2020年度中国计算机视觉人才调研报告.pdf

前言 内容摘要 调研说明 调研对象基本属性 1.1 城市分布 1.2 专业 技能与研究领域 1.3 开发习惯 1.4 薪资情况 1.5 行业领域分布 2.1 人才 对 未来意向 发展 城市的选择 2.2 学生群体 对未来 工作单位 及岗位的选择 2.3 学生、在职人才对薪资的诉求 2.4 人才对 研究领域与 技术 提升 的 规划 3.1 企业对 计算机视觉 技术 与人才的整体诉求 3.2 针对 人才 学历 与 专业背景的 要求 3.3 针对 人才 软硬技能的 要求 3.4 企业其他 相关 岗位需求 4.1 人才、高校、企业在计算机视觉领域的发展瓶颈 4.2 国内高校计算机视觉课程开设情况 4.3 国内计算机视觉领域校企合作情况 4.4 政府对相关人才、企业扶持政策汇总 第一章 中国计算机视觉人才现状 第二章 计算机视觉人才：个人期望与规划 第三章 企业、社会对计算机视觉人才的诉求 第四章 计算机视觉人才培养与发展 结语 特别鸣谢 01 02 03 04 06 13 19 24 07 08 10 11 12 14 16 17 18 20 21 22 23 25 27 28 29 31 33 目 录 “人工智能”概念自 1956 年达特茅斯会议首次提出以来，已发展 了 60 余年。目前，人工智能正 处于第三次发展高潮之中，在这一阶段，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的 分布式人工智能研究，存在于实验室的技术也开始用于生产实践，进一步面向实际商业场景快速落 地，赋能实体经济。近年来 ， 物联网、云计算、大数据、芯片等技术的深度 发展 为人工智能各项技术 的突破提供了充足的数据支持和算力支撑。 根据 清华大学数据显示， 在诸多人工智能技术方向中，计算机视觉（ Computer Vision）是中国 市场规模最大的应用方向， 在整体中国 人工智能市场 应用中 占比为 34.9%。计算机视觉技术的研究目 标是使计算机具备人类的视觉能力，能看懂图像内容、理解动态场景 ， 已经广泛 应用 于 智慧城市 与 新基建、 安防、金融、医疗健康、电商 与实体 零售、 无人驾驶 等各类 场景 。 人脸识别、 图像搜索 、 文 字 识别、 车辆分析 、 视频 结构化、 动作 识别等 算法为生产活动 带来 了安全保障与 效率提升 ， 也为人 类生活提供了 更多便捷 与 乐趣。 2020 年，计算机视觉领域不断涌现新的成果，如 Visual Transformer 系列（ DETR， ViT），自监 督学习系列（ SimCLR， MoCo）， AutoML 系列（ EfficientDet）， 实时目标检测（ YOLOv4/v5），生成对 抗 GAN 系列（ StarGAN， MSG-GAN），生物蛋白质预测 AlphaFold 等等，这些成果为计算机视觉技 术发展演化打开广阔的新天地，也极大 推动了相关 工程落地应用 。 在 新冠疫情中，计算机视觉技术 为抗疫和复工 复产 作出了突出贡献：热成像测温 、肺片识别、 口罩识别 、非接触 配送 等应用 场景 让 更多人感受到 科技 向善的力量。 在技术 与应用 高速发展的另一面，是日渐突出的“人才荒”问题。根据工业和信息化部人才交流 中心编写的人工智能产业人才发展报告（ 2019-2020）年数据显示，我 国人工智能产业中，有效 人才缺口达 30 万，且特定技术方向和岗位上人才供需失衡比例尤为突出。其中 ，计算机 视觉 领域岗 位人才供需比为 0.09，相关 人才属于极度稀缺 程度 。 我国计算机 视觉 人才的严重不足可能 由于 研究 起步晚和产业化积累不足，导致人才培养速度没有跟上产业发展需求。 当前我国正大力推动人工智能技术 落地 、培养人工智能应用型人才， 为了更好地 解决“人才荒” 的问题，极市平台、中国图象图形学学会、德勤共同发起 2020 年度中国计算机视觉人才调研活动， 旨在深度调研人工智能领域最受关注的计算机视觉方向研发人员，包括但不限于高校师生、算法研 究者、企业算法工程师等群体，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，以加速我国计算机视觉人才的 培养与发展 。 