统计数据显示，目前人工智能行业人才缺口高达500万，成为制约人工智能产业发展的首要瓶颈。人才短缺推高了人工智能行业整体薪酬水平，“13薪”“15薪”，甚至给出百万以上年薪的名企也不在少数。在毕业季“春招”来临之际，人工智能行业又将面临昂贵的“抢人大战”。

业内人士指出，当前人工智能行业是一个高薪且低竞争行业，除了企业高薪“挖人”外，人工智能行业要想形成持久吸引力，还需多措并举，多部门合力。

人才缺口高达500万

百度与浙江大学近日发布的《中国人工智能人才培养白皮书》显示，目前人工智能行业人才缺口高达500万，并且在高度跨学科复合型人才的标准下，人才短缺将会长期存在。

“物以稀为贵。”人才需求如此之大，薪酬当然也随之水涨船高。智联招聘信息显示，人工智能行业相关职位平均年薪达30万元至60万元，优秀者甚至80万元起步；而对于精英人才，给出百万以上年薪的名企也不在少数。此外，很多企业在招聘信息中明确表示，将会给予“13薪”“15薪”等优厚条件。

深兰科技人力资源部相关负责人告诉记者，作为新兴技术，人工智能行业人才市场供不应求，平均每个候选人会有5至10个工作机会，当前人工智能行业是一个高薪且低竞争的行业。

上海闵行区高新技术产业化促进中心相关负责人认为，正是因为人才瓶颈是制约人工智能产业发展的首要瓶颈，所以很多企业才不惜高薪挖人，甚至“抢人”。

百度高校合作部副总监计湘婷也表示，目前从中小学生到高校到社会开发者的“全学段”，以及“全面覆盖”的人才培养体系，已经成为各国人工智能人才培养战略竞争的焦点。

多领域需求热度高

人才缺口如此之大，人工智能行业对人才的需求主要集中在哪些领域？

对此，上述深兰科技人力资源部相关负责人表示，人工智能领域的研究跨度较广，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。这些工作的共同点是都需要大量数据和深度学习功能，算法策略和数据分析是人工智能两大核心岗位，人才紧缺。此外，人工智能行业还需要大量应用型人才，如何将人工智能核心技术和行业需求绑定是一个很大的考验。

达闼机器人公共事务经理朱正炎也强调：“对于企业而言，目前短缺的除了核心领域的领军人物和行业顶尖人才外，一线研发人员和技术工人的需求数量也存在不小缺口。比如，在未来达闼的生产基地中，智能化条件下对于技术工人水平和技能的要求会更高。同时，行业特性决定了目前对诸如交付工程师这样的新型技术人员的需求也很大。”

节卡机器人市场副总裁常莉则表示：“随着5G、物联网、大数据等技术的快速发展，机器人已迅速渗透到城市的各个场景空间。我们将来会不断深化在工业、商业、教育、物流、医疗等领域的应用落地，这也需要大量相关领域的专业人才。”

多方合力引“智”留人

“栽好梧桐树，引得凤凰来”。除了企业高薪“挖人”外，人工智能行业要形成持久的吸引力，还需多措并举，多部门合力。

——硬措施“加码”。

近年来，人工智能“高地”加速崛起。例如，2021年前三季度，上海人工智能产业规模已破2000亿元大关，预计到2025年上海人工智能规上产业规模将达到4000亿元，上海人工智能政策环境、产业空间、税收优惠等方面不断深化。

——软环境“给力”。

行业集聚效应产生后，大批人才引进来，还要能留得下，因此如何让人才安居显得尤为重要。上海市徐汇区组织部副部长周晨蔚告诉记者，目前徐汇区筹公租房房源供应总数超过3200套，为区域内大量人工智能企业解决了人才居住问题。

——政产学研一体化不断加速。

深兰科技科学院办公室主任王雷说：“目前高校对于人工智能领域人才的培养，更侧重于基础理论的学习，但算法只是一种工具，最终目的还是要解决行业实际问题，产生效益，兼备技术能力和行业经验的复合型人才就显得尤为珍贵，也比较稀缺。同时，人工智能已进入产业化阶段，产品除了要‘高大上’以外，也需要‘更接地气’，这些对于刚毕业的学生来说都是不小的挑战。”

