大数据、人工智能等工程技术人员就业现状分析
近几年，随着我国人工智能、物联网、大数据和云计算的广泛运用，与此相关的高新技术产业成为我国经济新的增长点，对从业人员的需求大幅增长，形成了相对稳定的从业人群。在这一背景下，以较高的专业技术知识和能力为支撑、从业人员普遍具有较高学历的4个专业技术类新职业－－大数据工程技术人员、人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员和云计算工程技术人员应运而生。
根据新职业的定义，大数据工程技术人员指从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员；人工智能工程技术人员指从事与人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员；物联网工程技术人员指从事物联网架构、平台、芯片、传感器、智能标签等技术的研究和开发，以及物联网工程的设计、测试、维护、管理和服务的工程技术人员；云计算工程技术人员从事云计算技术研究，云系统构建、部署、运维，云资源管理、应用和服务的工程技术人员。
那么，大数据工程技术人员、人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、云计算工程技术人员等新职业自发布以来，就业情况如何？近日，人社部发布了这些职业的就业景气现状分析报告。
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大数据工程技术人员
一、产生背景
大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设，大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。当前，智慧医疗、智慧城市、精准扶贫以及其他相关高新技术产业都离不开大数据的支撑，大数据技术在我国得到了较为广泛的应用。
（一）国家实施大数据战略，构建数字中国
大数据被认为是“未来的新石油”，也被比喻为21世纪的“钻石矿”，在社会生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制等方面发挥着重要的作用。2014年大数据首次写入政府工作报告；2015年8月国务院颁布《促进大数据发展行动纲要》，大数据正式上升为国家发展战略。随后国家出台了一系列大数据政策，覆盖生态环境大数据、农业大数据、水利大数据、城市大数据、医疗大数据、交通旅游服务大数据等多层次下游应用市场，加快实施国家大数据战略。
同时，伴随大数据政策出台，各地政府相继成立了大数据管理机构，促进大数据产业发展，全国22个省区，200多个地市相继成立大数据管理部门。
图1 各省大数据管理机构设置数量（单位：个）
2016年，工信部印发了《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，全国大数据产业建设掀起热潮，目前已形成八大大数据综合试验区，建成100多个大数据产业园。伴随新一代信息技术、智慧城市、数字中国等发展战略逐步推动社会经济数字化转型，大数据的产业支撑得到强化，应用范围加速拓展，产业规模实现快速增长。
通过对1572家企业的调查结果显示，企业对数据分析的重视程度进一步提高，65.2%的企业已成立数据分析部门，24.4%的企业正在计划成立相关数据部门。
近四成的企业已经应用了大数据。在接受调查的企业中，已经应用大数据的企业有623家，占比为39.6%，垂直行业中如金融等领域大数据应用增加趋势较为明显。此外，24.3%的企业表示未来一年内将应用大数据。
对数据分析方式选择情况的调查显示，40.3%的企业采取实时处理动态数据并提供分析结果，占比最高；其次是分析历史数据和通过机器学习进行辅助决策，占比分别为32.3%和25.5%。不久的将来，随着人工智能技术的发展和应用普及，选择机器学习进行辅助决策的企业占比有望进一步提升。
2019年5月6日中国信息通信研究院发布《中国大数据与实体经济融合发展白皮书（2019年）》，书中综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，测算2018年我国大数据产业增速约为15%，产值达到5405亿元。另据赛迪数据显示，2018年中国大数据产业规模为4384.5亿元，同比增长23.5%；到2021年，中国大数据产业规模将超过8000亿元。
图2 2016-2021年中国大数据产业规模（单位：亿元）
从企业业务布局来看，大数据产业主要集中在华北、华东及中南地区。
表1 2018年中国大数据产业区域分布情况
（三）数据资源资产化步伐稳步推进
