2017大数据及人工智能领域人才发展报告
人工智能发展报告
人工智能发展报告在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）无疑是最引人瞩目的领域之一。
它正以惊人的速度改变着我们的生活、工作和社会的方方面面。
从智能手机中的语音助手到自动驾驶汽车，从医疗诊断到金融风险预测，人工智能的应用无处不在。
人工智能的发展并非一蹴而就，而是经历了漫长的历程。
早在上世纪 50 年代，科学家们就开始了对人工智能的探索。
然而，由于当时计算能力的限制和算法的不成熟，进展相对缓慢。
直到近年来，随着大数据的积累、计算能力的大幅提升以及算法的不断创新，人工智能迎来了爆发式的发展。
在技术层面，深度学习是当前人工智能领域的核心技术之一。
深度学习通过构建多层神经网络，能够自动从大量数据中学习特征和模式，从而实现对图像、语音、文本等各种数据的准确理解和处理。
例如，在图像识别领域，深度学习算法能够准确识别出各种物体和场景，其准确率甚至超过了人类。
同时，强化学习也是人工智能的重要技术之一，它通过让智能体在与环境的交互中不断学习最优策略，在机器人控制、游戏等领域取得了显著成果。
人工智能的应用领域极为广泛。
在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断、制定治疗方案，提高诊断的准确性和效率。
例如，通过对大量医疗影像数据的学习，人工智能系统能够快速检测出肿瘤等病变，为早期治疗提供了可能。
在教育领域，人工智能可以实现个性化学习，根据学生的学习情况和特点，为其提供定制化的学习内容和辅导。
在交通领域，自动驾驶技术有望大大减少交通事故，提高交通效率，改善人们的出行体验。
在金融领域，人工智能可以进行风险评估、市场预测，帮助投资者做出更明智的决策。
然而，人工智能的发展也带来了一系列的挑战和问题。
首先是就业问题。
随着人工智能在各个领域的应用，一些传统的工作岗位可能会被取代，导致部分人员失业。
这就需要我们加强对劳动者的再培训，提升他们的技能，以适应新的就业需求。
其次是伦理和法律问题。
例如，人工智能决策的公正性和透明度如何保障？如果人工智能系统出现错误导致损失，责任应该如何界定？此外，数据隐私也是一个重要问题。
人工智能智能技术应用专业人才需求调研报告
人工智能智能技术应用专业人才需求调研报告人工智能（AI）技术作为当前科技领域最热门的前沿技术之一，已经在各行各业的应用中展现出巨大的潜力和发展空间。
随着人工智能技术的不断发展和深化，对于人工智能领域的专业人才需求也日益增长。
本文将对人工智能智能技术应用专业人才需求进行调研分析，旨在深入了解当前人工智能领域的人才需求情况，为相关专业人才提供就业和发展方向的参考。
一、人工智能技术应用专业人才需求概况1.1 人工智能技术应用领域概况人工智能技术应用领域已经涵盖了各行各业，包括但不限于医疗健康、金融、教育、制造业、交通运输、文化娱乐等。
在医疗健康领域，人工智能技术可以帮助医生进行辅助诊断、提高医疗影像分析的准确度；在金融领域，人工智能技术可以应用于风险控制、交易监控等方面；在教育领域，人工智能技术可以用于个性化教学、智能评估等方面。
人工智能技术已经成为各行各业提升效率、降低成本、提高服务水平的重要工具。
1.2 人工智能技术应用专业人才需求概况随着人工智能技术的应用范围不断扩大，对人工智能技术应用专业人才的需求也在逐年增加。
根据调研数据显示，人工智能领域目前最紧缺的专业人才包括但不限于：算法工程师、数据科学家、机器学习工程师、深度学习工程师、自然语言处理工程师、计算机视觉工程师等。
在人工智能技术的应用领域，各行各业也对具备人工智能专业知识技能的人才需求迫切，例如在医疗健康领域需要具备医学知识和人工智能技术知识的专业人才，金融领域需要具备金融知识和人工智能技术知识的专业人才等。
二、人工智能技术应用专业人才需求分类分析2.1 算法工程师算法工程师是人工智能领域最为核心的岗位之一，主要负责人工智能系统的算法设计与优化，包括神经网络设计、模型训练、算法实现等方面。
目前，算法工程师相对于其他人工智能领域人才的需求较大，尤其在大型互联网公司、科技公司等企业中需求量较大。
2.2 数据科学家数据科学家主要负责数据的采集、清理、分析和挖掘工作，是人工智能领域中数据处理的重要人才。
人工智能人才报告：研究和评估人工智能领域的人才供需情况
人工智能人才报告：研究和评估人工智能领域的人才供需情况引言：随着人工智能技术的不断发展，对于人工智能领域的人才需求也日益增长。
本文通过研究和评估人工智能领域的人才供需情况，分析当前人才市场的现状以及未来的趋势，旨在为相关人才和企业提供一定的参考。
一、人工智能领域的人才需求人工智能技术的快速发展使得企业对于拥有相关专业知识和技能的人才呼声越来越高。
例如，机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的专业人才是目前市场上最受欢迎的。
不仅如此，人工智能领域的跨学科人才，如数据科学家、人机交互设计师等，也备受企业追捧。
二、人工智能领域的人才供应虽然人工智能领域的人才需求大幅上升，但人才供应却仍然相对不足。
目前，全球范围内拥有人工智能技术的高端人才数量较为稀缺。
此外，即便是高校本科及研究生教育也未能满足人工智能人才的需求，人工智能专业的师资力量仍然不足。
三、人工智能领域的人才培养为了满足人工智能领域人才需求的增长，人才培养是至关重要的一环。
除了加强高校人工智能专业的设置与培养，企业和学术机构也需积极开展人才培训和科研合作，以提升人才培养的质量和效率。
四、人工智能领域的人才激励机制为了吸引更多优秀人才进入人工智能领域，建立合理的人才激励机制势在必行。
政府可以通过制定相关政策，鼓励企业加大人才引进和培养的力度，同时提供相应的奖励和支持措施。
另外，企业也需建立完善的薪酬体系和职业发展通道，以吸引和留住优秀人才。
五、人工智能领域的人才国际交流人工智能技术的发展是一个国际性的合作过程，跨国间的人才交流合作是必不可少的。
为了推动人才国际交流，政府可以提供更加便利的签证政策和科研资金支持，促进人工智能相关人才的国际合作与共享。
六、人工智能领域的人才发展前景随着人工智能技术市场的进一步拓展，人工智能相关人才的发展前景非常广阔。
从目前的数据来看，人工智能领域的工资水平相对较高，职业发展空间广阔，加上人工智能技术发展的快速性，使得该领域成为吸引优秀人才的热门行业。
中国人工智能人才培养报告
中国人工智能人才培养报告
随着人工智能技术的快速发展，全球范围内的人才竞争也越来越激烈。
中国作为世界上最大的人口国家和经济体之一，人工智能人才的培养也成为了国内的重要议题。
本报告主要从以下几个方面分析中国人工智能人才的现状和未
来发展趋势：
一、人工智能人才的现状
近年来，中国在人工智能领域取得了长足进展，各类高校、研究机构和企业纷纷加大了对人工智能人才的培养和招聘力度。
目前，中国人工智能人才的总数已经超过20万人，其中博士毕业生约1.2万人。
二、人工智能人才的培养方式
人工智能人才的培养方式一般包括高校教育、企业培训和自学等多种途径。
在高校教育方面，人工智能相关专业的开设越来越普遍，同时也有越来越多的研究生和博士生选择深入研究人工智能领域。
在企业培训方面，一些大型互联网公司和科技企业也纷纷推出了人工智能培训计划，吸引了大量学习者。
