智能產(chǎn)業(yè)人才在需求和供給方面的區(qū)域集聚效應(yīng)尤為突出，這主要受制于區(qū)域產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、人才積累的差距。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(shí)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%。

（1） 在人才需求方面，上述四個(gè)區(qū)域的人才需求占全國總體需求的 90.9%。一方面因?yàn)檫@些區(qū)域聚集了全國絕大多數(shù)人工智能領(lǐng)域的科技創(chuàng)新企業(yè)和接入人工智能技術(shù)的互聯(lián)網(wǎng)、軟件企業(yè)，相應(yīng)地產(chǎn)生了大量的人才需求；另一方面由于這些區(qū)域內(nèi)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)正加速數(shù)字化改革，人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合的進(jìn)程居于全國前列，需要大量相關(guān)人才支撐人工智能落地實(shí)踐的快速推進(jìn)。

（2）在人才供給方面， 這些區(qū)域擁有頂尖的人工智能技術(shù)水平、廣闊的職業(yè)發(fā)展空間和可觀的薪酬福利，對(duì)人才集聚產(chǎn)生了較強(qiáng)的吸引力。目前人才供給端 82.9%的人才有意向進(jìn)入上述四個(gè)區(qū)域工作，而其他地區(qū)僅能吸引 17.1%人才的關(guān)注。

在國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)人才供給不足的大背景下，高校、企業(yè)和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)紛紛依托自身優(yōu)勢，立足產(chǎn)業(yè)實(shí)際需求，采取了諸多應(yīng)對(duì)措施，積極推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)人才的培養(yǎng)。

高校人才培養(yǎng)情況 ：

（1）根據(jù)產(chǎn)業(yè)需求，高校人工智能人才培養(yǎng)呈現(xiàn)出多學(xué)科特點(diǎn)。在現(xiàn)設(shè)專業(yè)中，計(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、電子信息、統(tǒng)計(jì)學(xué)、心理學(xué)等多個(gè)專業(yè)領(lǐng)域。人工智能專業(yè)的設(shè)立加速了人工智能與基礎(chǔ)教育學(xué)科融合，有助于培養(yǎng)出一批具備多專業(yè)、跨學(xué)科認(rèn)知的復(fù)合型人工智能產(chǎn)業(yè)人才。根據(jù)招聘網(wǎng)站專業(yè)需求數(shù)據(jù)顯示，人工智能領(lǐng)域十大熱門專業(yè)包括計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)等。

（2）人工智能專業(yè)被正式納入本科專業(yè)名單，加速了人工智能產(chǎn)業(yè)專項(xiàng)人才的培養(yǎng)進(jìn)程。在傳統(tǒng)電子信息類、計(jì)算機(jī)類、數(shù)學(xué)類專業(yè)的基礎(chǔ)上， 2019 年 3 月教育部公布了《2018年度普通高等學(xué)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果的通知》，人工智能被列入新增審批本科專業(yè)名單，全國共有 35 所高校獲首批建設(shè)資格；2020 年 2 月教育部公布《2019 年度普通高等學(xué)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果》，新增人工智能專業(yè)的高校達(dá) 180 所。

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(jì)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(jìn)人工智能基礎(chǔ)研究型人才和應(yīng)用型人才的培養(yǎng)。

（3）高校建立人工智能學(xué)院和研究院，重點(diǎn)培養(yǎng)基礎(chǔ)研究型和應(yīng)用開發(fā)型人才。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⑧，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(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)、類腦計(jì)算、人工智能治理以及智能醫(yī)療、智能社會(huì)等方面，旨在培養(yǎng)并輸出具備人工智能基礎(chǔ)研究的研究型人才。

國內(nèi)諸多本科大學(xué)和?？圃盒Ｒ惨验_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(qiáng)在人才培養(yǎng)、實(shí)訓(xùn)課程、項(xiàng)目共享、實(shí)踐機(jī)會(huì)等方面合作，著重培養(yǎng)具備人工智能實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的應(yīng)用開發(fā)型人才。