2015年8月,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,明确“加快政府数据开放共享,推动资源整合”。社会各界通过对数据资源的整合、利用,加速了数据流通共享以及数据资源化进程。2018年10月，《数据管理能力成熟度评估模型》发布实施，规范了各组织、机构数据管理和应用工作，提升国内数据管理和应用能力。2019年10月，在中国共产党第十九届中央委员会第四次全体会议上，中央首次公开指出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理和数据等生产要素按贡献参与分配的机制。”这是中央首次在公开场合提出数据可作为生产要素按贡献参与分配，反映了随着经济活动数字化转型加快，数据对提高生产效率的乘数作用凸显，成为最具时代特征新生产要素的重要变化。
（四）技术融合成为大数据发展主流
当前，大数据相关技术已基本成熟，逐步成为支撑型的基础设施，其发展方向也开始向提升效率转变，向个性化的上层应用聚焦。随着5G通信标准的落地，物联网、移动互联网、大数据、传统行业将深度融合，算力、流批、TA、模块、云数、数智等技术融合的趋势愈发明显，大量既懂大数据技术又懂其他相关行业技术的人才在大数据应用领域发挥着越来越多的作用。
（五）数据安全受到业界普遍关注
近年来，大数据业界不断有安全事件曝出。2019年9月6日，位于杭州的大数据风控平台杭州魔蝎数据科技有限公司被警方控制，高管被带走，相关服务暂时瘫痪。同日，另一家提供大数据风控服务的新颜科技人工智能科技有限公司高管被带走协助调查。大数据安全合规的问题，特别是对于个人信息保护的问题，当前已成为整个社会和行业关注热点。
在全球不断收紧数据合规政策的大环境下，我国在数据法律监管方面也日趋严格规范。2019年以来，数据安全方面的立法进程明显加快。中央网信办针对网络安全审查、数据安全管理、儿童个人信息网络保护、个人信息出境安全评估等四项关于数据安全的管理办法相继发布征求意见稿。这些我国数据安全法律法规重点关注个人信息的保护，大数据行业整体合规也必然将以此作为核心。
二、职业定义和工作任务
近年来，随着经济社会发展、科学技术进步和产业结构调整，新产业、新业态、新模式滋生孕育出许多新职业。大数据技术应用在各行各业的全面展开，我国社会需要越来越多的大数据工程技术人员。其职业定义和工作任务如下：
大数据工程技术人员职业定义：从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。
大数据工程技术人员主要工作任务：
1.研究和开发大数据采集、清洗、存储及管理、分析及挖掘、展现及应用等有关技术；
2.研究、应用大数据平台体系架构、技术和标准；
3.设计、开发、集成、测试大数据软硬件系统；
4.大数据采集、清洗、建模与分析；
5.管理、维护并保障大数据系统稳定运行；
6.监控、管理和保障大数据安全；
7.提供大数据的技术咨询和技术服务。
三、当前就业人群分析
本报告基于2019年4月对27家大数据行业典型企业的人力资源情况进行调研后分析所得。
（一）学历层次
大数据人才的学历层次分为4个大类，分别是硕士及以上、本科、专科、专科以下。
图3 大数据人才学历结构（单位：人）
可以看出，本科占比最高，其次是硕士及以上，专科占比只有12.22%。大数据行业是新兴行业，目前学历要求比较高。
（二）专业来源
专业来源分为4个大类，分别是数理类、经济管理类、计算机类及其他专业。计算机类占比最高，其次是数理类。项目组调研企业大数据人才的各专业人数和占比见下图。
图4 大数据人才专业来源（单位：人）
（三）渠道来源
大数据人才的渠道来源分为4个大类，分别是校招、社招、内部培养和推荐、培训机构招聘。企业大数据人才各渠道来源的人数和占比见下图。
图5 大数据人才渠道来源（单位：人）
其中社招占比最大，比校招、内培和内推以及培训机构招聘的总和还要高。大数据人才目前主要依靠社招，说明学校教育与社会需求脱节，内培和培训也不能满足岗位要求。
（四）薪资水平分布
当前，大数据人才的薪资处于相对较高水平。薪资在1万元以下，占总人数的34.6%；1万元-2万元占比为35.64%；2万以上占比为29.77%。
图6 大数据人才薪资水平分布（单位：人）
（五）岗位类型及数量
目前企业提供的大数据岗位按照工作内容要求，可以分为以下几类：
①初级分析类，包括业务数据分析师、商务数据分析师等。②挖掘算法类，包括数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师、AI工程师、数据科学家等。③开发运维类，包括大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。④产品运营类，包括数据运营经理、数据产品经理、数据项目经理、大数据销售等。四类岗位的数量和占比见下图。
图7 大数据岗位类型结构（单位：人）
四、行业人才需求情况
（一）整体需求
当前信息化对人类经济活动产生深刻影响，正渗透到生产生活方方面面，数据已经成为新的生产要素，大数据行业已成为人们按需使用信息处理、信息存储、信息交互资源的重要模式，也是进行大数据处理和深度挖掘的重要平台，大数据工程技术人员在我国现阶段及未来发挥的作用将日益凸显。
