AI人才
展望未来，人工智能人才的发展将更加强调综合素质的培养，以及对新兴技术的快速适应能力。
编辑 | 数据君
在全球化和数字化时代背景下，人工智能的崛起正不断重塑我们的工作和生活方式。
全球人工智能人才现状剖析
随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，全球各大公司纷纷布局相关领域，对顶尖 AI 人才的需求急剧上升。然而，在这场人才争夺战中，不仅美国五大科技公司面临激烈竞争，全球其他大型科技公司也在积极吸纳 AI 精英。
当前，亚马逊、苹果、谷歌、Meta 和微软等美国五大科技公司通过 AI 发展获得了快速发展的机遇，但在人才聘用上面临国际竞争。全球其他大型科技公司雇佣的顶尖 AI 人才数量是这五大科技公司的 5 倍。这些人才在如何将其技能和专业知识带入市场方面拥有更多选择，他们的跨境流动性极高，且频繁更换职位，并有计划地进行职业规划以获得更大知名度和影响力。薪资已不再是影响 AI 人才职业选择的唯一因素，他们更重视自身价值的实现和推动 AI 新应用的市场化。
自 2015 年以来，全球 AI 人才市场呈现两级分化趋势，美国大型科技公司争夺顶尖 AI 人才，形成引进与输出人才的两级市场。美国五大科技公司人才流动率高，谷歌等五大科技公司面临市场份额下降和成本上升的风险，其高流动率和大规模招聘模式面临挑战。顶尖 AI 人才市场多元化发展，大型公司主导市场并迅速收购有潜力的初创公司，中型公司生存空间受限。汽车、医疗、国防等行业在 AI 驱动下重塑产业生态，医疗行业吸引顶尖 AI 人才能力呈指数增长。部分国家人才流失，英国、德国等国开始扭转局面，而意大利、西班牙等国持续流失人才。
根据英国数据公司 Zeki 发布的《2024 年人工智能人才现状》报告，研究发现：美国大型科技公司引发顶尖 AI 人才需求激增，造成全球市场失衡。英国、德国等国开始扭转局面，而意大利、印度等国持续流失人才。五大科技公司人才数量占市场 11.4%，其招聘模式面临成本上升的压力，可能变得不可持续。AI 生态系统多样化发展为顶尖 AI 人才提供更多职业机会，小型公司在招聘中展现竞争力。医疗、汽车、国防等行业采用 AI 速度较快，欧洲公司在招聘顶尖 AI 人才方面领先于美国同行。顶尖 AI 人才流失对国家发展构成风险，英国、德国等国逐步建成有竞争力的产业生态系统，而意大利、西班牙等国落后于其他主要经济体。
全球 AI 人才市场正经历深刻变革，各国政府和企业需密切关注人才流动趋势并制定相应策略以吸引和留住顶尖 AI 人才。同时，应重视 AI 人才在推动技术创新和产业升级中的重要作用，共同推动全球 AI 产业的繁荣发展。
中国人工智能人才发展情况
近年来，随着全球范围内科技的迅速发展，AI逐渐成为推动经济和社会发展的核心驱动力。中国的AI产业在近年来取得了显著的发展。根据《2024年中国人工智能人才发展报告》，2024年，中国AI产业规模已达到数千亿元人民币，成为全球AI产业的重要组成部分。在企业服务市场，AI技术的应用已经深入到政务、安防、制造、金融、医疗、物流仓储等多个领域，极大地促进了这些行业的数字化转型。在个人消费领域，智能音箱、家庭机器人、可穿戴设备等产品也进入了快速发展阶段，受到消费者的广泛欢迎。
在中国，政府高度重视AI的发展，将其列为国家战略，并在政策、资金和人才等方面给予了大力支持。
AI作为知识密集型产业，对人才的业务能力、工作经验、教育背景和职业道德要求很高。行业迫切需要拥有综合能力、专业知识、技能和工程实践等多方面能力的人才。
专业知识方面，扎实的计算机科学、数学、统计学等基础知识，以及机器学习、深度学习、自然语言处理等AI核心技术知识是必不可少的。工具技能方面，熟练掌握Python、C++等编程语言，以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架是基本要求。工程实践能力方面，具备实际项目经验，能够将理论知识应用于实际项目中，并解决实际问题是关键。创新能力方面，具备创新思维和解决问题的能力，能够推动技术进步和应用创新是核心竞争力。职业道德方面，遵守AI伦理规范，尊重用户隐私，并承担社会责任是基本要求。
