《人工智能产业人才发展报告》文档格式.docx

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习近平总书记强调：

“发展是第一要务,人才是第一资源,创新是第一动力。

”人工智能产业的发展，要紧紧抓住人才这一资源，实现人尽其才、才尽其用、用有所成。

只有加强顶层设计，紧密围绕实际用人需求，推进人工智能“产学研一体化”人才培养模式发展，精准培养产业所需人才，才是解决产业内人才问题的切实方法。

由工业和信息化部人才交流中心牵头编写的《人工智能产业人才发展报告（2019-2020年）》从人才角度出发，全面分析梳理了人工智能产业人力资源发展情况，提出相关人工智能产业人才工作建议。

由于时间仓促，报告中存在不当之处，还请指正！

图目录

图1人工智能的三次发展浪潮.........................................................................................................11图2人工智能产业链及代表厂商....................................................................................................12图3全球主要国家的人工智能产业政策（部分）....................................................................13图4中国人工智能产业规模（单位：

亿美元）........................................................................15图52018-2025年中国数据总量（单位：

ZB）.........................................................................17图62010-2017年中国企业法人单位数及个体工商户数（单位：

万个）.......................17图72010-2018年中国人口数量及互联网上网人数（单位：

亿人）................................18图8本次调研企业的人员规模情况...............................................................................................20图9本次调研企业的区域分布情况...............................................................................................20图10本次调研企业的产业链分布情况........................................................................................21图11人工智能产业人才岗位类型..................................................................................................22图12人工智能各技术方向岗位人才供需比...............................................................................23图13人工智能各职能岗位人才供需比........................................................................................24图14全国主要区域的人才的需求情况及求职人才意向的区域情况.................................25图15人工智能产业十大热门专业..................................................................................................26图16新增人工智能本科专业高校区域分布...............................................................................27图17开展人工智能培训的社会培训机构（部分）.................................................................29图18主要岗位的工作年限要求......................................................................................................33图19主要岗位的专业要求...............................................................................................................33图20主要岗位的学历要求...............................................................................................................34图21典型岗位单月薪酬情况...........................................................................................................35图22主要技术方向对工作年限的要求........................................................................................39图23主要技术方向对专业的要求..................................................................................................39图24主要技术方向对学历的要求..................................................................................................40图25主要技术方向的单月薪酬情况.............................................................................................41图26各类型岗位对人才的需求情况及求职人才的岗位意向情况......................................44图27各技术方向对人才的需求情况及求职人才技术方向意向情况.................................45图28“机器学习”和“机器视觉”XX指数搜索趋势....................................................................45图29企业需求中应届毕业生的比重和求职人才中应届毕业生的比重............................46图30地方政府人工智能产业人才相关政策发布情况（单位：

项）.................................48图31意向京津冀、长三角、粤港澳、川渝地区的人才的来源地......................................51图32意向湖北省、陕西省、山东省的人才的来源地.............................................................51

报告相关说明

一、样本说明

（1）企业及岗位样本企业类型1：

专注于人工智能领域，提供人工智能基础层、技术层、应用层产品和服务的人工智能科技企业，岗位样本包含该类型企业内部所有岗位。

企业类型2：

利用人工智能相关技术改造或重塑自身产品或服务的企业，包含软件企业、

互联网企业以及其他传统产业企业等，岗位样本包含该类型企业内部涉及到人工智能的岗位。

（2）人才样本

在人工智能企业或相关人工智能岗位从事工作的人才。

2、样本数量

本次调研的企业样本总数为2224家，包含的岗位样本总数为92741个；

人才样本总数为383226人次。

3、人工智能产业人才定义

本报告涉及的人工智能产业人才指的是在人工智能企业或者相关岗位上推动人工智能

算法及相关技术研究、保障人工智能产品和服务落地应用的各类人才。

核心观点

1.中国人工智能产业规模化发展起步较晚、基础研究较为薄弱，但在各级政府高度支持下，高校、企业等各界积极参与，中国人工智能产业规模呈快速扩张态势，2019年突破100亿美元，已经成为全球人工智能产业的领军者之一。