《大数据产业发展规划（2016-2020年）》指出，目前大数据人才队伍建设亟需加强，大数据基础研究、产品研发和业务应用等各类人才短缺，难以满足发展需要。要建设多层次人才队伍，建立适应大数据发展需求的人才培养和评价机制。加强大数据人才培养，整合高校、企业、社会资源，推动建立创新人才培养模式，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。
根据天府大数据国际战略与技术研究院(简称“天府大数据研究院”)《2018全球大数据发展分析报告》数据，2018年我国大数据产业人才占整体就业人口规模的0.23%，大约179.4万人。
猎聘《2019年中国AI&大数据人才大数据人才就业趋势报告》指出，2019年中国大数据人才缺口高达150万。另据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万。
图8 大数据人才规模及增速
（二）行业发展对大数据相关岗位产生的影响
从业态变化的角度看，企业需要大量的复合型人才，即能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌握的人才。从技术变化的角度看，深度神经网络等新兴技术的发展，弥补了传统分析挖掘技术在大数据时代的短板，这就需要大数据技能人才掌握深度学习方面的相关知识，适应大数据的分析挖掘需要。从运营方式的角度看，运营方式的变化要求运营人员提升运营前准备、运营中把握、运营后反馈、修正，提升预见能力和掌控能力。
目前企业对中高职层次的大数据人才相关岗位主要有：数据分析师、挖掘工程师、深度学习/算法/机器学习工程师、大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员、数据运营经理、数据产品经理、数据项目经理、大数据销售工程师。可以看出，行业发展引发技术革命，相对应的岗位及要求也有所变化。
（1）技术层面逐步由“万花筒”向“中国特色”、“中国制造”转变，中国标准逐渐成为业界标准，中国证书逐渐成为业界证书。
（2）技术纵深发展和横向拓展，引发企业对人才需求变化，既有岗位重新细分的高精尖专才需求，又有中等层次的广博复合型人才需求。
（三）岗位职责及技能要求
根据调研情况整理，大数据工程技术人员相关岗位的职责以及对大专以上学历人才的职业技能要求如下表。
表2 大数据相关岗位的职责以及岗位技能要求
岗位 | 岗位职责 | 岗位技能 |
数据分析师 | 负责行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测 | 数理统计基本知识，Excel，SQL，Python/R。 |
挖掘工程师 | 负责行业数据整理、挖掘，并依据数据做出行业研究、评估和预测 | 常用数据挖掘算法，SQL，Python/R/Java。 |
深度学习/算法/机器学习工程师 | 负责利用各种神经网络模型及其算法并处理具体事务。 | 各种神经网络模型，Python/C++/Java，TensorFlow、Caffe等深度学习系统。 |
大数据开发工程师 | 使用编程语言开发大数据相关软件和应用系统 | Java/Python/C++/Scala，Linux/Unix系统。 |
大数据架构工程师 | 负责大数据架构的设计与实施。 | 分布式系统原理，Linux/Unix系统及其脚本shell等，Hadoop、Spark等大数据框架及其组件Yarn，HBase、Hive、Pig等。 |
大数据运维工程师 | 负责大数据系统的运行和维护 | Linux/Unix系统及其脚本shell等，Java。 |
数据可视化工程师 | 负责大数据可视化应用开发，对数据分析结果多维度生动地体现。 | 前端框架及工具如jQuery、Vue.js、Webpack等，Web前端相关技术包括HTML/CSS/Javascript，数据可视化框架如Echars、Highcahrts、D3.js等。 |
数据采集工程师 | 负责数据采集、预处理、标注等。 | Linux/Unix系统，数据库如Mysql，redis，mongdb等，爬虫框架如Scrapy等等，web基础知识如HTML/JavaScript/CSS/xpath/url/Ajax/xml等，解析工具如HttpClient、jsoup、WebDriver、phantomjs等。 |
数据库管理员 | 负责数据库的运行和维护。 | Linux/Unix系统，MySQL、SQL等数据库的运行机制和体系架构。 |
数据运营经理 | 负责数据的运营。 | 数理统计基本知识，运营方法，SQL。 |
数据产品经理 | 负责数据产品的销售。 | 工具如: Axure;Visio,Mindmanager,Project,PPT等，BI，SQL，产品规划能力，撰写需求文档能力。 |
数据项目经理 | 负责数据项目。 | 项目管理工具，PMP证书，梳理流程能力。 |