前 言 /1 内容摘要 作为人工智能强国之一，中国一直致力于推动人工智能技术落地，培养人工智能应用型人才。 我们调研重点在于，面临人才稀缺的挑战之下，企业、高校以及计算机视觉从业者将如何解决瓶颈， 规划未来。我们希望了解企业与社会对计算机视觉领域的人才诉求，帮助加速中国计算机视觉人才 的培养与发展。 通过把握中国计算机视觉人才的脉搏，我们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。 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。 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。 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。 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。 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。 /2 调研说明 本次调研采用了问卷调查、深度访谈与公开资料整理相结合的方式，对中国计算机视觉人才群 体、高校和企业进行了调研。 问卷调查 本次调研中的调查问卷，由极市平台、中国图象图形学学会、德勤联合分发。调查问卷问题覆 盖了计算机视觉的研究领域、行业岗位选择、发展城市选择、校企合作、发展瓶颈等多个方面。共 有 12,000 位计算机视觉领域学生、在职人员和高校 /研究院教研人员浏览访问。一周时间内，共回 收了 3,169 份调查问卷。经过数据交叉比对和筛选后，共筛选出了 1,578 份高质量问卷。其中，学 生篇共计 864 份，在职人员共 计 635 份，高校 /研究院教研人员篇共计 79 份。 深度访谈 & 定向邀约 在问卷调查外，本次调研共邀请了 23 位计算机视觉领域人才进行了深度访谈。深度访谈调研 对象包括 12 位在职算法工程师， 8 位在校学生， 2 位高校教研人员以及 1 位创业人士。深度访谈 结果为分析调研数据、理解人才发展现状等提供了更详细、更具体的信息支持。另外，通过定向邀 约的方式，本次调研共邀请了 11 家计算机视觉相关产业链不同规模的代表性企业，以探究企业在 人才需求、校企合作等方面的情况。 公开资料整理 中国知网学术期刊的计算机视觉论文统计整理：为了更好的了解计算机视觉领域学术发展趋 势，为人才提供研究领域参考意见，本次调研通 过中国知网数据，整理了近 5 年（ 2015-2019）计 算机视觉领域学术期刊的研究方向，包含 13,954 篇中文论文。由于 2020 年相关论文收录不全，本 次调研只统计到 2019 年。同时，尽管有不少中国计算机视觉人才使用英文发表论文，但在中国知 网数据库中，外文论文的作者包含中国、美国、韩国等多个国家，为避免混淆，本次调研的论文统 计不包含外文论文。 各地方政府人工智能扶持政策汇总：为了给人才和企业在选择发展城市时提供更多参考意见， 本次调研通过公开数据整理，统计了近 3 年内各地方政府人工智能人才、企业引进政策。主要信息 来自 于各地方政府在其官方宣传渠道和主流新闻媒体（网络端）发布的政策信息。 由于时间仓促，本次调研存在一定不足之处，请指正批评！ /3 调研对象基本属性 调研 调研报告中结论和建议与调研对象之间存在一定相关性，为帮助读者全面、客观的使用本次 调研 中的数据 和结论，本报告对此次调研对象的基本属性进行了梳理和汇总，具体情况如下。 本次调研的 人才 情况 本次调研中，计算机 视觉人才 包含 学生、在职人员、高校 教研人员 三类群体， 年龄从 18 岁到 60 岁 不等， 集中分布在 21-30 岁；被调研 人才的 男女比例约为 7： 3。对于非学生群体， 30.34%的人才拥有 1-3 年 工作经验 ， 38.34%拥有 3-5 年工作 经验 ； 10-20 年以及 20 年 以上 工作 经验的人才 主要 为高校教研 人员 ，占比 为 14.89%。 在 学历 与 院校背景方面 ，本次 调研群体 80%左右为 本科 和 硕士 背景， 博士人才占比为 8.89%。 