针对这一难题，王雷介绍，目前深兰科技以自有项目、博士团队再加硬件设备为核心，联合政府部门组建人工智能公共实训中心，并与高校合作实施企业内部人才培养模式，将深兰科技在机器人、自动驾驶、工业智能化、大健康等领域研究的项目和产品作为实训内容教授给学生。

此外，常莉还提到，为了加速人才汇聚，节卡机器人与上海交通大学先后建立了“创新设计联合研究中心”“智能装备联合研发中心”等联建机构，从而借助各自的资源与人才优势，将工业设计、产品研发、技术研究和智能制造等方面进行有机融合，开展颠覆式创新，全面助推产业升级。

国外人工智能人才培养政策的基本特点

近年来，为适应人工智能技术的发展，调和快速的技术发展与缓慢变革的社会制度之间的冲突，夯实人工智能发展的基础，各国出台了多项人工智能发展战略，以促进人工智能健康可持续发展。在各国的人工智能战略中，人工智能人才培养是重要的政策支柱，主要集中在重视人才培养环境建设、制定科学化人才培养目标、加强人工智能师资队伍建设、重视高校人才培养主体作用、产学研合作育人等方面。本文遴选人工智能人才较多的几个国家——美国、英国、加拿大以及亚洲的工业强国日本为研究对象，对其人工智能人才培养的战略和政策进行梳理，以期为我国人工智能人才培养提供借鉴。

1 美国人工智能人才培养政策

美国自20世纪50年代以来在人工智能的研发与应用方面一直保持着主动性与预见性，特别在人工智能芯片研发、算法攻关与顶尖人才培养等人工智能核心基础领域，始终占据全球领先位置。为了持续保持在人工智能领域的竞争力，美国非常注重人工智能人才的培养，在多份人工智能战略报告中提及人工智能人才培养的问题。例如在2019年的《国家人工智能研发战略计划》中提到，支持人工智能跨学科发展，尤其重视STEM 教育，在K-12教育体系中普及人工智能教育，扩大投资，增加教职对人工智能领域硕士研究生和博士研究生的吸引力；2019年的《维护美国人工智能领域领导力的行政命令》中，鼓励将人工智能技术纳入教学计划和课程体系，通过正式和非正式教育培养人工智能人才。同年的《未来20年美国人工智能研究路线图》中提出高级人工智能学位招聘和保留计划，培养尊重伦理的人工智能人才，培训高技能的人工智能工程师和技术人员。

总体上，美国提出了“全方位培养一批多元化、有道德的人工智能队伍，维持美国领导地位”的人工智能人才培养目标[5]，着重以政府科研经费支持为牵引，从环境建设、专业和课程建设、公私合作等方面推动人工智能人才培养。

在人才培养环境建设方面，美国政府通过增加人工智能领域的研发投入支持高校和学术机构开展相关研究、提供完善的政府数据开放政策体系以及借助国际开源社区为人工智能人才培养提供平台等方式加强人才培养，例如，美国国家科学基金会每年投入400万美元建立人工智能研究中心，以项目带动人才发展；美国提出“为人工智能培训和测试开发共享公共数据集和环境”的政策，以及主张通过ROS、GitHub等国际开源社区提供人工智能培训和辅导等。

在具体的人才培养方面，美国主要依托高校进行人工智能人才培养，在多所高校设立人工智能学院及专业学位，培养高级人工智能学位毕业生。如卡内基梅隆大学设立美国首个人工智能本科专业，斯坦福大学设立人工智能研究院，麻省理工学院投资10亿美元建设人工智能学院等。为解决人工智能师资问题，美国通过总统奖彰等措施加大对人工智能早期研发领域的大学教师的资助力度，以控制人工智能教师流失。

美国除了在高等教育阶段进行人才培养外，还主张扩大公私合作伙伴关系，支持政府、高校、研究机构合作。例如，2018年美国国家科学基金会在其研究生奖学金计划中将科学和工程专业列为优先考虑项，支持学生攻读应用数学、统计学或计算机科学的高级学位，深入钻研人工智能、机器学习和深度学习领域；美国还积极促进人工智能与医学、教育、工程制造、运输、法律等领域的融合应用，加强复合型交叉人才培养。