在国内AI产业人才短缺的情况下，高校、企业和培训机构充分利用各自优势，结合产业实际需求，采取多种措施，积极促进AI产业人才的培养。高校开设AI相关专业，培养基础研究型和应用开发型人才。社会培训机构开展AI培训，提供应用开发技能培训。企业通过内部培训、导师制度等方式，培养和提升员工的AI技能。
值得一提的是，社会培训机构在解决当前人工智能产业人才短缺问题方面发挥了重要作用。政府也在大力推动全民智能教育，并明确支持社会机构进行人工智能培训。目前既有北大青鸟、达内教育、光华国际等传统老牌职业培训学校，也有小象学院、深蓝学院、咕泡学院等新兴培训机构。这些机构在授课方式上已形成线上与线下相结合的全面人工智能培训模式。当前培训机构的人工智能课程主要侧重于应用开发技能，涵盖Python培训、人工智能基础入门培训和人工智能细分技术专业培训。此外，各培训机构还提供分阶段的实战项目教学，并与华为、百度、阿里巴巴等科技巨头合作，提供实践经验和机会。
迄今为止，我国共有535所普通高校成功备案人工智能本科专业。2023年教育部公布全国38所普通高校成功备案“人工智能”本科专业，2022年教育部公布全国59所普通高校成功备案“人工智能”本科专业，2021年教育部公布全国95所普通高校成功备案“人工智能”本科专业，2020年教育部公布全国130所普通高校成功备案“人工智能”本科专业，2019年全国180所普通高校成功备案“人工智能”本科专业，2018年全国35所普通高校成功备案“人工智能”本科专业。当前，我国高校AI专业建设工作处于稳步推进阶段。
中国高校AI专业的培养目标主要集中在以下几个方面：培养扎实的理论基础、强化实践能力、提升创新思维、注重伦理和社会责任、培养国际视野、培养复合型人才。这些培养目标旨在为国家和社会培养具备理论基础、实践能力、创新思维、伦理意识和国际视野的高素质AI人才，推动我国在AI领域的全面发展。
目前人工智能专业人才培养模式主要有两种形式：一是“人工智能+X”培养模式，结合学科交叉发展特点，侧重培养复合型人才。例如，中国石油大学（北京）按照“特色学科+人工智能”的理念实施“本硕博一体化”贯通式培养；辽宁工程技术大学开展培养“专业+人工智能”的新工科人才。二是“校企合作协同育人”培养模式，多所高校与相关企业合作共建人工智能学院，深入开展“产学合作、产教融合”，协同培养更加适应社会需求的人才。然而，大多数高校目前仍在积极探索，尚未形成相对成熟的人才培养方案。
中国高校在AI专业的课程体系建设方面取得了显著进展，体现出多样化和系统化的特点。核心课程设置包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘等。实践与项目课程的增加，增强了学生的实践能力。跨学科课程的开设，培养了复合型人才。国际合作和交流项目的优化，拓展了学生的国际视野。
AI专业教材建设在高校教育中扮演着至关重要的角色。高质量的教材能够系统地呈现AI领域的基本概念、核心理论和关键技术，帮助学生建立全面、系统的知识框架。教材的规范化有助于不同高校在教学内容和质量上保持一致，从而提高整体教育水平。
尽管取得了一些成就，中国高校AI专业建设仍面临一些挑战，如学科专业建设较为薄弱、师资力量不足、人才培养模式创新不足、科技创新领域仍要开拓、基础设施不足、社会服务体系尚未健全等。为应对这些挑战，专业人士建议，加强高校AI专业建设、推动校企合作、完善人才培养模式、加强人才引进、完善人才评价体系等。
高校在这波人才需求的推动下，已经开始调整课程设置，强化实践教学，以培养更多适应未来市场需求的AI专业人才。同时，政府的政策支持和资金投入也在加速这一进程，为AI领域的持续发展提供了有力的支撑。
