上至發(fā)達國家政府,下至科技巨頭AI創(chuàng)業(yè)公司,無不將AI視為提升自身的核心競爭力的根本性戰(zhàn)略。能夠引領AI發(fā)展的頂級人才,環(huán)顧全球,尚不足千人,自然成了供不應求的搶手貨。然而,人工智能領域人才分布極不平衡,對人才的拼搶將日益激烈。全球AI領域人才約30萬,而市場需求在百萬量級。
	 
	    一、美國主導下的全球AI人才發(fā)展現(xiàn)狀
	 
	    全球AI產(chǎn)業(yè)人才分布方面,美國在AI基礎層占據(jù)絕對優(yōu)勢,中國則在應用層與美國旗鼓相當。截止至2017年6月,全球人工智能初創(chuàng)企業(yè)共計2617家。美國占據(jù)1078家居首,中國以592家企業(yè)排名第二,其后分別是英國,以色列,加拿大。
	 
	    人工智能企業(yè)擁有數(shù)量TOP5
	 
	    其中,美國1078家人工智能企業(yè)約有78700名員工,中國592家公司中約有39200位員工,約為美國的50%。
	 
	 
	    中美人工智能產(chǎn)業(yè)側重點各有不同
	 
	
	 
	    全球人工智能領域20所頂級高校
	 
	    目前,全球共有367所具有人工智能研究方向的高校,在這367所高校中,美國擁有168所,占據(jù)全球的45.7%,獨占鰲頭,加拿大、中國、印度、英國位于第二梯隊。
	 
	
	 
	    中國設有人工智能研究方向的高校及其相關院系機構
	 
	
	 
	    國內(nèi)外高校AI課程設置對比
	 
	    國外:系統(tǒng)完善,學科交叉精耕細作。對于本科來說,主要課程包括數(shù)學和計算機課程。必修課程如下:
	 
	 
	    國內(nèi):未成體系,師資力量嚴重欠缺中國高校在AI領域一般設有計算機科學學院與軟件學院。在培養(yǎng)方式上,前者軟硬件相結合,側重研究;后者以軟件為主,側用應用。兩者區(qū)別如下:
	 
	 
	
	    二、全球AI頂級人才全景圖
	 
	    目前,全球AI研究及直接從業(yè)者約有30萬人,主要分布在高校、AI新興企業(yè)、科技巨頭以及其他領域。其中,高校約10萬人,產(chǎn)業(yè)界約20萬人。
	 
	    人工智能頂尖學者年齡分布較平均
	 
	    機器人學者年齡偏大,機器學習學者相對年輕
	 
	 
	    機器學習領域頂尖者更多,也樂于在業(yè)界兼職
	 
	
	 
	  
	    年輕企業(yè)家實力強勁,來勢洶洶
	 
	 
	    性別絕對優(yōu)勢,女性AI企業(yè)家數(shù)量極少
	 
	
	 
	    高知云集,超過2/3的碩博占比
	 
	 
	    頂級企業(yè)家大多畢業(yè)于世界名校
	 
	 
	    大多數(shù)企業(yè)家所學專業(yè)與人工智能相關
	 
	
	 
	    GoogleAI研發(fā)團隊規(guī)模上千,全球居首
	 
	 
	    科技巨頭AI負責人多為60、70后
	 
	 
	    跳槽普遍,多數(shù)人工作經(jīng)驗豐富
	 
	 
	    IDG資本大刀闊斧,投資金額兩倍于第二名
	 
	 
	    投資人對計算機視覺和自動駕駛項目更感興趣
	 
	
    
	    三、中國AI人才市場為何一將難求
	 
	    數(shù)據(jù)顯示,2017年前10個月內(nèi),AI人才需求量已經(jīng)達到2016年的近兩倍,2015年的5.3倍,人才需求直線上升年復合增長率超200%。
	 
	
	 
	    人才分布集中,北上廣最多
	 
	 
	    馬太效應,中小企業(yè)數(shù)量多需求少
	 
	 
	    企業(yè)重學歷,碩士以上超半數(shù)
	 
	
	 
	    TOP10AI人才最多高校
	 
	 
	    海外留學生成為補給國內(nèi)AI人才的重要一環(huán)
	 
	 
	    哪個專業(yè),最受AI公司歡迎?
	 
	   
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	    80后漸成AI領域核心軍
	 
	 
	
	    四、中國AI企業(yè)如何拼搶AI人才
	 
	    平均月薪2.58萬,招聘薪資水漲船高
	 
	 
	    AI領域高薪職位
	 
	 
	    企業(yè)對AI人才工作經(jīng)驗需求走勢
	 
	 
	    人才期望薪資分布
	 
	 
	 
	    五、中國的AI之路要怎么走?
	 
	    總的來說,在這種供需極其不平衡的形勢下招募團隊,大公司比小公司有優(yōu)勢,國際巨頭公司比大公司有優(yōu)勢,在某種意義上,國家比國際巨頭還有力量。而美國人工智能領域的人才無論從數(shù)量、質量都要遠超其他國家。
	 
	    其實,要解決人才不足的問題,除了以更好的條件來吸引人才以外,還要加強基礎研究的知識儲備。人工智能戰(zhàn)略的實現(xiàn),不光需要依賴研發(fā)費用和研發(fā)人員規(guī)模上的持續(xù)投入,還需在基礎學科的人才培養(yǎng)方面加大力度,尤其是算法和算力領域。只有投入更多的科研人員,不斷加強基礎研究,才會獲得更多的技術優(yōu)勢。
	 
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			本文標題:2017年全球人工智能人才報告
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