此外，由于人工智能技术的开放性和易于获取性，越来越多的人通过自学和网络教育等方式学习和掌握人工智能技术。
三、人工智能人才的未来发展趋势
随着人工智能技术的不断发展和普及，对人工智能人才的需求也将越来越大。
未来，人工智能人才的培养将更加注重技术实践和应用
能力的提升，同时也需要更多的跨学科人才和复合型人才。
此外，人工智能人才的国际化和多元化也将成为未来的趋势。
总之，中国作为人工智能领域的新兴大国，人工智能人才的培养和发展将成为国家发展的重要战略。
我们需要更加注重人工智能人才的培养和引进，为未来的人工智能应用和产业发展提供强有力的支持。
人工智能与大数据行业市场分析报告
人工智能与大数据行业市场分析报告1. 引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）和大数据（Big Data）技术的发展在全球范围内引起了广泛关注。
作为两个相互交织的领域，人工智能和大数据正在推动着各行各业的转型与升级，对于市场分析和商业决策起着重要作用。
本报告旨在对人工智能与大数据行业市场进行深度分析，为相关从业者和决策者提供有价值的参考。
2. 人工智能行业市场分析2.1 市场规模与发展趋势随着人工智能技术的不断突破和应用扩大，全球人工智能市场规模逐年增长。
根据数据预测，到2025年，全球人工智能市场规模有望达到X万亿美元。
主要驱动因素包括技术进步、产业需求增长以及政策支持等。
同时，人工智能在医疗、金融、制造等行业的应用正在不断拓展和深化。
2.2 市场竞争格局当前人工智能行业的竞争主要集中在几大巨头企业之间，如Google、亚马逊、微软等。
这些企业在技术研发、人才储备和市场拓展等方面具有明显优势。
同时，初创企业也在不断涌现，它们通常以某个特定领域的垂直应用为主，并通过创新和敏捷性在市场上寻求突破。
2.3 人工智能行业发展趋势未来人工智能行业将呈现以下几个发展趋势：- 智能设备与物联网的结合，加速智能化进程；- 人工智能在医疗、教育、交通等领域的广泛应用；- 人工智能与云计算、区块链等前沿技术的融合。
3. 大数据行业市场分析3.1 市场规模与发展趋势大数据行业是以海量数据处理与分析为核心的技术产业，其市场规模在近年来不断扩大。
预计到2025年，全球大数据市场规模将达到X万亿美元。
数据采集、存储和分析技术的发展是推动市场增长的主要推动力。
3.2 市场竞争格局大数据行业的市场竞争格局较为复杂。
既有传统的IT巨头如IBM、Oracle等，也有新兴的大数据公司如Cloudera、Hortonworks等。
此外，互联网公司如阿里巴巴、腾讯等也在大数据领域布局，形成了多元化的竞争格局。
2017中国大数据发展报告
2017中国大数据发展报告近期，国家信息中心、南海大数据应用研究院联合发布了《2017中国大数据发展报告》。
该报告基于国家发改委互联网大数据分析中心、国家信息中心“一带一路”大数据中心所掌握的30多个种类，总计40多亿条数据，对我国大数据产业发展的人才、政策、投融资、产业发展等多个维度进行全面分析，是业界首部完全基于大数据方法对大数据发展现状进行研究的报告。
产业与投资成地方省市大数据发展短板该报告首次引入大数据发展指数，从政策环境、人才状况、投资热度、创新创业、产业发展和网民信心六个维度对国内31个省(自治区、直辖市)大数据发展水平进行量化评估。
评估结果显示，2016年中国大数据发展指数平均仅为47.15，总体仍处于起步阶段。
北京、广东、上海大数据发展位居前三，其次是东部沿海省份江苏、浙江和山东，贵州、重庆和四川因为政策引领而异军突起，进入了前十。
从衡量指标来看，投资热度低和产业发展不足则是当前地方大数据发展的突出短板。
大数据管理机制初步形成如果说2015年是大数据政策顶层设计年，那么2016年是大数据政策细化落地年，国家发改委、环保部、工信部、国家林业局、农业部等均推出大数据发展意见和方案。
大数据政策从全面、总体规划逐渐向各大行业，各细分领域延伸。
本报告分析了最受民众关注的十大政策。
其中，《大数据产业发展规划(2016-2020)》影响力最为广泛，关注度高达92.11。
2016年，贵州、浙江、广东等一些地方省市也纷纷出台大数据政策举措，促进当地大数据产业发展，例如，贵州省通过我国首部大数据地方法规《贵州省大数据发展应用促进条例》。
但有意思的是，数据显示，网民认为北京、上海等地大数据发展政策差强人意。
以《北京市大数据和云计算发展行动计划(2016-2020)》为例，网民指出该文件中明确了各项任务的责任单位，几乎囊括所有北京市直机关和各区政府，虽然责任明确，但却可能进一步加剧“条块分割”和“碎片化治理”问题，使得“数据孤岛”问题进一步凸显，违背大数据治理初衷。
AI在人才招聘中的应用调研报告
AI在人才招聘中的应用调研报告在当今数字化快速发展的时代，人工智能（AI）的应用领域不断拓展，其中人才招聘领域也受到了显著影响。
为了深入了解 AI 在人才招聘中的实际应用情况，我们进行了本次调研。
一、AI 在人才招聘中的应用现状1、简历筛选与匹配过去，人力资源部门需要人工浏览大量简历来筛选出符合要求的候选人，这是一项耗时且容易出错的工作。
如今，AI 技术能够快速解析简历中的关键信息，如工作经验、技能、教育背景等，并根据预设的条件进行匹配和筛选。
这大大提高了筛选的效率和准确性，减少了人力资源部门的工作量。
2、人才测评与评估AI 可以通过在线测试、视频面试等方式对候选人进行多维度的评估。
例如，利用自然语言处理技术分析候选人的回答内容、语音语调、肢体语言等，从而更全面地了解其能力、性格特点和职业态度。
3、招聘流程自动化从招聘信息的发布、简历收集、筛选到面试安排，AI 能够实现整个招聘流程的自动化管理。
这不仅提高了招聘的速度，还降低了人为因素对流程的干扰，使招聘过程更加规范和公正。
二、AI 在人才招聘中带来的优势1、提高效率传统的招聘方式往往需要耗费大量的时间和人力，而 AI 能够在短时间内处理大量的数据和信息，快速筛选出潜在的合适候选人，极大地缩短了招聘周期。
2、降低成本通过减少人工参与的环节，企业可以节省招聘过程中的人力成本、时间成本和资源成本。
3、提高准确性AI 基于大数据和算法进行分析和判断，能够避免人为的主观偏见和错误，提供更客观、准确的评估结果。
4、优化人才库管理AI 可以对企业的人才库进行智能分类和管理，方便随时检索和调用，为未来的招聘需求提供有力支持。
三、AI 在人才招聘中面临的挑战1、数据质量和隐私问题AI 的准确性依赖于大量的数据，如果数据质量不高或者存在偏差，可能会导致错误的筛选结果。
同时，处理候选人的个人数据也涉及到隐私保护的问题，企业需要确保合规使用数据。
2、缺乏人际互动招聘过程中的人际互动对于了解候选人的综合素质和文化适应性非常重要，AI 在这方面存在一定的局限性。
数据科学专业人才需求分析报告
数据科学专业人才需求分析报告通过对数据科学领域的发展趋势和市场需求的调研分析，本报告对数据科学专业人才需求进行了分析和总结。
1. 背景数据科学作为一门新兴的跨学科领域，在大数据时代发挥着重要作用。
越来越多的企业意识到数据分析对业务决策的重要性，因此对数据科学人才的需求也日益增长。
2. 发展趋势（1）人工智能的兴起：随着人工智能技术的发展，对数据科学人才的需求也在不断增长。
人工智能需要大量的数据分析和模型构建，从而使得数据科学领域的人才需求得到进一步推动。