人才 集中分布 在 一 、二本院校， 其中有近 六成 的人才就读 /毕业于国内“ 985”、“ 211”院校。 在开发经验方面，本次调研中 92.59%的人才具有算法经验， 88.11%的人才具有代码工程经验，其余没有 算 法经验或代码工程经验的 被调研 人才主要是计算机视觉技术的 初学者 或从事非 算法 研发类岗位的人员 。 总体来 说 ，在 具备 相关 经验的 群体 中， 其 算法经验略多于代码工程经验， 其中 43.15%的 人才有 1-3 年算法经验， 21.24% 的人才有 3-5 年 算法经验。 图 1 本次调研 人才年龄分布 图 2 本次调研 人才工作年限分 布 图 3 本次调研 人才学历分布 图 4 本次调研 人才院校背景分布 /4 图 5 本次调研 人才算法经验情况 图 6 本次调研 人才代码工程经验 本次调研的高校情况 本次参与 调研的高校 来自我国大陆 地区 20 个省 份 ，其中 44.87%为 “985/211”高校 ， 21.79%为其他 一本 院 校， 26.92%为二本院校，其余为研究所 或 专科院校。 参与 调研的教研人员 主要 为高校的教授与副教授群体 。 图 7 本次调研 教研人员职称及现任职院校分布 本次调研的企业情况 本次调研定向选取 了 11 家计算机视觉相关产业链不同规模的代表性企业，包括 人工智能企业、互联网公 司、传统企业等， 其中 2 家 为 15-50 人 规模， 1 家 为 50-150 人规模 ， 4 家 为 150-500 人 规模， 1 家 为 500-1000 人 规模 ， 3 家 为 2000 人 以上 规模。 各企业中 计算机视觉 相关岗位员工 数量 分别为： 500 人 （ 2 家 企业） 。 图 8 本次调研 企业员工规模 图 9 本次调研 企业 计算机 视觉 岗位员工数量 /5 第一章 中国计算机视觉人才现状 我国企业与社会对计算机视觉人才的需求巨大，但业内对计算机视觉领域整体从业人员和学生学者现状的 了解并不完整。计算机视觉人才主要分布在哪些城市与行业？他们重点关注哪些研究领域？开发习惯如何？本 章节将从中国计算机视觉人才所在城市、专业背景、研究领域、开发习惯、薪资情况、行业分布等维度，全面 展现人才当前学习与工作的现状。 1.1 城市分布：人才主要分布在一线和新一线城市，超过 50%的人才聚集在前八名城市 本次调研结果显示，七成以上计算机视觉人才集中在商业资源集聚度高、城市枢纽性强的一线与新一线城 市，整体人才分布集中度高。本次调研中，一线城市的定义为：北京、上海、广州、深圳；新一线城市的定义 主要选取新一线城市研究所公布的 2020 城市商业魅力排行榜，包含：成都、重庆、杭州、武汉、西安、天 津、苏州、南京、郑州、长沙、东莞、沈阳、青岛、合肥、佛山。 除北上广深外，南京、武汉、杭州、成都作为新一线城市的代表，也拥有大量本领域人才；这前八名城市 拥有的计算机视觉人才总和超过全国的 50%。同时，本领域人才的分布与 各地经济水平呈现密切相关性：根据 我国各地统计局数据，南京、武汉、杭州、成都的 GDP 分别排在 2020 年我国城市 GDP 排行榜的第十名、第九 名、第八名与第七名。关于城市对人才的聚集效应，报告将在第二章详细阐述。 图 10 人才城市分布情况 图 11 人才城市分布 TOP 8 /7 1.2 专业技能与 研究领域 ：计算机 视觉人才 多 来自计算机专业， 主要 研究领域 为目标 检测 学术专业背景 根据本次调研数据显示， 50%左右的计算机视觉人才来自于 计算机科学与技术专业。由于计算机视觉技术的 发展涉及到数学、物理学、光谱学、自动化学科、脑科学、神经心理学、认知心理学、行为心理学、生物科学 等多种 交叉学科， 本次 调研中 也有 超过 40%的 计算机视觉人才来自 电子与通信工程、电气工程与自动化、数学 等 非计算机专业。值得关注的 是 ，人工智能 专业在 2018 年 被 正式 纳入 我国 本科专业名单， 至今 已有超过 200 所 高校开设了相关 专业 并 启动招生；在本次调研中， 有 6.81%的人才 正是 来自 于 新开设的 人工智能 专业 ，并且 已经 开始 或 即将进入计算机视觉方向的学习与研究 。 