社會(huì)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)人才培養(yǎng)情況 ：

社會(huì)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)開展人工智能培訓(xùn)是當(dāng)前解決人工智能產(chǎn)業(yè)人才供應(yīng)不足的重要補(bǔ)充，并且現(xiàn)階段政府正著力實(shí)施全民智能教育，對(duì)社會(huì)機(jī)構(gòu)開展人工智能培訓(xùn)也做出了明確的支持。

（1）針對(duì)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)類型，現(xiàn)階段既有北大青鳥、達(dá)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(lán)學(xué)院、咕泡學(xué)院等新型培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。各類型培訓(xùn)機(jī)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。

（2）針對(duì)培訓(xùn)內(nèi)容，當(dāng)前培訓(xùn)機(jī)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(jī)構(gòu)均向?qū)W員提供分階段的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目教學(xué)，眾多機(jī)構(gòu)已接入華為、百度、阿里巴巴等科技巨頭的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐機(jī)會(huì)。但由于數(shù)理知識(shí)課程內(nèi)容欠缺、培訓(xùn)時(shí)間較短，當(dāng)前培訓(xùn)機(jī)構(gòu)輸出的人才多數(shù)為初級(jí)的實(shí)用技能型人才。

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

工作年限要求 ：

應(yīng)用開發(fā)崗對(duì)工作經(jīng)驗(yàn)及年限的要求相對(duì)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(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和行業(yè)知識(shí)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。

專業(yè)要求 ：

各典型崗位專業(yè)要求中，大多尋求計(jì)算機(jī)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(shí)用技能崗均要求計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)。除外，算法研究崗、應(yīng)用開發(fā)崗對(duì)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。

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(yuǎn)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(shí)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(shí)用技能崗允許?？茖W(xué)歷人才進(jìn)入，這是由于實(shí)用技能崗普遍以計(jì)算機(jī)相關(guān)技能型人才為主， 這一比重均高于其他崗位。

單月薪酬情況 ：

目前高達(dá) 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(dá)到 35k 以上，算法研究崗、應(yīng)用開發(fā)崗的薪酬水平遠(yuǎn)高于實(shí)用技能崗和產(chǎn)品經(jīng)理崗，眾多企業(yè)以百萬年薪簽約具備人工智能基礎(chǔ)研究能力的頂尖高校博士畢業(yè)生的事件已屢見不鮮。實(shí)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%。

針對(duì)人工智能芯片、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、智能語音、計(jì)算機(jī)視覺五大典型人工智能技術(shù)方向，其技術(shù)特點(diǎn)、發(fā)展階段和業(yè)務(wù)重點(diǎn)在當(dāng)前略有差異，企業(yè)對(duì)不同技術(shù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)人才的職業(yè)能力也提出了不同的要求。

3 至 5 年的工作經(jīng)驗(yàn)是當(dāng)前各個(gè)典型技術(shù)方向?qū)θ瞬诺钠毡橐?。此外，人工智能芯片和?jì)算機(jī)視覺相對(duì)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(jì)算機(jī)視覺相關(guān)崗位對(duì)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。

企業(yè)對(duì)人才專業(yè)背景的要求與技術(shù)方向存在緊密關(guān)系。其中，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(jī)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(duì)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)。

本科學(xué)歷是企業(yè)對(duì)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(dá) 88.4%的崗位要求本科學(xué)歷。機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、智能語音、計(jì)算機(jī)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(jī)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(jì)算機(jī)視覺相關(guān)崗位均要求碩士及以上學(xué)歷。

當(dāng)前人工智能芯片相關(guān)崗位的單月薪酬水平相對(duì)較低，單月薪酬 30K 以內(nèi)的崗位占比高達(dá) 85.4%；機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、智能語音和計(jì)算機(jī)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(jī)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(jì)算機(jī)視覺相關(guān)崗位。

作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎，人工智能已經(jīng)開始廣泛滲入和應(yīng)用于各領(lǐng)域并展現(xiàn)出巨大潛力。但與發(fā)達(dá)國家相比，我國人工智能產(chǎn)業(yè)在基礎(chǔ)理論、核心算法、關(guān)鍵設(shè)備、高端芯片、人才培養(yǎng)等方面存在較大差距，其中人工智能人才問題尤為突出，主要體現(xiàn)在以下三方面：