（2）跨学科融合：数据科学不仅仅需要统计学和计算机科学的知识，还需要与其他领域融合，如商业、心理学、经济等等。
这种跨学科的融合使得数据科学领域的人才需求更加多样化。
3. 市场需求根据市场调研和企业需求分析，数据科学专业人才的市场需求主要集中在以下几个方面：（1）数据分析能力：具备数据分析的基本理论和实践技能，包括数据清洗、数据可视化、特征提取等等。
（2）机器研究和模型构建能力：掌握机器研究算法和模型构建技巧，能够利用数据建立预测模型和分类模型。
（3）编程和软件开发能力：具备编程和软件开发的基本能力，熟练掌握Python、R等数据科学工具和技术。
（4）业务理解和沟通能力：理解业务背景和需求，能够与业务团队进行有效的沟通和协作，将数据分析结果转化为实际业务价值。
4. 人才培养建议针对数据科学专业人才的需求，可以考虑以下几个方面进行人才培养：（1）建立跨学科课程：将统计学、计算机科学和其他相关学科有机融合起来，培养具备全方位数据科学能力的人才。
（2）加强实践环节：提供实践机会和项目实训，让学生能够在实际场景中应用所学知识，提升解决实际问题的能力。
（3）培养综合素质：除了专业知识和技能，还应注重培养学生的沟通能力、团队合作能力和问题解决能力。
5. 总结随着数据科学领域的不断发展和市场需求的提升，数据科学专业人才的需求也在不断增长。
培养具备数据分析能力、机器学习和模型构建能力、编程和软件开发能力以及业务理解和沟通能力的人才，符合市场需求，并能为企业带来价值。
人工智能技术应用专业人才需求市场调研报告
人工智能技术应用专业人才需求市场调研报告【摘要】随着人工智能技术的迅猛发展，人工智能应用领域对专业人才的需求也越来越大。
本报告通过对人工智能技术应用领域专业人才需求市场的调研，分析人工智能技术应用专业人才的就业现状和未来发展趋势。
调研结果显示，人工智能技术应用专业人才的就业市场潜力巨大，未来需求将继续增长。
然而，目前该领域的专业人才供应不足，需要加强相关教育培训和人才引进政策的支持。
【目录】1. 引言2. 调研方法3. 人工智能技术应用专业人才需求概况4. 人工智能技术应用专业人才就业现状5. 人工智能技术应用专业人才未来发展趋势6. 人工智能技术应用专业人才供应不足的原因7. 支持人工智能技术应用专业人才培养的政策建议8. 结论【引言】人工智能技术是目前全球科技领域的热点之一，它应用广泛，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域。
人工智能技术的发展迅猛，对专业人才的需求也呈现出爆发式增长的趋势。
本报告通过对人工智能技术应用专业人才需求市场进行调研，旨在全面了解该领域的就业现状和未来发展趋势，为相关教育、培训和政策提供参考。
【调研方法】本次调研采用问卷调查和面访相结合的方法进行。
调研对象主要包括人工智能技术应用领域的企业、高校、研究机构和专业人士。
问卷调查主要针对企业和高校，面访主要针对研究机构和专业人士。
调研内容包括专业人才需求状况、就业现状、未来发展趋势以及相关政策建议等。
【人工智能技术应用专业人才需求概况】根据调研结果，人工智能技术应用专业人才的需求市场非常广阔。
目前，人工智能技术应用领域的企业对专业人才的需求主要集中在以下几个方面：数据分析与挖掘、智能语音识别、机器学习算法、计算机视觉等。
另外，随着人工智能技术的应用领域不断扩大，对跨学科人才的需求也在增加，如人工智能与医疗、人工智能与金融等领域的交叉专才。
【人工智能技术应用专业人才就业现状】目前，人工智能技术应用专业人才就业市场广阔，工作岗位丰富多样。
人工智能人才调查报告
人工智能人才调查报告根据最新的人工智能人才调查报告，人工智能领域的人才供给仍需进一步增加。
报告显示，目前全球范围内的人工智能专业人才数量约为80万人，而中国占据了其中的四分之一。
然而，尽管人工智能人才数量在不断增加，仍然面临着供求不平衡的问题。
据统计，目前人工智能领域的人才需求大约为50万人，而实际的供给量只有20万人，供需缺口较大。
报告指出，目前人工智能人才市场的需求集中在技术研发和应用领域。
其中，算法工程师、机器学习工程师和深度学习工程师等技术专业人才是最热门的职位。
此外，人工智能领域对于跨学科人才的需求也很高，如计算机科学、统计学、数学以及工程学等背景的人才。
然而，报告也显示出人工智能领域的人才紧缺问题。
首先，目前人工智能专业教育的供给仍然不足，很少有高校提供人工智能专业的本科教育，导致人才培养的滞后。
其次，人工智能领域的技术变化非常迅速，要求人才具备持续学习和创新的能力，而现有人才的技术更新速度较慢。
另外，人工智能领域的高薪水也是吸引人才的因素之一，但是由于供给不足，导致人才市场的竞争非常激烈。
为了解决人工智能领域的人才需求问题，报告提出了几点建议。
首先，加大人工智能专业的教育供给，鼓励高校开设人工智能专业的本科和研究生课程，培养更多的专业人才。
其次，加强跨学科的人才培养，鼓励不同学科背景的人才参与人工智能领域的研究和应用。
此外，提供更多的职业培训和技术更新机会，帮助现有的人才跟上技术的发展。
总的来说，人工智能领域的人才供给与需求仍未平衡，需要政府、高校和企业等多方合作来促进人才培养和补充。
随着人工智能技术的不断发展，对于人工智能人才的需求将会持续增长，亟需采取措施来解决人才缺口问题，推动人工智能行业的健康发展。
《2019-2020年人工智能产业人才发展报告》
人工智能产业人才发展报告（2019-2020年版）2020年6月序人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,正在深刻改变着人们的生产生活方式,为经济社会发展注入了新动能。
习近平总书记指出，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。
当前人工智能正呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。
作为引领未来的战略性产业，我国人工智能要保持竞争优势，需要加强人才队伍建设。
在调研中，我们发现我国人工智能产业人才队伍还存在以下三个问题：一是人才供需结构不平衡，当前人工智能人才整体需求缺口较大，人才供给在当前面临着岗位类型和技术方向上与企业需求之间存在显著错位的严重现象；二是人才供需质量不平衡，随着人工智能技术的不断进阶，应用落地范围的持续扩展，企业对创新型、复合型人才的需求更加突出，而当前人才质量难以满足企业需求；三是人才供需区域不平衡，京津冀地区、长三角地区和粤港澳大湾区是现阶段我国人工智能产业的三大人才集聚地，人工智能相关企业数量也领先全国其他地区，部分欠发达地区由于缺乏人才，更进一步制约了人工智能产业本地化的发展趋势。
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 5 2018-2025 年中国数据总量（单位：ZB） (17)图 6 2010-2017 年中国企业法人单位数及个体工商户数（单位：万个） (17)图 7 2010-2018 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”百度指数搜索趋势 (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)表目录表 1 人工智能领域十大紧缺岗位 ..................................................... 错误!未定义书签。
