人工智能行业会产生哪些新的工作机会

业内分析，得益于AI技术的兴起，

以下一些行业岗位将呈现出显着的增长趋势。

数据科学家

数据科学家属于分析型数据专家中的一个新类别，他们对数据进行分析来了解复杂的行为、趋势和推论，发掘隐藏的一些见解，帮助企业做出更明智的业务决策。由于AI推动了创造和收集数据的趋势发展，所以我们也可以看到未来对于数据科学家的需求也将日益增加。据IBM预测，到2020年，对于数据科学家的需求增长幅度将达到28%，数据科学家、数据开发人员和数据工程师的年需求量将达到70万人。其中一般的AI领域专家，包括刚踏出校园的博士生以及相对教育程度低一些、但是有几年工作经验的专业人士，每年薪水加公司股票可能在30万美元至50万美元范围内。

AI/机器学习工程师

大多数情况下，机器学习工程师都是与数据科学家合作来同步他们的工作。因此，对于机器学习工程师的需求可能也会出现类似于数据科学家需求增长的趋势。数据科学家在统计和分析方面具有更强的技能，而机器学习工程师则应该具备计算机科学方面的专业知识，他们通常需要更强大的编码能力。

据Gartner报告显示，有一位首席信息官想要在纽约聘用AI技术的专业人才，却发现人才库只有32人，其中只有16人符合潜在候选人标准。而在这16人中，只有8人正在积极寻找新就业机会。

数据标签专业人员

随着数据收集几乎在每个垂直领域实现普及，数据标签专业人员的需求也将在未来呈现激增之势。

AI硬件专家

AI领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建AI硬件(如GPU芯片)的工业 *** 作工作。大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的专业芯片。

英特尔正在为机器学习专门打造一个芯片。与此同时，IBM和高通正在创建一个反映神经网络设计、并且可以像神经网络一样运行的硬件架构。据FacebookAI研究总监YannLeCun表示，Facebook也在帮助高通开发与机器学习相关的技术。随着人工智能芯片和硬件需求的不断增长，致力于生产这些专业产品的工业制造业工作岗位需求将会有所增长。

数据保护专家

由于有价值的数据、机器学习模型和代码不断增加，未来也会出现对于数据保护的需求，因此也就会产生对于数据库保护IT专家的需求。

信息安全控制的许多层面和类型都适用于数据库，包括：访问控制、审计、认证、加密、整合控制、备份、应用安全和数据库安全应用统计方法。

数据库在很大程度上是通过网络安全措施(如防火墙和基于网络的入侵检测系统)来抵御黑客攻击。保护数据库系统及其中的程序、功能和数据的安全这一工作将变得越来越重要，因为网络开放程序越来越高。

AI业务拓展经理

有一件事是AI做不到的，而且在一段时间内也无法做到。这件事就是销售它自己。销售AI（不管是“原始”计算形态，还是打包进一项商用服务中）需要投入人力。AI业务拓展经理将处于计算机科学发展和企业优势的前沿阵地。

人工智能是时代发展的必经之路，

在未来AI与过去所有的其他颠覆性技术一样，

为我们带来许多新就业机会。

转眼间，2020已经接近尾声。这一年，有很多变化，也有许多不变的信念与坚守。12月30日，百度发布《百度AI的2020》，以一篇万字长文回顾与总结过去的一年。CTO王海峰总结百度AI在2020年的三大特色：持续 探索 科技 前沿、打造AI新型基础设施、云智一体加速产业智能化。

王海峰表示：“世界的2020，是充满不确定性的变局之年；中国的2020，是团结一心、共克时艰、于变局中开新局的希望之年；百度AI的2020，是坚定信念，拥抱变化，践行“ 科技 为更好“的实干之年。

回望2020年，抗击疫情中，百度AI第一时间贡献了 科技 抗疫、保护生命安全的温度和力量；复工复产和高质量发展中，百度AI是促进创新、构建新格局的新动能；我们的工作和生活中，百度AI在你搜索的每一条信息和知识里、在地图导航的叮咛声中、在国际会议的同传字幕上、在工厂的无人质检设备上、在自动驾驶出租车持续拓展的里程上……百度AI在我们身边每个角落，让我们的工作更高效、生活更便捷。