此外，美国开展全民人工智能教育，主张人工智能教育全学段覆盖；鼓励劳动力再培训，为工人提供了开发和应用人工智能技术的机会；重视吸引女性、少数民族学生等代表性不足群体和弱势群体参与到人工智能培训计划中。

2 英国人工智能人才培养政策

英国是计算机科学之父、人工智能之父图灵的诞生地，拥有雄厚的人工智能基础，学术氛围浓厚，研发生态优良。英国发布的主要人工智能发展报告中提及大量人才培养政策，例如2018年的《英国人工智能发展的计划、能力与志向》提出要重视数据科学和计算机科学、提高全民数字素养、将人工智能纳入学校课程、重视人工智能教师发展等。《人工智能行业新政》提出，要依托世界一流的高等教育体系培养人工智能人才，设立人工智能硕士、博士学位，并提供奖学金支持；加强产学研合作育人；投资4.06亿英镑培养STEM（Science，Technology，Engineering，Mathematics，STEM）人才，重视全民数字素养培养等。《在英国发展人工智能》中提出重视人工智能人才的国际引进等。

英国人工智能人才培养的目标是培养未来行业发展的多层次人工智能技能人才，除了培养一批高水准的人工智能研发人才外，还注重实用技能人才的培养，如重视全民STEM教育及数据技能培养。

在政策支持方面，英国政府的主要措施是增加研发经费，例如2017年通过国家科研与创新署管理的产业战略挑战基金、小型企业研究计划和公共部门技术基金等多渠道增加47亿英镑研发资金，并拟斥资约2亿英镑建立新的“技术学院”，针对雇主需求提供高技能水平的人工智能培训。

在高等教育方面，英国投资1亿英镑设立人工智能奖学金，设置人工智能学位，开设人工智能相关课程。实施硕博贯通的人才培养模式，每年在人工智能及相关学科至少增加200个博士研究生。并鼓励不同学科背景的学生继续深造，将计算机和数据科学以外的人才培养成人工智能领域的研究生或博士，培养复合交叉性人才。

在师资队伍建设方面，英国政府尤其强调在基础教育阶段加强人工智能教师队伍建设，计划在4年内花费8400万英镑培育8000名计算机科学教师，以保证每所中学都拥有一名合格的计算机科学教师。

此外，产学研协同培养人工智能人才也是英国人工智能人才培养政策的重点。英国建设国家级艾伦·图灵研究所，协同工程与物理科学研究委员会、科学技术设施理事会和联合信息系统委员会以及牛津大学、剑桥大学、帝国理工学院、伦敦大学学院等共同努力聚焦人工智能发展及人才培养。除了鼓励大学研究者成立附属公司，促进知识产权转让标准化外，英国政府、产业界及大学承诺共同出资在全国设立16个人工智能教育中心，首次设置由产业资金资助、包含工作实习内容的人工智能硕士专业学位课程，开创了三方共同投资教育的先河。

3 加拿大人工智能人才培养政策

加拿大人工智能人才教育一直处于国际领导者地位，拥有Hinton、Sutton和Bengio等全球深度学习顶尖人才。然而，近些年来，加拿大面临着人才流失的困境，为了培养、保留和吸引世界人工智能人才，加拿大主要通过增加财政投入、建立完整的人工智能人才生态系统、营造开放包容的教育科研环境、实施人才计划等方式吸引和培养人工智能人才。

在2017年《泛加拿大人工智能战略》中提到多项支持人工智能人才发展的措施，主要有：①加拿大政府向高等研究院（Canadian Institute for Advanced Research，CIFAR）拨款1.25亿加元，负责领导实施全球首个人工智能全国战略，将大规模培养人工智能方向的研究人员和毕业生作为主要目标之一。②在蒙特利尔、多伦多和埃德蒙顿设立三大人工智能研究中心，实施CIFAR人工智能首席科学家计划，并在此基础上，建立人工智能超级集群，以帮助加拿大招募和培养优秀的学术研究人员。③依托蒙特利尔大学、多伦多大学、阿尔伯塔大学、滑铁卢大学等高校的人工智能实验室平台，计划在未来几年培养800名人工智能领域的博士生。

