2018中國人工智慧ABC人才發展報告：哪些AI技能需求旺？
【TechWeb】1月27日，基於對中國人工智慧人才發展狀況的連續性研究，近日百度、中國傳媒大學、BOSS直聘聯合釋出的《中國人工智慧ABC人才發展報告(2018 年版)》。TechWeb將這份報告中針對AI人才、技能、崗位供求情況和AI技術人員未來發展的部分進行了整理，以方便AI技術及應用從業者更巨集觀的瞭解行業現狀。
報告提及的“ABC”是指，Artificial Intelligence人工智慧、Big Data大資料、Cloud Computing雲端計算。
哪些AI人才需求高？
2018年三季度，人工智慧百度指數搜尋指數環比二季度有所降低，人才需求迴歸理性。BOSS直聘TDI指數顯示，2017年ABC人才需求同比2016年激增4.7倍，2018年前三季度人工智慧人才需求增速為3.6倍，增長速度小幅放緩。
2018年，國內AI人才需求爆發式增長主要體現在深度學習、演算法工程師等高層級崗位上，基礎通用崗位的需求則相對穩定。
2017年Q2以來，演算法工程師、深度學習工程師和資料架構師等崗位的人才發展指數進一步走高，資料探勘、影象處理等通用基礎崗位的人才需求增幅平穩。
目前，人工智慧知識體系、能力結構，人才培養路徑仍然在探索之中，人崗匹配的狀況並不是非常理想，有些崗位甚至很難招到完全符合要求的人才。
如資料架構師崗位，雖然需求量和薪資激增，但關注度並不是很高，部分原因是，這類崗位對技能要求很高，跨過這個門坎非常難。
機器學習、深度學習兩類典型的人工智慧高階人才，目前表現出“人才發展指數低、 百度指數搜尋指數高”的特點。此類人才數量上緊缺，許多企業目前的崗位設定還不成熟，但這類崗位又恰好是海量求職者的目標和夢想，帶來了很高的關注度。
相反的是，搜尋演算法、資料架構師、推薦演算法等體現出“人才發展指數高、百度指數搜尋指數低”的特點，一定程度上說明這些技術已經有了更為成熟的應用，比較普遍地被行業接受。
同時，與2017年相比，2018年人工智慧人才的跳槽率顯著提升。表現在兩個方面，一是人工智慧人才逐漸向少部分企業集中，二是人工智慧人才在企業之間的跳動更加頻繁。
報告認為，人工智慧發展到今天，經歷了產業啟動初期的洗禮之後，一些真正有實力從事這一行業的企業開始突顯出來，人才在實踐中也逐步得到了市場的檢驗。一方面市場對人工智慧人才有了準確客觀的認識，對“偽裝”的人工智慧企業和人才都有較高的辨識能力;另一方面，市場開始正本清源，提出人工智慧的標準，讓社會對人工智慧企業和人才都有更清晰的辨識，魚龍混雜的局面得到改善，人才供求雙方自主地向對方靠攏。
報告預計，未來資料保護方面的崗位需求將增多。
哪些AI技能需求最旺？
根據2018年前三季度AI類職位描述中出現頻率最高的25項技能展示發現，Python、Java、Hadoop和C語言是需求量最大的幾種技能。
從人才發展需求和搜尋關注度二維綜合觀察結果看，Python是目前市場需求最旺的ABC技能，其次為Java。
Hadoop、C++的人才發展指數雖然比較高，但百度指數搜尋指數卻比較低，說明該技能已經進入成熟期，得到廣泛使用和認可。
此外，市場對AI人才的技術融合要求更多，從對人工智慧相關技能的詞雲分析來看，人工智慧崗位對求職者技能的要求顯著高於傳統技術類崗位。超八成AI類職位要求候選人掌握兩項及以上技能。
報告認為，人工智慧本身就是多技能的高度融合，不僅有傳統技術與資料科學的融合，還有從資料採集，到資料儲存、分析、應用、自動控制等過程的融合。
隨著人工智慧落地應用的深化和進階，技能的碰撞將不斷增加，要求人工智慧人才掌握多種技能、複雜維度解決問題不再是偶然。
哪些城市AI崗位最多？
BOSS直聘資料顯示，2018年八成人工智慧崗位集中在北京、上海、杭州、深圳和廣州五大城市。
北京以40.3%的佔比遙遙領先，較其他城市有數量級優勢；上海以14.5%位列第二；杭州以10.7%排名第三，略領先深圳的10.5%佔比。廣州佔比4.1%，成都、南京分別佔比2.7%和2.5%。
而其他城市人才儲量則與這前幾名形成巨大差距，大部分城市AI人才儲量佔比不足0.5%。
此外，人工智慧人才發展指數也同樣反映這種城市分佈特徵，北京的人工智慧人才發展指數領先於其他四個城市，並且這幾個城市的人才發展指數在近兩年間總體上都呈現上升趨勢。深圳經過這些年的積累與發展，已經在2018年的三季度追上上海和杭州，進入同一個梯隊。雖然廣州也在努力發展人工智慧，但其人才發展指數較其他幾個城市仍有一定差人距。
AI人才培養
報告將人工智慧人才自上而下分為四個層次。最上層是科學家類人才，這類人才主要做人工智慧理論的前沿研究，引領人工智慧未來的發展方向；第二層是演算法人才，他們將科學家人才的理論通過程式碼實現，並訓練成演算法模型；第三層是應用人才，他們負責將人工智慧與特定的需求結合，產出人工智慧工具；第四層是數字藍領人才，這類人才將人工智慧工具應用於產品，完成垂直領域的應用實現。
目前人工智慧人才供給最多的是第一層次，第二層(應用人才)、第三層(演算法人才)較為緊缺；第四層(科學家) 人才則高度稀缺。
報告分析，國內人工智慧人才培養目前主要在前沿的網際網路公司、平臺型公司，這些公司可以提供平臺、方法與演算法，學習者進入這個平臺學習理論知識和直接開展程式設計實踐，逐步成為ABC相關人才。這也從客觀上反應出人工智慧人才逐漸向少部分頭部企業集中。