大数据销售工程师 | 负责大数据业务销售。 | 沟通能力，业务谈判能力。 |
五、职业发展通道
目前，长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师方面的工程师，以及需要通过数据来进行判断决策的管理者，通过一定的培训或自学，均可成为大数据工程技术人员。
由于我国大数据人才数量较少、缺口较大，因此多数公司的数据部门采用扁平化层级的模式，一般分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。规模较大的公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，规模较小的公司则需要身兼数职。大数据工程技术人员可朝着研究方向发展，成为企业重要数据战略人才。此外，大数据工程技术人员对商业和产品的理解较业务部门员工更加深入，也可转向产品部或市场部，乃至高级管理层。
六、专家观点
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人工智能工程技术人员
一、产生背景
目前，人工智能已成为国家重要战略，也是我国供给侧改革的创新引擎。党的十九大报告提出要“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。人工智能已连续三年被写入政府工作报告。加快人工智能深度应用，培育壮大人工智能产业和人才供给，满足全球新一轮科技革命和产业变革趋势下人工智能人才需求，进而服务于科教兴国、创新驱动和人才强国等国家战略，已成为我国经济发展的重要支撑。
近三年来，国务院、国家发展改革委、工业和信息化部等多次颁布《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020)》等战略性和指导性文件共同推动人工智能的发展。《三年行动计划》提出，五个保障措施之一就是要加快人才培养，即要“吸引和培养人工智能高端人才和创新创业人才，支持一批领军人才和青年拔尖人才成长，支持加强人工智能相关学科专业建设，引导培养产业发展急需的技能型人才。”
由此可见，我国政府高度重视人工智能发展，将新一代人工智能技术的产业化和集成应用作为发展重点。同时，也强调培养人工智能技能型人才的重要性。
二、职业定义
人工智能工程技术人员定义：从事与人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。
人工智能工程技术人员主要工作任务：
1.分析、研究人工智能算法、深度学习等技术并加以应用；
2.研究、开发、应用人工智能指令、算法；
3.规划、设计、开发基于人工智能算法的芯片；
4.研发、应用、优化语言识别、语义识别、图像识别、生物特征识别等人工智能技术；
5.设计、集成、管理、部署人工智能软硬件系统；
6.设计、开发人工智能系统解决方案。
三、当前就业人群分析
（一）人工智能企业总量与分布状况
人工智能企业可划分为基础层、技术层和应用层。基础层以AI芯片、计算机语言、算法架构等研发为主；技术层以计算机视觉、智能语言、自然语言处理等应用算法研发为主；应用层以AI技术集成与应用开发为主。
据艾瑞咨询发布资料显示，2018年我国人工智能相关公司总数达到2167家，其中应用层占比达到77.7%，技术层和基础层企业占比相对较小，两者之和仅占到22.3%;从技术类型分布来看，涉及机器学习的公司最多，占比25.3%，其次大数据、云计算、机器人技术和计算机视觉的公司紧跟其后，整体分布相对均匀。具体分布如图：
（二）人工智能产业市场规模
近几年，人工智能技术在实体经济中寻找落地应用场景成为核心要义，人工智能技术与传统行业经营模式及业务流程产生实质性融合，智能经济时代的全新产业版图初步显现， 2019年人工智能核心产业规模预计突破570亿元，目前，安防和金融领域市场份额最大，工业、医疗、教育等领域具有爆发潜力。
（三）人工智能产业人才供需现状
随着人工智能概念的持续火爆，大批求职者主动向人工智能相关岗位靠近。根据《2017年全球人工智能人才白皮书》，过去几年中，我国期望在AI领域工作的求职者正以每年翻倍的速度迅猛增长,特别是偏基础层面的Al职位，如算法工程师，供应增幅达到150%以上。
为了对比国内AI人才供需情况，《白皮书》引入供需指数，该指数根据在特定时间段内的行业整体招聘需求量、活跃求职者存量以及招聘求职活跃度四个指标建模得出。从结果上看，目前国内AI人才供需指数逐年走高。2017年，国内AI人才供需较2015年提升11个百分点，表面上看人工智能人才供需已基本平衡，然而相关人才质量参差不齐。在对人才各项参数进行详细分析后得出，近三成期望在人工智能领域大展身手的求职者与Al雇主所要求的各项指标相距甚远，这部分人或为低学历求职者，或为刚初出茅庐，仅对基础编程略知，缺乏实际AI技能的初级程序员。说明我国AI人才不但严重紧缺，且这种趋势正由于人工智能企业增多而变得愈发严重，部分核心类岗位，如语音识别、图像识别工程师等，人才供需缺口更大。而且，由于合格Al人才培养所需时间远高于一般IT人才，人才缺口很难在短期内得到有效填补。
