发布会现场，中国软协教育培训委员会秘书初晓光介绍了其团队《人工智能技术岗位设置》研究成果。

　　人工智能大家感觉最多的是在安防领域★■★，的确也是人工智能应用的巨大领域★★，市场规模我们预计在未来呈现爆发性的增长，从2019年200亿左右的规模，未来四五年能增长到六百亿左右的规模。这一块主要是应用了计算机视觉的技术★◆■◆，我们判断未来这个市场的集中度会逐渐的增加，大型的企业占有的市场份额会逐渐增加，中小企业机会相对就会减少一些。

　　国际在线日★■◆■，由中国软件行业协会主办的2021中国软件产业年会在北京举行，大会以数字经济新时代软件产业赋能高质量发展为主题，瞄准产业变革和时代发展趋势，涤荡思想与共识，汇聚知识与力量，展示中国软件产业新成果。

　　大家好，我是中国软协教育培训委员会秘书初晓光◆★，今天代表我们研究团队发布一下我们去年的研究成果《人工智能技术岗位设置》。

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　　同时◆■★◆，2021中国软件产业年会发布会活动也在分会场如期举行，目的是搭建软件行业的高端交流合作平台◆◆■，展示我国软件领域最新科技成果，阐释软件赋能产业的新变革◆★◆◆★■、新业态◆■★。本次发布会将会有新华网、贝壳找房、拓尔思◆■、中软协、教培委等单位，联袂首发各自领域的最新研究报告和创新成果。

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　　还有一块是企业服务RPA领域■■★◆■★，RPA在国外应用非常广泛了，可以替代企业标准化的工作■◆◆■◆，在咱们国家未来也会应该有爆发性的增长。

　　人工智能企业从业人员的要求，除了要具备比较扎实的软件开发能力以外，还要具备比较深的算法的基础★★■■◆◆，这是通用的要求★★■◆★◆。同时在大型的数字化企业中，BAT这种企业是比较重视人才的创造力，批判性思维◆★■■、成长能力，这些企业中其实人工智能领域人才流动率并不高，只有10%，远远低于技术开发人才的流动■■。原因我们判断是因为人工智能的人才需要对他所服务的行业有比较深的了解■■■，这样导致他很难去转换到其他的领域，所以导致人才这块相对比较稳定的★■◆★◆。

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　　这个报告主要的部分是讲了人工智能企业的运营模式和相应的人才培养★■◆◆，人工智能企业的种类还是比较多的，我们经过调研实际上人工智能企业分成三类★■。一类是构建生态的人工智能企业；一类是由人工智能技术从上到下寻找业务应用场景的企业；还有一类是来自于传统的企业★★◆◆◆◆，希望能够应用人工智能技术在现有的场景中。

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　　人工智能现在在是积极寻找落地场景，但是其实在我们看在近来良好年人工智能企业在寻找落地场景的过程中，其实碰到了一些障碍■★■■，一方面他可能未必能比传统的方案降低成本★◆■◆◆，另一方面受限于算力的局限，所以他在寻找业务场景的时候也不是那么顺利。我们认为有这么几个方面是人工智能企业在应用上值得关注的一些方向■■，我们提出来医疗、自动驾驶、金融■★★、娱乐、零售★★■、安防★★、企业服务RPA这几个方向。

　　人工智能企业应用发展现状就不多说了，这个报告首先是介绍了人工智能行业应用的方向，包括人工智能企业技术的概况，最后是说了一些人工智能芯片的一些发展情况。

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　　最后■◆◆★★■，这个报告也讲了人工智能企业技术人才供需的情况。技术人才供需数量根据我们调研，2020年在职人工智能技术人员的数量是7万，主要是包含算法研发★■、算法开发、芯片设计，这一块其实不包含数据工程和数据标注方面的人员。目前在市场中求职的人工智能技术人员★★◆，我们预估是三万人，企业需求数量是五万人，会有一个缺口。根据全球的AI领域的人才报告指出，全球人工智能人才数量在2017年左右是将近两百万人，所以我们国家这块还是有比较大的缺口◆■★■◆。

　　零售领域，可以说是人工智能应用的比较新的一个领域，它主要是在精准营销这一块◆■■■，为客户提供更精确★◆◆■■、更准确的，根据客户画像提供服务◆■。市场规模没有前几个那么大，但是它的增长速度还是比较快的，预计在未来一两年可以到30亿左右的市场规模■★■★■。

　　未来对人工智能的技术人才了需求来自三个方面。一个是顶端的，就是能够推动人工智能前沿技术与理论算法的人才；另一方面是将算法建模◆★◆◆◆■，和实际场景进行应用的人才★★◆★■★；还有一类是能将人工智能的技术和实际的行业的一些知识结合的一些人才。