图 12 中国 计算机视觉 人才专业背景分布情况（ TOP 5） 细分研究领域 现阶段，计算机视觉人才的研究领域集中在目标检测，图像分割，文本理解和目标跟踪几个方向。同时， 随着 技术的 不断 深入 ，计算机 视觉技术 整体研究领域呈现出多元化的特点：抠图 Matting、医学影像 处理 识别、 图像增强、 图像 修复与超分辨、 3D 视觉、 遥感与 航拍 影像处理识别 也是 本 领域人才关注的方向。 图 13 中国计算机视觉研究领域分布情况 （多选题，数据结果 =选择该研究领域人数 /参与本题的总人数） /8 中文论文发表情况统计 根据对中国知网收录 的 中文学术论文 的统计 ，中国计算机视觉领域论文发布数量逐年上升，从 2015 年至 2019 年， 相关 论文数量从 2033 篇增长到 3842 篇 ，增幅 近九成。同期 ，计算机视觉领域的外文 论文 数量 由 1896 篇 上升到 2848 篇 ，增幅为 50%， 明显 低于中文论文的增长幅度。 但 在高水平论文领域， 清华 大学 -中国工程院 知识智能联合研究中心近日发布的智慧人才 发展报告 指出 ，中国在人工智能领域的高水平论文发表量 居 世 界第二，仅次于美国，但是与美国相比 仍 存在较大差距 ：美国的高水平论文发表量（ 69764） 是中国（ 25418） 的 2.74 倍，美国（ 49116）高水平论文作者数量是中国（ 17368）的 2.83 倍 。 在计算机 视觉中文学术论文的统计中， 目标检测作为计算机视觉领域 的 基础研究任务，相关 论文 成果数量 和增长速度 明显高出其他研究领域，在 过去五年（ 2015-2019） 目标检测 相关 论文数量增长了超 200%。同时 ， 目标检测 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 ，大量 实际 场景数据也为该 任务 的 研究 提供了有力支撑 。 图 14 近五年中国计算机视觉中文论文发表情况 图 15 近五年 中国 计算机视觉中文论文细分领域发表情况 /9 1.3 开发习惯：中国计算机 视觉人才最常用 Pytorch 和 TensorFlow 开发语言偏好 Python 是目前中国计算机视觉人才最常用的开发语言。 Python 编程语言 具有简单、高效的特点 ， 这使得 初 学者 和 计算机专家都可以很快的 上 手。 另外， Python 作为一门 开源的语言 ，其 社区中 拥有 大量的编程志愿者 ， 使 Python 得以 大规模推广。 同时 ， 不少将 C/C+作为主要 编程 语言的计算机视觉人才 ， 也会同时选择 Python 作为辅助工具，以满足不同 任务 的需求。 图 16 中国计算机 视觉 人才开发语言偏好 （多选题，数据结果 =选择该编程语言的人数 /参与本题的总人数） 深度学习框架应用偏好 Pytorch 和 TensorFlow 是当前学界和业界主流的两大深度学习框架 ， 也是目前中国计算机视觉人才最常用 的深度学习算法框架。 由于人工智能领域 的高速发展，不少 软件 、架构、硬件方向的研发人员也逐步转向计算 机视觉算法岗位 ； Pytorch 的 易学易用 使得其 成为了 大 部分在职人员 转岗时 的 首选框架 。 此外，近几年国内深度 学习算法框架逐步上线 ， 有 6.49%的在职人员 已经在 工作中进行应用 这类 框架 。 图 17 中国 计算机视觉 人才深度学习算法框架偏好 （多选题，数据结果 =选择该深度学习框架的人数 /参与本题的总人数） /10 1.4 薪资情况： 2020 年疫情影响 下，计算机视觉人才 仍拥有 较高收入水平 本次调研对 计算机视觉相关人才 2020 年度 的薪资情况进行了 统计 ，结果显示 ， 计算机视觉 算法研究员在 2020 年度平均 薪资 （年薪） 为 328,977 元 ， 算法 工程师为 348,507 元 ， 研发工程师 （指 ， 计算机 视觉领域企业 /项目 中， 非 算法 类 研发岗位 ，如系统 架构师、 软件 工程师 ） 为 294,271 元， AI 产品经理 （指 计算机视觉领域企 业 /项目 中的产品经理 ） 为 274,265 元 ；四类 岗位 的 平均 年薪 差距在 7.5 万元 以内 。由此 可见，在 2020 年 疫情影 响下， 计算机 视觉领域人才 的薪资 收入仍 处于 较高 水平， 且 本领域 各岗位的优秀人才均能获得丰厚的 报酬 。 