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2020年度中国计算机视觉人才调研报告重磅出炉

来源:互联网    作者:      2021年02月24日 11:05

导语:

近期,极视角旗下开发者生态—极市平台、中国图象图形学学会与德勤联合发布《2020年度中国计算机视觉人才调研报告》,以洞悉“后疫情”时代下计算机视觉领域专业人才的学习与工作现状、未来规划、发展瓶颈,了解企业与社会对计算机视觉领域的人才诉求,为政府、企业、高校、科研院所等产业链相关机构提供参考,加速中国计算机视觉人才的培养与发展。

 

本报告通过把握中国计算机视觉人才的脉搏,发现了以下关键洞察:

 

计算机视觉人才分布高度集中。我们发现七成以上的计算机视觉人才集中在区域经济发达、相关产业聚集、高校资源丰富的一线与新一线城市。这一趋势与整体人工智能人才分布相一致。这些城市能提供较高的薪资水平,良好的就业机会,以及优惠的人才引进政策。这些条件与计算机视觉人才选择未来发展环境意向相契合。



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计算机视觉人才在“后疫情”时代下仍拥有较高收入水平。一场新冠疫情让中国企业迫切意识到数字化转型的重要性,全面推动了人工智能技术的开发与应用。特别是计算机视觉技术在疫情期间发挥了重要作用,为相关从业者的收入带来积极影响。算法工程师的平均薪资略高于研发工程师,且随着工作年限的增长,其薪资差距亦不断加大。

 

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▲2020年中国计算机视觉人才主要岗位薪资情况

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▲计算机视觉算法岗与研发岗薪资对比情况


目标检测是计算机视觉人才最集中研究的细分领域。目标检测是基础研究任务,也是近年来中国计算机视觉产业落地过程中应用最广泛的技术之一。加深基础技术的研究有助于计算机视觉技术的全面普及,为成熟期的迅速腾飞奠定基石。

 

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▲中国计算机视觉在职人员研究领域兴趣变化

 

企业偏好多元化专业背景人才,以促进计算机视觉与更多学科深度交叉融合。随着人工智能技术应用全面普及,不同技术之间的融合乃大势所趋。面临计算机视觉人才极度稀缺的现实,企业更愿意拥抱多元化的技术人才,能够将基础的计算机视觉技术与其他人工智能技术进行整合与扩展,迅速将应用推向市场,争取竞争优势。

 

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▲企业对于计算机视觉人才的专业背景偏好

 

人工智能产品经理成为时代新宠。伴随人工智能应用增长,企业已经认识到单纯依靠模型优化并不能解决计算机技术落地的所有问题。企业急需具有充足技术知识储备、懂得技术边界、理解用户需求、精通 IT 项目管理的全能人才。人工智能产品经理应运而生。

 

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▲除算法工程师和算法研究岗外,企业对于计算机视觉其他岗位的需求情况

 

校企联手建立实验室以及科研项目合作有望成为计算机视觉领域人才培养的重要方式。无论是人才、高校还是企业,都面临满足未来期望的发展瓶颈。学生未能学以致用,高校科研经费囊中羞涩,企业聘请高技术人才举步维艰。建立联合实验室,有助于发挥三方优势,实现各方目标,开拓共赢格局。

 

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▲高校与企业在计算机视觉领域未来合作意向


为了实现国家下一阶段人工智能发展目标,推动我国计算机视觉技术进一步落地应用,产业社会对计算机视觉人才提出了明确要求:计算机视觉人才应具备优秀的学术背景与专业能力,突出的新技术实用化能力和解决问题能力,并拥有贯通计算机视觉理论、方法、技术、产品与应用的综合素养。过去五年,我国计算机视觉人才数量已经由2万提升至 20万,但满足上述要求的人才仍然稀缺。面对产业需求和人才缺口之间的差距,计算机视觉在读/在职人才、高校、企业、社会组织、政府应携手合作,做出努力:

 

计算机视觉人才 | 面对社会对计算机视觉技术的广阔需求,以及企业对本领域人才的明确期待,计算机视觉在读及在职人才均应该跟紧技术与产业发展的步伐,不断夯实基础知识,积极学习跨学科、多领域技能,保持终身学习的优秀习惯。同时,计算机视觉人才在岗位、企业、行业、城市选择上可以灵活考虑,结合自身优势选择最适合自己的发展道路。企业中的算法工程人才应重视工程实践能力的培养,以解决实际问题为导向,持续积累项目经验,全方位提高沟通表达能力、团队协作能力与创新能力。

 

高校 | 作为计算机视觉人才培养的主战场,高校在学科建设上应考虑到多元化的人才培养需求,对研究型人才和应用型人才采取不同的培养方案。针对研究型人才,高校需要深度挖掘人才的学术研究兴趣,加强国际交流合作,积极开展计算机视觉与生物医学、城市规划、海洋技术、金融学、艺术学等学科的交叉研究。针对应用型人才,高校应开放校企合作通道,同时将产业需求纳入计算机视觉课程设计的考虑之中,不仅要重视基础理论与方法,还要保障课程教育的实践性。

 

企业 | 在联合培养人才方面,计算机视觉相关企业应主动寻求与高校的合作机会,提供产业真实场景、数据与案例,与高校实训课程或项目相结合,帮助在校学生接触、理解一线产业需求。此外,企业可以通过设立奖学金、发布联合课题等形式促进在校人才的发展。针对在职人员,企业应加快建立计算机视觉人才的职级体系,完善其晋升路径,为计算机视觉人才在企业的长期稳定发展奠定基础。

 

社会组织 | 学会联盟、开源平台、技术社区等社会组织对计算机视觉技术的推广应用与人才发展起着重要的促进作用。未来,计算机视觉领域的社会组织应继续搭建人才、高校、企业交流的平台,通过丰富的技术与产业活动传播前沿理论知识、分享实践案例,积极组织计算机视觉人才能力评定、技能竞赛及人才选拔活动,推动我国计算机视觉人才标准评价体系的建立。

 

政府 | 在政府层面,各地政府应加大对计算机视觉科研项目和人才培养基地的经费投入,为企业和高校合作搭建全方位支持平台,并通过社会组织的力量推动人才交流合作。同时,政府可以面向高校与企业开放城市与产业应用场景,扶持当地计算机视觉企业的发展,并提供资金、产业链上下游资源及相关配套支持,以实现计算机视觉技术对当地传统企业的赋能赋智。在产业发展的基础上,通过出台切实落地的人才政策,不断吸引与支持计算机视觉优质人才的发展。

 

国务院《新一代人工智能发展规划》指出,到 2030 年,中国要形成一批全球领先的人工智能科技创新和人才培养基地,并成为世界主要人工智能创新中心。我们相信,这一目标的实现需要社会、政府、企业、高校和人才的协同努力,在科研合作、人才培养、产业技术融合等多方面通力合作。未来十年, 随着中国计算机视觉人才的发展,人工智能技术与产业的进步,中国将逐步从“人口红利”向“人才红利”转变, 实现对世界人工智能发展潮流的引领,成为创新型国家和世界科技强国。


(文章为作者独立观点,不代表艾瑞网立场)
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