本次匯報(bào)圍繞人工智能行業(yè)展開，共包含五個(gè)部分。先介紹行業(yè)發(fā)展概況，了解行業(yè)背景；接著分析人才現(xiàn)狀，掌握人才基本情況；再剖析人才需求，明確所需人才類型；隨后探討人才能力要素，確定人才能力標(biāo)準(zhǔn)；最后分享精準(zhǔn)匹配策略，解決人才招聘難題。

在我們此次關(guān)于人工智能行業(yè)的研究與匯報(bào)中，數(shù)據(jù)和信息的來源可靠性至關(guān)重要。本研究的資料來源于清華大學(xué)AMiner、CSDN以及中信建投。

清華大學(xué)AMiner是學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域的重要平臺，它匯聚了大量的學(xué)術(shù)資源和前沿研究成果。憑借其專業(yè)的學(xué)術(shù)索引和分析工具，能為我們提供人工智能領(lǐng)域最新的學(xué)術(shù)動態(tài)、研究趨勢以及頂尖學(xué)者的觀點(diǎn)，讓我們對行業(yè)的理論研究有更深入的了解。CSDN作為國內(nèi)知名的技術(shù)社區(qū)，涵蓋了眾多開發(fā)者的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)分享。這里有豐富的代碼示例、項(xiàng)目案例以及技術(shù)難題的解決方案，能讓我們從實(shí)踐層面洞察人工智能在實(shí)際應(yīng)用中的情況，了解行業(yè)內(nèi)技術(shù)的具體運(yùn)用和發(fā)展。

中信建投則是專業(yè)的金融投資機(jī)構(gòu)，在市場分析、行業(yè)研究等方面有著深厚的積累和專業(yè)的團(tuán)隊(duì)。他們對人工智能行業(yè)的市場規(guī)模、融資情況、商業(yè)前景等進(jìn)行深入研究和分析，為我們提供了宏觀層面的市場數(shù)據(jù)和行業(yè)趨勢判斷。

綜合這三方權(quán)威來源的資料，我們的研究能夠從學(xué)術(shù)、實(shí)踐和市場等多個(gè)維度全面、深入地剖析人工智能行業(yè)，為后續(xù)的人才需求分析、招聘趨勢探討以及精準(zhǔn)匹配策略制定等提供堅(jiān)實(shí)可靠的依據(jù)。

在我們的報(bào)告中，數(shù)據(jù)和信息的來源至關(guān)重要，它關(guān)乎著內(nèi)容的可靠性和權(quán)威性。本部分所引用的資料來自云從科技招股說明書以及中信建投。云從科技作為人工智能領(lǐng)域的重要參與者，其招股說明書中包含了大量關(guān)于行業(yè)發(fā)展、技術(shù)應(yīng)用、市場趨勢等方面的一手信息和數(shù)據(jù)，能讓我們更深入地了解人工智能行業(yè)的實(shí)際情況和發(fā)展動態(tài)。而中信建投作為專業(yè)的金融機(jī)構(gòu)和研究團(tuán)隊(duì)，他們發(fā)布的研究報(bào)告和分析成果具有很高的專業(yè)性和權(quán)威性，其對市場的洞察和判斷能夠?yàn)槲覀兊挠^點(diǎn)提供有力的支撐。借助這兩個(gè)專業(yè)渠道提供的資料，我們得以更全面、準(zhǔn)確地展現(xiàn)人工智能行業(yè)的人才現(xiàn)狀、發(fā)展概況以及市場規(guī)模等內(nèi)容，為本次匯報(bào)提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷經(jīng)四個(gè)關(guān)鍵階段。萌芽期從1978年到2000年，這一時(shí)期中國第一部人工智能教材問世，人工智能學(xué)會正式成立，相關(guān)研究項(xiàng)目啟動，還輸送人才出國學(xué)習(xí)，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。此階段是中國人工智能產(chǎn)業(yè)的種子期，從無到有地開啟了探索之路。

探索期為2001年至2012年，人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)上升為國家戰(zhàn)略，商業(yè)化起步。國家層面的重視為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了政策支持和發(fā)展方向，促使產(chǎn)業(yè)開始嘗試將技術(shù)轉(zhuǎn)化為商業(yè)應(yīng)用。

成長期是2013年到2015年，云計(jì)算、AI芯片普及，人工智能算力規(guī)模擴(kuò)大，技術(shù)逐漸成熟，互聯(lián)網(wǎng)巨頭加大布局。百度、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)出現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)、知識圖譜等前沿技術(shù)被應(yīng)用到人工智能中。這一時(shí)期人工智能產(chǎn)業(yè)迎來了技術(shù)和市場的雙重提升，產(chǎn)業(yè)發(fā)展加速。

從2016年至今是快速發(fā)展期，這意味著人工智能產(chǎn)業(yè)在技術(shù)、市場和應(yīng)用等方面都進(jìn)入了高速增長階段，未來有望持續(xù)創(chuàng)造更多的價(jià)值和機(jī)遇。

中國人工智能行業(yè)在近十年展現(xiàn)出了顯著的發(fā)展態(tài)勢。從融資規(guī)模來看，根據(jù)IT桔子數(shù)據(jù)，2015-2024年，一級市場融資整體規(guī)模從300.7億元擴(kuò)張至1052.51億元，實(shí)現(xiàn)了3.5倍增長，這充分表明資本對該行業(yè)的長期看好。融資數(shù)量方面，2015-2018年攀升至峰值1024起，之后雖有波動，但市場在2022-2024年逐漸趨于理性，這反映出行業(yè)從初期的狂熱逐漸走向成熟。

再看市場規(guī)模，依據(jù)沙利文報(bào)告，2020年中國人工智能市場規(guī)模為295億元，預(yù)計(jì)2025年將達(dá)到1671億元，年復(fù)合增速高達(dá)41.5%，如此高的增速顯示出行業(yè)巨大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

總體而言，中國人工智能行業(yè)既有過去十年的堅(jiān)實(shí)積累，又有未來市場規(guī)?？焖僭鲩L的預(yù)期。不過，市場趨于理性意味著企業(yè)不能僅靠概念吸引資本，而需更加注重技術(shù)落地和商業(yè)化前景，以在激烈的市場競爭中立足。2024年中國人工智能行業(yè)一級市場融資呈現(xiàn)出鮮明特征，應(yīng)用層主導(dǎo)且賽道分化加劇。這意味著資本更傾向于流向那些能夠?qū)⑷斯ぶ悄芗夹g(shù)應(yīng)用到實(shí)際場景中的企業(yè)，而不同賽道之間的差距也在不斷拉大。

垂直場景落地能力與商業(yè)化前景成為資本決策的核心邏輯。在如今的市場環(huán)境下，資本不再盲目跟風(fēng)，而是更加注重企業(yè)能否將技術(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際的商業(yè)價(jià)值。一個(gè)企業(yè)即使擁有先進(jìn)的技術(shù)，但如果無法在特定的垂直場景中落地應(yīng)用，或者缺乏明確的商業(yè)化前景，那么也很難獲得資本的青睞。

這種融資特征反映出市場正趨于理性。過去，人工智能行業(yè)可能存在一些泡沫，資本大量涌入，但部分企業(yè)并沒有真正實(shí)現(xiàn)技術(shù)的落地和商業(yè)的成功。而現(xiàn)在，資本更加謹(jǐn)慎，更關(guān)注企業(yè)的實(shí)際能力和發(fā)展?jié)摿?。這對于整個(gè)行業(yè)的健康發(fā)展來說是好事，它將促使企業(yè)更加注重技術(shù)的實(shí)用性和商業(yè)的可持續(xù)性，推動中國人工智能行業(yè)朝著更加成熟和穩(wěn)健的方向發(fā)展。

上一頁我們探討了2024年中國人工智能領(lǐng)域主要細(xì)分行業(yè)融資情況，了解到資本決策的核心邏輯。接下來，我們將目光轉(zhuǎn)向政策層面。

這一頁展示了政策相關(guān)內(nèi)容，信息來源是獵聘根據(jù)公開資料整理。在人工智能快速發(fā)展的當(dāng)下，政策的引導(dǎo)和支持至關(guān)重要。政策能夠?yàn)樾袠I(yè)發(fā)展?fàn)I造良好的環(huán)境，推動技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用落地，也會影響資本的流向和企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略。我們可以通過這些政策名稱，洞察國家對于人工智能行業(yè)的規(guī)劃和導(dǎo)向，從而更好地把握行業(yè)發(fā)展趨勢。

