【TechWeb】1月27日，基于对中国人工智能人才发展状况的连续性研究，近日百度、中国传媒大学、BOSS直聘联合发布的《中国人工智能ABC人才发展报告(2018 年版)》。TechWeb将这份报告中针对AI人才、技能、岗位供求情况和AI技术人员未来发展的部分进行了整理，以方便AI技术及应用从业者更宏观的了解行业现状。

报告提及的“ABC”是指，Artificial Intelligence人工智能、Big Data大数据、Cloud Computing云计算。

哪些AI人才需求高？

2018年三季度，人工智能百度指数搜索指数环比二季度有所降低，人才需求回归理性。BOSS直聘TDI指数显示，2017年ABC人才需求同比2016年激增4.7倍，2018年前三季度人工智能人才需求增速为3.6倍，增长速度小幅放缓。

2018年，国内AI人才需求爆发式增长主要体现在深度学习、算法工程师等高层级岗位上，基础通用岗位的需求则相对稳定。

2017年Q2以来，算法工程师、深度学习工程师和数据架构师等岗位的人才发展指数进一步走高，数据挖掘、图像处理等通用基础岗位的人才需求增幅平稳。

目前，人工智能知识体系、能力结构，人才培养路径仍然在探索之中，人岗匹配的状况并不是非常理想，有些岗位甚至很难招到完全符合要求的人才。

如数据架构师岗位，虽然需求量和薪资激增，但关注度并不是很高，部分原因是，这类岗位对技能要求很高，跨过这个门坎非常难。

机器学习、深度学习两类典型的人工智能高级人才，目前表现出“人才发展指数低、 百度指数搜索指数高”的特点。此类人才数量上紧缺，许多企业目前的岗位设置还不成熟，但这类岗位又恰好是海量求职者的目标和梦想，带来了很高的关注度。

相反的是，搜索算法、数据架构师、推荐算法等体现出“人才发展指数高、百度指数搜索指数低”的特点，一定程度上说明这些技术已经有了更为成熟的应用，比较普遍地被行业接受。

同时，与2017年相比，2018年人工智能人才的跳槽率显著提升。表现在两个方面，一是人工智能人才逐渐向少部分企业集中，二是人工智能人才在企业之间的跳动更加频繁。

报告认为，人工智能发展到今天，经历了产业启动初期的洗礼之后，一些真正有实力从事这一行业的企业开始突显出来，人才在实践中也逐步得到了市场的检验。一方面市场对人工智能人才有了准确客观的认识，对“伪装”的人工智能企业和人才都有较高的辨识能力;另一方面，市场开始正本清源，提出人工智能的标准，让社会对人工智能企业和人才都有更清晰的辨识，鱼龙混杂的局面得到改善，人才供求双方自主地向对方靠拢。

报告预计，未来数据保护方面的岗位需求将增多。

哪些AI技能需求最旺？

根据2018年前三季度AI类职位描述中出现频率最高的25项技能展示发现，Python、Java、Hadoop和C语言是需求量最大的几种技能。

从人才发展需求和搜索关注度二维综合观察结果看，Python是目前市场需求最旺的ABC技能，其次为Java。

Hadoop、C++的人才发展指数虽然比较高，但百度指数搜索指数却比较低，说明该技能已经进入成熟期，得到广泛使用和认可。

此外，市场对AI人才的技术融合要求更多，从对人工智能相关技能的词云分析来看，人工智能岗位对求职者技能的要求显著高于传统技术类岗位。超八成AI类职位要求候选人掌握两项及以上技能。

报告认为，人工智能本身就是多技能的高度融合，不仅有传统技术与数据科学的融合，还有从数据采集，到数据存储、分析、应用、自动控制等过程的融合。

随着人工智能落地应用的深化和进阶，技能的碰撞将不断增加，要求人工智能人才掌握多种技能、复杂维度解决问题不再是偶然。

哪些城市AI岗位最多？

BOSS直聘数据显示，2018年八成人工智能岗位集中在北京、上海、杭州、深圳和广州五大城市。

北京以40.3%的占比遥遥领先，较其他城市有数量级优势；上海以14.5%位列第二；杭州以10.7%排名第三，略领先深圳的10.5%占比。广州占比4.1%，成都、南京分别占比2.7%和2.5%。

而其他城市人才储量则与这前几名形成巨大差距，大部分城市AI人才储量占比不足0.5%。

此外，人工智能人才发展指数也同样反映这种城市分布特征，北京的人工智能人才发展指数领先于其他四个城市，并且这几个城市的人才发展指数在近两年间总体上都呈现上升趋势。深圳经过这些年的积累与发展，已经在2018年的三季度追上上海和杭州，进入同一个梯队。虽然广州也在努力发展人工智能，但其人才发展指数较其他几个城市仍有一定差人距。

AI人才培养

报告将人工智能人才自上而下分为四个层次。最上层是科学家类人才，这类人才主要做人工智能理论的前沿研究，引领人工智能未来的发展方向；第二层是算法人才，他们将科学家人才的理论通过代码实现，并训练成算法模型；第三层是应用人才，他们负责将人工智能与特定的需求结合，产出人工智能工具；第四层是数字蓝领人才，这类人才将人工智能工具应用于产品，完成垂直领域的应用实现。

目前人工智能人才供给最多的是第一层次，第二层(应用人才)、第三层(算法人才)较为紧缺；第四层(科学家) 人才则高度稀缺。

报告分析，国内人工智能人才培养目前主要在前沿的互联网公司、平台型公司，这些公司可以提供平台、方法与算法，学习者进入这个平台学习理论知识和直接开展编程实践，逐步成为ABC相关人才。这也从客观上反应出人工智能人才逐渐向少部分头部企业集中。