此外，中国的人工智能专利申请数量占全球总量的37.1%，位居全球第一。

论文总产出量达到141840篇，位居全球第二。

现阶段中国也是全球人工智能产业投融资最为活跃的国家之一，其中总投融资事件数量占全球的

31.7%，投融资资金总额占全球的60.0%。

在数字经济蓬勃发展的浪潮中，人工智能正成为引领中国科技创新和产业发展的核心力量。

2.在我国人工智能产业强劲的发展浪潮中，研究和应用人工智能技术的企业数量不断增加，人才需求在短时间内激增。

但由于我国人工智能起步较晚、发展历程较短，人工智能人才储备不足且培养机制不完善，导致当前高校、企业等各界的人才培养速度还无法匹配产业的需求扩张速度，产业内能够满足需求的有效人才密度不足。

以《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中确立的2020年实现人工智能核心产业规模超过1500亿元为目标，预计当前我国人工智能产业内有效人才缺口达30万。

3.人工智能产业人才供需比严重不平衡：

一是不同类型的岗位供需不平衡，当前企业对算法研究岗、应用开发岗和实用技能岗等技术型岗位的人才需求最为旺盛，分别占整体需求岗位的12.2%、19.8%和34.8%，但其人才供需比分别仅为0.13、0.17和0.98；

二是不同的技术方向供需不平衡，机器学习和计算机视觉在现阶段的人才需求最为突出，在整体需求岗位中的占比分别为39.1%和33.4%，但相关技术方向的人才极度稀缺，人才供需比仅为0.23和0.09，有效供给严重不足。

4.产业对人才质量有着高标准和高要求，企业需要的是保障人工智能技术工程落地的应用型人才、具备多行业经验或多岗位能力的复合型人才、推动算法攻关或产品研发的创新型人才和具备特定区域本地化服务能力的本地化人才。

同时，企业对人才的教育背景、工作经验等方面设立了较高的准入门槛：

在学历方面，2019年17.9%的岗位要求为硕士及以上学历，仅有11.9%的岗位接受专科学历；

在工作年限方面，2019年仅有5.4%的岗位接受1年以下工作经验的求职人才，接受应届毕业生的岗位也仅占3.3%。

5.为加快人工智能人才队伍建设，中央和各级地方政府、高校、企业正在积极营造良好的人才发展和培养环境，加速构建以政策为指引、产业发展为驱动、校企合作协同育人的人才生态体系。

各地纷纷出台人工智能产业人才专项政策，以指引和规范产业人才的培养与引进；

人工智能专业也于2019年正式获批列入本科专业名单，同期众多高校也已开始自建或者联合企业共建人工智能学院（或研究院），专项培养基础研究、应用开发等多类型人才。

整体看来，人工智能“政产学研一体化”人才培养生态体系的建设依然处于起步阶段，政府、高校、企业等各界的参与力度仍显不足，教学体系、人才评价体系、师资队伍、人才服务体系以及人才对外交流等各方面仍需进一步完善和加强。

第一章人工智能产业发展概况

数字经济已经成为提升经济效率、优化经济结构的重要动力。

以人工智能为代表的一大批创新技术和应用将作为数字经济时代的重要基石，推动着传统经济的转型升级和新兴经济的快速增长。

可以预见，数字经济将是继农业经济、工业经济之后的一个全新的社会经济形态。

2018年，习近平总书记在中央政治局第九次人工智能发展现状和趋势的集体学习中指出，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。

1.1全球人工智能的发展及产业格局

云计算、大数据和IoT为代表的信息技术在快速迭代的同时也加速了人工智能走向实践应用的可能性，而各种数据和图形处理器技术以及以深度神经网络为代表的技术被融合到人工智能体系，更是让人工智能技术进入新的发展浪潮。

技术与实践应用之间的差距迅速拉小，语音识别、图像分类、无人驾驶等若干细分应用领域内人工智能技术已经迈进可用、好用的阶段，未来人工智能技术应用在场景落地的过程必将迎来爆发式增长的新高潮。

1.1.1人工智能的三次发展浪潮

1956年，达特茅斯会议首次提出“人工智能”概念，为人工智能产业的发展拉开序幕。

在60余年的发展过程中，人工智能已经经历了三次发展浪潮，当前全球人工智能正处于第三次发展浪潮之中。

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发展浪潮。

该时期的核心是让机器具备逻辑推理能力，并且研发出第一款感知神经网络软件和聊天软件。

第二次浪潮：

20世纪70年代中期，人工智能掀起第二次浪潮。

这一时期内，Hopfield神经网络和BT训练算法被提出。

同时，解决特定领域问题的专家系统得到广泛应用。

第三次浪潮：

2006年，深度学习理论的突破带动了人工智能第三次浪潮的产生。

这一阶段互联网、云计算、大数据、芯片等新兴技术为人工智能各项技术的发展提供了充足的数据支持和算力支撑，而以“人工智能+”为代表的业务创新模式也随着人工智能技术和产业的发展日趋成熟，这将极大优化社会的生产力，并对现有的产业结构产生深远的影响。