下面，我將為大家具體介紹這些政策。

當(dāng)前展示的是政策名稱相關(guān)內(nèi)容，信息由獵聘根據(jù)公開資料整理。政策在人工智能行業(yè)發(fā)展中扮演著極為重要的角色，它如同行業(yè)發(fā)展的指揮棒，引導(dǎo)著資源的流向和發(fā)展的方向。

從過往的經(jīng)驗(yàn)來看，政策的出臺往往會對行業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。在人工智能行業(yè)發(fā)展的不同階段，相關(guān)政策可能會推動技術(shù)的研發(fā)、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)的落地、規(guī)范市場的秩序等。比如在探索期，政策可能側(cè)重于引導(dǎo)人才的培養(yǎng)和基礎(chǔ)研究的開展；在快速發(fā)展期，政策可能會更加注重產(chǎn)業(yè)的規(guī)模化和商業(yè)化。

對于人工智能企業(yè)來說，及時(shí)了解并順應(yīng)政策導(dǎo)向至關(guān)重要。政策可能會為企業(yè)提供資金支持、稅收優(yōu)惠等利好條件，也可能會對企業(yè)的發(fā)展提出新的要求和標(biāo)準(zhǔn)。因此，企業(yè)需要密切關(guān)注政策動態(tài)，調(diào)整自身的發(fā)展戰(zhàn)略，以更好地適應(yīng)政策環(huán)境，抓住發(fā)展機(jī)遇。

總之，政策名稱背后蘊(yùn)含著豐富的信息，對人工智能行業(yè)的發(fā)展有著不可忽視的作用。我們需要深入研究這些政策，以更好地把握行業(yè)的發(fā)展趨勢和方向。

當(dāng)前人工智能領(lǐng)域呈現(xiàn)出多維度的發(fā)展態(tài)勢。競爭格局上，形成中美雙極，美國側(cè)重于基礎(chǔ)研究，中國更注重應(yīng)用落地，同時(shí)出現(xiàn)區(qū)域集群如硅谷、深京、歐洲等，但也存在芯片管制等技術(shù)割裂現(xiàn)象。

應(yīng)用深化方面，AI在科學(xué)領(lǐng)域推動生物制藥和能源革命，助力制造和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)智能化升級，消費(fèi)級AIGC在內(nèi)容生產(chǎn)和個(gè)性化服務(wù)方面爆發(fā)。

邊界突破體現(xiàn)在腦機(jī)接口與AI結(jié)合帶來醫(yī)療和交互革命，情感計(jì)算用于心理健康應(yīng)用，AI賦能碳中和實(shí)現(xiàn)氣候建模和綠色算力。

基礎(chǔ)設(shè)施重構(gòu)表現(xiàn)為算力爭奪聚焦芯片和量子計(jì)算，數(shù)據(jù)資產(chǎn)化借助聯(lián)邦學(xué)習(xí)和隱私計(jì)算，開源生態(tài)主導(dǎo)降低技術(shù)門檻。

技術(shù)突破上，大模型升級優(yōu)化千億級參數(shù)并向AGI探索，多模態(tài)融合實(shí)現(xiàn)文本、圖像、語音交互，邊緣AI普及帶來輕量化終端應(yīng)用。

社會變革方面，就業(yè)結(jié)構(gòu)重塑，低技能崗位被替代的同時(shí)新職業(yè)誕生，全民AI素養(yǎng)成為基礎(chǔ)技能，但也加劇了數(shù)字鴻溝。

倫理治理上，全球監(jiān)管收緊，如歐盟出臺AI法案，數(shù)據(jù)隱私受重視，倫理職業(yè)化使算法審計(jì)師需求激增。

總之，技術(shù)的飛速發(fā)展促使應(yīng)用不斷下沉，倫理和全球化競爭成為關(guān)鍵因素，具備“敏捷+跨界”能力的個(gè)人和企業(yè)將更具競爭力。AI行業(yè)人才結(jié)構(gòu)具有鮮明特征，30歲以下從業(yè)者占比達(dá)47.13%，本科及以上學(xué)歷者比例高達(dá)87.06%。這一特征與行業(yè)屬性緊密相關(guān)。AI作為技術(shù)密集型領(lǐng)域，對數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、算法能力和前沿技術(shù)敏感度要求極高，因此系統(tǒng)性高等教育成為跨越技術(shù)壁壘的關(guān)鍵。只有接受過高等教育，才能具備這些能力，從而在這個(gè)行業(yè)立足。

同時(shí)，AI行業(yè)處于高速發(fā)展階段，技術(shù)迭代迅速，創(chuàng)新場景不斷涌現(xiàn)。年輕群體的快速學(xué)習(xí)能力和對高強(qiáng)度工作的適應(yīng)性，使其能夠更好地滿足行業(yè)的需求。他們就像充滿活力的引擎，不斷為行業(yè)注入新的活力。

高學(xué)歷門檻與年輕化趨勢的疊加，形成了“知識密集-創(chuàng)新驅(qū)動”型的人才生態(tài)。這種人才生態(tài)為人工智能產(chǎn)業(yè)的持續(xù)突破注入了核心動能，讓行業(yè)能夠不斷向前發(fā)展。可以說，這樣的人才結(jié)構(gòu)是AI行業(yè)持續(xù)繁榮的重要保障。第14頁AI行業(yè)人才梯隊(duì)專業(yè)化特征顯著，頂尖人才多畢業(yè)于國內(nèi)雙一流高校，專業(yè)背景以計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、電子信息工程等硬科技領(lǐng)域?yàn)橹?。這一現(xiàn)象的形成有其內(nèi)在邏輯。

從學(xué)科特性來看，人工智能是交叉學(xué)科，融合多學(xué)科知識體系，需要復(fù)合型人才從不同學(xué)科視角解決問題，為行業(yè)發(fā)展注入多元思維。從行業(yè)架構(gòu)來看，其底層架構(gòu)依賴算力基礎(chǔ)設(shè)施，具備算法研發(fā)、系統(tǒng)架構(gòu)等專業(yè)能力的計(jì)算機(jī)學(xué)科人才成為核心驅(qū)動力，他們推動著行業(yè)的技術(shù)革新與突破。

當(dāng)前的人才結(jié)構(gòu)體現(xiàn)了行業(yè)對專業(yè)深度的剛性需求。在競爭激烈的AI領(lǐng)域，只有具備深厚專業(yè)知識的人才，才能在算法研發(fā)、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)發(fā)揮重要作用。同時(shí)，也反映了技術(shù)創(chuàng)新對學(xué)科交叉的包容性特征。不同學(xué)科的知識相互碰撞、融合，為AI技術(shù)帶來新的發(fā)展思路和方向。總之，這樣的人才結(jié)構(gòu)為AI行業(yè)的持續(xù)發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。第15頁AI行業(yè)具有鮮明的技術(shù)驅(qū)動型人才結(jié)構(gòu)特征。在核心職能分布里，算法工程師作為關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)者，處于首要位置。數(shù)據(jù)標(biāo)注工程師、圖像算法工程師等具有行業(yè)特色的技術(shù)崗位，也都位列TOP15職能。這表明技術(shù)研發(fā)在AI行業(yè)中占據(jù)核心地位，是推動行業(yè)前進(jìn)的關(guān)鍵力量。

與此同時(shí)，產(chǎn)品經(jīng)理、管理及高層管理崗位、技術(shù)營銷等非技術(shù)型職能，同樣占據(jù)重要席位。這意味著AI行業(yè)并非單純依賴技術(shù)，商業(yè)轉(zhuǎn)化也不可或缺。技術(shù)研發(fā)與商業(yè)轉(zhuǎn)化相互配合，形成了協(xié)同發(fā)展格局。

這種復(fù)合型人才結(jié)構(gòu)，既體現(xiàn)了人工智能作為技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，對突破關(guān)鍵技術(shù)的“深井式”人才的需求；也反映出其產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程中，實(shí)現(xiàn)技術(shù)落地的“橋梁型”角色的重要性。通過兩者的結(jié)合，最終構(gòu)建起硬核技術(shù)與商業(yè)生態(tài)雙輪驅(qū)動的創(chuàng)新發(fā)展模式，為AI行業(yè)的持續(xù)發(fā)展注入強(qiáng)大動力。第16頁

當(dāng)前人工智能行業(yè)人才分布呈現(xiàn)出集群效應(yīng)、極化發(fā)展和梯次分工的特征。長三角、京津冀和粵港澳憑借經(jīng)濟(jì)、科研和產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢，吸引大量人才，形成核心人才圈。上海、北京、深圳、杭州和廣州等城市則集中了超大量行業(yè)資源，凸顯了“技術(shù)-資本-人才”的集聚定律。