2020，百度AI的实干之年继续自己的特色之路：持续创新突破， 探索 科技 前沿；自主可控、开源开放，夯实软硬一体AI大生产平台，打造AI新型基础设施；云智一体，使能行业，赋能生态，加速产业智能化。”

一些关键的数字可以窥见百度AI的成绩：在 CVPR、ACL、ECCV、NeurIPS、INTERSPEECH等全球顶级人工智能学术会议和权威竞赛上，百度AI问鼎冠军30多次，论文收录260多篇，持续彰显AI技术领军实力；在人工智能专利申请量和授权量方面，百度以9364件专利申请和2682件专利授权处于中国第一位；今年，百度再次入选《麻省理工 科技 评论》“50家聪明公司”；截止目前，百度共获得了来自政府、行业协会、媒体等多方机构颁发的100多个奖项，例如2020世界人工智能大会最高奖项SAIL奖。

除了这些最直接的数字，《百度AI的2020》还全面展现了其在AI新兴基础设施、产业智能化、AI服务 社会 和人才培养等方方面面的进展和成果。

AI 新型基础设施

2020年，百度AI的四个剪影，描绘出AI进入工业化大生产，成为坚实的AI基础设施。

第一个剪影，百度大脑60勾勒的核心技术自主创新。2020年，百度大脑核心技术突破“知识增强的跨模态深度语义理解”，理解真实世界的复杂场景。另一方面，百度大脑“软硬一体AI大生产平台”升级为AI新型基础设施，更高效地支持AI工业化大生产，帮助产业智能化发展提速。

第二个剪影，百度飞桨持续创新，繁荣的开源生态支持产业发展。飞桨是中国首个开源开放、功能完备、自主可控的产业级深度学习 平台。飞桨开源框架V20RC版本，带来“编程一致、动静统一”的全新开发体验，硬件生态伙伴达到20家，适配或者正在适配的芯片/IP型号29种，提供自主可控的坚实底座，加速AI产业生态构建。飞桨凝聚超过265万开发者，训练34万个模型，服务10万家企业。

第三个剪影，前沿技术描绘的未来蓝图。百度发布了国内首个云原生量子计算平台量易伏Quantum Leaf，提供QCompute等量子开发套件，缩短量子编程全生命周期，实现量子工具链闭环。百度超级链拥有链内并行技术、立体网络等425项技术专利，实现单链87万TPS 的行业领先网络性能，并作为国内首个项目捐赠给开放原子开源基金会。百度人工智能还与生物计算和病毒研究相结合，百度开源了线性时间算法Linearfold，可将此次病毒全基因组二级结构预测从55分钟缩短至27秒，提速120倍。此外，百度推出的全球首个mRNA疫苗基因序列设计算法LinearDesign，能在16分钟内大大提升疫苗设计的稳定性和蛋白质表达水平，从而有效解决了mRNA疫苗研发中最重要的稳定性问题，加速疫苗研发速度。

第四个剪影，云计算铺设的智能经济“高速公路”。今年，百度智能云在业内率先提出AI-Native的云计算架构，发布新一代基础架构百度“太行”，自主研发的云原生数据库产品百度智能云Gaia（盖亚），便捷高效支持产业的智能应用。此外，混合/专有云平台ABC Stack全部支持国产化服务器和 *** 作系统，ABC Stack行业版和企业版重点加持百度自研昆仑AI芯片，实现真正的国产化智能云。

四个“剪影”交叠，“百度AI新基建版图”逐渐清晰。百度正在依托包括百度大脑、飞桨、智能云、数据中心等在内的新型AI基础设施，推动智能交通、智慧城市、智慧金融、智慧能源、智慧医疗、工业互联网和智能制造等领域实现产业智能化升级。

AI 描绘“万物智能”，产业智能化更加澎湃

新冠肺炎疫情对全球经济带来巨大冲击，也让 社会 各界充分意识到人工智能等新兴 科技 的重要价值。百度AI一方面通过搜索、地图、输入法、小度、Apollo等产品和平台服务大众，让生活更简单、更便捷；另一方面通过百度AI to B的重要承载者和输出者——百度智能云，为各行各业大规模输送百度的AI技术成果与平台能力，支持产业智能化升级，加快智能经济的到来。

