技術(shù)之路近幾年，人工智能之風(fēng)吹遍全球，伴隨著國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)的迅猛崛起，越來越多的開發(fā)者們，開始從事 AI 相關(guān)的工作和研究。但同時，由于這是一個從 0 到 1 的新領(lǐng)域，可參考的歷史案例較少，也因此很多 AI 開發(fā)者常常面臨著迷茫、或者一不小心就踏進了互聯(lián)網(wǎng)無人區(qū)的情況。那么，國內(nèi)的 AI 開發(fā)者們，究竟處于怎樣的狀況?答案就在本文中。本篇內(nèi)容來自由 CSDN 出品的《2018 人工智能產(chǎn)業(yè)路線圖》V2.0 版中 1.6 章人才分析篇，通過對相關(guān) AI 人才各維度的數(shù)據(jù)分析，我們盡可能勾勒中國 AI 人才發(fā)展的全景面貌。

1.中國本土 AI 人才數(shù)量持續(xù)增長，海外人才回流是大勢所趨

AI 技術(shù)的迅速發(fā)展，更直觀的體現(xiàn)是 AI 人才的急速增長。根據(jù) CSDN 社區(qū)統(tǒng)計的數(shù)據(jù)顯示，2013- 2016 年間，無論是發(fā)布 AI 類文章的總用戶數(shù)、還是 AI 文章的總數(shù)量平均都有至少 2 倍速的數(shù)量增長，而這兩大維度的數(shù)據(jù)集中爆發(fā)的時間點是 2017 年，這恰好也是科技界對 AI 發(fā)展的討論最為火熱之時，2018 年發(fā)布 AI 文章的用戶數(shù)和 AI 文章數(shù)量進入緩慢增長期。

近幾年中國的 AI 人才在不斷增長，但根據(jù)領(lǐng)英的數(shù)據(jù)，目前中國的高層次 AI 人才還極度缺乏，尤其從業(yè) 10 年以上的 AI 人才數(shù)量與美國相比有很大差距，并且大多 AI 人才都依賴于海外引進。

可以看到，在中國 AI 人才回流潮中，從美國回來的 AI 人才占據(jù)四成，考慮到美國是吸引科技人才流入 的重地，那么這一輪人才回流潮說明，無論是在薪資、政策層面還是大力發(fā)展高科技環(huán)境等方面，中 國對這些海外高端技術(shù)人才產(chǎn)生了強勁吸引力。

我們認為，本土 AI 人才的逐漸崛起以及海外 AI 人才的回流將有力推動中國 AI 產(chǎn)業(yè)上的發(fā)展，并提升中國的 AI 實力，這些人才將構(gòu)成未來中國 AI 發(fā)展的中流砥柱。

2.人工智能潮水流入本科教育，各大高校紛紛開設(shè)人工智能專業(yè)

可以明顯看到，在 2017 年前，雖然人工智能在業(yè)界的發(fā)展已經(jīng)較為火熱，但高校在 AI 課程設(shè)置上卻很“冷靜”。但 2017 年是中國高校設(shè)置 AI 相關(guān)專業(yè)的一個分水嶺，受中國政府頂層設(shè)計上的影響，建設(shè)人工智能學(xué)院的高校數(shù)量急劇增加。

2017 年 7 月，《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》發(fā)布，指出要建設(shè)人工智能學(xué)科，拓寬人工智能專業(yè)教育內(nèi)容，形成“人工智能+X”復(fù)合專業(yè)以及重視人工智能與現(xiàn)有專業(yè)的交叉融 合。2018 年 4 月，教育部印發(fā)關(guān)于《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》的通知，更是為高校 AI 人才的培養(yǎng)進行了提綱挈領(lǐng)的說明。

來自 CSRankings 的數(shù)據(jù)顯示，中國高校 AI 實力榜前五為清華大學(xué)、北京大學(xué)、中國科學(xué)院、浙江大學(xué)、上海交通大學(xué)，除了這些頂尖名校外，隨著不同層次高校爭相設(shè)置人工智能相關(guān)課程，相應(yīng) AI 人才梯隊會逐漸完備。

我們認為，增設(shè) AI 專業(yè)、發(fā)展人工智能教育會是中國高校當(dāng)前和今后一個較長時期的主流趨勢，人工智能相關(guān)專業(yè)在新時代技術(shù)浪潮中會成為高校學(xué)生眼中的“香餑餑”，正如互聯(lián)網(wǎng)時代興起后，計算機專業(yè)才有了躍升為熱門專業(yè)的繁榮景象。

3.AI開發(fā)者大調(diào)查

除了上述 AI 人才數(shù)據(jù)分析之外，CSDN 社區(qū)也針對開發(fā)者做了 AI 領(lǐng)域的具體用戶調(diào)查問卷，部分問題調(diào)研數(shù)據(jù)存在重復(fù)統(tǒng)計情況。

1. 四成開發(fā)者正在嘗試使用 AI 技術(shù)，但仍有三成開發(fā)者在“觀望”

目前來看，正在嘗試使用使用 AI 技術(shù)的人占四成，所在領(lǐng)域的核心技術(shù)就是 AI 技術(shù)，已經(jīng)用 AI/機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)做出了一些成績的用戶也有近三成，處于“觀望”中的用戶數(shù)量同樣還有三成。