此外，加拿大政府依托高校建设全国性人工智能研究网络，支持中部的多伦多、东部的蒙特利尔以及西部的埃德蒙顿地区打造超级人工智能中心，对三地实施财政预算倾斜，重点支持三大人工智能研究机构（Vector-多伦多大学矢量研究院、Mila-蒙特利尔大学学习算法研究院和Amii-阿尔伯塔大学机器智能研究院）发展，并以此为基础吸引科技公司在加拿大投资人工智能研究，建造人工智能实验室，构建良性的人才生态系统。

4 日本人工智能人才培养政策

日本2017年和2019年分别发布《人工智能技术战略》和《人工智能战略2019》，重点部署和实施人才、研发和社会应用战略及措施，其中《人工智能战略2019》将人工智能人才培育体系改革摆在了极为重要的位置上，从整个教育体系改革入手，建立由素养教育、应用基础教育、专家型人才培育构成的多层级人才培育体系，具体包括：

（1）人工智能素养教育主要针对大学、大专、成人教育学生以及高中生、初中生、小学生实施，要求所有大学、大专毕业生（每年约50万人），不管文、理科都必须通过课程教育掌握初级水平的数理、数据和人工智能知识。

（2）人工智能应用基础教育主要针对大学、大专和成人教育的学生，主要措施包括：大学入学考试重点遴选具有数理、数据和人工智能应用基础的学生，以最佳教育实践案例的方式推广产学研合作教育模式，开发实施数理、数据和人工智能应用基础教育的标准课程和教材，在大学、大专院校中引入数理、数据和人工智能应用基础水平级别认定课程等。

（3）人工智能专家培育主要针对将要或已经就业的研发和技术型人才，实施专家型人才培育项目。主要通过促进学术界和产业界合作，发掘和集聚日本国内优秀的工程师、人工智能研究人员、数学和信息学研究人员等领域的精英，在国立产业技术综合研究所建立“人工智能研发网络”，搭建基础研究与企业需求之间的桥梁，促进人机信息数据化以及能够驱使人工智能技术或机器人等进行研究的试验台在国内外得到积极应用。

最抢手的AI职位

Indeed使用其平台上的数据创建了当今美国10个最抢手的AI工作及其薪水中位数清单。Indeed通过查看其网站上AI职位发布，并计算在2021年2月至2021年4月期间，哪些AI职位招聘发布的百分比最高，从而得出了这份名单。

随后，Indeed通过查看最近两年，清单上职位的年薪数据，计算出每个工作的年薪中位数。

这份清单中每个工作的年薪中位数都在95,000美元或以上。Indeed表示，为了获得这些工作，需要知道，雇主寻找的是具有特定技能的员工，包括出色的沟通技巧、分析能力、软件开发经验以及JavaScript、Microsoft Excel和Python等各种编程语言的工作经验。

根据Indeed的报告，以下是当今10个最抢手的AI工作及其年薪中位数。

1. 数据科学家（Data scientist）

美国年薪中位数：110,000美元

2. 高级软件工程师（Senior software engineer）

美国年薪中位数：120,000美元

3. 机器学习工程师（Machine learning engineer）

美国年薪中位数：125,000美元

4. 数据工程师（Data engineer）

美国年薪中位数：122,060美元

5. 软件工程师（Software engineer）

美国年薪中位数：100,000美元

6. 软件开发人员（Software developer）

美国年薪中位数：95,000美元

7. 软件架构师（Software architect）

美国年薪中位数：135,107美元

8. 资深数据科学家（Senior data scientist）

美国年薪中位数：127,500美元

9. 全栈开发人员（Full stack developer）

美国年薪中位数：108,730美元

10. 首席软件工程师（Principal software engineer）

美国年薪中位数：155,000美元

文章来源：国家智库，经济参考报，立思辰美国留学