百度AI助力 搜索体验持续优化，更好地连接信息与服务。 百度移动生态是中国领先的以信息和知识为核心的移动生态，在AI技术的加持下，百家号、智能小程序和托管页三大支柱迅速发展成为国内领先的内容和服务接入平台。基于自然语言处理、知识图谱、语音、视觉、深度学习等AI技术能力，百度搜索也在持续智能化。

新一代人工智能地图—百度地图让出行更简单。 2020年，百度地图坚守AI优势和创新能力升级出行服务，上线熟路导航模式、车道级导航功能、AI室内通和红绿灯倒计时等，已成为国民信赖的权威出行平台。目前，百度地图90%以上的数据生产环节实现AI化，全景地图覆盖全国95%以上的城市，覆盖里程超过300万公里; 语音交互场景也实现迅速增长，百度地图智能语音助手用户量已破4亿。

百度地图AI室内通

AI 全面赋能输入法，市场份额与活跃用户量跃居行业领先。 百度输入法市场份额与月活跃用户量增势迅猛，目前月活突破6亿；多项AI功能取得重大行业突破，其中语音输入能力持续突破，并成为业内首个日均语音请求量破10亿次大关的输入法产品，语音识别准确率达986%，同时实现离线中英自由说升级突破，百度输入法目前已成为语音输入渗透率最高的第三方手机输入法；手写输入持续升级，手写识别准确率提升至96%。

小度“破圈”，拓宽智能助手的应用边界。 小度今年发布了搭载百度鸿鹄芯片的小度智能音箱2红外版、主打在线少儿教育的小度教育智能屏和小度智能早教机、以及超高性价比的智能屏入门级产品小度智能屏Air、随身场景首款新品小度真无线智能耳机和满足每一位家庭成员更多元细分需求的小度智能屏X10，让小度在更多场景和人群实现了“破圈”，加速人工智能硬件的市场普及，拓宽智能助手的应用边界。

Apollo 自动驾驶超过十项中国第一，技术实力领跑行业。 百度Apollo不断刷新智能出行领域的“高难度”。在“万物智能——百度世界2020”大会上，百度完成全球首次全无人驾驶直播，即人工智能系统在没有车内安全驾驶员的情况下独立驾驶。百度先后在长沙、沧州、北京开放Apollo Go自动驾驶出行服务。智能车联产品 Apollo小度车载已进入上百万辆智能 汽车 。百度发布了国内外首个车路行融合的全栈式智能交通解决方案“ACE 交通引擎”，扎根中国智能交通新基建，目前已获近20个城市的智能交通新基建订单。

壮“智”凌云，百度智能云加速产业智能化。 2020年在疫情、全球经济局势变化的背景下，以 科技 创新推动产业发展，提升经济质量的效益和核心竞争力成为关键。百度智能云融合了云计算、百度大脑、大数据等百度核心技术，发布“以云计算为基础，以AI为抓手，聚焦重要赛道”的全新战略，推动产业智能化发展，成为新基建大潮中加速AI工业化大生产的关键力量。

百度智慧城市解决方案已在北京海淀、重庆、成都、苏州、宁波、丽江等10+省市落地应用；智慧金融服务近200家金融客户，构建了超过30家的合作伙伴生态，跻身中国金融云解决方案领域第一阵营；百度智慧医疗“灵医智惠”已经服务300多家医院和1500家基层医疗机构，辅助数万名医生，惠及超过千万患者；智能制造覆盖14大行业，100多家企业，30多个合作伙伴，触达50多类垂直场景，在3C、 汽车 、钢铁、能源等行业已规模落地；百度智慧能源已覆盖电网、发电、新能源、清洁能源、石油、化工等场景，携手国家电网、南方电网智能化升级；发布企业智能应用“百度如流”，构建 AI 时代办公流水线，打造新一代智能工作平台。

服务 社会 与人才培养

没有一个冬天不可逾越，没有一个春天不会来临。2020年，面对突如其来的疫情，百度AI第一时间加入抗疫防疫的战斗中。百度AI出现在中国疾控中心，助力10个小时就完成了北京四个病例样本的全基因组测序；出现在地铁高铁等公共场所，解决佩戴口罩及帽子情况下的体温检测；出现在基层随访的电话中，智能外呼平台一秒呼出1500个电话辅助排查及通知，让基层防控人员有时间坐下来吃一口热饭；AI问诊每日调用近万次，机器人战疫解决方案落地30多家医院、机构，百度地图迁徙大数据平台、实时路况平台为国家防控部署提供参考，发热门诊地图、疫情小区地图、核酸检测机构查询等功能，从不同角度帮助抗疫防疫更快速、更便捷。

