一、產生背景
目前，人工智能已成為國家重要戰略，也是我國供給側改革的創新引擎。黨的十九大報告提出，要“加快建設製造強國，加快發展先進製造業，推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”。人工智能已連續三年被寫入政府工作報告。加快人工智能深度應用，培育壯大人工智能產業和人才供給，滿足全球新一輪科技革命和產業變革趨勢下人工智能人才需求，進而服務於科教興國、創新驅動和人才強國等國家戰略，已成為我國經濟發展的重要支撐。
近三年來，國務院、國家發展改革委、工業和信息化部等多次頒佈《新一代人工智能發展規劃》《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020)》等戰略性和指導性文件共同推動人工智能的發展。《三年行動計劃》提出，五個保障措施之一就是要加快人才培養，即要“吸引和培養人工智能高端人才和創新創業人才，支持一批領軍人才和青年拔尖人才成長，支持加強人工智能相關學科專業建設，引導培養產業發展急需的技能型人才。”
由此可見，我國政府高度重視人工智能發展，將新一代人工智能技術的產業化和集成應用作為發展重點。同時，也強調培養人工智能技能型人才的重要性。
二、職業定義
人工智能工程技術人員定義：從事與人工智能相關算法、深度學習等多種技術的分析、研究、開發，並對人工智能系統進行設計、優化、運維、管理和應用的工程技術人員。
人工智能工程技術人員主要工作任務：
1.分析、研究人工智能算法、深度學習等技術並加以應用；
2.研究、開發、應用人工智能指令、算法；
3.規劃、設計、開發基於人工智能算法的芯片；
4.研發、應用、優化語言識別、語義識別、圖像識別、生物特徵識別等人工智能技術；
5.設計、集成、管理、部署人工智能軟硬件系統；
6.設計、開發人工智能系統解決方案。
三、當前就業人群分析
（一）人工智能企業總量與分佈狀況
人工智能企業可劃分為基礎層、技術層和應用層。基礎層以AI芯片、計算機語言、算法架構等研發為主；技術層以計算機視覺、智能語言、自然語言處理等應用算法研發為主；應用層以AI技術集成與應用開發為主。
據艾瑞諮詢發佈資料顯示，2018年我國人工智能相關公司總數達到2167家，其中應用層佔比達到77.7%，技術層和基礎層企業佔比相對較小，兩者之和僅佔到22.3%;從技術類型分佈來看，涉及機器學習的公司最多，佔比25.3%，其次大數據、雲計算、機器人技術和計算機視覺的公司緊跟其後，整體分佈相對均勻。具體分佈如圖：
（二）人工智能產業市場規模
近幾年，人工智能技術在實體經濟中尋找落地應用場景成為核心要義，人工智能技術與傳統行業經營模式及業務流程產生實質性融合，智能經濟時代的全新產業版圖初步顯現， 2019年人工智能核心產業規模預計突破570億元。目前，安防和金融領域市場份額最大，工業、醫療、教育等領域具有爆發潛力。
（三）人工智能產業人才供需現狀
隨著人工智能概念的持續火爆，大批求職者主動向人工智能相關崗位靠近。根據《2017年全球人工智能人才白皮書》，過去幾年中，我國期望在AI領域工作的求職者正以每年翻倍的速度迅猛增長,特別是偏基礎層面的Al職位，如算法工程師，供應增幅達到150%以上。
為了對比國內AI人才供需情況，《白皮書》引入供需指數，該指數根據在特定時間段內的行業整體招聘需求量、活躍求職者存量以及招聘求職活躍度四個指標建模得出。從結果上看，目前國內AI人才供需指數逐年走高。2017年，國內AI人才供需較2015年提升11個百分點，表面上看人工智能人才供需已基本平衡，然而相關人才質量參差不齊。在對人才各項參數進行詳細分析後得出，近三成期望在人工智能領域大展身手的求職者與Al僱主所要求的各項指標相距甚遠，這部分人或為低學歷求職者，或為初出茅廬僅對基礎編程略知、缺乏實際AI技能的初級程序員。說明我國AI人才不但嚴重緊缺，且這種趨勢正由於人工智能企業增多而變得愈發嚴重，部分核心類崗位，如語音識別、圖像識別工程師等，人才供需缺口更大。而且，由於合格AI人才培養所需時間遠高於一般IT人才，人才缺口很難在短期內得到有效填補。
