中國AI應用開發者報告:數據告訴你AI人才成長和技術現狀

2020-04-01

人工智能引領了第三次計算機浪潮,在近幾個月的特殊時期下,AI 奔赴“戰疫”一線,從 AI 病毒傳播模型預測、AI 語音輸入病例、到 AI 無人機監管等實踐,再次證明數字經濟時代,AI 帶來的自動化革命處于高速進行時階段,「無 AI,不科技」的應用也正全面滲透日常。
AI 這把星星之火已然燎原,AI 開發者也成為各大企業擁抱 AI 及數字化轉型的關鍵。根據 CSDN 最新官方數據統計,在 CSDN 超過 3000 萬的注冊開發者中,689 萬開發者有閱讀、撰寫與研究 AI 技術行為,其中,精準聚焦 AI 學習及應用的開發者人數達到了 154 萬。

基于此,為了更好地了解其背后技術趨勢與人才走向,并幫助所有有志于 AI 的開發者成長及就業,CSDN 聯合職場社交平臺脈脈共同出品,重磅發布《中國 AI 應用開發者報告》,聚焦分析中國 AI 開發者畫像特征、技術及行業增長、地域分布等,旨在幫助更多的開發者及相關行業深入了解 AI 技術及應用發展趨勢。


AI 正在吞噬軟件
「Software is eating the world.」猶記得在 2011 年,原網景創始人、硅谷著名投資人 Marc Andreessen 曾說道。
彼時隨著 PC、智能手機等計算設備逐漸成為通用工具,也得益于硬件成本的大幅降低和硬件技術的標準化,全球的科技行業走向了軟件開創的新紀元。而親身經歷這一轉變的典型公司就有曾被譏諷為「一個書店晚上業余做 IT」,到后來「一個 IT 公司順便賣書」的亞馬遜。
近十年后的今天,科技行業再次發生了改變,曾經的軟件吞噬世界,而現在已演變為 AI 正在吞噬軟件。


中國 AI 十年演進:2016 - 2018 大爆發,2019 年進入平靜期
然追溯驅動這場變革的源點 AI,始于 1956 年達特茅斯人工智能夏季研究計劃,其間既有興盛,又歷寒冬。

不過相較而言,早期在國外 Google 相繼收購 DNNresearch 與 DeepMind、Facebook 尋得 Yann LeCun 擔任人工智能實驗室負責人、亞馬遜借助機器學習改造部分業務等以科技巨頭為首的人工智能協同推進發展下,國內的人工智能風起于青萍之末,行走于荊棘之間。直到近十年,中國 AI 開始從過去偏于理論的學術研究,真正地落地到產業界。
對此,CSDN 通過對 2009 年至 2019 年這 10 年來 AI 相關數據進行統計發現:60 年前誕生的 AI 概念似乎爆發于一夕之間。
其中,2016 年作為一個截然不同的時間節點,我們似乎只看到了 AlphaGo 戰勝頂尖圍棋選手們、Master 在人機“世紀大戰”中以 60 勝 0 負的戰績將人工智能的關注度推到了前所未有的高度,以至于 AI 成為家喻戶曉的關鍵詞。卻往往忽略,AI 之所以能普及的背后源于卷積神經網絡、深度學習、機器學習等基礎技術的平穩進階與強力結合。對于這個科技世界最為敏感的技術開發者們,也正是得益于此,才完全清晰地知曉了如何擺脫只有「人工」沒有「智能」的應用研發手段,從而 AI 產業也吸引了越來越多的開發者加入。
隨后的幾年間,在諸多政策的支持下,如 2017 年,國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》,提出了面向 2030 年我國新一代人工智能發展的指導思想、戰略目標、重點任務和保障措施,部署構筑我國人工智能發展的先發優勢,加快建設創新型國家和世界科技強國,AI 開發者數量幾乎翻一番。


AI 技術 10 年演進
不過,從 AI 技術 10 年演進中,我們也發現,2018-2019 年間,AI 整體發展出現了微小的下滑趨勢,這也正如上海瓦歌智能科技有限公司總經理、狗尾草科技人工智能研究院院長邵浩曾在中國開發者大調查對 AI 現狀點評道,“在經歷了 2019 年的行業低谷期之后,無論是行業巨頭還是新興獨角獸,都開始審視 AI 能夠切實落地的場景。從企業 AI 現狀中能夠發現,很多企業還停留在信息化階段,AI 所能發揮的優勢還不夠明顯,但有趨勢可以看出一些新興的 AI 形態逐漸得到了認可和落地,例如 RPA、對話系統等?!?/span>