在中高 收入 （年薪 大于 40 万）人数 占比方面， 算法 岗人数占比 则 远高于其他岗位： 算法研究员 中的中高收 入人数占比为 29.54%，算法 工程师岗位为 32.84%， 研发 工程师岗位 为 14.58%， AI 产品 经理岗位为 11.77%。在 高 收入（ 年 薪大于 80 万 ） 人数 占比方面，算法研究员岗位 占比 最高， 为 4.55%， 这由于 该 岗位进入门槛最高， 不 少 企业 或 研究院要求 候选人在计算机视觉领域顶级会议（ CVPR、 ICCV、 ECCV 等）和期刊（ IEEE-TPAMI、 IJCV 等）或机器学习领域的顶级会议（ NIPS、 ICML 等）上发表过 论文。 此外， 结合工作年限来看， 工作 经验 5 年 以内的 算法 岗 人才（包含算法 研究员与算法工程师 ） 与研发 工程 师的 平均年薪 相差 不大 。但是 ， 工作 经验 5-10 年 的算法岗人才平均年薪比 同等 经验的研发工程师 高 出 14 万元； 对于 10 年 工作经验以上的 人才 ， 两类 岗位年薪差距为 12 万 。 图 18 2020 年 中国 计算机 视觉 人才主要岗位薪资情况 图 19 计算机 视觉 算法岗与研发岗薪资对比情况 /11 1.5 行业领域分布：人才 广泛分布 于 各行业， 人工智能 及互联网企业计算机视觉人才最多 本次调研中，通过 对 计算机 视觉在职 人员 所在企业涉及 行业 领域的调研统计 发现 ， 人工智能和互联网企业 计算机 视觉人才最多， 同时 ，也有大量 计算机 视觉 人才 分布在电商、金融、企业服务 、 教育、文娱内容等 领域， 这 主要 由于计算机 视觉技术在部分行业的 发展 中 承担着 越来越重 要 的角色。 如 电商领域， 商品 以图搜图已经 成为综合 电商 、 垂直电商的标配 ； 虚拟试 妆功能则 进一步 丰富 了美妆类产 品线上 营销的方式。 在 金融领域 ， 部分 机构 在人工智能技术应用 上选择 “内外结合 ”的 形式，即 采购 外部成熟算法 模块 或 基础平台 ， 交由内部 算法 工程团队或 产品 研发团队进行 模型优化 与二次开发，以提高对 用户 数据安全的 保护 及 对业务场景的适用性 。在 教育 行业 ， 计算机 视觉技术与自然语言处理 、 语音识别技术的深度结合 ， 使得 视频 教学、智能阅卷等 功能 日趋完善 ， 智能化 水平成为教育类企业 /机构 的核心竞争力 。 自 2018 年 起， 全球 计算机 视觉 技术不断成熟 ，开源 生态 、 技术社区、人工智能开放平台的建立也使得算法 的开发与应用门槛 显著 下降。 德勤在 全球 人工智能发展白皮书 中指出 ， 由 深度学习驱动的计算机视觉在某 些领域已经超越人类， 特别是 在人脸识别、图像分类等任务 中 。 同时，在 我国，计算机视觉技术 的 应用拥有庞 大的市场 空间 与 丰富 的 场景 数据 ， 因而 当 技术成熟度达到产业要求 时 ， 不少 垂直行业 ， 尤其是行业 中 的头部企 业， 选择了 在 组织 内部搭建 计算机视觉团队 ，打造 行业 专属的 计算视视觉算法产品或相关 功能。 图 20 中国 计算机视觉 人才行业分布情况 （多选题，数据结果 =选择该领域的人数 /参与本题的总人数） 数据解释：由于一个企业可能涉及多领域，所以人才在各领域的占比总和会大于 100% /12 第二章 计算机视觉人才：个人期望与规划 第一 章节 调研 结果显示， 我国计算机 视觉人才主要分布在一线与新一线城市， 除 人工智能与互联网企业， 也广泛 分布 在各行业企业中，且算法 岗 人才 拥有较高 的薪资水平。 根据 极市平台 计算机 视觉开发者 社区 数据 统 计 ， 自 2016 年 到 2020 年 ，我国计算机视觉人才 数量从不到 2 万人 提升至 20 万人，已 成为 人工智能 乃至科技 领域 中 一类重要 并且快速扩大 的人才群体。 计算机 视觉 人才 对于个人未来的发展有何期望？ 他们 将如何选择未 来发展的城市、行业、岗位？ 对于 薪资和 研究 领域有何诉求？ 本章节将从中国 计算机视觉 人才个人发展 期望与 规划角度， 挖掘计算机 视觉人才的核心诉求， 为后续 人才培养 与 发展建议提供参考 。 