在城市分工方面，北京和上海作為頭部城市，主要聚焦于基礎(chǔ)研發(fā)，為行業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展奠定基礎(chǔ)。杭州和廣州等次梯隊(duì)城市則深耕場景應(yīng)用，推動人工智能技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的落地。一些邊緣城市則選擇卡位細(xì)分賽道，以尋求差異化發(fā)展。

這種格局反映了數(shù)字時(shí)代要素配置的新邏輯，人才流動正從產(chǎn)業(yè)跟隨轉(zhuǎn)向算力錨定。算力作為人工智能發(fā)展的核心要素，成為吸引人才的關(guān)鍵因素。然而，當(dāng)前格局也暴露了東西部生態(tài)斷層的問題，東部地區(qū)在人才、技術(shù)和資本方面具有明顯優(yōu)勢，而西部地區(qū)相對滯后。為了優(yōu)化資源空間配置，需要通過頂層設(shè)計(jì)來加強(qiáng)區(qū)域間的合作與協(xié)調(diào)，促進(jìn)人才和技術(shù)的流動，縮小東西部差距，實(shí)現(xiàn)人工智能行業(yè)的均衡發(fā)展。第17頁

先介紹下人才緊缺指數(shù)，其英文全稱為TalentShortageIndex，計(jì)算時(shí)主要考慮招聘方發(fā)布職位、云電話，以及求職方活躍、應(yīng)聘等因素建模得出。當(dāng)TSI>1，意味著人才供不應(yīng)求；TSI=1，代表人才供求平衡；TSI<1，則表示人才供大于求。TSI呈上升趨勢，說明人才越來越搶手，找工作相對容易；反之，職位越來越搶手，找工作相對難。

我國人工智能行業(yè)人才缺口達(dá)500萬，緊缺程度較高的仍是技術(shù)型人才，像算法工程師、硬件工程師、數(shù)據(jù)建模、深度學(xué)習(xí)等崗位人才高度緊缺。AI技術(shù)人才作為行業(yè)關(guān)鍵崗位，推動著行業(yè)技術(shù)迭代與進(jìn)步，但進(jìn)入門檻高、培養(yǎng)周期長、市場身價(jià)高，所以較為稀缺。

從給出的數(shù)據(jù)能看到，不同崗位的人才緊缺指數(shù)有所不同。例如架構(gòu)師的TSI為2.55，自然語言處理（NLP）的TSI為2.36，這表明這些崗位人才供不應(yīng)求狀況較為突出。而機(jī)械設(shè)計(jì)師的TSI是1.28，相對來說緊缺程度沒那么高。這反映出人工智能行業(yè)對技術(shù)崗位的需求存在差異，企業(yè)在招聘和人才培養(yǎng)方面，需要根據(jù)崗位的緊缺程度合理規(guī)劃，以滿足行業(yè)發(fā)展的需求。第18頁

人工智能行業(yè)的海外留學(xué)人才群體呈現(xiàn)出顯著的結(jié)構(gòu)性特征，這些特征對行業(yè)發(fā)展具有重要意義。

從性別分布來看，女性從業(yè)者比例突破行業(yè)均值。這一現(xiàn)象印證了國際教育體系在STEM領(lǐng)域性別平等機(jī)制的有效性。它表明國際教育為女性提供了更公平的發(fā)展機(jī)會，讓女性在AI領(lǐng)域能夠充分發(fā)揮自身潛力，也為行業(yè)帶來了更多元的視角和思維方式。

年齡分布上，30歲以下青年人才占比達(dá)55.26%。這折射出全球AI教育加速培養(yǎng)模式與技術(shù)創(chuàng)新代際周期的深度耦合。年輕人才具有快速學(xué)習(xí)和適應(yīng)新技術(shù)的能力，他們的大量涌入為行業(yè)注入了創(chuàng)新活力，推動著AI技術(shù)不斷向前發(fā)展。

學(xué)歷分布方面，超90%的碩博學(xué)歷濃度標(biāo)志著該領(lǐng)域已構(gòu)建起理論與技術(shù)雙重驅(qū)動的學(xué)術(shù)篩選機(jī)制。高學(xué)歷人才具備扎實(shí)的理論基礎(chǔ)和專業(yè)技能，能夠在AI的前沿研究和技術(shù)應(yīng)用中發(fā)揮重要作用，為行業(yè)的發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的智力支持。

總體而言，海外留學(xué)人才群體的這些結(jié)構(gòu)性特征，將有助于人工智能行業(yè)匯聚更多優(yōu)秀人才，推動行業(yè)朝著更加多元化、創(chuàng)新化的方向發(fā)展。第19頁

人工智能行業(yè)海外留學(xué)人才職能分布呈現(xiàn)出一定特征。算法工程師占比最高，達(dá)11.32%，凸顯其在行業(yè)中的核心地位，是推動AI技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵力量。產(chǎn)品經(jīng)理占比6.03%，承擔(dān)著將技術(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際產(chǎn)品的重要使命。此外，數(shù)據(jù)分析師、科研人員等崗位也占據(jù)一定比例。

這些海外留學(xué)人才多畢業(yè)于香港、英國、澳洲的頂尖高校，專業(yè)以計(jì)算機(jī)科學(xué)為主導(dǎo)，且人工智能學(xué)科快速崛起。與國內(nèi)AI從業(yè)者更聚焦技術(shù)應(yīng)用不同，該群體在AI專業(yè)技術(shù)崗和科研崗位占比顯著突出。這表明國際頂尖院校體系培養(yǎng)出的人才具有技術(shù)縱深優(yōu)勢，能在基礎(chǔ)研究和前沿技術(shù)探索上發(fā)揮重要作用。

綜合來看，人工智能行業(yè)海外留學(xué)人才憑借其獨(dú)特的教育背景和專業(yè)優(yōu)勢，為行業(yè)發(fā)展注入了新的活力，在專業(yè)技術(shù)和科研領(lǐng)域的突出表現(xiàn)，有望推動AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)更大的突破和創(chuàng)新。第20頁AI行業(yè)的發(fā)展與計(jì)算機(jī)架構(gòu)、數(shù)據(jù)生態(tài)、算力基建三大技術(shù)基座強(qiáng)耦合，計(jì)算機(jī)軟件、互聯(lián)網(wǎng)、電子/半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)共同構(gòu)成AI產(chǎn)業(yè)化的“技術(shù)鐵三角”。計(jì)算機(jī)軟件為算法迭代提供工具鏈，互聯(lián)網(wǎng)沉淀訓(xùn)練數(shù)據(jù)，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)支撐算力基礎(chǔ)設(shè)施，三者相輔相成，為AI發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

從人才輸送來看，計(jì)算機(jī)軟件、互聯(lián)網(wǎng)、電子/半導(dǎo)體三大技術(shù)密集型領(lǐng)域占據(jù)前三強(qiáng)，而標(biāo)注為“人工智能行業(yè)”的自主人才供給僅位列第20位。這一現(xiàn)象表明，AI技術(shù)已突破行業(yè)邊界，成為驅(qū)動多領(lǐng)域創(chuàng)新的基礎(chǔ)性生產(chǎn)要素，其人才吸引力輻射半徑遠(yuǎn)超傳統(tǒng)行業(yè)范疇。

從投遞AI行業(yè)的人才來源TOP20可以看出，該行業(yè)人才吸納格局已形成顯著的跨領(lǐng)域虹吸效應(yīng)。這意味著AI行業(yè)正廣泛吸引來自不同領(lǐng)域的人才，進(jìn)一步促進(jìn)了行業(yè)的多元化發(fā)展。這種跨領(lǐng)域的人才流動，將為AI行業(yè)帶來更多創(chuàng)新思維和解決方案，推動AI技術(shù)在更多領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。第21頁

在人工智能行業(yè)求職者的投遞城市選擇中，呈現(xiàn)出一定的地域特點(diǎn)。整體來看，各城市本地投遞當(dāng)?shù)厝斯ぶ悄苄袠I(yè)的求職者最多，像北京和上海這類一線城市表現(xiàn)得尤為明顯。這表明在這些城市，本地求職者對當(dāng)?shù)厝斯ぶ悄苄袠I(yè)的認(rèn)可度較高，或許是因?yàn)楫?dāng)?shù)卦撔袠I(yè)發(fā)展成熟、就業(yè)機(jī)會多、配套設(shè)施完善等因素。

然而，廣州和深圳卻有所不同，這兩座城市吸引的外地求職者較多，占比均超過了40%。這可能是由于廣州和深圳在人工智能行業(yè)有著獨(dú)特的吸引力，比如產(chǎn)業(yè)政策的支持、創(chuàng)新氛圍濃厚、新興企業(yè)較多等，使得外地求職者更愿意前往這兩座城市發(fā)展。