（四）人工智能工程技术人员薪资水平现状
根据各大招聘网站的数据来看，人工智能行业的高薪主要分布在京津、长三角、珠三角及部分内陆省会城市。北京、上海、深圳及杭州的薪水位列第一方阵，月薪在1.8万左右；苏州、南京、广州及厦门位列第二方阵，月薪在1.4万左右；其他沿海及内陆省会城市，如成都、重庆、长沙及济南等位于第三方阵，月薪在1.3万左右。
注：图片引用于北风网
其中，TOP热门职位：深度学习算法工程师月薪可以达到2.2万；职位量方面，算法工程师需求遥遥领先。
注：图片引用于北风网
根据测算，我国人工智能人才目前缺口超过500万，国内的供求比例为1：10，供需比例严重失衡。不断加强人才培养，补齐人才短板，是我国的当务之急。
中国人工智能人才存在较大“缺口”，中美差距较大。国外企业ElementAI发布的《2019年度全球AI人才报告》显示，中国成为全球最“吸金”的国家。由于国内的创业环境、政府支持和大数据沉淀，中国人工智能领域的投融资占到了全球的60%，吸引了较多拥有技术的海外留学生回国发展。即便如此，中国在人才培养和人才吸引方面仍然与美国存在较大差距。
数据显示，58%的中国高级研究员在美国攻读研究生，35%在中国读研究生，7%在其他国家(澳大利亚和英国)读研究生。
在毕业于美国院校的中国高级研究员中，78%留在美国研究机构工作，仅有21%回到中国研究机构工作。该报告还显示，全球吸引人工智能人才的国家中，排名前五的是美国、中国、英国、德国、加拿大，共占据了72%的人工智能人才。中国虽然位列前列，但数量上仅为美国的四分之一，与美国存在较大差距。如果不加强人才培养，采取“规模化生产”的人才模式，到2025年人才缺口将会突破1000万。
四、职业发展通道
人工智能工程技术人员在企业中的最终角色是CTO，其职业通道大致可分为初级工程技术人员、中级工程技术人员、高级工程技术人员。
初级工程技术人员在企业扮演的角色为：负责功能的实现方案设计、编码实现、疑难BUG分析诊断、攻关解决。
中级工程技术人员在企业扮演的角色为：开发工作量评估、开发任务分配；代码审核、开发风险识别/报告/协调解决；代码模板研发与推广、最佳实践规范总结与推广、自动化研发生产工具研发与推广。
高级工程技术人员在企业扮演的角色为：组建平台研发部，搭建公共技术平台，方便上面各条产品线开发；通过技术平台、通过高一层的职权，管理和协调各个产品线组。现在每个产品线都应该有合格的研发Leader和高级程序员了。
CTO在企业扮演的角色为：业绩达成,洞察客户需求，捕捉商业机会，规划技术产品，通过技术产品领导业务增长，有清晰的战略规划、主攻方向，带领团队实现组织目标。前沿与平台：到这个研发规模规模级别了，一定要有专门的团队做技术应用创新探索和前沿技术预研，而且要和技术平台团队、应用研发团队形成很好的联动作用，让创新原型试点能够很平滑地融入商业平台，再让应用研发线规模化地使用起来。研发过程管理：站在全局立场来端到端改进业务流程，为业务增长提供方便。组织与人才建设：公司文化和价值观的传承；研发专业族团队梯队建制建设、研发管理族团队梯队建制建设；创建创新激发机制，激发研发人创新向前发展，激发黑马人脱颖而出。
五、未来市场需求
IDC和Forrester发布了2020年及以后的人工智能（AI）预测。Forrester表示，虽然外部“市场”可能会让企业对人工智能持谨慎的态度，但那些“勇敢”的企业将继续投资并扩大AI的布局。以下是Forrester的调查：
53%的全球决策者表示，他们已经实施、正在实施、或正在扩大人工智能的布局。
29%的全球开发人员在过去一年中从事过AI/机器学习软件工作。
在全球实施边缘计算的公司中，54%的决策人员表示，边缘计算为他们处理当前和未来的AI需求提供了很大的灵活性。
16%的全球B2C营销决策者计划今年将数据和分析技术（包括人工智能）的支出增加10%及以上。
IDC预测，到2022年，75%的企业将把智能自动化嵌入到技术和流程开发中，使用基于人工智能的软件来指导创新。到2024年，人工智能将整合到企业的每一个部分，在“结果即服务”（outcomes-a-service）的人工智能解决方案上，25%的总投资将用于推动规模创新和卓越的业务价值。人工智能将成为新的用户界面，并且重新定义用户体验。在未来几年，我们将看到人工智能和计算机视觉、自然语言处理和手势等新兴用户界面嵌入到每一种产品和设备中。
六、专家观点
中国科学技术协会党组书记、常务副主席、中国科学院院士怀进鹏：当前人工智能还面临许多基础理论和关键技术瓶颈，有许多难题有待破解。特别是在理论算法、平台系统等方面有待突破，这是丰富技术和产业的源头供给。“业以才兴”，人才是第一资源，人才队伍的质量、水平和规模决定也制约着产业的高度和发展，要探索产学合作，国内国际合作，跨界跨领域合作的合同育才机制，营造人才成长与培养的沃土，推动构建和完善既有利于发展人才独创能力，又能有效调动潜力的平台条件。我们要为未来做好准备。