人工智能与大数据融合发展调研报告
人工智能与大数据融合发展调研报告一、引言随着科技的快速发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）和大数据已成为当代社会中的热门话题。
人工智能技术以提高机器智能水平，通过模拟、延伸和扩展人类的认知和智能能力，为人类提供更智能的解决方案。
而大数据则是指当下社会中快速增长的海量数据，在解决复杂问题、进行科学研究和商业决策等方面发挥着重要作用。
本报告对人工智能与大数据融合发展的现状进行调研分析，并展望了其未来的发展趋势。
二、人工智能与大数据融合的关联性人工智能和大数据融合发展有着密不可分的关系。
在人工智能的发展中，大数据为其提供了强大的支持。
通过利用大数据，人工智能系统可以获取海量的数据，从中学习和发现规律，并用于优化算法和提升智能决策能力。
而人工智能则为大数据的处理和分析提供了更高效和准确的手段，帮助人们更好地挖掘数据中的有价值信息。
三、应用领域1. 金融领域人工智能与大数据融合在金融领域中具有巨大的潜力。
例如，通过分析大数据，人工智能系统可以实现更精确的风险评估和预测，提高金融机构的风险控制能力。
同时，借助人工智能技术，金融机构能够将客户数据进行智能化处理，实现个性化的金融产品推荐和优化投资组合管理。
2. 健康医疗领域人工智能和大数据的融合在健康医疗领域有着广泛的应用前景。
通过对大量的医疗数据进行分析，人工智能系统可以提供更准确和个性化的诊断和治疗方案。
同时，结合大数据和人工智能技术，可以实现疾病的预测和早期发现，提高医疗效率和降低医疗成本。
3. 智慧城市人工智能和大数据的融合也在智慧城市建设中发挥着重要作用。
通过利用大数据，人工智能系统可以实时分析城市中各种数据，如交通流量、空气质量等，为城市管理者提供决策支持。
同时，人工智能还可以优化城市的能源利用和资源分配，推动城市的可持续发展。
四、发展趋势1. 加强技术研发人工智能和大数据融合发展的未来离不开持续的技术研发。
需要加强对人工智能和大数据领域的基础研究，探索新的算法和方法，提升技术水平。
市场调研报告：全球人工智能行业的人才需求分析
市场调研报告：全球人工智能行业的人才需求分析一、全球人工智能行业的发展现状二、人工智能行业中常见的人才需求三、大数据和机器学习的专业技能需求四、自然语言处理和语音识别的人才需求五、计算机视觉与图像识别的专业技能需求六、人工智能行业专业技能的培养和发展一、全球人工智能行业的发展现状人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的发展在全球范围内呈现出高速增长的趋势。
据统计，近年来全球人工智能技术市场呈现出持续增长的态势，预计到2030年全球人工智能技术市场规模将达到数千亿美元。
这一发展趋势不仅受到科技巨头的关注，也吸引了越来越多的投资者和创业者。
二、人工智能行业中常见的人才需求人工智能行业对各个领域的专业人才需求巨大，特别是在算法研发、数据分析和工程开发方面。
人工智能工程师、数据科学家和机器学习工程师成为了行业中最受追捧的人才。
此外，还有一些具备计算机视觉、自然语言处理和语音识别等专业技能的人才也备受市场青睐。
三、大数据和机器学习的专业技能需求大数据和机器学习作为人工智能领域的核心技术，在人才需求上有着重要的地位。
对于大数据开发和分析，行业中需要具备数据挖掘、数据处理和数据可视化等技能的专业人士。
而机器学习领域则需要掌握算法开发、模型训练和深度学习等技能的专业人才。
四、自然语言处理和语音识别的人才需求自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）和语音识别技术在人工智能行业中扮演着重要的角色。
对于NLP领域的专业人士，市场需要他们掌握文本分析、情感分析和语义理解等技能。
而语音识别领域则需要具备声学模型开发、语音信号处理和语音合成等专业技能的人才。
五、计算机视觉与图像识别的专业技能需求计算机视觉和图像识别技术是人工智能领域中颇具应用潜力的技术之一。
人工智能行业对于掌握图像处理、特征提取和目标检测等专业技能的人才需求较高。
这些专业人士可以通过算法开发和模型训练等手段实现图像的识别、分析和应用。
人工智能智能技术应用专业人才需求调研报告
人工智能智能技术应用专业人才需求调研报告1.引言随着人工智能技术的快速发展，人工智能智能技术应用专业的需求逐渐增大。
为了更好地了解该专业的人才需求，本报告进行了深入的调研和分析。
通过与相关企业、行业专家和高校教授的交流，以及对相关招聘信息的梳理，对人才需求、技能要求和培养策略进行了探讨。
2.人才需求概述根据调研结果，目前人工智能智能技术应用专业的人才需求主要集中在以下几个方面：2.1 机器学习工程师机器学习是人工智能的重要分支，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
机器学习工程师是负责设计、开发和优化机器学习算法的专门人才。
2.2 深度学习工程师深度学习是人工智能的最前沿领域，具有强大的数据处理能力和模式识别能力。
深度学习工程师是负责设计、开发和优化深度学习算法的专门人才。
2.3 数据科学家数据科学家是负责数据处理、数据分析和数据挖掘的专门人才，能够利用大数据技术和机器学习算法，为企业的决策提供数据支持。
2.4 人工智能应用开发工程师人工智能应用开发工程师是负责将人工智能技术应用于具体业务场景的专门人才，需要具备软件开发和项目实施的能力。
3.人才技能需求分析根据调研结果，人工智能智能技术应用专业的人才需要具备以下技能：3.1 编程能力人工智能技术需要具备一定的编程能力，如Python编程、C++编程等。
同时，也需要了解常用的开发框架和工具，如TensorFlow、PyTorch、Hadoop等。
3.2 数据处理能力人工智能技术需要处理大量的数据，因此需要具备一定的数据处理能力，如数据清洗、特征提取、数据可视化等。
3.3 算法设计能力人工智能技术的核心是算法设计，因此需要具备一定的算法设计能力，包括机器学习算法、深度学习算法等。
同时，也需要了解常用的优化算法和模型选择方法。
3.4 领域知识能力人工智能技术需要与具体业务场景相结合，因此需要具备一定的领域知识能力，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。
2024年人工智能专业人才市场调研报告
2024年人工智能专业人才市场调研报告1. 前言本报告旨在对人工智能专业人才市场进行调研和分析，以了解当前行业需求和趋势。
通过对相关数据和信息的整理和解读，我们希望为人工智能专业人才的培养和就业提供参考和指导。
2. 背景人工智能作为一项新兴的技术和产业，在近年来取得了巨大的发展。
随着人工智能技术的不断成熟和应用领域的不断拓展，对人工智能专业人才的需求也在逐渐增加。
3.市场需求分析3.1 人工智能专业人才的职业发展路径人工智能专业人才的职业发展可以分为以下几个阶段：•初级岗位：包括算法工程师、数据工程师、机器学习工程师等。
•中级岗位：包括模型研究员、系统架构师、人工智能项目经理等。
