<acronym id="pokdi"><strong id="pokdi"></strong></acronym>
      <acronym id="pokdi"><label id="pokdi"><xmp id="pokdi"></xmp></label></acronym>

      <td id="pokdi"><ruby id="pokdi"></ruby></td>
      <td id="pokdi"><option id="pokdi"></option></td>
      <td id="pokdi"></td>

        1. 教育裝備采購網
          第八屆圖書館論壇 校體購2

          中美人工智能人才現狀分析與建議

          教育裝備采購網 2018-01-12 15:24 圍觀494次

            ?工業和信息化部印發《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》,希望到2020年,人工智能產品能取得重要突破,重點領域形成有效的國際競爭優勢。

            作為國家未來的發展方向,AI技術對于經濟發展、產業轉型和科技進步起著至關重要的作用。而AI技術的研發、落地與推廣離不開各領域人才的通力協作。在推動AI產業從興起進入快速發展的歷程中,AI人才的領軍作用尤為重要,他們是推動人工智能發展的關鍵因素。因此,上至國家政府,下至科技巨頭和AI創業公司,無不將AI人才視為提升自身的核心競爭力的根本性戰略。

            AI人才在哪里?這就成了戰略成敗的重中之重。

            全球AI人才分布極不均衡

            近日騰訊研究院與BOSS直聘聯合發布的《全球人工智能產業人才白皮書》揭示:人工智能競爭以頂級人才為根本。然而,能夠引領AI發展的頂級人才,環顧全球,尚不足千人,自然成了供不應求的搶手貨。

            不光頂級人才數量稀少,而且人工智能領域各層次人才分布極不平衡,大都在美國。

            據騰訊研究院調查,目前,全球人工智能人才約30萬人。其中,學術及儲備人才約10萬人,分布在全球367所高校中;產業人才約20萬人,分布在各國AI產業的公司和科技巨頭中。在這30萬人群中,美國處于主導性地位。

            第一,美國高校多。目前,全球共有367所具有人工智能研究方向的高校。其中,美國擁有168所,占45.7%,獨占鰲頭。此外,加拿大有22所,中國有20所,英國有20所,印度有18所大學,位于第二梯隊。其余各國的AI高校均在10所以內。人工智能領域學術能力排在世界前20的學校中,美國占據14所,前八個席位都為美國高校所占據。

            第二,美國企業人才多。目前,全球人工智能領域中,產業人才約20萬人,分布在各國2617家AI初創企業和科技巨頭中。其中,美國以1078家居首,中國以592家排名第二,排在之后的分別是英國、以色列、加拿大等國家。

            據估算,美國1078家人工智能初創企業中,約擁有78700名員工;中國592家公司中約有39200位員工,只有美國的50%。與美國相比,中國AI人才除了數量上有落差外,產業分布也非常不均衡。中國AI產業的主要從業人員集中在應用層,而美國主要集中在基礎層和技術層。中國的AI基礎層人才儲備薄弱,尤其是處理器/芯片和AI技術平臺方面,中國缺乏驅動力,即缺乏高級人才支持和高端教育體系為產業發展續航。

            中國AI人才市場極度供不應求

            人工智能領域的競爭,主要體現為人才之爭。中國AI人才較少,且產業分布不均衡。國內人才市場上是什么狀況呢?供不應求。

            根據相關數據顯示,中國592家AI公司中約有39200位員工,而中國對于AI人才的需求數量已經突破百萬,但國內AI領域人才供應量卻很少,人才嚴重短缺。

            為了對比國內AI人才供需情況,我們引入供需指數,對Boss直聘數據進行了分析,該指數根據在特定時間段內的行業整體招聘需求量、活躍求職者存量與招聘/求職活躍度四個指標建模得出。指數反映了某一崗位人才的供需狀況,當供需指數小于1時說明人才供不應求,大于1時說明人才供給充足。

            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人才供需指數已達0.98,較2015年提升11個百分點,在濾除“高水分型”求職者后,我們發現,2017年真正基本滿足AI企業要求的人才供需指數僅為0.6左右,較2016年下降0.04,說明我國AI人才不但嚴重緊缺,且這種趨勢正由于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,人才供需指數更是不到0.4。

            保守估計,截至2017年10月,我國人工智能人才缺口至少在100萬以上。有意思的是,過去三年中,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AI職位,如算法工程師,供應增幅達到150%以上。盡管增長如此高速,但是,由于合格AI人才培養所需時間遠高于一般IT人才,合格AI人才缺口很難在短期內得到有效填補。