国家发展改革委副主任、上海推进科技创新中心建设办公室主任林念修：中国将重点实施好三大行动，其中包括实施人工智能开放发展行动，深化与世界各国在人工智能技术、标准、产业、法规、伦理等领域的全面合作，共商人工智能治理规则，共建人工智能重大项目，共享人工智能发展成果。其他两大行动包括：一是实施人工智能创新伙伴行动，以一百家人工企业智能技术企业和应用企业为重点，支持开展协作研发、协同生产和协力推广，制定融合标准，解决共性技术，促进人工智能和实体经济深度融合。二是实施人工智能资源共享行动，建设人工智能产业创新中心，完善开源平台体系，深化政务信息系统整合和信息资源共享，出台推动新型基础设施发展的指导意见，打造人工智能产业生态。
工业和信息化部科技司司长胡燕：近年来我国人工智能产业呈现出了蓬勃发展的良好态势。一是部分关键应用技术特别是图象识别、语音识别等技术，处于全球相对领先的水平，人工智能论文总量和高倍引用的论文数量，也处在第一梯队，据全球相对前列。二是产业整体实力显著增强。全国人工智能产业超过一千家，覆盖技术平台、产品应用等多环节，已经形成了比较完备的产业链。京津冀、长三角、珠三角等地区的人工智能产业急剧发展的格局已经初步形成。三是与行业融合应用不断深入。人工智能凭借其强大的赋能性，正在成为促进传统行业转型升级的重要驱动力量，各领域智能+的新技术、新模式、新业态不断涌现，辐射溢出的效应也在持续增强，但也要看到，在快速发展过程当中，我国人工智能的基础技术，还有较大欠缺，能够真正创造商业价值的还比较少。传统行业与人工智能的融合还存在较高门槛，有数据显示，今年人工智能领域投融资比前两年特别是跟去年相比，也有比较大幅度的下调。
全国人大代表、中国信息通信研究院院长刘多：新一代人工智能以燎原之势在全球快速发展，将对经济、社会、军事等各领域发展产生重大而深远的影响。在抓住人工智能这一重要发展机遇的同时，世界各国政府、企业和学术界也高度重视对人工智能发展中各种新问题和挑战的研究和防范，尤其是与人们生活和安全息息相关的风险和威胁，如伦理道德侵犯、算法偏见和歧视、隐私泄露等等。当前，我国人工智能产业和应用发展态势良好，处于全球第一梯队。下一步，在推动实体经济高质量发展过程中，人工智能仍将发挥其赋能型技术和关键基础设施的重大作用。为确保人工智能安全、可靠、可控发展和广泛应用，建议从推动人工智能与实体经济深度融合、行业和企业自律、立法、治理构架和标准制定、监测和监管手段建设等方面全方位、分层次打造生态安全体系。
科技部战略规划司副司长张旭：中国人工智能应用具有领域广、渗透深的特点，在产业化方面具有独特优势，但也面临巨大挑战，尤其是在基础理论和算法方面，原始创新能力不足，在高端芯片、关键部件等方面基础薄弱，高水平人才也不足。随着全球人工智能加速发展，各国在认知智能、机器学习、智能芯片等方面将不断取得突破。
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物联网工程技术人员
一、产生背景
近年来，物联网技术快速发展并深入应用在各产业领域，物联网和全球经济发展逐渐密不可分。根据GSMA数据显示，2018年，物联网对全球经济的影响达1750亿美元，占GDP比重的0.2%。从行业来看，对全球制造业的影响最大，高达920亿美元。同时，全球经济发展也会反过来推动物联网行业的进步，预计到2025年，物联网对全球经济影响达3710亿美元，占GDP比重将增至0.34%。
在我国，物联网被“十三五”规划列为七大战略新兴产业之一，是引领中国经济华丽转身的主要力量，行业及职业前景广阔。物联网已在智能制造、智能家居、智慧农业、智能交通和智慧医疗等领域得到较好应用。未来，还会在各个行业、领域发挥更大作用。
由于前景广阔、使用范围广泛，市场对物联网工程技术员的需求也日渐增多，物联网领域发展、行业快速应用引起人才巨大缺口，市场需要大量具备底层技术研究、软硬件系统研发、项目规划实施、系统运维管理等各项专业技术技能的物联网工程技术人才，以驱动产业持续高速发展。
二、职业定义
物联网工程技术员是指从事物联网架构、平台、芯片、传感器、智能标签等技术的研究和开发，以及物联网工程的设计、测试、维护、管理和服务的工程技术人员。
物联网工程技术员主要工作任务：
1.研究、应用物联网技术、体系结构、协议和标准；
2.研究、设计、开发物联网专用芯片及软硬件系统；
3.规划、研究、设计物联网解决方案；
4.规划、设计、集成、部署物联网系统并指导工程实施；
5.安装、调测、维护并保障物联网系统的正常运行；
6.监控、管理和保障物联网系统安全；
7.提供物联网系统的技术咨询和技术支持。
三、当前就业人群分析
当前物联网工程技术员从业人员已经超过200万，遍布在全国的一二三线等众多城市，从事物联网相关的技术研究、系统开发、规划实施、运维管理等工作。
1、【行业分析】