一是人才供需不平衡，難以支撐迅速擴(kuò)張的產(chǎn)業(yè)規(guī)模；

二是人才結(jié)構(gòu)失衡，在不同層次、不同技術(shù)方向、不同崗位結(jié)構(gòu)上均存在失衡；

三是人才質(zhì)量不匹配，產(chǎn)業(yè)端與教育端沒有實(shí)現(xiàn)有效對(duì)接，人才培養(yǎng)質(zhì)量難以滿足產(chǎn)業(yè)需求。

現(xiàn)階段我國人工智能產(chǎn)業(yè)人才供需嚴(yán)重不平衡。從需求端來看，在數(shù)字化、智能化的轉(zhuǎn)型壓力之下，各行各業(yè)對(duì)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：

一是新興的人工智能企業(yè)作為技術(shù)提供方，亟需大批高質(zhì)量高水平的人才，提升自身技術(shù)競爭力；

二是傳統(tǒng)行業(yè)的各類企業(yè)作為產(chǎn)業(yè)需求方，需要擁抱人工智能浪潮應(yīng)對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型。中國國家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)顯示， 2018 年全國軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)從業(yè)人數(shù) 643 萬人，該數(shù)據(jù)僅僅顯示從事軟件和信息技術(shù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人員。如果將在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)從事數(shù)字化、智能化的人員納入考慮， 該人才需求量則呈現(xiàn)井噴式增長。

從供給端來看，當(dāng)前人才供給來源主要有以下兩類：

一是院校人才培養(yǎng)，現(xiàn)階段人工智能領(lǐng)域涉及專業(yè)包括計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)、自動(dòng)化、軟件工程、電子信息工程、通信工程、統(tǒng)計(jì)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)等；

二是行業(yè)人才存量積累，主要是從事傳統(tǒng)電子信息、軟件服務(wù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的技術(shù)人員通過學(xué)習(xí)與積累逐漸向人工智能領(lǐng)域轉(zhuǎn)換。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。

我國人工智能產(chǎn)業(yè)人才供給嚴(yán)重不足主要原因可歸為研究起步晚、產(chǎn)業(yè)化積累不足，導(dǎo)致人才培養(yǎng)速度沒有跟上產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求。我國人工智能研究始于 20 世紀(jì) 80 年代，但由于基礎(chǔ)不穩(wěn)、參與研究的科研機(jī)構(gòu)和高校數(shù)量有限，因此無法實(shí)現(xiàn)規(guī)?；囵B(yǎng)和輸出人才，導(dǎo)致我國人工智能產(chǎn)業(yè)人才資源先天不足。

2017 年后，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(xiàng)人才培養(yǎng)在全國快速展開。但當(dāng)前依然處于人才培養(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，而行業(yè)內(nèi)部自發(fā)的人才培養(yǎng)還沒有成體系發(fā)展， 由此現(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。

人工智能產(chǎn)業(yè)人才結(jié)構(gòu)不均衡主要體現(xiàn)在三方面：

一是不同層次人才結(jié)構(gòu)失衡，頂尖的基礎(chǔ)研究人才和創(chuàng)新應(yīng)用人才不足；

二是不同崗位類型人才結(jié)構(gòu)失衡，多數(shù)人才集中在應(yīng)用開發(fā)崗位，而真正有大量需求的實(shí)用技能崗位供給不足；

三是不同技術(shù)方向人才結(jié)構(gòu)失衡，相關(guān)人才在職業(yè)選擇時(shí)易受輿論影響，追逐市場熱點(diǎn)，而忽視自身定位與能力，導(dǎo)致在不同技術(shù)方向上顯現(xiàn)出與企業(yè)需求顯著錯(cuò)位的現(xiàn)象。

在崗位類型的選擇方面，人才供給多數(shù)集中在應(yīng)用開發(fā)崗，而實(shí)用技能崗需求量大，但人才吸引力有限。在企業(yè)需求的崗位中，應(yīng)用開發(fā)崗的比重為 19.8%， 而高達(dá) 30.4%的人才在擇業(yè)時(shí)傾向于該類型崗位。但針對(duì)在整體崗位需求中占比高達(dá) 34.8%的實(shí)用技能崗，僅12.5%的人才有意向進(jìn)入該類型崗位。