2.1 人才 对 未来意向 发展 城市的选择 未来 发展：九成计算机视觉人才选择 国内一线 城市 为 未来意向发展城市 本次调研 问卷结果统计， 85.84%的计算机 视觉人才 填写了 一线城市 作为未来 意向发展城市 ：北京（ 27.59%） 、 深圳 （ 24.92%） 、 上海 （ 22.78%） 、 广州（ 10.55%）。 31.86%的人才 填写了新一线 城市 ：如杭州（ 7.15%） 、 南京（ 5.74%）、 成都 （ 3.74%） 、武汉（ 2.47%）， 以及天津、 郑州、合肥 、青岛、长沙、 重庆、苏州、西安等。 11.42%的人才填写 了二线城市 ，如 厦门、太原、南昌等。 由此 可见， 尽管 一线城市就业面临落户、房价、竞争等多重压力， 北京、 上海、深圳对于计算机视觉人才的吸引力 仍然巨大。 德勤在全球 AI 城市白皮书 报告中提出，全球 AI 城市集群 可以 分为 三类 ： 综合 枢纽型 （如 旧金山湾区 ） 、 融合 应用型（ 如 北京、上海） 、创新 引领 型 （ 如 深圳、多伦多） ，这三类 城市 分别 因 其前沿 的 技术 引领能力、 雄 厚 的产业经济实力、 卓越 的 科技 创新 环境吸引着大量 人工智能人才 ， 人工智能核心城市拥有明显的人才聚集效 应。 从 中长期来看， 融合 应用型与创新引领 型 城市都将向综合枢纽型城市发展， 我国 一线 与 新一线城市将拥有 更强的人才 聚集 能力 。 在本次 调研中，仅有 0.27%的计算机视觉人才 在 未来意向发展城市中填写了 港澳台及 海外城市，这可能由于 在 2020 年 新冠疫情影响下， 国内 人才 到 港澳台 或国外留学及 就业 的 难度增加， 且 海外国家与地区 在 疫情后的 经 济 恢复情况 较 国内相比较为 缓慢， 从而使 大部分 的中国计算机视觉人才 都 选择 了未来 在国内发展 。 图 21 中国 计算机视觉 人才未来发展城市选择情况 /14 人才 选择 未来 意向发展城市主要 看重 薪资水平和就业机会 本次 调研中，计算机视觉人才 在选择未来意向发展城市时，最看重的是当地薪资水平（ 72.68%）、就业机会 （ 69.94%）和人才引进政策（ 51.77%）。同时，当地高新企业聚集程度、地理因素（环境、气候等）、家庭因素与 房价等也是人才选择城市时的重点考虑内容。 在 深度访谈中，在职 计算机 视觉人才全部提到 会 优先考虑 家庭 因素 或伴侣的 未来发展城市 意向； 学生群体 中，如果求学所在地是一线城市 或 离家较近的城市，则会 优先 考虑 在 求学所在地发展 。 图 22 中国 计算机视觉 人才 选择 未来 意向发展城市的 考虑因素 （多选题，数据结果 =选择该项的人数 /参与本题的总人数） /15 2.2 学生群体对未来工作单位及岗位的选择 工作单位选择：人工智能企业、 研究院、互联网 企业 、高校 、 政府 机构 最 热门 本次 调研 中的 学生群体 80%集中在 21-25 岁 ，即 95 后 为主 ，人工智能企业（ 48.84%）、研究院（ 43.87%）、 互联网企业（ 42.82%）是学习计算机视觉的学生群体毕业后排行 前 三 的 意向 工作单位 ，进入本领域 核心企业或 从事科研 工作成为计算机 视觉 学生 群体的 主流 就业方向。值得关注 的 是， 有 1/3 的 学生希望毕业后可以 到 高校 任教， 同时 ， 有 30.09%的计算机视觉学生群体 希望 未来可以进入政府 机构 工作。 图 23 中国 计算机视觉在校学生 就业行业选择情况 （多选题，数据结果 =选择该行业的人数 /参与本题的总人数） 岗位选择：算法工程师岗位获得 最多人才选择 本次 调研中， 计算机视觉学生群体的就业岗位选择集中在算法工程师、高校研究员、算法研究员和研发工 程师等直接与计算机视觉专业 技术 对口的岗位。同时，也有 部分学生选择 了 AI 产品经理和 AI 项目经理岗等需 要 技术理解能力但 无需直接 参与 代码 工程的岗位 。 图 24 中国 计算机视觉在校 学生就业岗位选择情况 /16 2.3 学生 、在职人才 对薪资的 诉求 本次调研数据显示，计算机 视觉领域 学生 群体 毕业后 就业期望年薪 普遍不低于 18 万 ， 不同 学历 之间有 明 显差异。