            同時,數據也顯示,AI人才泡沫化現象開始出現,主要表現為人才質量良莠不齊。數據顯示,近三成期望在人工智能領域大展身手的求職者與AI雇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,僅對基礎編程略知一二,缺乏實際的AI技能。

            平均月薪2.58萬,招聘薪資水漲船高

            供不應求,意味著AI人才的身價也隨之水漲船高。

            過去3年中,AI相關崗位平均招聘薪資正以每年近8%的速度增長。到2017年,人工智能崗位平均招聘薪資已達2.58萬元,遠高于一般技術類崗位。

            從薪資分布上看,近八成崗位招聘薪資超過2萬元,五成職位招聘薪資突破3萬元,還有1.9%的企業更是開出5萬元以上月薪吸引頂級人才,而標注的月薪還只是薪酬福利的一部分。

            我們注意到,幾乎50%人工智能崗位的職位描述上會提到為員工提供股票期權,部分巨頭更是會將解決戶口作為吸引牛人的重要手段??梢哉f,拼搶優秀人才已成為所有AI公司正在做的事情。

            企業對AI人才的求賢若渴不僅表現在與日俱增的招聘薪酬,對人才的爭奪也已成為了一場明面上的戰爭。具體表現為:

            第一,爭搶活躍度。數據顯示,近2年,企業對AI人才的爭搶活躍度正以每年30-50%的速度增長。

            第二,互挖墻角。很多公司在掛出職位的同時,會主動搜索競品的人才動態,通過定向挖掘競爭公司人才,來壯大自己的實力。

            第三,高級主管出馬。與一般技術類職位相比,人工智能崗位招聘者多半為公司HR總監、中高層或創始人本人,普通HR招聘占比不到30%,這也從側面反映出企業對AI人才的重視程度。

            AI對社會就業的沖擊與機遇

            AI技術的飛速發展,不僅改變了很多行業原有的生態環境,也攪動著低端勞動市場人才結構,大批簡單、重復性和標準化程度高的工種,面臨被首先淘汰的命運。根據目前職位發展現狀,一些職位已從數據層面上反應出正受到人工智能的沖擊。如錄入員、速記員、文字秘書等職位已經開始負增長。隨著語音和圖像識別精準度的飛速提升,人工智能在文本錄入領域的發揮空間愈發廣闊,留給錄入員、速記員的工作機會及發展空間越來越窄。倉儲管理出現36%的降幅??头?017年首次呈現負增長。此外,兩年內,翻譯行業將迎來人才負增長時代。

            人工智能在取代弱技能崗位的同時,也在不斷催生新的就業機會,與人工智能息息相關的技術人才需求,2014年以前呈波動性變化,2014年以后則直線上升,呈井噴式增長。

            人工智能領域需求量增長最大的是實現人機對話的機器學習人才,2014年至2016年的年均入職復合增長率為168.2%。

            以搜索、圖像、推薦算法為主的算法類崗位需求量增長幅度位居第二。這些技術大大提升了機器識別與運算的效率,應用極其廣泛,過去三年的人才年均入職復合增長率同樣達到160%。數據挖掘、數據架構師等提供底層支撐的大數據人才需求量同樣明顯增長,年均增幅達到80%。

            除了直接促進AI技術發展的核心職位外,很多間接崗位的市場需求也出現明顯上升。如自動化工程師、數據標注師,在過去一年中均有20%以上的增幅。

            中國之路怎么走?

            實現人工智能戰略,首先要解決人才不足的問題,怎么辦?