（四）人工智能工程技術人員薪資水平現狀
根據各大招聘網站的數據來看，人工智能行業的高薪主要分佈在京津、長三角、珠三角及部分內陸省會城市。北京、上海、深圳及杭州的薪水位列第一方陣，月薪在1.8萬左右；蘇州、南京、廣州及廈門位列第二方陣，月薪在1.4萬左右；其他沿海及內陸省會城市，如成都、重慶、長沙及濟南等位於第三方陣，月薪在1.3萬左右。
注：圖片引用於北風網
其中，TOP熱門職位：深度學習算法工程師月薪可以達到2.2萬；職位量方面，算法工程師需求遙遙領先。
注：圖片引用於北風網
根據測算，我國人工智能人才目前缺口超過500萬，國內的供求比例為1：10，供需比例嚴重失衡。不斷加強人才培養，補齊人才短板，是我國的當務之急。
中國人工智能人才存在較大“缺口”，中美差距較大。國外企業ElementAI發佈的《2019年度全球AI人才報告》顯示，中國成為全球最“吸金”的國家。由於國內的創業環境、政府支持和大數據沉澱，中國人工智能領域的投融資佔到了全球的60%，吸引了較多擁有技術的海外留學生回國發展。即便如此，中國在人才培養和人才吸引方面仍然與美國存在較大差距。
數據顯示，58%的中國高級研究員在美國攻讀研究生，35%在中國讀研究生，7%在其他國家(澳大利亞和英國)讀研究生。
在畢業於美國院校的中國高級研究員中，78%留在美國研究機構工作，僅有21%回到中國研究機構工作。該報告還顯示，全球吸引人工智能人才的國家中，排名前五的是美國、中國、英國、德國、加拿大，共佔據了72%的人工智能人才。中國雖然位列前列，但數量上僅為美國的四分之一，與美國存在較大差距。如果不加強人才培養，採取“規模化生產”的人才模式，到2025年人才缺口將會突破1000萬。
四、職業發展通道
人工智能工程技術人員在企業中的最終角色是CTO，其職業通道大致可分為初級工程技術人員、中級工程技術人員、高級工程技術人員。
初級工程技術人員在企業扮演的角色為：負責功能的實現方案設計、編碼實現、疑難BUG分析診斷、攻關解決。
中級工程技術人員在企業扮演的角色為：開發工作量評估、開發任務分配；代碼審核、開發風險識別/報告/協調解決；代碼模板研發與推廣、最佳實踐規範總結與推廣、自動化研發生產工具研發與推廣。
高級工程技術人員在企業扮演的角色為：組建平臺研發部，搭建公共技術平臺，方便上面各條產品線開發；通過技術平臺、通過高一層的職權，管理和協調各個產品線組。現在每個產品線都應該有合格的研發Leader和高級程序員。
CTO在企業扮演的角色為：業績達成,洞察客戶需求，捕捉商業機會，規劃技術產品，通過技術產品領導業務增長，有清晰的戰略規劃、主攻方向，帶領團隊實現組織目標。前沿與平臺：到這個研發規模規模級別了，一定要有專門的團隊做技術應用創新探索和前沿技術預研，而且要和技術平臺團隊、應用研發團隊形成很好的聯動作用，讓創新原型試點能夠很平滑地融入商業平臺，再讓應用研發線規模化地使用起來。研發過程管理：站在全局立場來端到端改進業務流程，為業務增長提供方便。組織與人才建設：公司文化和價值觀的傳承；研發專業族團隊梯隊建制建設、研發管理族團隊梯隊建制建設；創建創新激發機制，激發研發人創新向前發展，激發黑馬人脫穎而出。
五、未來市場需求
IDC和Forrester發佈了2020年及以後的人工智能（AI）預測。Forrester表示，雖然外部“市場”可能會讓企業對人工智能持謹慎的態度，但那些“勇敢”的企業將繼續投資並擴大AI的佈局。以下是Forrester的調查：
53%的全球決策者表示，他們已經實施、正在實施、或正在擴大人工智能的佈局。
29%的全球開發人員在過去一年中從事過AI/機器學習軟件工作。
在全球實施邊緣計算的公司中，54%的決策人員表示，邊緣計算為他們處理當前和未來的AI需求提供了很大的靈活性。
16%的全球B2C營銷決策者計劃今年將數據和分析技術（包括人工智能）的支出增加10%及以上。