百度秉承“ 科技 为更好”的理念，践行企业公民的 社会 责任。百度最早将人工智能技术用于寻人，截止到2020年12月，百度AI寻人已经累计帮助了近12000个家庭团聚。百度AI持续支持文化保护、动物保护，例如百度和国际爱护动物基金会IFAW合作，推出全球首个利用人工智能技术打击野生动物制品非法贸易的平台。

人工智能的快速发展和产业智能化浪潮加剧了全球AI人才的紧缺。面向高校，百度提供了全套教学资源包、实训平台和亿元算力支持，并与高校共建课程体系；目前已举办13期高校师资培训班，培养了1800多位AI教师，支持200余所高校开设AI学分课。前不久，百度飞桨的“大航海”计划公布，其中的“启航”部分面向高校AI人才培养：未来三年，百度飞桨将投入总价值5亿元的资金与资源，支持全国500所高校，重点培训5000位高校AI教师，与高校联合培养50万AI未来人才。

面向未来

2020年，世界格局不断变化。正如百度CTO王海峰所言：“立足新发展阶段，以新理念建新格局， 科技 创新是关键。百度AI的2020，与时代共前行。”

其实不得不说，是人工智能在社会发展今天利用大数据分析数字建模也能够预测未来两年的气候变化，而且也会更加的逼真现实，所以相信未来的发展，AI也会越来越智能，预测也会更加的精准，也会给人类的生活带来更大的便利，所以正是因为如此，可以从下几个方面出发来看待问题。

1，不得不说是AI，是可以通过不断的优化算法提升识别的准度的，所以正是因为如此相应通过不断的调教，也能够让预测越来越准。

其实不得不说的是，AI人工智能确实也会给人们的生活带来很大的便捷，随着社会的发展设计的领域越来越多，所以相信在未来的一天恋爱也能够更好的预测未来两年的气候变化，利用大数据分析数字建模来推算气候变迁，而且相信也会越来越更加的智能。

2，AI的预测也是会越来越精准，不好否认的，是经过不断的学习和数据叠加，也会让AI的处理能力和处理效率显著的提升。

其实不得不说是AI最大的本领就是不断的学习完善，所以正是因为如此通过数据判断综合处理也能够更好的预测两年之内的气候变化，所以这是因为如此在原则上，只要通过不断的演化，也能够让预测越来越准。

3，不得不说是在社会的发展，今天人工智能越来越普及，所以这是因为如此相信在未来一天通过科技的进步人工智能的预测能力也会更加的精准。

不得不说是随着社会的发展，科技水平也在显著提升，也正是因为如此人工智能相信也会有一个实质性的突破，而在未来的不久，人工智能也会越来越更加的精准，给人们的生活带来翻天覆地的变化。

其实不得不说是aI首次预测未来两年的气候变化也是可以实现的，而且AI最大的本领就是不断的学习完善，现在未来的不久，通过不断的学习魔法季算也能够通过数据的推算得到最优异的判断能力所以结果也会越来越准。

根据相关数据显示，目前，浪潮AI服务器市占率209%，多节点服务器市占率131%，长期保持全球第一，当前，浪潮AI面向新市场业务的产品布局也将进一步推动服务器的创新与增长，预计未来在产品的驱动上会有新的爆发。

1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势

人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长151%。中国人工智能产业规模增速超过全球。

注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。

2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%

——中国人工智能企业全产业链布局完善

我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。

——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%

据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到8405%;其次是技术层企业数，占比为1365%;基础层企业数占比最低，为230%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。

3、技术分布：中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算

从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到4113%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为764%、681%、564%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为555%、547%、476%、472%。

4、细分领域：深度神经网络领域为中国AI研究热门

根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

12月24日，百度研究院发布2020十大科技趋势预测，从2019年科技的蓬勃发展中提前展望2020。作为2019年度最受关注的科技热词之一，“AI”自然成为了焦点。百度研究院也对AI产业给出了几点关键预测。其中一点就是，AI技术已发展到可大规模生产的工业化阶段，2020年将出现多家“AI工厂”。