互聯網行業 AI 大變革
據脈脈大數據顯示,當下,這些公司主要聚焦于以軟件為主的 IT 互聯網領域,而相應的該行業的 AI 開發者占比人數最多,高達 80.1%。
除此之外,金融業、制造業也聚攏了不少 AI 開發者,占比 8.4%,這也意味著,這些傳統的行業也正在向 AI 加速轉型。

開發者對 AI 技術趨勢的感知
在此趨勢下,AI 的應用開發者們所運用的工具利器也隨著產業的落地而發生了改變。

深度學習比機器學習更熱門
在 AI 細分領域上,開發者主要聚焦于深度學習、計算機視覺、機器學習等主要領域,而這些技術在時下早已成為智慧城市、智能家居、智慧物流等場景中最為常見的基礎支撐技術。

AI 工具框架大比拼:OpenCV 遠超 TensorFlow、Torch/PyTorch,國產 PaddlePaddle 進入 TOP10
在技術應用層面上,對于最為直觀的工具,莫過于 OpenCV 了。這位相對更老牌的 OpenCV 雖廣泛應用于 AI 領域,卻也不局限于 AI。彼時于 1999 年 1 月,懷著為計算機視覺提供通用性接口的 OpenCV 首個測試版的發布,實現了幫助 AI 開發者們在人工智能時代下快速構建精巧的應用。在 20 年的演進中,OpenCV 已經廣泛應用于自動駕駛、相機校正、工業檢測系統等場景中。
除此之外,在 AI 開源框架領域中還有一個既定事實是,TensorFlow、PyTorch 基本兩分天下,從技術能力到生態建設,它們能給 AI 落地提供有力支撐,可以滿足大部分企業在其中構建自己的 AI 應用的需求。
相比之下,TensorFlow 算得上是 AI 工具中的一匹黑馬。2015 年,Google 正式將用于機器學習和深度神經網絡方面研究的 TensorFlow 開源。至今僅用了不到 5 年的時間,素有「AI 界的安卓系統」之稱的 TensorFlow 就成為了一線開源機器學習框架。
根據最新的數據統計,老牌的跨平臺計算機視覺庫 OpenCV 憑實力一路飆升到了第一名,成為全國 AI 開發者最喜愛的 AI 工具框架。其次是 TensorFlow。

繼而,緊隨靜態深度學習框架 TensorFlow 之后的是 Torch/PyTorch。論其兩者,有不少相似之處,但要問為何 Torch/PyTorch 的使用率比 TensorFlow 少很多,究其原因,一方面,Torch/PyTorch 雖然靈活,但 PyTorch 在 2017 年才開源的時間上落后了 TensorFlow 一大步;另一方面,TensorFlow 在 GPU 的分布式計算上優異表現,讓不少公司及開發者更愿意嘗試 TensorFlow。
通過以下線狀圖可以看出,這幾種技術在 2017-2019 年間,隨著人工智能的爆發,應用頻率也達到了前所未有的活躍度。
另外,在以上主流的 AI 工具框架之列,我們也看到了國產深度學習框架/平臺的崛起:


其一是排在第 9 名的飛槳(PaddlePaddle):作為中國首個唯一開源開放、功能完備的深度學習平臺,百度的飛槳可同時支持稠密參數和稀疏參數場景的超大規模深度學習并行訓練,支持萬億乃至更高量級規模參數的高效并行訓練,也是最早提供如此強大的深度學習并行技術的深度學習平臺,通過技術創新做到高效、穩定、成本低廉。
其二是排在第 13 名的騰訊 NCNN:NCNN 是一個為手機端極致優化的高性能神經網絡前向計算框架?;?NCNN,開發者能夠將深度學習算法輕松移植到手機端高效執行,開發出人工智能 App。