就行业分布而言，计算机软件、新能源、电子、通信等行业是物联网人才需求的主要领域，涵盖范围较广。其中，华为、阿里巴巴、海康威视等作为较早布局物联网产业的龙头企业，拥有大量的物联网工程技术员，其中就包括从事物联网底层技术的研究型人才以及产品研发型人才。同时随着产业技术在传统领域的应用和发展，在工业、农业、家居、物流等细分领域诞生了众多中小型企业，对物联网工程技术人才的需求也与日俱增，提供了许多项目规划设计、系统实施运维等技术技能型就业岗位。
2、【年龄分布】
就年龄层次而言，物联网工程技术员年龄段主要集中在23-40岁之间，40岁以下的从业人员占90%以上，总体结构呈现年轻化。其中，从事底层技术研究的岗位因对于学历、工作经验有比较硬性的门槛要求，从业人员年龄普遍集中在33-40岁之间。而研发型、技术技能型岗位的从业人员年龄段则集中在23-35岁之间。
3、【学历分析】
从学历构成上看，企业招聘需求多定位在本科，其次是研究生和大专。从事底层技术研究的人才主要集中在行业领军企业，市场整体招聘需求量小，以博士、硕士研究生学历为主，本科学历较少。而从事物联网系统研发、规划、设计、实施部署的人群主要来自于本科院校物联网及相关专业毕业的学生。同时，随着物联网技术快速应用推广，不少相关企业开始接收越来越多的职业院校学生投入到物联网系统实施运维等岗位工作中。
4、【所在企业规模】
从就业企业性质来看，物联网工程技术员的去向多数为民营企业，约占四成。国有企业其次，而外资或合资企业、混合所有制企业等占比相对较少。下一步国有企业随着相关政策出台及资金投入，岗位也将有所增加。此外，包含自由职业、自主创业在内的其他行业就业人数占比31.9%，体现了“大众创业、万众创新”的就业趋势。
5、【薪资水平分布】
按照工作经验和工龄来统计，从事物联网工程技术员岗位工作的劳动者，应届毕业生平均工资6300元，工作1-2年平均工资8950元，3-5年平均工资9540元，6-8年平均工资10790元，9年及以上平均工资12830元。从薪资总体区间的分布来看，10000-15000元的人群占比最高。
6、【就业地域分析】
当前中国物联网产业主要采取重点地区率先试点，其他地区逐步跟进的方法来推动发展。因此，物联网工程技术员就业以一二线大城市、经济发达地区为主。随着产业发展，尤其是5G技术在多个城市展开试点，二三线城市也在积极布局物联网产业试点规划，就业形势会越来越好。
四、职业发展通道
智能制造业、智慧农业、智能家居、智能交通与车联网、智能物流以及消费者物联网产业等都是物联网人才需求的重点领域。随着物联网技术逐步成熟，我国物联网技术处于高速发展期，技术实现进入大规模应用阶段，研发型人才的比例正在逐渐降低，技术型和技能型人才比例随之高速增长。根据工作任务分类，市场上物联网工程技术员的职业发展通道主要分为以下四个方向，按下方描述次序四个方向岗位的比例预测约为1:4:6:9。
【研究型岗位】工作内容主要是底层软硬件技术的研究。
【研发型岗位】工作内容主要是负责物联网软硬件系统的开发。
【技术型岗位】工作内容主要是负责物联网系统规划、设计、集成、技术咨询。
【技能型岗位】工作内容主要是系统部署实施、运维管理等技术支持服务。
五、未来市场需求
未来，全球物联网市场规模将出现快速增长。据预计，今后十年，全球物联网将实现大规模普及，年均复合增速将保持在20％左右，到2023年全球物联网市场规模有望达到2.8万亿美元左右。《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中明确指出，实施网络强国战略，加快建设“数字中国”，推动物联网、云计算和人工智能等技术向各行业全面融合渗透，构建万物互联、融合创新、智能协同、安全可控的新一代信息技术产业体系；推动基于现有各类通信网络实现物联网集约部署。
加快发展物联网产业不仅是提升我国信息产业核心竞争力、发展创新型经济的战略选择，也是改造提升传统产业、促进两化融合、提升社会信息化水平的重要抓手，对经济发展和社会生活都将产生深远影响。但目前，我国高素质的物联网技术人才短缺已经成为制约我国信息网络产业快速发展的瓶颈，因此，培养与国际接轨的高素质物联网技术人才，为工业化与信息化融合服务，已成为“两化”融合过程中的一项重要工作。
目前许多本科及职业院校已开设了物联网相关专业，并加大专业建设投入，提升人才培养的质量。同时市场对这方面人才的需求量越来越大。有调查显示，未来五年物联网行业人才需求缺口总量超过1600万人，物联网工程技术人员将拥有非常广阔的职业发展空间。
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云计算工程技术人员
云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。随着与云技术相关技术的发展，云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果，而且逐渐地将大数据技术、人工智能技术等技术融入到了云服务之中，其功能越来越强大。