本科学历 学生中 ， 83%希望 毕业后年薪不低于 18 万 ， 56%希望 年薪 不低于 24 万 ；硕士研究生学生 中 ， 88%希望 毕业后 年薪 不低于 18 万 ， 64%希望 年薪 不低于 24 万； 博士研究生学生中， 86%希望年薪不低于 24 万 ， 68%希望年薪不 低于 30 万， 54%希望年薪不低于 36 万 ， 12%希望年薪不低于 60 万 。 图 25 中国 计算机视觉在校 学生 毕业后 薪资期望（年薪） 调研 中，计算机视觉 在职人员全部期望 年薪 在 20 万 以上，不同工作年限 人员 期望有显著差异 ，其中， 3 年 以上 工作经验人员 全部 希望年薪 不低于 30 万 。 对于 1-3 年工作经验的 人员， 72%希望 年薪 不低于 30 万； 对于 3-5 年 工作经验的人员， 67%希望年薪不低于 40 万 ；对于 5-10 年 工作经验的人员， 76%希望年薪不低于 40 万； 对于 10 年 以上工作经验的人员， 79%希望年薪不低于 40 万 ， 49%希望年薪不低于 50 万 。 对照第一章第 1.4 节 计 算机视觉人才薪资情况 现状 可以发现，大部分 在职 计算机视觉人才希望 自己 的年薪不低于本领域同等工作经验 人才的 平均 薪资。 图 26 中国 计算机视觉 在职人员薪资期望（年薪） /17 2.4 人才对 研究领域与 技术 提升 的 规划 在职 人员 希望 研究更多新 兴 技术领域或产业应用热 门 领域 在计算机 视觉 技术 发展过程中，随着前沿理论的不断突破、产业应用的趋势变化， 计算机 视觉领域 的 人才 研究方向也在 相应 作出调整。 本次报告对 在职人员 希望 未来研究 的 领域 进行了调研 ， 结果发现 ： 目标 检测、图 像分割、文本理解、目标跟踪仍 为 计算机视觉人才未来研究的重点方向，同时医学影像处理识别 的研究 兴趣排 名由第 7 位上升 到第 5 位， 这可能与新冠疫情 后医疗 领域计算机视觉相关需求 骤增 有关。 如果 对比 在职人员 现阶段 的 研究领域，可以 看到，即使在过往 没有研究过相关课题， 不少 计算机视觉人才 也表现 出对未来研究 3D 技术 、 行人检测与 重 识别 、 图像生成（ GAN） 、 动作 识别的 兴趣 ， 相关技术领域有望在 新的 一年迎来突破。 图 27 中国 计算机视觉 在职人员研究领域兴趣变化 计算机 视觉人才 业余 时间 多 用来提升技术水平 面对高速迭代的计算机视觉技术，计算机 视觉 人才只有不断学习才能保持自身竞争力。 92.3%的计算机 视觉 人才选择在业余时间提升技术水平，主要选择通过自学（ 53.57%）、线上技术论坛交流（ 48.16%）、付费课程 （ 44.56%）、社群交流（ 43.82%）等形式。当前 ， 由于 计算机视觉技术迭代 快、 工程实践要求高，单纯依靠 相关 书籍 自学 已经无法满足 人才 的学习要求 ， 线上 技术 论坛 及 社群交流等互动类学习形式 可以 帮助 计算机 视觉人才 与同领域人才相互学习、共同进步。同时 ， 调研发 现近 45%的计算机 视觉 人才 对于通过付费 课程 提升 技术水平 的 方式 有较强兴趣 ， 但 本领域 付费课程在市场中尚未普及。 图 28 中国 计算机视觉 人才业余时间技术提升途径 /18 第三章 企业、社会对计算机视觉人才的诉求 在 过去的几年间， 计算机 视觉 应用 的开发与实施在各行业展开，不少企业通过应用相关技术获得了切实好 处 ， 如 提升生产线 自动化水平、吸引更多消费者 或 节省了 用工成本 。德勤 在制胜人工智能 时代 报告中， 对 九个 国家 中 2,737 名 应用了人工智能的企业 高管 进行了调研， 结果 显示： 53%的受访者过去一年在人工智能相关 技术和人才方面的支出超过 2,000 万美元。社会 与产业对计算机视觉 技术 需求强烈 、 投入庞大，对本领域人才 更是 提出了 全方位 的要求。 本章节将阐释 企业、社会对计算机视觉人才学历、专业、 技能 等方面 的具体 诉求， 同时 说明 企业对 计算机 视觉 领域 非算法岗位的需求 情况 。 