其三是位列第 15 名的 Face++/Brain++/MegEngine(天元):三者都是曠視的平臺及工具。在技術框架迭代的過程中,曠視于 2019 年 1 月從技術與場景兩大維度做了戰略升級,并將在人臉識別、面部分析等方面具備完整視覺技術服務解決方案的云端視覺服務平臺 Face++ 進一步地做了升級,演變為更為系統化的 AI 算法引擎 Brain++。而就在前不久,曠視正式開源其 AI 生產力平臺 Brain++ 的核心組件——MegEngine(天元),共約 35 萬行代碼,包括 C++、CUDA 和 Python 的代碼。對此,曠視表示,正在通過開放 Brain++,嘗試為 AI 打造一套 Visual Studio,將 AI 能力帶給更多開發者。
整體而言,百度飛槳以較為完備的端到端開源深度學習平臺生態處在國內領頭羊的位置;曠視的體量相對小一些,但其靈活高效等優勢讓其具備很強的多平臺多設備適應能力;NCNN 在同類框架中,跨平臺兼容性也是最好的。
當下,隨著飛槳、NCNN、Face++/Brain++/MegEngine 榮登 AI 開發者常用的 TOP 20 工具之列,無疑也在彰顯國產化的中國力量。而在百度、騰訊、曠視乃至更多企業相繼入局之下,國產深度學習框架/平臺市場開始出現博弈之勢,不過,從中我們也發現,作為國產的深度學習框架的代表,百度的 PaddlePaddle 在歷經四年的迭代之后仍處于 AI 開發者常用框架的第 9 名,在此之下,國產工具該如何實現突破?中國的 AI 又將如何實現彎道超車?
對此,CSDN 創始人&董事長、極客幫創投創始合伙人蔣濤表示,中國 AI 的希望在于應用,AI 真正進入各行各業落地,需要百萬掌握 AI 應用開發能力的工程師、產品經理和行業專家。


AI 相關技能開發者地域分布現狀
AI 相關技能開發者分布 TOP5 地區:北京、廣東、江蘇、上海、浙江
在地域分布上,本次報告公布了最新 AI 相關技能開發者 Top 20 的地區排名:北京穩居第一,其次第一梯隊的還有廣東、江蘇、上海、浙江。


AI 相關技能開發者分布 TOP5 城市:北京、上海、深圳、廣州、南京
從數據可以看出,無論是更廣泛的互聯網企業,還是更聚焦的 AI 公司,北上廣深一線城市均是他們的首選,從而吸引的 AI 愛好者占比也相對較高。
其中,在探討北京對 AI 感興趣的開發者數量為何是上海的一倍多、乃至杭州三倍多時,我們發現,位居全國前列的 AI 相關研究單位及高等院校如北京大學、清華大學、中科院等均坐落于北京,為各大企業、研究所提供了最為直接及高效的 AI 培養與輸出。除此之外,作為智慧城市的重要城市之一,北京聚集了眾多優質人工智能企業。
同時,新一線城市如南京、西安、成都、杭州、武漢等成為 AI 愛好者的第二大聚集地。

因地理位置等因素,如沈陽、大連等城市更多的是聚焦在傳統的制造業上,因此從事或關注相關行業的 AI 的開發者相對較少。
不過,相較而言,除了北上廣深外,隨著阿里巴巴、網易、華為杭州研究所等巨頭以及不少創業型企業紛紛落戶杭州,杭州的科技競爭力也愈發強盛,在 AI 應用層面,開發者關注的活躍度也相比其他新一線城市要高。


AI 開發者畫像:已呈年輕化趨勢,本科學歷背景占比最高
隨著 AI 應用場景的普及,AI 人才早已呈現供不應求的現狀。就此,一個月前,教育部官網發布了《教育部關于公布 2019 年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知》,審批結果顯示,中國人民大學、北京化工大學、北京郵電大學、北京師范大學、中國傳媒大學、復旦大學等 179 所高校新增了人工智能專業,這其中還并不包括與人工智能相關的大數據、智能科學、自動化等方向。


24 歲以下開發者占比高達 51%
AI 初長成,高校加強 AI 人才的培養,帶來的人才必然呈現年輕化的趨勢,這一點從數據上也可以看出。據調查顯示,24 歲以下的 AI 開發者成為人工智能行業的主力軍,占比高達五成;其次,經驗較為豐富的 24-35 歲 AI 開發者也不在少數,占比 38%。
不過,35 歲以上的 AI 工程師相對較少,只有 11%。
這一趨勢走向也與現下整個互聯網的人才年齡趨勢相吻合,此前,據 CSDN 發布的《2019- 2020 中國開發者調查報告》顯示,在軟件開發領域,30 歲及以下的開發者人群占比在 8 成以上。在傳統與創新觀點的碰撞中,科技行業的年輕化未嘗不是一件好事,其也將為科技的迭代落地帶來更多的可能性。
不過,在這個伴隨著高薪而來的高壓力 IT 領域中,男多女少的比例成為常態,對于 AI 行業亦然。此前,AI 界知名大佬、斯坦福視覺與學習實驗室(SVL)負責人李飛飛坦言,“即便是在自己的實驗室里,仍然招募不到足夠多的有色人士和女性。盡管現在要比過往典型的人工智能實驗室更加多元化,但它仍然大多數是男性?!?/span>