在技术和价格双效推动下，全球云计算市场持续增长。根据Gartner的数据，包括IaaS、PaaS、SaaS、流程服务、广告营销在内的云计算市场在2016年为2196亿美元，到2020年预计整体规模将达到4114亿美元，2016至2020年的复合增长率为17%。云计算作为智能社会的基础设施，其在未来社会中占有重要的位置，正是由于云计算在未来社会中承担着非常重要的技术地位。
二、职业定义
云计算工程技术人员是指从事云计算技术研究，云系统构建、部署、运维，云资源管理、应用和服务的工程技术人员。
主要工作任务：
1.研究、开发虚拟化、云平台、云资源管理和分发等云计算技术，以及大规模数据管理、分布式数据存储等相关技术；
2.研究、应用云计算技术、体系架构、协议和标准；
3.规划、设计、开发、集成、部署云计算系统；
4.管理、维护并保障云计算系统的稳定运行；
5.监控、保障云计算系统安全；
6.提供云计算系统的技术咨询和技术服务。
三、当前就业人群分析
（一）云计算人才区域分布
当前云计算行业技能型人才的需求保持持续增长，一线城市云计算人才需求最为明显。北京云计算人才缺口将近12万人，其次为上海、深圳和广州，分别突破9万人、7万人和6万人。
（二）云计算人才岗位分布
云计算技术技能型大专人才的分布在设计研发等技术要求较强的岗位比例偏低，以技术服务、基础实施维护型技术岗位及销售工程师岗位为主；在基础硬件综合服务型岗位，应用研发综合服务企业以及云计算服务提供商对人才设置比较丰富，人才需求基数普遍较大；而在集成服务企业和云计算服务岗位，虽然企业规模偏小，需求较少，但是企业数量规模比例较大，主要以销售工程师、交付工程师、运维工程师、系统管理员为主，岗位技能要求相对偏低，是大专人才比较聚集的地方。
（三）云计算人才薪酬待遇
在云计算领域细分岗位月均薪酬分布中，10000元以上成为基本标配。云计算领域人才月均薪酬在10000元以上的占比高达93%，30000元以上占比34%，反映出市场对于云技术专业技术人才的刚需。
（四）云计算人才学历分布
云计算基础硬件综合服务型、应用研发综合服务类企业，人才学历层次结构呈倒金字塔型，本科占比最高；而集成服务、云计算服务提供商类企业，人才结构呈橄榄型，大专层次占比最高。
企业类型 | 研究生及以上学历 | 本科 | 大专 | 中职及职业培训 |
基础硬件综合服务型厂家 | 6% | 56% | 35% | 3% |
应用研发综合服务企业 | 7% | 59% | 32% | 2% |
集成服务企业 | 2% | 38% | 54% | 6% |
云计算服务提供商 | 2% | 36% | 58% | 8% |
（五）所在企业规模分析
云计算人才的岗位需求主要集中在100-499人规模的企业，占总需求量的45%，500-999规模企业占17%，1000以上规模企业占23%，50人以下企业占15%。
四、职业发展通道
云计算主要岗位有云平台规划、部署、开发、服务和运维等岗位。云计算为人工智能提供发展所需的算力支撑，并通过辅助数据计算和存储为人工智能的发展提供支持，同时云计算也为海量的数据提供存储平台，使得数据能够有效被提取、处理和利用，所以云计算工程技术人员也可以向大数据或人工智能相关岗位发展。
五、未来市场需求
伴随行业的迅速发展，催生了云计算相关人才需求的井喷增长，供需矛盾凸显。数据统计显示，2018年，国内云计算人才在互联网岗位占比不到5%，而在未来5年，我国云计算产业面临高达150万的人才需求。越来越多企业萌生出“上云”的需求。据德意志银行分析报告，越来越多IT企业关闭了线下IDC，开始把业务迁到云上；中国有84%的企业有意愿要上云，认为云是企业的未来。如今，我们已经迈入产业互联网时代，各行各业都开始积极“上云”，云计算等相关人才需求与日俱增。
六、专家观点
中国工程院院士李德毅：应用软件规模不同，测试环境会有很大的差异，尤其是负载测试和压力测试。以前我们针对一个网络应用软件的压力测试需要自己购买一整套的设备，现在可以租用各个服务商的设备。云计算给我们软件测试中心带来的变化是相当巨大的。基于云计算的方式时间短，成本低，灵活方便带来的各种变化，同样会影响到软件园其他软件方式的改变。
阿里巴巴集团主要创始人、董事局原主席马云：未来三十年，云计算、大数据、人工智能，都会成为基本的公共服务，各行各业都会经受巨大的变化。今天零售业的变革，只是一个浪潮的开始，这个浪潮不是电子商务代替零售，而是未来没有电子商务，一切零售都是线上线下的融合。未来三十年，物流业、制造业、服务业、金融业、教育，所有的行业，在这场技术革命之下改变是不可避免的。
用友网络执行总裁陈强兵：在发展中国家做硬件是没有问题的，但做软件需要客户对其有充分的认知才能得到很好的发展。因此，云计算的新时期是中国软件企业的转折机会。我们也想借此机会，联合中国其他软件企业，一起跨过这个槛。
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