同時(shí)，各地吸引的投遞者還體現(xiàn)出就近吸引法則，即來自周邊城市的求職者較多。這種現(xiàn)象說明地理位置的臨近性在求職者的選擇中起到了重要作用。周邊城市的求職者可能因?yàn)槲幕嘟?、交通便利、對?dāng)?shù)丨h(huán)境更熟悉等原因，更傾向于選擇周邊城市的人工智能行業(yè)崗位。而且，這種就近吸引的模式也有助于形成區(qū)域化的人才集聚效應(yīng)，進(jìn)一步推動區(qū)域內(nèi)人工智能行業(yè)的協(xié)同發(fā)展。從更宏觀的角度來看，這也反映出人工智能行業(yè)人才流動的一種規(guī)律，對行業(yè)的區(qū)域布局和發(fā)展戰(zhàn)略有著重要的參考意義。第22頁

我們來看不同城市人工智能行業(yè)的求職者投遞情況。合肥本地求職者占比達(dá)57.40%，占據(jù)主導(dǎo)地位。上海、南京、北京等城市也有一定比例求職者投遞，反映合肥在吸納本地人才的同時(shí)也對其他城市人才有一定吸引力。

成都則以62.92%的本地投遞占比更為顯著。重慶、北京、上海等城市的求職者也有參與，表明成都在人工智能領(lǐng)域?qū)Ρ镜厝瞬盼軓?qiáng)，同時(shí)也能吸引外地人才。

杭州和蘇州也有其特點(diǎn)。在投遞杭州的求職者中，杭州本地占一定比重，同時(shí)上海、北京等一線及周邊城市的求職者也不少；投遞蘇州的情況類似，蘇州本地及周邊城市上海、南京等的求職者構(gòu)成了投遞主體。

這些數(shù)據(jù)反映出各城市人工智能行業(yè)人才吸納呈現(xiàn)出以本地為主、周邊城市為輔的特點(diǎn)，并且表明人工智能行業(yè)發(fā)展較好的城市不僅能吸引本地人才，還能憑借其產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢吸引外地尤其是周邊城市的人才，這對各城市人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和區(qū)域協(xié)同發(fā)展有著重要意義。第23頁

現(xiàn)在我們來看看武漢、西安和南京這三個(gè)城市人工智能行業(yè)的求職者投遞情況。數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)?shù)厍舐氄呤侵饕耐哆f群體，武漢本地投遞占比58.92%，西安占比65.04%，南京占比49.37%。這說明當(dāng)?shù)氐娜瞬刨Y源對本地人工智能行業(yè)的發(fā)展起到了重要的支撐作用。

除了本地求職者，其他城市的求職者也有一定的占比。在武漢，上海、深圳、北京等城市的求職者較多；在西安，北京、上海、咸陽等城市的求職者較為突出；在南京，上海、北京、蘇州等城市的求職者占比較高。這些城市的求職者選擇到這三個(gè)城市發(fā)展，可能是因?yàn)檫@些城市在人工智能領(lǐng)域具有較好的發(fā)展前景、更多的就業(yè)機(jī)會和更高的薪資待遇。

從這些數(shù)據(jù)中我們可以推測，人工智能行業(yè)的發(fā)展在城市之間存在著一定的吸引力差異。一些核心城市憑借其產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、技術(shù)優(yōu)勢和政策支持，吸引了大量的外地人才。同時(shí)，這也反映出人工智能行業(yè)的人才流動呈現(xiàn)出一定的規(guī)律，即從周邊城市向核心城市聚集。這對于城市的發(fā)展和行業(yè)的進(jìn)步都具有重要的意義，能夠促進(jìn)人才的交流和技術(shù)的創(chuàng)新。第24頁04

人工智能行業(yè)重點(diǎn)崗位招聘趨勢

03人工智能行業(yè)人才需求分析人工智能行業(yè)精準(zhǔn)高效人才精準(zhǔn)匹配策略分享os

人工智能行業(yè)人才能力要素分析分享

0601

人工智能行業(yè)發(fā)展概況02人工智能行業(yè)人才現(xiàn)狀資料來源：資料來源:清華大學(xué)AMiner

，CSDN

、中信建投資料來源：資料來源:云從科技招股說明書

，中信建投成長期（2013-2015年）云計(jì)算

、AI芯片普及

，人工智能算力規(guī)模擴(kuò)大

，技術(shù)逐漸成熟

，互聯(lián)網(wǎng)巨頭加大布局人工智能產(chǎn)業(yè)。資料來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院1

）百度

、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)出現(xiàn)。2）互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展

，機(jī)器學(xué)習(xí)

、知識圖譜等前沿技術(shù)被應(yīng)用到人工智能中。探索期（2001-2012年）萌芽期（1978-2000年）中國第一部人工智能教材面世，人工智能學(xué)會正式成立

。啟動人工智能相關(guān)研究項(xiàng)目，輸送人才出國學(xué)習(xí)。人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展上升為國家戰(zhàn)路人工智能商業(yè)化起步?？焖侔l(fā)展期（2016年至今）120010008006004002000近十年中國人工智能領(lǐng)域一級市場融資情況250010762105.398808227577131656.005011226.11

10001052.51500300.7020152016

2017

2018

20192020

2021

202220232024融資數(shù)量估算總金額（億元）1800

16711600140012001000800600400

295

200

2020

2025E

0根據(jù)IT桔子數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，近十年中國人工智能行業(yè)一級市場融資整體規(guī)模從2015年的300.7億元擴(kuò)張

至2024年的1052.51億元

，實(shí)現(xiàn)3.5倍增長。AI行業(yè)融資數(shù)量從2015年的501起攀升至2018年的峰值1024起

，隨后進(jìn)入調(diào)整期

。2021年再次沖高至1076起，受宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響

，2022年-2024年融資數(shù)量逐年下降

，2024年回落至696起

，市場趨于理性。根據(jù)沙利文的報(bào)告

，2020年中國人工智能市場規(guī)模為295億元，預(yù)計(jì)2025年達(dá)到1671億元，年復(fù)合增速為41.5%數(shù)據(jù)來源：（左圖）IT桔子；（右圖）商湯招股書，沙利文

，天風(fēng)證券研究所中國人工智能市場規(guī)模（億元）200015002054.44

826718

6961188.441181.12837.58353.251024子行業(yè)融資事件數(shù)量估算融資總額（億元）AIGC111315.84AI基礎(chǔ)層6554.75AI技術(shù)層4538.23AI行業(yè)應(yīng)用297516.45AI行業(yè)應(yīng)用:機(jī)器人8875.31AI行業(yè)應(yīng)用:

自動駕駛27292.87AI通用應(yīng)用5621.53整體來看

，2024年中國人工智能行業(yè)一級市場融資呈現(xiàn)應(yīng)用層主導(dǎo)

、賽道分化加劇的特征，垂直場景落地能力與商業(yè)化前景成為資本決策的核心邏輯。2024年中國人工智能領(lǐng)域主要細(xì)分行業(yè)融資情況數(shù)據(jù)來源：

IT桔子政策名稱發(fā)布時(shí)間發(fā)布機(jī)構(gòu)《關(guān)于“雙一流

”建設(shè)高校促進(jìn)學(xué)科融合加快人工智能領(lǐng)域研究生培養(yǎng)的若干意見》2020年1月教育部

、發(fā)展改革委

、財(cái)政部《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)路》2020年2月國家發(fā)展改革委《教育部關(guān)于公布2019年度普通高等學(xué)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果的通知》2020年2月教育部《全國人大常委會2020年度立法工作計(jì)劃》2020年6月全國人大《國家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》2020年7月國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會

、中網(wǎng)信辦

、國家發(fā)展改革委

、技部

、工信部《國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)建設(shè)工作指引(修訂版)》2020年10月科技部《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》2021年3月全國人大《人工智能醫(yī)用軟件產(chǎn)品分類界定指導(dǎo)原則》2021年7月國家藥監(jiān)局《智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試與示范應(yīng)用管理規(guī)范(試行)》2021年7月工信部.公安部

、交通運(yùn)輸部《實(shí)施第二批人工智能助推教師隊(duì)伍建設(shè)行動試點(diǎn)工作》2021年9月教育部《關(guān)于加強(qiáng)科技倫理治理的意見》2022年3月國務(wù)院《支持建設(shè)新一代人工智能示范應(yīng)用場景》2022年8月科技部《統(tǒng)籌推進(jìn)場景創(chuàng)新，讓人工智能充分賦能經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展》2022年8月科技部《規(guī)范和加強(qiáng)人工智能司法應(yīng)用的意見》2022年12月最高人民法院信息來源：獵聘根據(jù)公開資料整理政策名稱發(fā)布時(shí)間發(fā)布機(jī)構(gòu)《質(zhì)量強(qiáng)國建設(shè)綱要》2023年2月中共中央