•高级岗位：包括人工智能解决方案架构师、人工智能研究员、人工智能团队管理者等。
3.2 人工智能专业人才的岗位需求趋势随着人工智能技术在各行业的广泛应用，对人工智能专业人才的需求呈现以下趋势：•多领域需求：人工智能技术在金融、医疗、制造等行业都有广泛应用，对不同领域的人工智能专业人才的需求都在增加。
•多技能要求：除了掌握人工智能领域的专业知识外，人工智能专业人才还需要具备数据分析、编程、沟通等多方面的技能。
•高层次需求：随着人工智能技术的不断发展，对高层次的人工智能专业人才的需求也在增加，包括人工智能研究者、解决方案架构师等。
4. 人工智能专业人才培养现状4.1 高校人工智能专业设置情况目前，越来越多的高校开始设置人工智能相关专业，并且在课程设置和实践教学上不断进行创新。
人工智能专业的培养涉及算法、数据分析、机器学习等方面的知识和能力培养。
4.2 培训机构和在线教育平台除了高校，一些培训机构和在线教育平台也提供了人工智能专业的培训课程。
这些课程通常结合实际案例和项目实践，帮助学员快速掌握人工智能的核心技术和应用。
5. 人工智能专业人才就业现状5.1 就业岗位分布情况目前，人工智能专业人才的就业岗位主要分布在科技公司、互联网公司、金融机构等领域。
AI在人才招聘中的应用调研报告
AI在人才招聘中的应用调研报告一、引言在当今数字化和智能化的时代，人工智能（AI）技术正迅速渗透到各个领域，人才招聘也不例外。
随着企业对人才需求的不断增长和招聘市场的日益复杂，AI 在人才招聘中的应用逐渐成为了一种趋势。
为了深入了解 AI 在人才招聘中的应用现状、优势和挑战，我们进行了此次调研。
二、AI 在人才招聘中的应用现状（一）简历筛选与匹配AI 系统能够快速处理大量简历，并根据预设的条件和算法进行筛选和匹配。
通过对简历中的关键词、工作经历、教育背景等信息的分析，筛选出符合要求的候选人，大大提高了筛选效率和准确性。
（二）人才画像与预测利用大数据和机器学习算法，AI 可以为企业构建人才画像，预测潜在的优秀候选人。
通过分析历史招聘数据、员工绩效数据以及市场趋势等，AI 能够识别出与成功员工具有相似特征的潜在人才。
（三）面试辅助在面试环节，AI 可以提供辅助支持。
例如，语音识别和情感分析技术可以评估候选人的语言表达能力和情绪状态，为面试官提供参考。
同时，AI 还可以进行面试问题的推荐和面试流程的优化。
（四）招聘渠道优化AI 能够分析不同招聘渠道的效果和成本，帮助企业优化招聘渠道的选择和投放策略，提高招聘资源的利用效率。
三、AI 在人才招聘中的优势（一）提高效率AI 能够在短时间内处理大量数据，快速筛选出符合条件的候选人，大大缩短了招聘周期，节省了人力资源部门的时间和精力。
（二）减少人为偏见传统的招聘过程中，面试官可能会受到主观因素的影响，如个人偏好、刻板印象等，导致招聘决策的不公正。
AI 基于数据和算法进行评估，能够减少人为偏见，提高招聘的公平性。
（三）精准匹配通过对候选人的多维度分析和企业需求的精准理解，AI 能够实现更精准的人才匹配，提高招聘的成功率和员工的适应性。
（四）数据驱动决策AI 能够整合和分析大量的招聘数据，为企业提供数据支持和决策依据，帮助企业制定更科学合理的招聘策略。
四、AI 在人才招聘中面临的挑战（一）数据质量和隐私问题AI 系统的准确性依赖于高质量的数据，但在实际应用中，数据可能存在不完整、不准确或过时的情况。
人工智能在人才招聘中的可行性分析报告
人工智能在人才招聘中的可行性分析报告近年来，随着人工智能技术的不断发展和普及，其在各个领域的应用也日益广泛。
其中，人才招聘领域是一个潜力巨大的应用领域。
本文将就人工智能在人才招聘中的可行性进行分析和探讨。
一、人工智能在简历筛选中的应用在人才招聘中，企业通常需要面对大量的简历。
传统的简历筛选工作需要耗费大量的人力和时间，而且很难确保筛选结果的准确性和客观性。
而借助人工智能技术，企业可以通过建立智能筛选系统来自动筛选简历，快速高效地找到符合要求的人才。
人工智能可以根据企业设定的招聘条件和要求，通过自然语言处理和机器学习等技术，智能地筛选出最匹配的简历，并自动进行初步筛选，大大提高了招聘效率和准确性。
二、人工智能在面试过程中的应用面试是人才招聘中至关重要的一环，传统的面试过程需要招聘人员花费大量的时间和精力，而且难以确保面试评价的客观性和公平性。
借助人工智能技术，企业可以开发智能面试系统，实现面试的自动化和智能化。
通过语音识别、情绪识别和面部识别等技术，系统可以对候选人的面试表现进行全面评估，提供客观的评价和反馈，帮助企业更好地选择最适合的人才。
三、人工智能在背景调查中的应用在人才招聘过程中，企业通常需要对候选人进行背景调查，以确保其真实性和可靠性。
传统的背景调查方式常常需要花费大量的时间和精力，而且难以做到全面和客观。
通过人工智能技术，企业可以建立智能背景调查系统，通过数据挖掘和人脸识别等技术，快速准确地对候选人进行全面背景调查，帮助企业更好地了解候选人的背景和信誉，降低用人风险。
四、人工智能在员工匹配中的应用在人才招聘过程中，企业往往需要考虑员工与岗位之间的匹配度，以确保员工能够更好地适应岗位和发挥潜力。
传统的员工匹配方式通常凭借主管的主观判断和经验，难以做到客观和科学。
通过人工智能技术，企业可以建立智能匹配系统，通过大数据分析和机器学习算法，全面评估员工的技能、经验和性格特征，智能地匹配员工与岗位，实现更好的人才配置和资源优化。
我国大数据人才培养现状及思考
我国大数据人才培养现状及思考李秀丽【期刊名称】《《凯里学院学报》》【年(卷),期】2019(037)006【总页数】4页(P74-77)【关键词】大数据; 人才; 培养【作者】李秀丽【作者单位】贵州财经大学贵州贵阳550025【正文语种】中文随着数据科学的发展，大数据时代已经隐约呈现.市场的快速增长，必然带来大数据人才市场的需求增长.据“寻英大数据人才发展报告2016”，我国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万①[1]，这为我国大数据人才培养提供了广阔的发展空间，同时也因为大数据是一个全新的、涉及多学科领域的交叉学科，大数据人才培养也处于起步和探索阶段.1 大数据人才的定义大数据产业的不断发展和延伸，从企业的需求上升到国家发展战略，对大数据人才的定义也不断深化.从最初 20 世纪 90 年代美国数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)提出数据仓库理论，注重对数据的处理，到现在对大数据的处理、分析和应用并重[2]，见图1.图1 大数据发展历程由此，大数据人才应具备的素质包括：一是理论性，掌握各种算法和数据分析模型理解和运用的能力，这是一种计算机和编程能力；二是实践性的，即处理实际数据的分析能力，即大数据挖掘和统计建模分析能力；三是应用性，即利用大数据的方法解决具体行业实际问题的能力，即实际业务和管理能力.2 大数据人才市场特点大数据人才培养是促进大数据产业快速发展的重要支撑和保障.近几年，我国大数据产业发展增长迅速，2017年大数据市场规模已达358亿元，年增速达到47.3%，规模已是2012年的35亿元的10倍.预计2020年，我国大数据市场规模将达到731亿元[3]，见图2.