2. 自學(xué)是開發(fā)者學(xué)習(xí) AI 技術(shù)的普遍方式，本科 AI 教育數(shù)據(jù)將增長

從學(xué)習(xí) AI 相關(guān)技術(shù)的方式來看，大多數(shù)用戶依然是通過自學(xué)和工作實踐中來跟進學(xué)習(xí)新技術(shù)，通過線上報班學(xué)習(xí)居于其次，而通過大學(xué)科班學(xué)習(xí)的人數(shù)只有不到 10%，不過，隨著近年來國內(nèi)各大高校設(shè)置 AI 相關(guān)專業(yè)，這一數(shù)據(jù)預(yù)計會有數(shù)量級的增長。

3. 九成開發(fā)者認為數(shù)據(jù)科學(xué)家會成為新時代程序員

數(shù)據(jù)顯示，87% 的用戶認為數(shù)據(jù)科學(xué)家會成為新時代的程序員，但在 AI 時代，程序員的職能也將發(fā)生相應(yīng)變化，他們將不單單具備編程能力，而是朝著數(shù)據(jù)科學(xué)家方向發(fā)展，需要具備數(shù)據(jù)處理能力、技術(shù)能力、決策能 力等綜合能力。

4. Torch/PyTorch 機器學(xué)習(xí)框架的受歡迎程度快趕上 Tensorflow

根據(jù)圖表數(shù)據(jù)，使用 Torch/PyTorch 的用戶已經(jīng)快要趕上 Tensorflow，而百度的 PaddlePaddle 框架處于“不溫不火”的狀態(tài)。

5. 決策樹等傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法的使用量更多，強化學(xué)習(xí)等新方法在迎頭追趕

從使用機器學(xué)習(xí)類型的情況來看，AI 工程師使用機器學(xué)習(xí)類型最多的依次為決策樹、聚類分析、貝葉斯，這些都算是傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)類型，而以強化學(xué)習(xí)為代表的機器學(xué)習(xí)類型近年來關(guān)注度增高，將成為一種新趨勢。

6.CNN、RNN 是最受歡迎的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來看，最火熱的無疑是 CNN/IGN，使用人數(shù)占比為 35%，緊隨其后的 RNN/LSTM/GRU/NTM 使用人數(shù)占比為 23%，SVM 使用人數(shù)占比為 19%。

7.絕大數(shù)開發(fā)者所屬公司已具備初步智能化能力

數(shù)據(jù)顯示，目前處于商業(yè)智能、數(shù)字化、算法模型階段的公司數(shù)量依次居于前三位，而以 AI 驅(qū)動的公司數(shù)量占比最低為 4%。也就是說，參與調(diào)查的開發(fā)者所屬公司中，絕大部分已經(jīng)具備了初步 AI 化的能力，但距離圍繞 AI 技術(shù)構(gòu)建商業(yè)模式這一步還有很遠的距離。

8.企業(yè)對機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)分析崗位需求更大

上圖表明，從事機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法工程師的數(shù)量最多，然后依次是計算機視覺/圖像識別/圖像處 理工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家/數(shù)據(jù)分析師/數(shù)據(jù)挖掘工程師，但與之相對應(yīng)的，在下圖中也體現(xiàn)出這些 AI 崗位的缺口數(shù)量也很大，當(dāng)然，根據(jù)這些 AI 崗位數(shù)量也可以看到一些技術(shù)應(yīng)用的冷熱程度。

9.制造業(yè)、金融和醫(yī)療三大行業(yè)與 AI 技術(shù)結(jié)合最為緊密

數(shù)據(jù)圖表顯示，目前 AI 技術(shù)與制造業(yè)的結(jié)合最多，金融、醫(yī)療位列二、三名。另外，能源、零售、旅游等有巨大成長空間的“AI+”行業(yè)值得關(guān)注。

如果你目前就是 AI 開發(fā)者，相信此文，可以你心里有數(shù)地工作;如果你正考慮轉(zhuǎn)入 AI 行業(yè)，相信以上調(diào)查圖表，也會對你有所啟迪。愿你在 AI 路上如鷹展翅上騰!

無論如何，AI 的浪潮已經(jīng)來臨，沒有開發(fā)者能夠置身事外。就像微軟公司全球開發(fā)平臺事業(yè)部的資深副總裁潘正磊所說的那樣，30 年前，數(shù)據(jù)庫是一個全新的概念，但現(xiàn)在每一個開發(fā)人員多多少少都可以做一些數(shù)據(jù)庫。再過幾年之后，AI 就會像數(shù)據(jù)庫一樣，變成一個大家都可以使用的東西。

截止目前，已有數(shù)千開發(fā)者，參與到前文提到的 2018 中國開發(fā)者大調(diào)查中，大調(diào)查將于本月底正式結(jié)束。

自 2004 年開始，CSDN 通過對開發(fā)人員、開發(fā)技術(shù)以及開發(fā)工具、平臺的狀況和發(fā)展趨勢等進行深入調(diào)研，繪制出全面且真實的中國開發(fā)者現(xiàn)狀，更成為各相關(guān)行業(yè)提供了中國軟件開發(fā)者群體以及軟件開發(fā)服務(wù)領(lǐng)域市場所提供的重要參考資料。

作為技術(shù)開發(fā)社區(qū)的一份子，誠邀你加入中國開發(fā)者年度大調(diào)查活動。

現(xiàn)在掃描以下二維碼即可參與：