、國務(wù)院《啟動“人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究

”專項(xiàng)部署工作》2023年3月科技部《關(guān)于推進(jìn)

IPV6技術(shù)演進(jìn)和應(yīng)用創(chuàng)新發(fā)展的實(shí)施意見》2023年4月工信部

、中央網(wǎng)信辦

、國家發(fā)改委教育部等《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》2023年5月國家網(wǎng)信辦

、國家發(fā)展改革委

、教育部

、科技部

、工業(yè)和信息化部

、公安部

、廣電總局《電子信息制造業(yè)2023-2024年穩(wěn)增長行動方案》2023年8月工信部

、財(cái)政部《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》2023年7月國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室

、國家發(fā)展和改革委員會

、教育部

、科學(xué)技術(shù)部、工業(yè)和信息化部

、公安部

、國家廣播電視總局《

“數(shù)據(jù)要素x

”三年行動計(jì)劃（2024-2026年）

》2023年12月國家數(shù)據(jù)局會同中央網(wǎng)信辦

、科技部

、工業(yè)和信息化部

、交通運(yùn)輸部等17部門《貫徹實(shí)施〈國家標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展綱要〉行動計(jì)劃（2024—2025年）

》2024年3月市場監(jiān)管總局等《關(guān)于推進(jìn)IPy6技術(shù)演進(jìn)和應(yīng)用創(chuàng)新發(fā)展的實(shí)施意見》2023年4月工信部

、中央網(wǎng)

、網(wǎng)信辦

、圍家發(fā)改委

、教育部等《國家人工智能產(chǎn)業(yè)綜合標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)指南（2024版）

》2024年6月工業(yè)和信息化部

、中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化委員會辦公室

、國家發(fā)展和改革委員會

、國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會《藥品監(jiān)管人工智能典型應(yīng)用場景清單》2024年6月國家藥監(jiān)局《人工智能安全治理框架》1.0版2024年9月全國網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會《促進(jìn)人工智能助力教育變革》2025年1月中共中央

、國務(wù)院《2025年政府工作報(bào)告》2025年3月國務(wù)院信息來源：獵聘根據(jù)公開資料整理競爭格局?

中美雙極（美重基礎(chǔ)，

中重應(yīng)用）；

區(qū)域集群（硅谷/深京/歐洲）；技術(shù)割裂（芯片管制

、本土化替代。應(yīng)用深化?AI

for

Science（生物制藥、能源革命

）；

產(chǎn)業(yè)智能化（制造/農(nóng)業(yè)升級）

；消費(fèi)級AIGC爆發(fā)（內(nèi)容生產(chǎn)

、個(gè)性化服務(wù)）。邊界突破?腦機(jī)接口+AI（

醫(yī)療/交互革命

）；

情感計(jì)算（心理健康應(yīng)用）；AI賦能碳中和（氣候建模/綠色算力）?；A(chǔ)設(shè)施重構(gòu)?

算力爭奪（芯片/量子計(jì)算）；數(shù)據(jù)資產(chǎn)化（聯(lián)邦學(xué)習(xí)

、隱私計(jì)算

）；

開源生態(tài)主導(dǎo)（降低技術(shù)門檻）。技術(shù)突破?

大模型升級：

千億級參數(shù)優(yōu)化，

向AGI探索；

多模態(tài)融合（文本/圖像/語音交互）

；邊緣AI普及（輕量化終端應(yīng)用）。社會變革?

就業(yè)重塑（低技能替代vs新職業(yè)誕生）

；全民AI素養(yǎng)成基礎(chǔ)技能；

數(shù)字鴻溝加劇（資源分配不均）。倫理治理?

全球監(jiān)管收緊（歐盟AI法案

、數(shù)據(jù)隱私）

；

倫理職業(yè)化（算法審計(jì)師需求激增）?？偨Y(jié)：

技術(shù)爆炸驅(qū)動應(yīng)用下沉，

倫理與全球化競爭成關(guān)鍵變量，

“敏捷+跨界

”能力為核心競爭力

。在AI行業(yè)從業(yè)者中

，30歲以下從業(yè)人員占

比達(dá)47.13%

，本科及以上學(xué)歷者比例高達(dá)

87.06%。這一人才結(jié)構(gòu)特征與行業(yè)屬性深度關(guān)聯(lián)：作為典型的技術(shù)密集型領(lǐng)域，AI行業(yè)依賴扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、算法能力及前沿技術(shù)敏感性

，系統(tǒng)性高等教育成為跨越技術(shù)壁壘的必要條件。同時(shí)

，行業(yè)正處于高速發(fā)展階段

，技術(shù)迭代的強(qiáng)時(shí)效性、創(chuàng)新場景的爆發(fā)性需求與年輕群體快速學(xué)習(xí)能力及高強(qiáng)度工作適應(yīng)性高度契合。高學(xué)歷門檻與年輕化趨勢的疊加

，最終形成了"知識密集-創(chuàng)新驅(qū)動"型的人才生態(tài)，為人工智能產(chǎn)業(yè)的持續(xù)突破注入核心動能。學(xué)歷分布大專及以下,12.94%2.72%碩士,31.76%本科,52.58%23.81%21.18%25至30歲年齡分布25.96%25歲以下16.45%8.74%35至40歲45歲以上40至45歲3.86%30至35歲數(shù)據(jù)來源：獵聘大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)間：近一年

，即2024年3月-2025年2月

。）博士,AI行業(yè)人才梯隊(duì)呈現(xiàn)出鮮明的專業(yè)化特征

。頂尖人才普遍畢業(yè)于國內(nèi)雙一流高校，且專業(yè)背景以計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)

、電子信息工程等硬科技領(lǐng)域?yàn)橹鲗?dǎo)

。這一現(xiàn)象的形成

，既因?yàn)槿斯ぶ悄茏鳛榻徊鎸W(xué)科需要融合多學(xué)科知識體系，對復(fù)合型人才有廣泛需求；又因?yàn)樾袠I(yè)底層架構(gòu)高度依賴算力基礎(chǔ)設(shè)施，使得具備算法研發(fā)

、系統(tǒng)架構(gòu)等專業(yè)能力的計(jì)算機(jī)學(xué)科人才成為核心驅(qū)動力

。當(dāng)前的人才結(jié)構(gòu)既體現(xiàn)了行業(yè)對專業(yè)深度的剛性需求，也反映了技術(shù)創(chuàng)新對學(xué)科交叉的包容性特征。占比排名院校名稱占比排名院校名稱No.1上海交通大學(xué)No.6北京理工大學(xué)No.2清華大學(xué)No.7北京航空航天大學(xué)No.3北京大學(xué)No.8同濟(jì)大學(xué)No.4吉林大學(xué)No.9華中科技大學(xué)No.5浙江大學(xué)No.10中國人民大學(xué)占比排名專業(yè)名稱No.1計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)No.2工商管理No.3軟件工程N(yùn)o.4電子信息工程N(yùn)o.5機(jī)械設(shè)計(jì)制造及其自動化No.6會計(jì)學(xué)No.7車輛工程N(yùn)o.8人力資源管理No.9自動化No.10計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)數(shù)據(jù)來源：獵聘大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)間：近一年

，即2024年3月-2025年2月

。）專業(yè)背景分布TOP10畢業(yè)院校分布TOP106.20%3.26%AI行業(yè)呈現(xiàn)出鮮明的技術(shù)驅(qū)動型人才結(jié)構(gòu)特征

。在核心職能分布中，算法工程師以關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)者的身份位居榜首，數(shù)據(jù)標(biāo)注工程師

、圖像算法工程師

、機(jī)

器視覺工程師及深度學(xué)習(xí)工程師等具有行業(yè)特色的技術(shù)崗位均位列TOP15職能

。同時(shí)，產(chǎn)品經(jīng)理

、管理及高層管理崗位

、技術(shù)營銷等非技術(shù)型職能也占據(jù)重要席位，形成“技術(shù)研發(fā)+商業(yè)轉(zhuǎn)化"的協(xié)同發(fā)展格局。這種復(fù)合型人才結(jié)構(gòu)既凸顯了人工智能作為技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)的核心訴求，也折射出其產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程中必需的多維能力支撐——既需要突破關(guān)鍵技術(shù)的"深井式"人才，也依賴實(shí)現(xiàn)技術(shù)落地的"橋梁型"角色，最終構(gòu)建起硬核技術(shù)與商業(yè)生態(tài)