图2 大数据市场产业规模单位亿元数据来源：国家信息中心受大数据市场快速发展的影响和带动，大数据人才市场的需求也激增，2017 年，大数据及人工智能人才招聘人数比2016年增加6 倍，其中大数据开发、智能硬件和图形图像方面的人才需求最高[4].除了数量的增长外，大数据人才市场还呈现结构分化和区域布局的特点.2.1 大数据人才需求岗位大数据人才需求岗位以数据分析、系统研发等技术类岗位为主，其中数据分析需求占比51.62%，系统研发需求占比21.35%，这两类岗位人才供不应求，数据采集类需求最低，仅占1.67%.2.2 大数据人才需求行业大数据人才需求行业主要以互联网金融、电子商务和数据服务3个行业为主，分别占14.4%，13.7%和11.6%，其他运用的行业还有生活服务、智能硬件、企业服务、IT软件、健康医疗、信息安全和教育培训，可见大数据运用行业多样，对人才素质也各有侧重.2.3 大数据人才需求学历层次大数据人才需求层次以本科层次和硕士为主，占比75%，其次，是博士，但随着大数据产业的发展，高端综合型人才短缺问题日益突出，高端人才培养速度赶不上市场的高速发展.2.4 区域分布我国数字经济类企业已形成了京津地区、长三角地区、珠三角地区、成渝地区、两湖地区五大集聚区域，但在人才供需方面，中西部地区的大数据人才很多都流向了东南沿海人才需求比较集中的省份，中西部地区大数据人才更加稀缺.总体来看，我国大数据人才需求随着大数据产业的发展而快速增长，对人才的需求还处于量的扩张期，但可以预见，随着大数据产业的发展，大数据高端人才的需求也将不断增长.3 大数据人才培养模式2015年9月，国务院印发了《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》[5]，提出“加大大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度”.2016年2月16日，教育部发布的《教育部关于公布2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》[6]中首次增加了“数据科学与大数据技术专业”，北京大学、对外经贸大学中南大学三所高校获得了大数据专业的首次招生权.随后2017年新增32所，2018年新增248所高校，扩展迅速，目前共有283所高校获批开设大数据专业.除大数据专业的学历教育外，大数据专业的职业技术教育也快速发展.2017年有54所高职院的大数据专业教育获批，2018年新增143所高职院校，到2018年底已经有197所高职技术学院获批开设大数据专业.除此之外，还有大规模的大数据人才市场社会培训.目前我国大数据人才培养形成了以市场需求为导向，学历教育、职业技术教育和社会培训相结合的多层次人才培养体系.3.1 以市场需求为导向，设置专业市场对大数据人才的要求是多方面多层次的，是能够理解和运用深邃的统计思想，能利用先进的计算技术和计算机技术，同时能掌握应用领域知识的复合型人才.因此，在大数据专业课程设置分为专业基础课、专业核心课和专业选修课，内容涵盖了数据分析、计算、计算机和大数据运用，见图3.图3 大数据专业课程体系专业基础课涵盖数据科学、统计学和计算机科学在内的基础理论，核心专业课包括数据分析模块、计算模块、计算机技术模块和大数据运用模块，专业选修课是对专业核心课的拓展.大数据学历人才培养中，偏向于深度学习、大数据可视化等新技术的应用，且对工程实践能力要求更高.高职院校偏向于技术和技能训练，理论以基础知识为主，学生将主要从事数据采集、数据清洗、数据转移和数据平台运营维护方面工作.3.2 人才培养方面，以本科为主，硕士和博士为辅一方面受大数据产业人才需求集中于本科的影响，大数据人才培养也以本科教育为主，另一方面，大数据人才培养在我国刚起步，人才培养体系还处于建设过程中，大数据硕士和博士人才的培养还没有规模化，但可以预见的是随着对高端人才的需求增长，将来大数据高端人才的培养也将逐渐加强.3.3 产学研相结合，注重人才实践能力的培养大数据专业从其诞生之时就具有很强的实践性，各高校在人才培养上非常注重将理论和实践相结合，通过产教融合、科教融合和校企融合的模式，建立实验室、实训基地，以数据为基础，实际问题为导向，注重大数据处理和分析工具使用和实操应用的实践型教学.福州职业技术学院与阿里巴巴联合成立“阿里巴巴大数据学院”，是阿里巴巴集团在全国首家合作的大数据学院，开启“校企双主体”大数据人才培养模式，将理论与实践充分结合，培养实践性强的大数据人才，即阿里云、阿里大数据和阿里人工智能.中南大学直接利用湘雅医院的医疗实践，培养大数据医疗方面的人才，成为医疗大数据应用方面的领先者.3.4 充分利用学校资源，突出自身特色在大数据专业建设上，各个学校充分利用学校自身的优势和资源，积极开展大数据人才培养的突出势能，显示出自身的大数据办学特色.如中南大学充分发挥在医学与医药、轨道交通、有色金属工业领域的行业特色和优势资源实施人才培养，还充分利用学校自身拥有的湘雅医院，开发了跨院电子病历检索系统，专病元数据管理系统和医学数据透明采集系统，是我国医疗大数据应用技术国家重点实验室.中国人民大学大充分利用学校厚实的经管人文学科优势，注重人文领域的大数据运用人才培养.北京信息科技大学大数据专业建设，突出信息科技特色，强化工程实践能力.福州职业技术学院利用与阿里巴巴合作的优势，注重培养阿里云、阿里计算等领域的大数据实际运用人才.贵阳大数据金融学院专注培养大数据金融领域的运用人才.这种大数据特色人才培养的格局，不仅利于打造学校的优势，也利于满足大数据产业的各方面人才需求，从而促进大数据产业的发展.4 大数据人才培养的核心问题在以云计算为代表的技术创新的背景下，怎样利用数据资源创新发展，如何培养精于大数据技术又有专业特长的高层次人才，是大数据人才培养所需要思考和探索的问题.纵观我国现有大数据人才培养现状，大数据人才培养面临的关键问题主要有以下几个核心问题，即大数据人才培养的综合体系，见图4.图4 大数据人才培养的综合体系4.1 人才培养体系的综合考量数据的工具性特点决定了大数据专业的应用型，大数据需要的实际上是一种复合型人才，为了要从海量数据中挖掘到可用的价值，除了需要能够掌握数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面源于计算机和统计学的学科知识对数据进行加工和处理外，更需要对大数据进行解读和运用，了解大数据运用的行业，赋予数字以意义.大数据运用行业涉及广，涉及到医疗保障、零售、公共领域、制造、个人位置数据、金融、教育等领域，对人才的综合性提出了较高要求.大数据作为数据处理的复杂技术，更新速度快，如何调节教学周期的稳定性与技术发展的时效性也是大数据人才培养过程中面临的另一个难题.大数据技术的层次性决定了大数据人才培养需要分层次设计、阶梯发展.随着大数据产业发展链条的不断延伸，人才需求的层次也不断强化，高、中、普通人才的不同需求，要求构建不同人才层次的人才培养方式和能力架构要求.因此，对大数人才的素质要求是多专业的、立体的、多维度的，大数据人才培养需要深度融合，这就决定了大数据人才培养的综合性、多学科性，理论性和实践性相结合的特点，需要对人才培养体系的综合考量，多方资源整合，需要数学、统计和计算机科学等学科之间的密切合作，同时也需要和产业界或其他拥有数据的部门之间的合作，尤其是校企合作、产教融合，即理论课和实践课相结合的模式，同时需要提供相应的实验平台，才能培养出适应市场需求又能推动行业创新发展的大数据人才.4.2 学科体系的融合大数据的本质是对数据的处理，其涉及的学科主要有计算机、统计学、数理还有具体的数据分析运用，涉及到多个学科、多个领域，但又不是这几个学科的简单叠加，是一个复合型、交叉型的学科，如何将多个学科有机的融合，而不仅仅是将几个学科拼凑在一起是形成大数据学科人才培养体系的关键.