AI 行業,本科生占比最高,博士/博士后稀缺
在國家大力推動素質教育的前提下,各行各業的招聘門檻均有所提升。在興起的 AI 行業中,無論是大廠還是創業型公司,很多的企業的招聘對于學歷要求都是本科起。
據最新的數據統計,AI 人才中 43.6% 擁有本科學歷,其次碩士占比 28.4%,高學歷的博士/博士后人數最少,僅有 2.8%。 而這一比例與整個軟件開發者學歷分布占比有所不同,在更廣泛的軟件開發者群體中,具有本科學歷的開發者占比 66%,碩士研究生、博士研究生僅占 11%、1%。相較而言,AI 領域的人才對于學歷的要求會更高一些。


算法工程師、數據分析師成為 AI 開發者的首選
細分來看,在具體的職位方面,AI 技術棧中算法工程師比例最高,占比 48.4%。而此前,上海瓦歌智能科技有限公司總經理、狗尾草科技人工智能研究院院長邵浩在中國開發者大調查對 AI 現狀也點評道, 從就業角度來看,由于算法工程化才是商業落地的核心關鍵,因此算法團隊的規模在近半數的企業中僅保持在個位數,另一方面,擁有扎實工程化能力的算法工程師更受青睞。
從這個數據中,可以看出算法工程師頗為熱門,但側面也體現出其競爭也更為激烈。對此,身處該行業中的一名從業者趙一鳴在《算法工程師的危機》一文中表示:
對于一般的算法工程師,主要有兩個方面的危機。
一方面是來自人的競爭,大量的畢業生和培訓生涌入這個行業,人才缺口被迅速填滿甚至飽和,未來的競爭會更激烈;
另一方面則是來自機器的競爭,大量算法工程師會很快被他們每天研究的算法所代替。這兩者互相惡化,AI人才市場終會變成一片紅海。
除了算法工程師,很多開發者在進入 AI 行業中也選擇了數據分析師、機器學習工程師、數據挖掘工程師職位,占比分別為 32.4%、6.1%、6%。

AI 招聘依然遵循金三銀四、金九銀十的定律
那么,在 AI 浪潮之下,對于 AI 開發者而言,何時適合找工作?據《中國 AI 應用開發者報告》中 AI 人才招聘與求職的趨勢顯示,一方面,常規的金三銀四、金九銀十依然是每年的招聘旺季,人才市場流動旺盛;另一方面,需要實時關注行業動態,伺機而動,如據 2019 年 1 月-2020 年 2 月 AI 人才招聘趨勢圖顯示,11 月期間,業界對 AI 人才的招聘需求達到最高峰,隨之在 12 月帶來了一波求職小高潮。
另外,根據數據調查,我們發現,或受春節假期以及疫情影響,2020 年 1 月,無論是企業招聘還是人才求職,趨勢走向稍顯低迷。隨著 2 月各大企業遠程復工的開啟,AI 相關的人才招聘狀態雖有恢復,但其速度仍不及求職的需求。
十年 AI,爆發于一夕,崛起于腳下,探索于未來
目前 AI 正處于寒武紀的大爆發階段,而據最新的數據顯示,37% 的 AI 開發者入行已有 6 年以上的時間,而剛入行工作 0-3 年的 AI 開發者人數占比最多,達到了 38% 。而在年輕化趨勢之下,這一占比將會越來越高。
這也意味著,隨著 AI 和傳統行業以及日常生活的加快融合、開源技術生態在中國的日益普及,以及越來越多資源擁抱 AI,更多的算法與技術、應用的結合下,未來屬于 AI 時代。
而 AI 時代,屬于為其開疆拓土的 AI 應用開發者們。
文章來源: CSDN

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