雙輪驅(qū)動的創(chuàng)新發(fā)展模式。算法工程師產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)標(biāo)注Java項(xiàng)目經(jīng)理/主管C++銷售經(jīng)理/主管圖像算法測試工程師Python副總裁/副總經(jīng)理首席執(zhí)行官CEO/總裁/總經(jīng)理機(jī)器視覺WEB前端開發(fā)

深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)來源：獵聘大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)間：近一年

，即2024年3月-2025年2月

。）1.44%1.41%1.41%1.40%1.16%1.15%1.14%

1.28%2.16%2.13%1.09%1.08%2.07%集群效應(yīng)——長三角/京津冀/粵港澳依托經(jīng)濟(jì)

、科研

、產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢形成核心人才圈；極化發(fā)展——滬京深杭穗集中超大量行業(yè)資源，體現(xiàn)"技術(shù)-資本-人才"集聚定律；梯次分工——頭部城市主攻基礎(chǔ)研發(fā)（北京/上海），次梯隊(duì)深耕場景應(yīng)用（杭州/廣州），邊緣城市卡位細(xì)分賽道。當(dāng)前格局折射出數(shù)字時(shí)代要素配置新邏輯：人才流動正從產(chǎn)業(yè)跟隨轉(zhuǎn)向算力錨定，

同時(shí)暴露東西部生態(tài)斷層

，需通過頂層設(shè)計(jì)優(yōu)化資源空間配置。16.44%

16.30%9.48%上海北京

深圳長三角,33.48%京津冀,19.02%3.39%

3.26%

2.71%

2.46%

2.43%

2.35%1.72%

1.61%

1.33%

1.16%數(shù)據(jù)來源：獵聘大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)間：近一年

，即2024年3月-2025年2月

。）廣州蘇州成都南京

重慶

合肥

武漢

西安

天津

長沙

佛山城市分布TOP15粵港澳大灣區(qū),17.22%城市群分布其他,24.31%成渝,5.97%5.58%5.05%杭州注：人才緊缺指數(shù)（

TSI）全稱為TalentShortage

Index，意為人才緊缺指數(shù)，該指數(shù)計(jì)算主要考慮招聘方發(fā)布職位

、云電話與求職方活躍

、應(yīng)聘等因素建立模型計(jì)算得出

。若TSI>1，表示人才供不應(yīng)求；TSI=1，表示人才供求平衡；TSI<1，表示人才供大于求

。如果TSI呈上升趨勢，表示人才越來越搶手，找工作相對容易；如果TSI呈下降趨勢，表示職位越來越搶手，找工作相對難。數(shù)據(jù)來源：獵聘大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)間：2024年1月-12月）我國人工智能行業(yè)人才缺口達(dá)500萬

。人工智能行業(yè)的緊缺程度較高的人才仍是技術(shù)型人才

。尤其是算法工程師

、硬件工程師

、數(shù)據(jù)建模

、深度學(xué)習(xí)崗位，人才高度緊缺

。AI技術(shù)人才是這個(gè)行業(yè)的關(guān)鍵崗位，也推動這個(gè)行業(yè)的技術(shù)迭代與進(jìn)步，進(jìn)入門檻高，培養(yǎng)周期長

，市場身價(jià)高

，因此也較為稀缺。自然語言處理(NLP)嵌入式軟件開發(fā)智能網(wǎng)聯(lián)工程師2.361.70機(jī)器人工程師硬件工程師機(jī)械設(shè)計(jì)師機(jī)械工程師算法工程師電氣工程師數(shù)據(jù)建模圖像算法機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)1.531.52架構(gòu)師C++2.551.641.591.671.631.631.281.551.621.322.13人工智能行業(yè)的海外留學(xué)人才群體呈現(xiàn)出顯著的結(jié)構(gòu)性特征：其女性從業(yè)者比例突破行業(yè)均值

，印證了國際教育體系在STEM領(lǐng)域性別平等機(jī)制的有效性；55.26%的30歲以下青年人才占比，折射出全球AI教育加速培養(yǎng)模式與技術(shù)創(chuàng)新代際周期的深度耦合；而超90%的碩博學(xué)歷濃度，則

標(biāo)志著該領(lǐng)域已構(gòu)建起理論與技術(shù)雙重驅(qū)動的學(xué)術(shù)篩選機(jī)制。性別分布68.01%57.70%42.30%31.99%

2.22%mm

4.55%mm

10.99%45歲以上40至45歲35至40歲30至35歲25至30歲25歲以下男

女

人工智能行業(yè)整體人才人工智能行業(yè)海外留學(xué)人才數(shù)據(jù)來源：獵聘大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)間：近一年

，即2024年3月-2025年2月

。）37.29%碩士,80.28%mm

17.97%大專及以下=,0.18%年齡分布學(xué)歷分布博士,10.62%本科,8.92%26.97%職能分布TOP15算法工程師11.32%產(chǎn)品經(jīng)理6.03%數(shù)據(jù)分析師2.61%Python2.25%科研人員

2.21%首席執(zhí)行官CEO/總裁/總經(jīng)理2.09%深度學(xué)習(xí)2.07%機(jī)器學(xué)習(xí)2.07%項(xiàng)目經(jīng)理/主管1.96%自然語言處理(NLP)1.51%圖像算法1.46%副總裁/副總經(jīng)理

1.34%智能網(wǎng)聯(lián)工程師

1.32%機(jī)器視覺

1.21%數(shù)據(jù)科學(xué)家

1.09%人才占比排名專業(yè)No.1計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)No.2工商管理No.3機(jī)械工程N(yùn)o.4人工智能No.5數(shù)據(jù)科學(xué)No.6計(jì)算機(jī)科學(xué)No.7MBANo.8電子與計(jì)算機(jī)工程N(yùn)o.9金融學(xué)No.10市場營銷人才占比排名畢業(yè)院校No.1香港大學(xué)No.2新加坡國立大學(xué)No.3香港中文大學(xué)No.4悉尼大學(xué)No.5香港理工大學(xué)No.6曼徹斯特大學(xué)No.7香港科技大學(xué)No.8墨爾本大學(xué)No.9新南威爾士大學(xué)No.10倫敦大學(xué)學(xué)院人工智能行業(yè)海外留學(xué)人才多集中于香港

、英國

、澳洲的頂尖高校，專業(yè)以計(jì)算機(jī)科學(xué)為主導(dǎo)且人工智能學(xué)科快速崛起；相較于國內(nèi)AI從業(yè)者更聚焦技術(shù)應(yīng)用，該群體在AI專業(yè)技術(shù)崗和科研崗位占比顯著突出

，印證其通過國際頂尖院校體系培養(yǎng)形成的技術(shù)縱深優(yōu)勢。數(shù)據(jù)來源：獵聘大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)間：近一年

，即2024年2月-2025年1月

。）畢業(yè)專業(yè)背景分布TOP10畢業(yè)院校來源分布TOP10

3.96%

3.51%

2.75%

2.68%

2.57%

2.52%

2.36%

2.08%

1.97%

1.96%

1.95%

1.90%

1.57%

1.55%

1.55%

1.54%

1.52%計(jì)算機(jī)軟件互聯(lián)網(wǎng)電子/半導(dǎo)體/集成電路機(jī)械/設(shè)備房地產(chǎn)開發(fā)經(jīng)營

整車制造專業(yè)技術(shù)服務(wù)新能源IT服務(wù)基金/證券/期貨

醫(yī)療器械通信設(shè)備汽車零部件及配件

電子商務(wù)批發(fā)/零售制藥食品/飲料/酒水

工程施工銀行人工智能計(jì)算機(jī)架構(gòu)（軟件/硬件）

、數(shù)據(jù)生態(tài)（互聯(lián)網(wǎng)）

、算力基建（半導(dǎo)體）三大技術(shù)基座與AI發(fā)展呈現(xiàn)強(qiáng)耦合關(guān)系——計(jì)算機(jī)軟件為算法迭代提供開發(fā)工具鏈

，互聯(lián)網(wǎng)平臺沉淀海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)支撐算力基礎(chǔ)設(shè)施，共同構(gòu)成AI產(chǎn)業(yè)化的"技術(shù)鐵三角"。計(jì)算機(jī)軟件

、互聯(lián)網(wǎng)

、電子/半導(dǎo)體三大技術(shù)密集型領(lǐng)域占據(jù)人才輸送前三強(qiáng)