因此，在大数据专业课程设置上既要体现大数据的专业特色，又要确实能培养出人才所需求的综合能力和实际运用能力.4.3 相关教材的编写学科体系是融合了计算机、数理统计、计算科学、运用领域等专业，不是简单的学科知识叠加，更不是这些学科体系教材的混合就成为大数据专业的课程体系和教材，这使得大数据专业须重新编写教材，体现大数据专业特点和专业诉求，形成大数据专业自己的学科体系和系列教材.4.4 师资队伍的建设由于大数据专业是新兴学科，师资成为我国大数据人才培养体系中最匮乏的地方，如何将师资队伍的短期、中期和长期建设相结合，有层次、有目标的组建大数据师资队伍是各高等院校急需解决的问题.一方面因大数据师资的特殊性和急缺性，在师资队伍引进过程中，需要突破原有的人才引进政策和措施，才能吸引和留住大数据师资；另一方面，也需要加强对原有师资队伍的培养和专业能力的提升，二者有机结合，有序的推进大数据师资队伍的建设.注释：①数联寻英于2016年7月15日发布我国首份《大数据人才报告》，报告从人才分布、人才流动情况、学历状况以及薪资等多方面进行调研，并给出了详细的数据.②大数据人才市场特点根据国家信息中心《2017大数据发展报告》、《2018大数据发展报告》，猎聘网《大数据行业人才生态现状报告2017》和数联寻英《大数据人才报告2016》整理而成.参考文献：【相关文献】[1] 数联寻英科技有限公司：《大数据人才报告2016》，2016年7月15日发布.[2] 冷鹏,祁国辉.数据仓库一代宗师：比尔·恩门[J].软件事件，2005(11)：91 - 92.[3] 国家信息中心：《2018中国大数据发展报告》，2018 - 05 - 11.[4] 国家信息中心：《2018中国大数据发展报告》，2018 - 05 - 11.[5] 国务院：《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，国发〔2015〕50号.[6] 教育部：《教育部关于公布2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，教高函〔2016〕2号.。
2017全球人工智能发展报告
全球人工智能发展报告（2017）基于海量数据观察全球互联网前沿，洞见中国互联网发展未来人工智能与大数据技术驱动，以数据促进科学决策知识作为服务Knowledge as a Service研究范围及数据来源European Patent Office中华人民共和国国家知识产权局SIPO国家统计局投融资数据库海量知识图谱a.人工智能新增企业人工智能企业指的是以人工智能相关产品、技术等为主营业务的初创企业，不包括布局人工智能的行业巨头；b.人工智能企业融资情况统计期内与人工智能关系较强的初创企业，获融资的时间、轮次、金额等信息；对涉及排名、融资阶段等内容，仅针对有确切融资信息的企业；融资数据不包括统计期内已被收购或上市的企业；c.人工智能技术专利情况统计期内人工智能领域的企业、高等院校、科研机构等申请的人工智能相关专利数。
研究范围数据来源1.4亿+学术论文计量单位说明涉及货币单位，除用汉字注明外，分别以下列字母表示计量单位：K=千；M=百万；B=十亿目 录C O N T E N T S·前言美国人工智能企业引领全球，优势在哪中国人工智能企业发展逼近美国，拐点来临？欧洲人工智能企业发展力争上游，机遇在哪亚洲人工智能企业发展方兴未艾，弯道超车？小结050609131517前言l人工智能始于1956年的达特茅斯会议，今年逐渐升温；2016年，随着AlphaGo人机大战而成为热词。
如今，人工智能的产品也无处不在，比如Apple的Siri，谷歌的无人车，IBM的Watson，以及其它各种人脸识别技术等。
这些都使投资界和产业界对人工智能的关注前所未有地高涨。
l人工智能可能带来的颠覆性变化也被全球知名金融和咨询机构的支持。
比如麦肯锡全球研究院就认为人工智能正在促进人类社会发生转变。
这种转变将比工业革命“发生的速度快 10倍， 规模大300倍，影响几乎大3000倍”。
l人工智能，这一信息时代的尖端科技，目前在全球的发展趋势是怎样的，产业如何与之相结合，哪些行业更受投资者青睐，哪些地方更适合人工智能创业、发展？而不同国家间的人工智能实力又是怎样的，差距在哪里？l在本报告中，乌镇智库将通过企业、投融资、专利三个维度的数据，覆盖人工智能企业、细分领域的多层信息，呈现出人工智能的全景图。
社会人才需求报告
社会人才需求报告摘要：本报告旨在分析和总结当前社会对人才的需求情况，通过数据和趋势分析帮助个人和组织更好地解读并适应未来的人才市场。
本报告主要包括以下几个方面内容：现状概况、热门领域、技能需求、跨界人才、未来趋势。
一、现状概况随着经济的迅速发展和产业结构的调整，社会对人才的需求也在不断变化。
根据调查显示，在当前劳动力市场上，技术人才、管理人才和创新人才是最为紧缺和受欢迎的三大人才群体。
企业对这些人才的需求大于供给，导致他们的薪酬水平持续上升。
二、热门领域1. 人工智能与大数据领域：人工智能和大数据已经成为各个行业的关键技术和发展方向。
目前，人才市场对人工智能和大数据相关领域的专业人才需求较大。
其中，机器学习、深度学习、数据挖掘和数据分析等技能是最为热门的。
2. 新能源与清洁技术领域：随着环境问题的日益严重，新能源和清洁技术受到关注，并得到国际社会的大力支持。
在此背景下，对能源工程师、环境科学家和清洁技术专家的需求迅速增加。
3. 金融科技领域：金融科技行业快速崛起，正在改变传统的金融服务模式。
人才市场对金融科技方面的专业人才需求持续增长，包括区块链技术、支付系统开发、数据风险控制等。
三、技能需求1. 专业技术能力：如软件开发、设计能力、市场分析能力等。
这些技能是未来社会发展所必需的，是人才市场的核心需求。
2. 人际沟通与团队合作能力：随着工作形式的转变，注重团队合作和沟通能力的人才备受企业青睐。
在多元化的工作环境中，与他人合作并高效地沟通已成为必备技能。
3. 创新与问题解决能力：创新能力和问题解决能力被认为是应对未来不确定性挑战的核心能力。
社会对具备创新精神和解决问题能力的人才需求不断增加。
四、跨界人才由于全球化和科技发展的推动，人才市场对拥有跨界背景的人才的需求越来越大。
跨界人才具备不同领域的知识和经验，能够在多个领域进行交叉创新，对解决复杂问题具有独特优势。
五、未来趋势1. 技术与人文结合：未来社会人才需求将更加注重技术与人文的结合，即所谓的“T型人才”。
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50000 0
5667 33772
NLP
16年-17年各职位招聘人数变化 374527
27608
126590 41831
7704 47783
305 1310
大数据开发
数据挖掘
图像/视觉
语音
8164 56949
智能硬件
2017招聘人数 2016招聘人数
※数据来源于e成科技
3
各职位招聘数量增长率
795.33%
单位：元
800000