图1人工智能的三次发展浪潮人工智能的产业格局

随着人工智能产业的快速发展，全球人工智能已经形成较完整的生态体系，在人工智能生态的基础层、技术层和应用层走出了一大批领先的科技创新企业。

（1）基础层：

为人工智能产业链提供算力和数据服务支撑。

以AWS、Azure、阿里云、

腾讯云、XX云等行业巨头为代表，为人工智能的发展提供了充足的算力资源；

传统芯片巨头NVIDIA、Intel和国内科技新贵寒武纪、地平线等正致力于为人工智能的计算需求提供专用芯片；

另外数据服务领域也存在大量公司，例如国内的数据堂、海天瑞声以及国外的

Saagie等。

（2）技术层：

为人工智能产业链提供通用性的技术能力。

以Google、Facebook、阿里巴巴、XX为代表的互联网巨头，利用资金及人才优势,较早地全面布局了人工智能相关技术领域；

同时也有一大批创新公司深耕细分技术领域，例如专攻智能语音领域的科大讯飞、致力于计算机视觉领域的商汤、机器学习领域的第四范式等。

在国外，Proxem、XMOS等企业也分别在自然语言处理、智能语音等领域做出了积极的实践和探索。

（3）应用层：

面向服务对象提供各类具体应用和适配行业应用场景的产品或服务。

目前全球绝大部分人工智能领域的创新科技公司聚集于此，典型企业有智慧建筑领域的

Verdigris、特斯联，智慧安防领域的Genetec、宇视，智慧医疗领域的Flatiron、推想科技等。

图2人工智能产业链及代表厂商

1.1.3全球人工智能产业发展概况

当前人工智能已经成为各国创新技术竞争的焦点领域，包括中国在内的全球诸多国家将人工智能列入国家科技战略部署序列。

中国、美国、欧盟、英国、德国、俄罗斯、日本、韩国、印度等主要国家在2016年至2019年间密集发布人工智能专项政策及行动规划，引导、推动人工智能产业的发展已成为全球经济共同体的重要共识。

图3全球主要国家的人工智能产业政策（部分）

新一代人工智能正在全球范围蓬勃发展，全球正在迎来人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代，深刻影响着各国的政治、经济和社会发展。

美国、英国、德国等全球主要国家

在本国人工智能战略的引导下，立足本国优势，走出了各具特色的人工智能产业发展道路。

（1）美国：

人工智能基础雄厚，科研实力强大，占据全球人工智能领先位置。

作为人工智能的发源地，美国在人工智能60余年的发展进程中始终领跑全球。

无论是人工智能基础研究还是应用落地，无论是民用领域还是军工领域，美国对人工智能的发展始终保持着主动性和预见性。

尤其在人工智能芯片研发、人工智能算法攻关、顶尖人才培养等人工智能核心基础领域，美国牢牢占据全球领先位置。

而这离不开美国政府、高校和企业的共同推动，美国国家科学技术委员会、白宫科技政策办公室与国家预算办公室等顶层政府机构将人工智能发展视为国家发展战略重点，麻省理工大学、斯坦福大学、卡内基梅隆大学等全球顶尖学府与Google、Microsoft、Facebook等科技巨头致力研发与实践，通用、福特等传统产业巨头紧跟发展步伐，三方合力，效果显著。

据美国2019年全新发布的《国家人工智能战略》显示，美国未来将会持续关注并投资“基础人工智能研究”、“补充和增强人类能力的人工智能系统”、“人工智能伦理道德”、“人工智能系统的安全和健康性”等各方面的研究和探索。

