人工智能人才培训需求调研分析及对策建议——以上海市的调研为例

文/孟兆晨 潘晓燕（.上海科技管理干部学院.上海科学技术政策研究所）

一、 上海人工智能人才的需求、结构及特征

科技创新，人才支撑。随着人工智能（AI）已上升为上海优先发展战略，人工智能产业也进入高关注、高需求、高发展的“黄金”阶段，对人工智能人才的需求也在快速增加。高水平人才是人工智能高地建设的重要支撑，多元化培训体系是人工智能人才成长的有效途径。为了充实上海人工智能人才队伍建设，助力上海2021 年实现20 万人AI 人才队伍建设的目标，充分发挥专业技术知识更新项目对上海人工智能人才知识、能力、素质提升中的贡献度，在上海市人力资源和社会保障局及上海继续工程教育协会领导的支持下，进行了此项研究分析。

1.专业技术人员学习人工智能的积极性高

据对622 份调研问卷分析显示，专业技术人员对学习人工智能知识的渴求度比较高。调查群体中27.7%对人工智能相关知识需求迫切，很想尽快学习掌握；62.4%表示想学习相关知识，二者合计占比90.05%。9.3%认为学与不学都可以；仅有0.6%的人表示不想学习相关知识(见图1）。另外，受访专技人员认为最缺乏算法方面知识的占15.1%；最缺乏技术方面知识的占16.6%；最缺乏应用方面知识的占23.6%；其余44.7%的人认为人工智能相关的任何知识都缺乏，可以看出受访者对与时俱进更新知识的愿望很高。

2.渴望学习人工智能知识的年轻人多

调查分析显示，渴望学习的专业技术人群中，可以看出近八成的人员年龄在40 岁以下，即以年轻人为主(见表1)。

3.专业技术人员中从事人工智能的人员占比低

图1 专业技术人员对人工智能知识需求情况

调研分析显示，在622 人中，从事人工智能或与之相关工作的人占比不到10%。与之相对应的对人工智能知识知晓度比较高的人群也占10%，（见图2）。说明尽管人工智能的渗透性很强，但非AI 领域的人掌握相关知识还是有一定难度，一是知识本身的难度，二是学习途径有限。开辟更多的培训和学习路径也是当务之急。

4.上海人工智能产业、人才分布不均衡

数据显示，八成以上人工智能人才集中在IT/互联网及通信/电子行业。有关数据显示，2018 年，八成人工智能岗位集中在北京、上海、杭州、深圳和广州五大城市。上海的人工智能所属产业以智能驾驶、智能机器人、智能硬件为重点。上海半数以上人工智能人才所属企业分布在浦东区和徐汇区。根据上海市经济和信息化委员会的统计，截至2018 年8 月底，上海人工智能重点企业403 家中，应用类和技术类企业占比最高，分别为50.4%和27.8%。从区域分布来看，浦东新区和徐汇区是人工智能发展的重地，分别集聚了131 家和83 家企业，占总体32.5%和20.6%（见表2）。

5.用人单位对人工智能人才的要求高

调研分析数据显示，七成以上人工智能人才岗位要求3～10 年经验。人工智能企业要求的工作经验主要集中在3～5 年和5～10 年。其中，2017 年，具备3～5 年工作经验需求占32.4%，2018 年，具备3～5 年工作经验需求增至35.0%；2017 年，具备5～10 年工作经验需求占39.2%，2018 年，具备5～10 年工作经验需求降至36.3%（见图3）。

二、现阶段上海人工智能人才发展的问题和特点

1.人工智能知识的知晓度不够高

调研显示，在上海的专业技术人员622 份问卷中，有390 人表示对人工智能知识只了解一点，28 人表示一点都不了解，142 人表示不是很了解，（见图6）不了解的几乎占了90%。“应知、应会、应用”是一项知识能有效发挥作用的前提。因此，提高知识普及率很有必要。

表1 希望学习人工智能知识的人群年龄分布

图2 专业技术人员从事人工智能的比例

表2 人工智能人才所属企业区域分布

图3 人工智能人才岗位经验需求分布

2.现有人才技能与需求匹配度不够

在对“期望培训提高的知识”和“培训最需加强的专业知识”问题调查中，人工智能(原理和技术)和人工智能基础需求程度最高，分别达79.7%和71.9%。表明人工智能的关注热点和从业人员集中在应用层，技术层和基础层人才薄弱，整体结构失衡。尤其是基础层作为人工智能发展的“下盘”显得过于薄弱，难以支撑应用层的发展。上海人工智能人才未经过系统学习所造成的基础理论缺乏，制约着人才队伍的进一步发展(见图4、图5)。

3.人才培养、培训体系尚不健全

调研显示，随着互联网、大数据、VR等技术迅猛发展，人工智能产业迅速崛起，对人工智能人才的需求也在快速增加，但知晓、掌握人工智能知识的人群并不是很多。当问及“您是通过什么渠道获取人工智能知识”时，绝大多数人选择了是通过新闻媒体获悉的，通过培训获取的只占28.3%，比重较少。（见图6）