在人工智能技術(shù)方向的選擇方面，擁有超高關(guān)注度的機(jī)器學(xué)習(xí)方向聚集了近 60%的人才供給。在企業(yè)需求的崗位中，機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)崗位和計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)崗位的占比分別達(dá)到了39.1%和 33.4%，是人才需求最為集中的兩個(gè)技術(shù)方向。但是由于“機(jī)器學(xué)習(xí)” 、 “深度學(xué)習(xí)” 等關(guān)鍵詞曝光度高，一定程度上引導(dǎo)了人才供給向機(jī)器學(xué)習(xí)方向聚集。而同樣有著較高需求程度的計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)崗位卻面臨人才供給相對(duì)不足。

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(shí)際需求，反映在企業(yè)選人用人和人才求職應(yīng)聘兩方面。一是自 2015 年至今，企業(yè)在人工智能相關(guān)崗位上對(duì)應(yīng)屆畢業(yè)生的需求程度始終有限，每年招聘的應(yīng)屆畢業(yè)生平均僅占整體需求的 3%左右；二是人工智能求職人才中應(yīng)屆畢業(yè)生的比重仍逐年增長， 2019 年增長至 13.9%。

（1） 高校方面。當(dāng)前人工智能產(chǎn)業(yè)人才規(guī)?；Ⅲw系化培養(yǎng)剛剛起步，過去階段高校培養(yǎng)的人才無法直接滿足人工智能產(chǎn)業(yè)的實(shí)際需求。同時(shí)，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。

（2） 企業(yè)方面。知識(shí)密集、多學(xué)科交叉等特性為人工智能產(chǎn)業(yè)設(shè)立了較高的人才準(zhǔn)入門檻，企業(yè)對(duì)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(shí)儲(chǔ)備與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，很難直接匹配企業(yè)的用人需求。根據(jù)企業(yè)調(diào)研結(jié)果反饋，應(yīng)屆畢業(yè)生在崗培養(yǎng)普遍需要一年以上的時(shí)間， 這導(dǎo)致絕大多數(shù)的初創(chuàng)型人工智能企業(yè)缺乏人力、 資金和動(dòng)力去培養(yǎng)應(yīng)屆畢業(yè)生，直接降低了企業(yè)對(duì)應(yīng)屆畢業(yè)生的需求程度。

▲企業(yè)需求中應(yīng)屆畢業(yè)生的比重和求職人才中應(yīng)屆畢業(yè)生的比重

面對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展和生態(tài)體系內(nèi)各環(huán)節(jié)對(duì)高質(zhì)量人才的需求，國家和地方政府已經(jīng)出臺(tái)了眾多與人工智能產(chǎn)業(yè)人才發(fā)展相關(guān)的政策，并將人工智能產(chǎn)業(yè)人才的培養(yǎng)和引進(jìn)作為推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要部署。

技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用落地是當(dāng)前引領(lǐng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要?jiǎng)恿?，而人才則是技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用落地的核心。自 2016 年 5 月國家發(fā)展和改革委員會(huì)、 科學(xué)技術(shù)部等 4 部門聯(lián)合發(fā)布《“互聯(lián)網(wǎng)+” 人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》以來，眾多人工智能產(chǎn)業(yè)政策均將人才發(fā)展列入主體工作任務(wù)當(dāng)中，在高端人才培養(yǎng)、優(yōu)秀人才引進(jìn)、相關(guān)學(xué)科建設(shè)、產(chǎn)教融合發(fā)展、國內(nèi)國外交流、激勵(lì)政策出臺(tái)等方面為人工智能產(chǎn)業(yè)人才發(fā)展確立了可尋、可走的戰(zhàn)略方向。

與國家層面人工智能產(chǎn)業(yè)人才的頂層設(shè)計(jì)相呼應(yīng)，地方政府在人工智能產(chǎn)業(yè)人才的培養(yǎng)和引進(jìn)方面也做出了積極的探索和實(shí)踐，正在形成中央和地方的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。2017 年后，地方政府紛紛出臺(tái)了符合本地產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的人工智能產(chǎn)業(yè)人才政策及落地細(xì)則，把控和引領(lǐng)本地區(qū)的人才發(fā)展方向，推動(dòng)本地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)人才的培養(yǎng)和引進(jìn)。