（2）英国：

众多有实力、有影响力的人工智能初创公司保障英国持续处于全球人工智能创新的核心地带。

从“人工智能之父”图灵到引发全球关注的AlphaGo，支撑英国在全球人工智能的发展中始终占据优势地位。

英国拥有悠久的人工智能发展历史，英国政府通过政策指引、资金支持和人才培养，为人工智能打造了良好、健康的发展环境。

同时，伦敦、牛津、剑桥形成的

“金三角名校”保障了英国人工智能的基础研究实力和人才输出质量，而艾伦·

图灵研究所、

EPSRC人工智能研究所与全英最好的剑桥大学、爱丁堡大学、牛津大学、伦敦大学学院、华威大学形成的“2+5模式”，已成为英国人工智能创新创业的重要动力源。

英国政府、高校、企业形成的良性生态系统保障了英国始终处于全球人工智能创新的核心地带。

在全球领先的创新环境下，英国政府着力布局和探索人工智能与生命医学、服务业、农业以及政府公共服务等领域相结合的创新解决方案，致力发展人工智能与数据驱动型经济。

（3）德国：

工业4.0有利推动德国人工智能的发展，新时期德国致力于成为全球领先的人工智能科研场。

依托全球领先的工业基础，德国在2013年发布的“工业4.0计划”中，人工智能被列

为工业4.0的核心支持技术之一，其中以库卡工业机器人为代表的工业智能产品享誉全球。

但德国并没有将本国人工智能的发展局限于工业领域，而是通过多项国家战略推动人工智能与更多产业融合，致力于打造全球领先的人工智能科研场。

与此同时，作为目前全球最大的人工智能非营利科研机构——德国人工智能研究中心，与柏林、慕尼黑、蒂宾根等地的6所人工智能研究中心共同形成了德国人工智能研究网络，是德国人工智能科研创新的重要推动器。

德国政府在其人工智能战略中明确区分了“强人工智能”和“弱人工智能”，并将未来的战略方向聚焦于“弱人工智能”，主要瞄向“机器证明和自动推理”、“基于知识的系统”、

“模式识别与分析”、“机器人技术”和“智能多模态人机交互”五个研究领域。

1.2中国人工智能产业发展情况

人工智能技术的快速发展推动智能产业在多行业、多区域快速兴起，为经济社会发展注入了新动能，人工智能产业规模也随之持续快速扩充。

同时，凭借在政策、数据和场景等方面的优势，我国具备了参与全球人工智能产业竞争的强大实力。

1.2.1中国人工智能产业规模

随着人工智能产业实践的深入发展，人工智能已经成为数字经济时代的重要标志，以人工智能为代表的数字经济将成为中国经济发展的新引擎。

在企业服务市场，人工智能使得政务、安防、制造、金融、医疗、物流仓储以及更多行业的内外部治理变得更加智能与高效，极大程度上促进这些行业内的公司实现数字化转型；

在个人消费领域，蕴含人工智能元素的产品和服务也进入了快速发展阶段，智能音箱、家庭机器人、可穿戴设备等智能化设备深受消费者的追捧和青睐。

在各种消费场景中，人工智能正在帮助商家“更懂消费者、懂得消费者更多”，提升双方服务交互过程中的质量。

根据相关研究机构估算，预计到2020年中国人工智能产业规模将达近140亿美元，而到2022年将超过270亿美元。

图4中国人工智能产业规模（单位：

亿美元）

1.2.2中国人工智能产业发展特征

（1）中国人工智能产业基础研究能力亟待提高。

人工智能科研能力是保障人工智能产业持续发展的源动力，现阶段中国人工智能专利申请数量占全球总量的37.1%①，位居全球第一，相关论文产出量也高达141840篇②。

虽然我国在专利申请和论文产出方面已经跻身全球领先序列，但我国从事人工智能基础研究的学者仅占全球总量的11%③，科研机构仅占5%④，仍落后于全球顶尖水平。

由此看出，我国需持续加大在基础研究与顶尖人才培养方面的投入，缩小我国薄弱环节与全球顶尖水平的差距，继续抢占全球新一代人工智能产业发展的制高点。

（2）中国人工智能企业众多、应用广泛。

2018年，中国专注于人工智能领域的企业数量已达1000余家⑤，位居全球第二，并且仍在快速增长。

此外，在快速发展的数字经济环境和庞大的人工智能用户面前，不仅软件、互联网企业是人工智能市场的主要参与者，而且传统工业、金融业、服务业也加速参与到人工智能的实践进程中来。

（3）中国人工智能产业受到资本市场的高度关注。

资金是人工智能产业持续向好发展的重要保障，现阶段中国是全球人工智能产业投融资最为活跃的国家之一。

总投融资事件数量占全球