，而標(biāo)注為"人工智能行業(yè)"的自主人才供給僅位列第20位，這表明AI技術(shù)已突破行業(yè)邊界，成為驅(qū)動多領(lǐng)域創(chuàng)新的基礎(chǔ)性生產(chǎn)要素，其人才吸引力輻射半徑遠(yuǎn)超傳統(tǒng)行業(yè)范疇；從投遞AI行業(yè)的人才來源TOP20來看，該行業(yè)人才吸納格局已形成顯著的跨領(lǐng)域虹吸效應(yīng)。數(shù)據(jù)來源：獵聘大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)間：2024年1月-12月）02017.20%7.16%035.08%投遞者來源占比

排名投遞北京城市投遞者來源占比投遞上海投遞深圳投遞廣州城市投遞者來源占比城市投遞者來源占比城市投遞者來源占比No.1北京67.45%上海63.08%深圳53.12%廣州55.37%No.2上海4.64%北京5.12%廣州7.63%深圳8.39%No.3天津2.82%蘇州3.48%上海3.70%佛山3.85%No.4深圳2.05%杭州2.67%北京3.59%上海2.80%No.5杭州1.08%深圳2.45%東莞2.70%北京2.72%No.6廣州1.04%南京1.78%武漢1.61%東莞2.09%No.7保定0.93%廣州1.29%長沙1.44%長沙1.32%No.8西安0.91%武漢1.08%成都1.23%武漢1.15%No.9成都0.86%成都0.88%佛山1.20%杭州0.97%No.10武漢0.83%鄭州0.81%杭州1.11%成都0.85%No.11石家莊0.82%西安0.80%重慶1.10%珠海0.82%No.12鄭州0.82%合肥0.79%惠州1.08%重慶0.76%No.13廊坊0.73%重慶0.76%西安0.95%南寧0.74%No.14沈陽0.69%無錫0.73%鄭州0.75%中山0.70%No.15南京0.64%寧波0.71%蘇州0.74%惠州0.65%No.16重慶0.61%天津0.61%珠海0.73%西安0.64%No.17濟(jì)南0.60%長沙0.50%南昌0.62%鄭州0.63%No.18青島0.57%青島0.49%南京0.59%蘇州0.52%No.19蘇州0.56%常州0.42%南寧0.57%南京0.49%No.20大連0.49%沈陽0.39%廈門0.51%南昌0.49%01

、廣州

、深圳更吸引外地求職者

整體而言，各城市本地投遞當(dāng)?shù)厝斯ぶ悄苄袠I(yè)的求職者最多，尤其是北京和上海

。相比之下，廣州和深

圳的外地求職者較多，均超40%。02

、就近吸引，輻射全國在各地吸引的投遞者中，來自周邊城市的較多，體現(xiàn)出就近吸引法則。投遞一線城市人工智能行業(yè)的求職者來源城市分布TOP20數(shù)據(jù)來源：獵聘大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)間：2024年1月-12月）合肥

57.40%上海5.96%南京2.80%北京2.76%杭州

2.09%蘇州

1.80%蕪湖

1.61%深圳

1.50%武漢.

1.30%阜陽.

1.05%六安

.

1.01%安慶

.

0.91%廣州.

0.83%淮南

0.79%鄭州

0.78%蚌埠

0.72%寧波

0.66%西安

0.64%無錫

0.63%成都

0.58%成都62.92%重慶

5.40%北京

2.95%上海

2.70%深圳

2.30%西安1.49%廣州

1.03%綿陽

0.97%杭州

0.86%武漢

0.77%貴陽

0.68%昆明i

0.59%鄭州

0.58%宜賓

0.58%南京

0.57%蘇州

0.56%德陽

0.56%天津

0.47%長沙

0.44%眉山

0.42%

44.95%

8.21%

4.70%

2.42%

2.12%

2.06%

1.62%

1.58%

1.48%

1.34%

1.18%

1.16%

1.09%

1.05%0.87

0

5

%

0.75%

0.75%

0..

4%

%

11.59

%

4.15%

3.46%

2.82%

2.34%

2.14%

1.47%

1.47%

1.33%

1.20%

1.15%

1.03%

0.88%

0.87%

0.86%

0.85%

0.83%

0.73%

0.65%投遞杭州投遞成都投遞合肥投遞蘇州杭州上海北京深圳蘇州南京寧波武漢鄭州廣州西安合肥成都重慶嘉興紹興南昌天津長沙青島蘇州上海南京北京無錫杭州深圳武漢鄭州常州合肥西安廣州南通成都天津重慶寧波青島徐州數(shù)據(jù)來源：獵聘大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)間：2024年1月-12月）39.79%武漢

58.92%上海3.86%深圳

3.33%北京

2.99%廣州

1.52%鄭州

1.47%杭州

1.41%長沙

1.32%重慶1.07%西安

1.02%蘇州

0.85%南京

0.81%成都

0.79%襄陽

0.75%黃岡

0.74%南昌

0.67%孝感

0.66%寧波

0.61%合肥

0.57%荊州

0.52%西安

65.04%北京

3.61%上海2.90%咸陽

2.14%深圳

1.99%成都1.34%鄭州

1.09%杭州

1.06%蘭州

1.00%渭南

0.91%寶雞

0.84%蘇州

0.79%廣州

0.76%武漢

0.73%重慶

0.62%南京

0.62%太原

0.55%漢中

0.55%天津

0.50%運(yùn)城

0.47%南京

49.37%上海

6.32%北京3.15%蘇州

2.90%合肥

2.63%杭州

2.11%深圳

1.51%無錫

1.22%武漢

1.21%常州

1.13%徐州1.07%鄭州1.03%西安

1.01%鎮(zhèn)江

0.89%揚(yáng)州

0.88%廣州

0.85%蕪湖

0.77%成都

0.76%滁州

0.70%天津

0.67%投遞武漢投遞南京

投遞西安數(shù)據(jù)來源：獵聘大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)間：2024年1月-12月）學(xué)歷分布———不限,4.87%0.70%碩士,10.24%大專及以下,

14.25%本科,

69.94%0.35%1年以下4.32%10年及以上3-5年14.27%1-3年5-10年工作年限的需求分布33.20%30.20%17.65%不限人工智能行業(yè)對本科學(xué)歷及以上人才占比需求為80.88%

，印證了人工智能作為技術(shù)驅(qū)動型產(chǎn)業(yè)的核心特征：算法研發(fā)

、模型訓(xùn)練

、數(shù)據(jù)工程等關(guān)鍵崗位對數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

、編程能力和系統(tǒng)思維的硬性要求，客觀上形成學(xué)歷篩選機(jī)制；而對工作年限需求最多的是3-5年，反映行業(yè)處于技術(shù)迭代加速期：3-5年從業(yè)者既掌握主流框架，又未形成技術(shù)路徑依賴

，更適應(yīng)快速轉(zhuǎn)型（如從傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)向大模型開發(fā)）。數(shù)據(jù)來源：獵聘大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)間：近一年

，即2024年3月-2025年2月

。）博士,三級職能新發(fā)職位占比招聘平均年薪（萬元）人工智能整體行業(yè)100.00%29.13算法工程師7.34%43.58銷售經(jīng)理/主管3.48%24.12產(chǎn)品經(jīng)理2.40%33.47C++1.76%36.12嵌入式軟件開發(fā)1.70%35.75硬件工程師1.29%33.67項(xiàng)目經(jīng)理/主管1.28%30.04解決方案1.26%31.59Java1.24%30.73測試工程師1.07%24.06售前技術(shù)支持0.97%23.73WEB前端開發(fā)0.96%25.83機(jī)械結(jié)構(gòu)工程師0.92%26.93智能網(wǎng)聯(lián)工程師0.86%42.47架構(gòu)師0.77%56.55在人工智能行業(yè)熱招職能TOP15中，算法工程師位居第一

。從招聘平均

年薪來看，架構(gòu)師

、智能網(wǎng)聯(lián)工程

師

、算法工程師的平均年薪均超40

萬，遠(yuǎn)高于AI行業(yè)的平均年薪29.13萬

。算法是AI行業(yè)最關(guān)鍵的崗位，算法工程師

、架構(gòu)師

、智能網(wǎng)聯(lián)工程師構(gòu)成技術(shù)研發(fā)鐵三角，分別對應(yīng)AI系統(tǒng)的模型創(chuàng)新（算法）

、系

統(tǒng)集成（架構(gòu)）

、場景落地（智能

網(wǎng)聯(lián)）三大核心價(jià)值環(huán)節(jié)

。其薪資高出行業(yè)均值，揭示了AI產(chǎn)業(yè)仍處于技術(shù)突破主導(dǎo)期，企業(yè)競爭本質(zhì)是底層技術(shù)創(chuàng)新力的比拼。數(shù)據(jù)來源：獵聘大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)間：近一年