图：百度研究院预测2020年将出现多家AI工厂

百度研究院有此预测并不难理解，“AI工厂”的诞生在行业中早有端倪。人工智能独角兽企业旷视推出的自研人工智能算法平台Brain++，就已画出了AI工厂的雏形。

旷视首席科学家、旷视研究院院长孙剑博士曾这样介绍Brain++：正是“Brain++让规模化算法训练成为可能。”与此同时，通过Brain++，旷视“能够针对不同垂直领域的碎片化需求定制出丰富且不断增长的算法组合，包括很多长尾需求。此外，我们能以更少的人力和更短的时间开发出各种新算法。”

事实上，AI技术要实现大规模生产，首先要解决的就是如何低成本、大规模地产生算法。目前业界普遍把深度学习框架作为算法开发工具，但这又面临着学习和使用成本高，难以规模化的问题。究其原因，在于只有深度学习框架是不够的，需要打通从数据到算力再到框架的端到端解决方案，旷视Brain++恰好涵盖了深度学习算法开发的所有环节。

拆解Brain++的总体架构可以看到，其包含了深度学习框架MegEngine、深度学习云计算平台MegCompute、以及数据管理平台MegData三个核心组件。这恰好对应了AI发展中的三大要素：数据、算法以及算力。

图：旷视Brain++架构

从数据的获取、清洗、预处理、标注和存储开始，到研究人员设计算法架构、设计实验环节、搭建训练环境、训练、加速、调参、模型效果评估和产生模型，到最终的模型分发和部署应用，旷视Brain++让研发人员获得了从数据到算法产业化的一揽子技术能力。

除了大规模产生算法，旷视Brain++核心深度学习框架MegEngine还在不断提升算法的工程化开发能力。相比业内主流框架，其具有独特的训练和推理一体化能力，可实现一次算法训练直接部署模型。

基于深度学习框架，不仅人工智能技术的开发门槛被大大降低，而且还有效提高了人工智能应用的质量和效率。据《全球深度学习系统市场报告》显示，到2020年，全球深度学习系统市场规模将超13亿美元。百度研究院也在预测中指出，2020年，各行各业将会大规模应用深度学习技术实施创新，加快转型和升级。

图：深度学习技术将大规模深入产业

不过，深度学习框架的搭建还离不开自动机器学习AutoML技术的发展。长期以来，业内都有一个调侃叫做所谓人工智能，有多少智能就有多少人工。但是通过AutoML技术，则可以让机器自动进行端到端的优化，从而大幅减少人力的成本投入。旷视Brain++核心深度学习框架MegEngine就集成了旷视自研的AutoML技术，对深度学习算法的各个关键环节进行自动化的设计、搜索和优化，一次训练完成自动化过程，将计算代价减小至传统AutoML方法的万分之一，进一步推进技术的成熟。

百度研究院也在预测中指出，AutoML的快速发展将大大降低机器学习的门槛，扩大AI应用普及率。这对于早已将AutoML运用到机器学习中的旷视而言，其已走到了行业前列。更值得一提的是，AutoML领域的研究一直都被国外谷歌AutoML Vision、微软Microsoft Custom Vision、亚马逊Amazon SageMaker等企业以及平台“垄断”，旷视等企业在这一领域的探索，将有效打破国外企业的垄断格局，构建起中国AI产业核心竞争力。

图：百度研究院预测AutoML 的快速发展将大大降低机器学习的门槛

基于Brain++，旷视“AI工厂”初现。依托Brain++，旷视实现了云、端、芯的深度神经网络算法全面覆盖，并推出了多种高效的以人工智能驱动的物联网解决方案，并成功为个人物联网、城市物联网、供应链物联网等垂直领域的客户赋能，助力创造更多价值。

据IDC统计，2019年全球人工智能市场规模达到375亿美元，中国人工智能市场预计占全球的12%，成为了全球第二大人工智能单一市场，且市场规模保持高速增长。人工智能产业迭代的力量即将喷涌而出，但就像第一次工业革命的纺织工厂，第二次工业革命的汽车工厂，AI革命也需要打造一个智能时代的“AI工厂”，以应对即将来临的AI大生产时代的需求。这不仅是AI企业发展的必经之路，更是直接决定着整个国家的产业在这个新时代节点之中参与全球竞争的底气。以旷视Brain++为代表，它们作为中国AI企业极少数的自主可控的算法框架，无疑将在中国AI产业发展中留下浓墨重彩的一笔

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