3.1 企业对 计算机视觉 技术 与人才的整体诉求 工信部 近日 发布的 人工智能 产业人才发展报告（ 2019-2020 年版 ） 指出， 人工智能属于高度 知识 密集型 产业，对人才的业务能力、工作经验、教育背景等方面 都有着 较高的要求。随着 人工智能 技术的不断更迭和应 用落地的快速推进，仅具备单一能力的产业人才无法匹配企业的实际需求。 聚焦 在计算机视觉领域， 本次调研 中， 企业所涉及项目领域呈现出百花齐放的状态， 这也正说明了计算机 视觉技术是我国目前应用范围 最 广的人工智能技术之一 。从应用 场景上， 计算机 视觉需要与 交通、安防、 制造、 医疗、 零售、 汽车、金融、传媒 等 领域 的 行业知识相结合 ； 从 技术 领域上，计算机视觉需要与 云计算 、人机交 互、智能硬件、 机器人 、自然语言处理、大数据、传感器等多种技术 融合。 例如 在 面向 制造 业 的工业机器人项目中， 计算机 视觉 人才 首先需要 理解制造企业 的 工艺流程 ，找准计算机 视觉算法 的切入 点； 之后 在 生产线 上， 前端 需要结合光学 摄像机 、传感器 等 设备 对 图像数据精准采集，保证算 法可以有效进行识别 ， 后端需要 将 识别 结果与 机械臂进行联动 ； 整个过程中还需要 网络 工程、系统 架构相关知 识 的支持。 在 这样的 项目 背景下，企业对计算 机 视觉人才提出的不仅仅是算法模型设计 能力 要求， 如何 深度理解具体 业务场景 、 如何快速学习 新 技术并 有机 融合，这些都是考验计算机视觉人才的 难题 。也 正因 如此，尽管 我国 计 算机视觉人才群体已经达到 20 万 人，但 真正 能够满足 产业 社会要求 、 达到目标水平的人才仍然 稀缺。 图 29 中国 计算机视觉相关 企业重点项目领域 /20 3.2 针对 人才 学历 与 专业背景的 要求 学历要求： 90%以上的企业要求计算机视觉人才为 硕士以上学历 本次调研中，九成的受访企业对于计算机视觉人才有学历背景上的要求。其中， 64.29%的企业要求计算机 视觉人才至少为 硕士研究生学历， 28.57%的企业准入门槛要求为博士 研究生 学历。 当前， 随着 国内开设人工智 能本科 专业的院校增多 ，如果结合 产业需求进行 定向 培养， 或许未来企业对计算机视觉人才的学历要求会降低 为本科。 图 30 企业对于 计算机视觉 人才的 最低 学历要求 专业背景要求：企业 偏好 多元化专业 背景人才 本次调研中，六成左右的企业对于计算机视觉人才的专业背景有具体要求， 其中 47.06%的企业要求计算机 视觉人才拥有 计算机科学与技术专业背景。与此同时，电子与通信工程、软件工程、数学、信息计算科学和自 动化也是企业用人 部门 偏好 的 专业背景。深度访谈中 ，部分 人工智能 企业负责人 则 表示， 计算机 视觉 技术 在实 际场景落地过程中 会 遇到大量 的、各类型、 多领域技术问题， 不管 任何专业背景的人才，在 工作 中都需要随时 学习新的 知识 与技能，因 此只要 掌握基 本 计算机视觉技术 能力或 拥有相关项目经验，人才的专业背景 并 没有那 么重要。 在未来 ，计算机视觉 与多学科更 深度 地交叉融合情况下，企业对 计算机视觉人才的 专业背景要求可能 会 更多元化。 图 31 企业对于 计算机 视觉 人才的专业背景偏好 /21 3.3 针对 人才 软硬技能的 要求 新技术实用化和解决问题能力成为算法工程师必备技能 针对 计算机视觉人才求职意向最大的 算法工程师岗位， 本次调研 重点 了解了 企业对 该 岗位的 专业 技能和 能 力 要求。 调研发现， 企业对 计算机 视觉 算法 工程师 新技术实用化、算法实现能力方面的硬性 技能 最为重视 ； 同 时， 熟悉 深度学习框架和熟悉使用常用视觉计算开源库也是 企业要求 算法工程师具备的基本 技术 要求。 调研 结果 中 还 发现 ， 对于 算法工程师岗位，有算法的实际产品化及视频分析经验 的 人才比发表过 本领域 优 秀论文 的 人才更受企业欢迎，这主要 由于 算法工程师岗位是以 技术 应用落地为导向的 岗位 ， 在企业 项目或产品 任务中， 其工程 实践能力 可能 比 理论 研究能力 更重要 。 在软技能层面，参与调研的企业中，全部都选择了解决问题能力； 学习能力 、 团队协作能力、创新能力也 是企业 选拔 计算机视觉人才过程 中 重点考