IDC預測，到2022年，75%的企業將把智能自動化嵌入到技術和流程開發中，使用基於人工智能的軟件來指導創新。到2024年，人工智能將整合到企業的每一個部分，在“結果即服務”（outcomes-a-service）的人工智能解決方案上，25%的總投資將用於推動規模創新和卓越的業務價值。人工智能將成為新的用戶界面，並且重新定義用戶體驗。在未來幾年，我們將看到人工智能和計算機視覺、自然語言處理和手勢等新興用戶界面嵌入到每一種產品和設備中。
六、專家觀點
中國科學技術協會黨組書記、常務副主席、中國科學院院士懷進鵬：當前人工智能還面臨許多基礎理論和關鍵技術瓶頸，有許多難題有待破解。特別是在理論算法、平臺系統等方面有待突破，這是豐富技術和產業的源頭供給。“業以才興”，人才是第一資源，人才隊伍的質量、水平和規模決定也制約著產業的高度和發展，要探索產學合作，國內國際合作，跨界跨領域合作的合同育才機制，營造人才成長與培養的沃土，推動構建和完善既有利於發展人才獨創能力，又能有效調動潛力的平臺條件。我們要為未來做好準備。
國家發展改革委副主任、上海推進科技創新中心建設辦公室主任林念修：中國將重點實施好三大行動，其中包括實施人工智能開放發展行動，深化與世界各國在人工智能技術、標準、產業、法規、倫理等領域的全面合作，共商人工智能治理規則，共建人工智能重大項目，共享人工智能發展成果。其他兩大行動包括：一是實施人工智能創新夥伴行動，以一百家人工企業智能技術企業和應用企業為重點，支持開展協作研發、協同生產和協力推廣，制定融合標準，解決共性技術，促進人工智能和實體經濟深度融合。二是實施人工智能資源共享行動，建設人工智能產業創新中心，完善開源平臺體系，深化政務信息系統整合和信息資源共享，出臺推動新型基礎設施發展的指導意見，打造人工智能產業生態。
工業和信息化部科技司司長鬍燕：近年來我國人工智能產業呈現出了蓬勃發展的良好態勢。一是部分關鍵應用技術特別是圖象識別、語音識別等技術，處於全球相對領先的水平，人工智能論文總量和高倍引用的論文數量，也處在第一梯隊，據全球相對前列。二是產業整體實力顯著增強。全國人工智能產業超過一千家，覆蓋技術平臺、產品應用等多環節，已經形成了比較完備的產業鏈。京津冀、長三角、珠三角等地區的人工智能產業急劇發展的格局已經初步形成。三是與行業融合應用不斷深入。人工智能憑藉其強大的賦能性，正在成為促進傳統行業轉型升級的重要驅動力量，各領域智能+的新技術、新模式、新業態不斷湧現，輻射溢出的效應也在持續增強，但也要看到，在快速發展過程當中，我國人工智能的基礎技術，還有較大欠缺，能夠真正創造商業價值的還比較少。傳統行業與人工智能的融合還存在較高門檻，有數據顯示，今年人工智能領域投融資比前兩年特別是跟去年相比，也有比較大幅度的下調。
全國人大代表、中國信息通信研究院院長劉多：新一代人工智能以燎原之勢在全球快速發展，將對經濟、社會、軍事等各領域發展產生重大而深遠的影響。在抓住人工智能這一重要發展機遇的同時，世界各國政府、企業和學術界也高度重視對人工智能發展中各種新問題和挑戰的研究和防範，尤其是與人們生活和安全息息相關的風險和威脅，如倫理道德侵犯、算法偏見和歧視、隱私洩露等等。當前，我國人工智能產業和應用發展態勢良好，處於全球第一梯隊。下一步，在推動實體經濟高質量發展過程中，人工智能仍將發揮其賦能型技術和關鍵基礎設施的重大作用。為確保人工智能安全、可靠、可控發展和廣泛應用，建議從推動人工智能與實體經濟深度融合、行業和企業自律、立法、治理構架和標準制定、監測和監管手段建設等方面全方位、分層次打造生態安全體系。
科技部戰略規劃司副司長張旭：中國人工智能應用具有領域廣、滲透深的特點，在產業化方面具有獨特優勢，但也面臨巨大挑戰，尤其是在基礎理論和算法方面，原始創新能力不足，在高端芯片、關鍵部件等方面基礎薄弱，高水平人才也不足。隨著全球人工智能加速發展，各國在認知智能、機器學習、智能芯片等方面將不斷取得突破。