　　医疗主要是药物研发，从美国◆◆◆■■★、欧洲来看★◆★■■◆，很多是用在化合物的选择上■★，提高效率，可以有效降低新药开发的成本◆★◆★★■。自动驾驶这一块，开放道路自动驾驶受限于算力，所以在未来还是需要比较长时间的落地，但是现在在限定场景下自动驾驶现在已经逐渐的在商业化，比如说仓库、机场的一些行李运送等等，有很多企业在这个方面已经做的很不错了■◆。金融这一块，我们这个报告发现主要人工智能技术应用在智能风控还有智能保险的核定、精算★◆★、定价、智能营销★◆★◆■。这个市场我们预计在未来一两年达到两百亿以上的规模■■◆★■，主要推动力一方面是大的金融企业希望能够将用户涵盖到个人和中小企业的层面★◆★■■◆，所以带来无论是从产品的设计、营销推广，包括后续客户服务方面都会用大量的人工智能技术。还有一块是在娱乐，主要是基于生成对抗网络，产生的换脸、语音合成等等★■，娱乐方面这块应用也是值得关注的方向，包括国外的社交媒体也大量的运用了这方面的人工智能技术。

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　　同时这个报告我们也指出，未来数据标注这个领域逐渐要向知识工程去转变■◆★■■◆，这块其实我想重点说◆★◆◆，现在是有一些数据标注行业■◆★■■★，但是未来随着人工智能技术在不同的专业领域加深★★，它需要将专业的知识和数据进行处理★★◆■◆，这时候传统的数据标注的公司是完成不了这个公司，需要能够处理这个数据的人具有人工智能的知识也具有这个行业的专业知识，所以我们认为知识工程这个领域未来人才会呈现比较大的增长。

　　首先介绍一下我们教培委的研究团队■★◆◆◆，我们研究团队主要是针对教育培训领域进行研究，我们研究报告主要是涵盖数字化企业的技术岗位体系、平台供需需求，包括校企合作等等。所以在2020年我们做了一系列研究报告，有针对人工智能企业的技术岗位设置，也有云计算的一些报告，同时我们也做了校企合作的报告，这些报告后续都会发布■■■◆。今年我们主要要做一些比如5G、区块链包括AR★■◆、VR、游戏这些领域的一些报告，后续也会把研究成果向社会、向院校发布，希望高校能够结合我们产业的实际情况培养符合我们产业需求的人才，这个是我们教培委研究的一个宗旨。

　　人工智能技术这一块，这个报告和大家说明人工智能核心现在都是在深度学习，机器学习也是其中重要的技术，报告将人工智能的相关概念和传统的概念做了一些描述。报告同时对主流的一些人工智能技术的学习方法，机器学习、办公学习■★■◆◆★、云学习，包括保护隐私的联邦学习都做了一些阐述◆◆。在芯片方面，因为篇幅原因报告没有展开太多，我们也论述了现在芯片GPU包括FPGA，不是大规模■★◆◆、很大量的芯片FPGA的技术■★★◆◆，比如边缘计算领域用量比较大的，一些厂商也在做研究。芯片我们也从是几种维度进行了划分★◆■，部署层面可以分为云端的芯片、边缘的芯片，像边缘计算逐渐起来■★；任务层面划分为训练芯片和推理芯片◆■。芯片市场规模的增长速度，我认为在未来几年是非常快的，预计从去年接近两百亿两三年的时间会呈现3-4倍的增长。

　　最后，我们也是谈到了一些校企合作，无论是什么样类型的人工智能企业◆■★★，在校企合作上面都是比其他的软件信息服务技术企业都积极◆■，我们也是希望未来看到他们和院校更多的合作■◆■★■，谢谢大家★★◆。

　　接下来给大家介绍一下我们的报告■■◆■◆★。主要分四了个部分，首先是介绍一下人工智能行业的应用发展现状；第二，介绍一下人工智能企业运营模式和人才培养★■★◆◆■；第三，根据不同人用工模式总结了不同的人工智能企业技术岗位设置的情况；第四，统计了一下人工智能企业工程师的数量◆■★，包括未来的技术工程师的供需情况★■◆◆■。

　　第一类企业，构建生态企业◆◆◆，是以探索前沿级大型数字化企业，BAT为主；第二类是新型的独角兽人工智能企业■★；第三类是传统的软件和信息服务技术，希望进入人工智能转型的企业。对应不同的企业可以看到它的前景。不同的企业也对应了不同的岗位体系★■★，探索型的是研究型技术岗位，新型技术岗位还有传统岗位等等。这边就不展开了★■■★◆★，大家可以看到研究型的岗位体系更多的是在基础算法，包括是技术封装，应用这块研究相对比较少★■◆■★◆。对于新型技术岗位体系，更多的是在算法的研发和算法工程化、知识工程化领域，对于传统的企业更多的是在知识工程化，就是要将他的本领域的数据知识工程化之后应用人工智能的一些模型或者是技术提高他的效率■■◆，降低成本★◆■。