            美國人工智能領域的人才無論從數量、質量都要遠超其他國家,雖然中國政府已經將人工智能上升到國家戰略層面,但是仍然不能立即改變我國AI人才供需嚴重不平衡的現狀。

            國家已經將人工智能上升至國家戰略的層面,并提出了三步走的戰略目標。我們認為,中國可以借鑒美國經驗,從政府、企業、高校、協會四條路徑實現該目標。

            第一,政府提供政策扶持。具體措施包括增加高校招生、吸引歸國高端人才、政策傾斜、完善法律法規和行業標準。

            第二,建立校企AI人才聯合培養機制。建立長期人才儲備,此外,企業可以開展企業公開課,幫助中小企業轉型升級。

            第三,高校方面則應體制松綁。推動高校開放政策的實施,擁抱企業、提高AI科研經費,大力發展交叉學科。

            第四,AI協會需要發力。借鑒斯坦福模式,促進協會發展,構建產學研合作新模式、完善交流平臺,形成成果轉化體系。

          來源:中國支付清算協會 責任編輯:云燕 我要投稿
          校體購終極頁

          相關閱讀

          • 教育部舉辦人工智能校長局長專題培訓班
            教育部05-06
            為落實國家教育數字化戰略,全面提升中小學書記校長、地方教育局長的人工智能領導力,近日,教育部舉辦人工智能校長局長專題培訓班。教育部黨組書記、部長懷進鵬作開班動員講話,部黨組成員、副...
          • 《青少年人工智能創新啟蒙工程》助力北京市中小學人工智能教育普及
            搜狐04-30
            北京市教育委員會正式宣布,自2025年秋季學期開始,全市基礎教育階段將系統化推進人工智能通識教育。這項教育革新舉措明確要求,從小學一年級至高中三年級,每學年需設置不少于8課時的人工智能專題課...
          • 2025中小學人工智能教育應用成果轉化與推廣研討會在天津舉辦
            搜狐04-30
            2025年4月26日,2025中小學人工智能教育應用成果轉化與推廣研討會在天津第85屆中國教育裝備展示會期間舉辦。本次研討會匯聚了教育、科技領域的領導、專家和企業代表,圍繞“AI驅動教育革新”這一...
          • “迪派可”開啟課堂視覺革命,定義教學場景新方向
            搜狐04-23
            近年來,隨著科技的快速發展和人工智能技術的快速崛起,教育行業的教學生態正在發生深刻的變化,傳統意義上的教育信息化正面臨不斷的迭代和升級,特別是人工智能對課堂教學場景的分析應用,對課...
          • 北京市推進中小學人工智能教育工作方案發布
            北京市教育委員會04-09
            北京市推進中小學人工智能教育工作方案(2025—2027年)為認真落實全國教育大會精神,按照《教育部辦公廳關于加強中小學人工智能教育的通知》(教基廳函〔2024〕32號)等文件要求,以課程體系為...
          • 海創課生成式人工智能智慧教育環境解決方案在北京發布
            搜狐03-28
            3月20日,海創課在北京北展會議中心發布“基于GAI師生機三元協同的智慧教育環境”方案,為教育數字化戰略落地提供了創新范式。這一方案以生成式GAI為核心引擎,直擊傳統教育場景中數據割裂、資源...
          • 浙江加速推進“人工智能+教育”融合,為青少年心理健康賦能
            搜狐03-15
            在2025年政府工作報告及全國兩會上,心理健康教育和人工智能賦能教育再次成為熱點議題。政府工作報告中明確提出要“普及心理健康教育”和“健全社會心理服務體系和危機干預機制”,同時強調人工智...
          • 北京聯合大學成立人工智能研究院/人工智能學院
            北京聯合大學01-14
            習近平總書記指出:“人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量,將對全球經濟社會發展和人類文明進步產生深遠影響?!泵嫦蛑悄軙r代,面向“教育強國,高校何為”時代之問,以“敢為天...

          版權與免責聲明:

          ① 凡本網注明"來源:教育裝備采購網"的所有作品,版權均屬于教育裝備采購網,未經本網授權不得轉載、摘編或利用其它方式使用。已獲本網授權的作品,應在授權范圍內使用,并注明"來源:教育裝備采購網"。違者本網將追究相關法律責任。

          ② 本網凡注明"來源:XXX(非本網)"的作品,均轉載自其它媒體,轉載目的在于傳遞更多信息,并不代表本網贊同其觀點和對其真實性負責,且不承擔此類作品侵權行為的直接責任及連帶責任。如其他媒體、網站或個人從本網下載使用,必須保留本網注明的"稿件來源",并自負版權等法律責任。

          ③ 如涉及作品內容、版權等問題,請在作品發表之日起兩周內與本網聯系,否則視為放棄相關權利。

          校體購產品
          99久久国产自偷自偷免费一区|91久久精品无码一区|国语自产精品视频在线区|伊人久久大香线蕉av综合

            <acronym id="pokdi"><strong id="pokdi"></strong></acronym>
              <acronym id="pokdi"><label id="pokdi"><xmp id="pokdi"></xmp></label></acronym>

              <td id="pokdi"><ruby id="pokdi"></ruby></td>
              <td id="pokdi"><option id="pokdi"></option></td>
              <td id="pokdi"></td>