人工智能人才与互联网技术人员平均年薪对比
600000 400000
3年以下人工智能 人才年薪比普通技
术员高134.9%
200000
0 3年以下
※薪资数据来源于e成科技旗下猎头交 易平台橙单chengdan.ai ※年薪仅为年度基本薪酬
3-5年
人工智能人才工资
5-8年
行业平均
8年以上
单位：人
杭州领跑二线城市
16000
14000
12000
10000
8000
6000
4000
2000
0 杭州
南京
成都
武汉
苏州
长沙
沈阳
杭州人工智能人才储备量已逼近广州，南京、成都、武汉、苏州固定占据前5。
※数据来源于e成科技
西安
重庆
总数 人工智能人才 大数据人才
17
过半人才向北京聚拢，二线城市人才吸引力尚未显现。 不仅如此，五大城市里，深圳VS杭州，广州VS杭州之间，同样尚未形成显著的人才流动。
平均在职时间 单位：月
数据挖掘
21
智能硬件 26
大数据开发
23
语音 25
23 NLP
24
图像/视觉
※数据来源于e成科技
8
雇主篇
※数据来源于e成科技
9
大型及超大型公司拥有的人才总和超越44.05%，大规模公司的人才需求量及储备量优势明显。
150以下小型公 司,19.83%
10000人以上超大型公 司, 20.03%
本科 硕士及以上 专科及以下 ※数据来源于e成科技
22% 57.28%
本科 硕士及以上 专科及以下
67%
20
人工智能硕士以上人才占比，比大数据类高12个百分点。
各职能研究生以上学历占比
大数据开发 语音类
17.61% 18.60%
数据挖掘 智能硬件
29.69% 32.03%
NLP
34.88%
图像/视觉
5年以上 42.56%
3年以下 37.39%
大数据人才工作年限分布
5年以上 43.12%
3年以下 36.67%
※数据来源于e成科技
3-5年 20.05%
3-5年 20.21%
6
1.细分到各个职能，语音类拥有最多资深行业人才，高达59%，智能硬件、大数据开发、NLP、图像/视觉类职位也都过了44%。 2.数据挖掘类职能所需的资深人才相对其他职能则较低，未过40%。
2017
大数据及人工智能领域 人才发展报告
1
行业概览
※数据来源于e成科技
2
截至12月，2017年大数据及人工智能岗位人才需求量，比2016年猛增6倍之多； 增长幅度最大的分别是大数据开发类职位、图像视觉类职位、智能硬件类职位
单位：人
400000 350000 300000 250000 200000 150000 100000
1. 计算机科学与技术 26.93%
2. 统计学
12.22%
3. 信息与计算科学 6.64%
4. 计算机应用技术 6.01%
5. 软件工程
5.78%
6. 计算机类
5.75%
7. 数学与应用数学 5.12%
8. 电子信息工程
4.70%
9. 信息管理与信息系统
4.23%
10. 机械设计制造及其自动化 4.22%
2500
2000
1500
1000
5000 华为 阿里巴巴 腾讯京东 科大讯飞 英特尔
搜狗
微软
奇虎
中兴
三星
※数据来源于e成科技
13
流出公司排名
单位：人
4500 4000 3500 3000 2500 2000 1500 100学院 微软
495.94%
520.24% 358.53%
597.56%
602.17%
329.51%
NLP
大数据开发
数据挖掘
图像/视觉
语音
智能硬件
总计
※数据来源于e成科技
4
毫无疑问，目前过半都集中于IT互联网及电子通信行业，不过，工业等传统行业对人工智能人才的需求也在逐渐批量释放。 数据显示，人工智能人才在机械制造、汽车等工业领域的人才多于金融；而大数据人才则略有不同，金融方面的分布多于工业领域。
各大公司流入流出比
3.5
3
2.5
2
1.5 0.43
1
0.85
0.5
0 科大1
1.38
3.09
1.87
1.63
1
三星 搜狗 华为 英特尔 京东 阿里巴巴 腾讯 奇虎
1 中兴
0.93
微软
12
单位：人
5000
流入公司排名
4500
4000
3500
3000
7. 苏州
7. 2.01%
7. 武汉
7. 3.25%
8. 成都
8. 1.98%
8. 成都
8. 2.85%
9. 武汉
9. 1.72%
9. 苏州
9. 2.29%
10. 长沙
10. 1.48%
10. 长沙
10. 2.01%
※数据来源于e成科技
23
薪酬篇
薪酬篇
※数据来源于e成科技
24
人工智能人才方面，3年以下处于初级状态的新人，年薪水准高到不可思议，高出互联网普通技术人员134%，也是目前各大公司招募的重点对 象。第二大重点对象，则是5-8年工作经验的人才，这个阶段的工资水准平均比互联网行业普通技术人员高出78.04% 。
70.00% 60.00% 50.00% 40.00% 30.00% 20.00% 10.00%
0.00%
59.79%
语音
各类职能5年以上人才占比
46.29%
45.15% 45.14%
智能硬件
大数据开发
NLP
44.60%
图像视觉
39.23%
数据挖掘
※数据来源于e成科技
7
1.六大职能中，智能硬件类人才在职时间相对更长，为26个月（ 2年零2个月）。 2.相对而言，数据挖掘、大数据开发、NLP相关的人才流动性更大，平均在职时间均不超过2年，其他职能基本保持在2年。 3.总体而言，相较于It行业的26.4个月、传统行业的36.2个月的在职时间，大数据及人工智能人才跳槽周期更为频繁。
150-999中型公司, 36.11%
※数据来源于e成科技
1000-9999大型公 司, 24.02%
10
榜单前10名的公司几乎都是业务多元的综合性公司。其中，华为领先幅度较大，主要得益于它在相关领域内的业务项目广泛。BAT公司紧跟其 后，不过在数量级上和华为有一定差距。
科大讯飞 英特尔 微软 搜狗
北京人才储备雄厚
80000
60000
40000
20000
0 北京
上海
深圳
• 北京人才储备量高出第二名的上海40%以上，是第三名的深圳2倍以上。
广州
※数据来源于e成科技
总数 人工智能人才 大数据人才
16
从地域上看，北方城市中，只有北京杀入前10，其他城市在大数据及人工智能人才储备上竞争力一般。 而南方则有7个城市杀入前10，人才储 备虽不及北京优厚，但对希望去其他城市工作的人才而言，南方城市的选择面更广。
其中，NLP、语音类高级人才的薪资优势开始显现，智能硬件类人才薪资优势不再。大数据方面，大数据开发总体薪资高于数据挖掘。
单位：元
各细分职能年薪纵览
800000
700000
600000
500000
400000
300000
200000
100000
0 ※薪资数据来源于e成科技旗下猎图头像交/视觉
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11. 自动化
4.19%
12. 通信工程 13. 电子信息科学与技术
4.01% 3.69%
14. 应用数学
3.41%
15. 电气工程及其自动化
3.10%
※数据来源于e成科技
22
应届生多流向北京，杭州成大数据及人工智能人才新风向标
人工智能部分TOP10
大数据部分TOP10
1. 北京
1. 38.02%
杭州 深圳
上海
北京
北京 上海 广州
北京
上海 深圳市 广州市 杭州市 南京市
上海 广州
北京 深圳市 杭州市 广州市
北京 上海 深圳