北京、天津、上海、浙江、江蘇、廣東、四川等省市基于自身人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀和地方產(chǎn)業(yè)布局特色，在全國率先出臺(tái)多項(xiàng)人工智能產(chǎn)業(yè)人才政策，鼓勵(lì)并推動(dòng)建設(shè)產(chǎn)學(xué)研結(jié)合的人才培養(yǎng)機(jī)制，并且在人才落戶、住房補(bǔ)貼等方面為相關(guān)人才的引進(jìn)制定可落地的激勵(lì)機(jī)制，推動(dòng)了全國重點(diǎn)區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)人才培養(yǎng)環(huán)境的建設(shè)，同時(shí)為其他地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)人才政策的制定和產(chǎn)業(yè)人才的培養(yǎng)提供了經(jīng)驗(yàn)和參考。

人工智能應(yīng)用在多區(qū)域內(nèi)的加速落地，逐步凸顯人才本地化服務(wù)能力的重要性。人工智能的本地化服務(wù)能力集中反映在了解某區(qū)域本地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和本地企業(yè)的智能化需求，快速響應(yīng)客戶服務(wù)請求，為客戶提供人工智能相關(guān)的咨詢、開發(fā)、運(yùn)維、售后等方面。不同于傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的興起為全國各區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來了重大機(jī)遇。因此，人工智能企業(yè)積極地做出策略性調(diào)整，由過去單一的核心區(qū)域模式轉(zhuǎn)變?yōu)槊嫦蛉珖峁┍镜鼗?wù)模式，激發(fā)了人工智能企業(yè)對(duì)當(dāng)?shù)厝斯ぶ悄苋瞬诺男枨?nbsp;。

國內(nèi)各區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)已經(jīng)顯現(xiàn)出產(chǎn)業(yè)人才本地滿足的態(tài)勢。在京津冀地區(qū)、長三角地區(qū)、粵港澳大灣區(qū)和川渝地區(qū)等人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展高地，人工智能產(chǎn)業(yè)人才主要由其區(qū)域省市本地供給。除上述區(qū)域外，湖北省、陜西省、山東省等科技實(shí)力相對(duì)較強(qiáng)的省份，其人工智能產(chǎn)業(yè)人才的供給也均集中于本省本地人才，這反映了人才培養(yǎng)工作本地化的重要性。

伴隨著人工智能應(yīng)用落地的深化，人才需求由基礎(chǔ)研究驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)閼?yīng)用落地驅(qū)動(dòng)，產(chǎn)教融合人才培養(yǎng)模式顯得重要且迫切。國家高度重視產(chǎn)教融合工作并積極做好頂層設(shè)計(jì)。

2017年 12 月，國務(wù)院辦公廳發(fā)布了《關(guān)于深化產(chǎn)教融合的若干意見》；2019 年 9 月，國家發(fā)展與改革委員會(huì)印發(fā)《國家產(chǎn)教融合建設(shè)試點(diǎn)實(shí)施方案的通知》，重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)需求更好入人才培養(yǎng)過程，構(gòu)建服務(wù)支撐產(chǎn)業(yè)重大需求的技術(shù)技能人才和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才培養(yǎng)體系，形成教育和產(chǎn)業(yè)統(tǒng)籌融合、良性互動(dòng)的發(fā)展格局。

在人工智能領(lǐng)域，產(chǎn)教融合需求更為迫切，傳統(tǒng)的人才培養(yǎng)模式已無法適應(yīng)快速變化的產(chǎn)業(yè)需求。在此背景下，高校依托學(xué)術(shù)研究、專家資源優(yōu)勢，企業(yè)立足實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)積累與一線市場需求，兩個(gè)主體在政策和市場的驅(qū)動(dòng)下，正在積極構(gòu)建并初步形成了優(yōu)勢互補(bǔ)、資源共享的產(chǎn)教融合人才培養(yǎng)模式，逐步發(fā)展成為國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)人才培養(yǎng)的主導(dǎo)力量。

當(dāng)前人工智能產(chǎn)業(yè)產(chǎn)教融合人才培養(yǎng)模式的相關(guān)機(jī)構(gòu)還局限于少數(shù)高校和數(shù)量有限的人工智能產(chǎn)業(yè)巨頭，現(xiàn)有的師資力量、課程設(shè)置、實(shí)訓(xùn)體系等還難以覆蓋足夠廣泛的應(yīng)用場景。