，即2024年3月-2025年2月

。）數(shù)據(jù)對比顯示，人工智能城市產(chǎn)業(yè)鏈指數(shù)TOP15與行業(yè)新發(fā)職位城市分布TOP15呈現(xiàn)高度重疊性

。北京、上海

、深圳

、杭州四大核心城市在產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù)與人才需求規(guī)模兩個(gè)維度均占據(jù)主導(dǎo)地位

。這一現(xiàn)象有力印證了人工智能領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)與人才需求之間的強(qiáng)關(guān)聯(lián)性。2023年度人工智能城市產(chǎn)業(yè)鏈指數(shù)TOP15近一年人工智能行業(yè)新發(fā)職位城市分布TOP15

6.39%

4.88%

4.10%

3.34%

3.10%數(shù)據(jù)來源：第一財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)來源：獵聘大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)間：近一年

，即2024年3月-2025年2月

。）

2.42%

2.14%

1.29%

1.29%

1.15%

1.13% 1.12%上海北京深圳杭州蘇州廣州成都南京合肥武漢鄭州重慶西安長沙無錫

20.97%18.79%14.25%3

、創(chuàng)新能力與研究經(jīng)驗(yàn)：前沿技術(shù)敏感度：跟蹤最新技術(shù)，具備改進(jìn)或創(chuàng)新算法能力

。解決復(fù)雜問題：針對挑戰(zhàn)提出原創(chuàng)

性方案。4

、學(xué)歷與經(jīng)驗(yàn)門檻高：高學(xué)歷傾向：核心崗位要求碩士或博士。實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)重要：看重實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，全流程經(jīng)驗(yàn)

更具競爭力。5

、軟技能與團(tuán)隊(duì)協(xié)作：溝通與協(xié)作：需與多部門協(xié)作，傳遞技術(shù)方案。倫理與責(zé)任：重視數(shù)據(jù)隱私

、算法公平性等。6

、持續(xù)學(xué)習(xí)與適應(yīng)力：快速迭代：持續(xù)學(xué)習(xí)新技術(shù)和工具

。國際化視野：英語能力和全球化團(tuán)隊(duì)協(xié)作經(jīng)驗(yàn)加分。1

、技術(shù)能力為核心：硬技能：掌握算法

、編程

、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)及數(shù)據(jù)處理。工具與工程：熟悉模型部署

、云計(jì)算等技術(shù)，能

算法落地。2

、跨學(xué)科與復(fù)合型背景：垂直領(lǐng)域知識：結(jié)合行業(yè)知識，如醫(yī)療

、金融等。交叉學(xué)科：

NLP需語言學(xué)

，CV需圖像處理，AI倫理需法律/哲學(xué)。7

、行業(yè)趨勢驅(qū)動需求變化：熱門方向需求激增：如大模型

、AIGC等。政策與資本導(dǎo)向：人才需求向特定領(lǐng)域傾斜。人工智能行業(yè)招聘要求現(xiàn)明顯的系統(tǒng)化特征：1

）從技術(shù)維度來看，用人單位不僅注重候選人的工具性技能

熟練度

，更強(qiáng)調(diào)其具備與崗位需求高度契合的跨學(xué)科知識體系；2）在經(jīng)驗(yàn)評估層面，行業(yè)普遍將相關(guān)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)作為核心篩選指標(biāo)，要求從業(yè)者具備可驗(yàn)證的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目經(jīng)歷；3）崗位能力模型還延伸至軟性技能維度，突出表現(xiàn)在對技術(shù)文獻(xiàn)研讀能力

、行業(yè)情報(bào)分析能力以及多源信息整合能力的明

確要求，形成專業(yè)知識儲備

、工程實(shí)踐能力與持續(xù)學(xué)習(xí)潛能的

三維評估體系。信息來源：獵聘官網(wǎng)人工智能行業(yè)非技術(shù)崗呈現(xiàn)三大特征：1

）復(fù)合能力模型：行業(yè)洞察與業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的結(jié)合；2）核心素質(zhì)聚焦創(chuàng)新思維

、跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作及敏捷應(yīng)變；3）數(shù)字運(yùn)營崗?fù)怀鰧徝滥芰εcAI工具的融合應(yīng)用，形成技術(shù)理解與人文素養(yǎng)兼?zhèn)涞膷徫恍聵?biāo)準(zhǔn)。信息來源：獵聘官網(wǎng)02硬件研發(fā)聚焦AI芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)與邊緣計(jì)算融合能力03數(shù)據(jù)科學(xué)家需兼?zhèn)湫袠I(yè)知識圖譜構(gòu)建與商業(yè)洞察01算法崗向“領(lǐng)域?qū)＞?/p>

”進(jìn)化（CV/NLP/大模型等細(xì)分方向

）產(chǎn)品經(jīng)理需掌握Prompt工程與AI倫理評估框架市場類崗位新增技術(shù)傳播與AI解決方案包裝要求運(yùn)營類崗位考核AI工具鏈應(yīng)用能力（Midjourney/SD等）AI訓(xùn)練師（專業(yè)領(lǐng)域知識注入與對齊）AI治理專家（合規(guī)/可解釋性/安全攻防）具身智能開發(fā)工程師

（機(jī)器人+大模型協(xié)同）建立「技術(shù)敏銳度」量化指標(biāo)（前沿論文解讀/開源項(xiàng)目貢獻(xiàn)）增設(shè)AI沙盤推演等場景化考核算法崗實(shí)行代碼動態(tài)優(yōu)化實(shí)時(shí)評估專屬A-濟(jì)計(jì)劃算法核心能力1)掌

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）多模態(tài)數(shù)據(jù)融合處理技術(shù)（

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圖像/視頻

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）工程實(shí)現(xiàn)能力學(xué)科交叉融合學(xué)科神經(jīng)科學(xué)啟發(fā)算法設(shè)計(jì)（類腦計(jì)算）量子計(jì)算與AI的協(xié)同應(yīng)用特定領(lǐng)域知識注入（如醫(yī)療AI需醫(yī)學(xué)病理學(xué)基礎(chǔ)）按術(shù)-業(yè)務(wù)翻譯能力將技術(shù)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為商業(yè)價(jià)值評估體系構(gòu)建可解釋性框架實(shí)現(xiàn)技術(shù)透明化設(shè)計(jì)AI賦能的業(yè)務(wù)流程重構(gòu)方案人機(jī)協(xié)同能力l每

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力系統(tǒng)化思維動態(tài)學(xué)習(xí)能力垂直領(lǐng)域洞察1）自動駕駛：傳感器融合與規(guī)控算法2）AIGC：創(chuàng)作范式變革與版權(quán)管理3）智能制造：數(shù)字孿生與預(yù)測性維護(hù)商業(yè)敏感度1

）AI產(chǎn)品的PMF（Product-Market

Fit）驗(yàn)證2）技術(shù)成果的專利布局與商業(yè)化路徑3）監(jiān)管政策的前瞻性研判能力智能安全

?享戰(zhàn)能力除機(jī)制技術(shù)文檔的跨文化表達(dá)能力綜合能力總結(jié)數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策優(yōu)化1、

AI

驅(qū)

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）構(gòu)建行業(yè)知識圖譜

：關(guān)聯(lián)論

文作者、

開源項(xiàng)目貢獻(xiàn)者、

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。2

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論文復(fù)現(xiàn)挑戰(zhàn)賽（

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洞

。精準(zhǔn)定義崗位畫像1、

細(xì)分領(lǐng)域定位1

）明確方向（

機(jī)器學(xué)習(xí)/

NLP

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強(qiáng)

化

學(xué)

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）及

行業(yè)應(yīng)用場景（

醫(yī)療/金融/

自動駕駛

）。2

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分布式訓(xùn)練/模型部署

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LeetCode刷題分布式訓(xùn)練腳本優(yōu)化評審項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)時(shí)長描述模型部署QPS提升量化證明學(xué)術(shù)水平論文數(shù)量審稿人評價(jià)/代碼開源度學(xué)習(xí)潛力主觀判斷MOOC課程完成軌跡分析1、

精準(zhǔn)觸達(dá)策略1

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、

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決策優(yōu)化1、

建立人才質(zhì)量模型1

）定義關(guān)鍵指標(biāo)

：

模型迭代

效率（

實(shí)驗(yàn)次數(shù)/準(zhǔn)確率提升

）

、

技術(shù)債規(guī)避能力

。2

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留

存

相

關(guān)

性

：分

析

過

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。2、

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脆

弱

招

聘

系

統(tǒng)1

）設(shè)置算法偏見檢測

：

定期用對抗樣本測試簡歷篩選模型（

如性別中立性校