三、 构建人工智能人才培训体系的对策建议

研究发现，人工智能人才供需缺口大，未来三年内人工智能人才需要达到20 万人。上海对人工智能人才需求明显，相关行业在转型发展中需要更多的实操性的人才。另外，中小企业是人工智能人才招聘的主力。有关数据显示，人工智能的人才需求岗位主要集中在中小微型企业。

1.明确培训对象，加大对在职专业技术人员的培训

图4 专技人员期望通过人工智能培训获得提高的知识

图5 专技人员人工智能培训最需加强的基础专业知识

图6 专技人员获取人工智能知识的主要途径

人工智能培训主要针对上海各领域专业技术人员，是专业技术人员知识更新项目的重要组成部分，旨在提高该人才群体人工智能方面的知识、能力和素质。依据不同的需求划分培训类别，实施分类培训。第一类为人工智能专业人才培训。按照专业技术等级设计划分初级、中级和高级三个层次的培训。第二类为一般专业技术人员人工智能培训。根据社会需求主要分为科普型知识推广培训、公共应用型人才培训和以需求为导向的专业化AI 人才定制培训，为“人工智能+”经济、科技、社会管理、法律、标准等横向复合型人才成长发挥继续教育的功效，助力人工智能“上海高地”建设，推进创新链—产业链—人才链的有机对接。

2.制定培训内容，按需分类培训，满足所需

一是人工智能专业技术人员的培训内容设置。人工智能专业基础人才主要是掌握人工智能基础知识和智能机器人原理；中级人才主要掌握深度学习理论与应用，模拟识别与机器学习；高级班主要掌握大数据技术及应用，数据库原理与实践、操作系统原理与实践、计算机网络技术等课程。

二是一般专业技术人员人工智能培训内容设置。科普型专业技术人才知识推广培训，主要以人工智能产业发展现状、行业发展趋势和最新实践应用案例为主，开展科普认知提高培训；公共应用型人才培训主要围绕人工智能产品或服务的实际运用开展培训；以需求为导向的专业化AI 人才定制培训主要以如何运用人工智能技术赋能现有行业或单位的实际工作开展培训，以工作实际和发展需求为导向。

3.采取多元培训方式，多点布局、方式灵活、丰富师资

一是培训组织形式。根据调研显示，面授学习、在线学习、研修班学习、项目实训和企业内训等组织形式各有优势，能满足不同性质、不同地域和不同群体的培训需求。首先，调研对象希望学习工作兼顾，得到至少2 天至2 周不等的集中培训；其次，参加人工智能相关产业园区、企业的实践活动是提高人工智能知识和技能水平最有效的方式；最后，参加人工智能相关专业的研究生学习或者参加专业技术人员继续教育培训。

二是培训教学方式。根据调研对象反映，现场教学、案例教学和专题讲座是提高人工智能人才的胜任力是最有效的方式。建议将人工智能继续教育培训基地的人才培养与专业技术人员知识更新项目相结合，以应用为导向，校企合作，培养技术、产业和商业的跨界复合型人才。可以采取半脱产培训方式，集中培训时间不超过一周，1～3 天分层级实施，由简到深，结合实际培训。培训手段采取场景模拟培训法或实训、培训法。

三是培训师资队伍。培训师最好来自科研院所的高级研究人员，其次是企业的高级技术人员。在师资配备方面，建议采用“高校教师+企业工程师+AI 行业指导师”的方式，打造交叉学科、跨学科、跨地域的“人工智能+X”的师资团队。

4.动员多方培训力量，发挥政府部署、协会组织，社会力量协同作用

人工智能人才以信息科学为基础知识背景和从业背景，传统高等教育不便于培养人工智能发展所需的多专业化的应用层人才，需要大科学设施、民营企业、社会培训机构等多方协同进行人才培养。搭建重点突出，多元结合的人工智能人才培训平台，构建“1+1+5+X”的培训组织架构。即“1”—上海市人社局专技处为中心，做好总体规划部署；“1”—上海市继续教育工程协会为组织实施的总部，制定好具体的培训规则、要求及管理办法；“5”—发挥上海已有的五家人工智能人才培训基地功能，做好点与点间的联动；“X”—调动社会多方力量，如各区继续教育培训点、国家级、市级继续教育培训基地和各大集团公司人力资源培训部资源，发挥联动辐射效应。待时机成熟时，构建人工智能人才培训联盟。

总之，现阶段人工智能人才队伍建设是做好新时代新产业的基础和保障，要在了解社会发展实际需求和专业技术人才夙愿的基础上，充分动员社会各方力量，由高校、企业、科研机构、科技园区等从基础学科培养开始，接力式、阶梯式、分类式培养培训，逐步健全完善培训力量，提高培训成效。