因此，隨著人工智能與其他行業(yè)融合的速度持續(xù)加快，產(chǎn)教融合人才培養(yǎng)模式需要廣泛吸納各類型、各領(lǐng)域的人工智能相關(guān)企業(yè)，為更多高校提供多場景的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、實(shí)訓(xùn)課程和一線實(shí)踐專家，保證高校培養(yǎng)的人工智能產(chǎn)業(yè)人才能夠更廣泛地適應(yīng)多類型的場景需求和行需求，推動(dòng)產(chǎn)教融合人才培養(yǎng)模式在參與主體和培養(yǎng)方式等方面的進(jìn)一步完善。

全球各主要國家在人工智能領(lǐng)域的競爭主要表現(xiàn)在人才競爭。中國在全球競爭中有著天然優(yōu)勢，尤其在人力資源儲(chǔ)備方面。中國有近 14 億人口、 9 億勞動(dòng)力、 1.7 億受過高等教育和擁有專業(yè)技能的人才以及近 4000 萬的在校大學(xué)生， 使中國在人工智能人才競爭方面具備著強(qiáng)勁的內(nèi)生動(dòng)力。

然而僅僅擁有數(shù)量充沛的人力資源是不能應(yīng)對(duì)日益激烈的創(chuàng)新競爭，只有將“人口紅利”最大化的轉(zhuǎn)化為“人才紅利”，建立開放包容的人才培養(yǎng)生態(tài)系統(tǒng)，充分依靠各類社會(huì)主體的資源、能力與優(yōu)勢，才能推動(dòng)人工智能人力資源轉(zhuǎn)化為人工智能產(chǎn)業(yè)人才資源 。

然而，僅僅依靠高校或者企業(yè)的力量是難以滿足日益增長的人才需求。政府、高校、科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)需要通力合作共同打造知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研各主體間的知識(shí)創(chuàng)新與應(yīng)用，同時(shí)構(gòu)建完善人才體系來應(yīng)對(duì)快速發(fā)展的產(chǎn)業(yè)需求。由于不同主體在機(jī)制體制、價(jià)值取向上存在差異甚至沖突。

因此，構(gòu)建人工智能產(chǎn)業(yè)人才培養(yǎng)生態(tài)體系關(guān)鍵需要做好以下三方面工作：

一是產(chǎn)業(yè)主管部門與教育主管部門要加強(qiáng)工作聯(lián)系，做好頂層設(shè)計(jì)，充分引導(dǎo)、組織、協(xié)調(diào)、激勵(lì)院校、科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)、人才服務(wù)機(jī)構(gòu)等，將產(chǎn)業(yè)需求更好融入人才培養(yǎng)過程，形成教育和產(chǎn)業(yè)統(tǒng)籌融合、良性互動(dòng)的發(fā)展格局；

二是院校、企業(yè)、人才服務(wù)機(jī)構(gòu)要明確各自的定位、權(quán)益與義務(wù)，積極參與人才培養(yǎng)生態(tài)體系建設(shè)各項(xiàng)工作，提升資金、技術(shù)和人才等資源的流動(dòng)與共享的效率，保障人才培養(yǎng)能夠真正跟上產(chǎn)業(yè)發(fā)展的節(jié)奏。

人工智能產(chǎn)業(yè)需要持續(xù)加強(qiáng)區(qū)域間的人才流動(dòng)和人才培養(yǎng)合作，一方面利用市場需求優(yōu)化人才的空間配置，扶持各區(qū)域內(nèi)的人工智能相關(guān)企業(yè)的發(fā)展，并鼓勵(lì)優(yōu)勢企業(yè)在多個(gè)區(qū)域設(shè)立分支機(jī)構(gòu)，為人才在多區(qū)域間的流動(dòng)提供工作機(jī)會(huì)；另一方面實(shí)現(xiàn)各區(qū)域間人才標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、人才評(píng)價(jià)結(jié)果互認(rèn)、信息共享等，打破人才跨區(qū)域流動(dòng)的諸多不合理壁壘。