從三年前年薪25萬只是白菜價，到去年華為以年薪最高達(dá)201萬招攬頂尖應(yīng)屆畢業(yè)生，AI這把星星之火已然燎原，AI開發(fā)者也成為各大企業(yè)擁抱AI及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵
為了更好地了解其背后技術(shù)趨勢與人才走向，并幫助所有有志于AI的開發(fā)者成長及就業(yè)，CSDN聯(lián)合職場社交平臺脈脈共同出品，發(fā)布了《中國AI應(yīng)用開發(fā)者報(bào)告》。
同時，在近幾個月的特殊時期下，AI奔赴“戰(zhàn)疫”一線，從AI病毒傳播模型預(yù)測、AI語音輸入病例、到AI無人機(jī)監(jiān)管等實(shí)踐，再次證明數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，AI帶來的自動化革命處于高速進(jìn)行時階段，“無AI，不科技”的應(yīng)用也正全面滲透日常。
作為中國專業(yè)的開發(fā)者社區(qū)，在過去10年間，CSDN已經(jīng)成為中國開發(fā)者學(xué)習(xí)及交流AI技術(shù)與應(yīng)用的重要平臺。根據(jù)CSDN最新官方數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，在CSDN超過3000萬的注冊開發(fā)者中，689萬開發(fā)者有閱讀、撰寫與研究AI技術(shù)行為，其中，精準(zhǔn)聚焦AI學(xué)習(xí)及應(yīng)用的開發(fā)者人數(shù)達(dá)到了154萬。
基于此，為了更好地了解其背后技術(shù)趨勢與人才走向，并幫助所有有志于AI的開發(fā)者成長及就業(yè)，CSDN聯(lián)合職場社交平臺脈脈共同出品，發(fā)布了《中國AI應(yīng)用開發(fā)者報(bào)告》，在此第一篇章中，特聚焦分析中國AI開發(fā)者畫像特征、技術(shù)及行業(yè)增長、地域分布等，旨在幫助更多的開發(fā)者及相關(guān)行業(yè)深入了解AI技術(shù)及應(yīng)用發(fā)展趨勢。
AI正在吞噬軟件
“Software is eating the world.” 猶記得在2011年，原網(wǎng)景創(chuàng)始人、硅谷著名投資人Marc Andreessen曾說道。
彼時隨著PC、智能手機(jī)等計(jì)算設(shè)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(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化，全球的科技行業(yè)走向了軟件開創(chuàng)的新紀(jì)元。而親身經(jīng)歷這一轉(zhuǎn)變的典型公司就有曾被譏諷為“一個書店晚上業(yè)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(yè)再次發(fā)生了改變，曾經(jīng)的軟件吞噬世界，而現(xiàn)在已演變?yōu)锳I正在吞噬軟件。
中國AI十年演進(jìn)：2016-2018大爆發(fā)，2019年進(jìn)入平靜期
然追溯驅(qū)動這場變革的源點(diǎn)AI，始于1956年達(dá)特茅斯人工智能夏季研究計(jì)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(dān)任人工智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人、亞馬遜借助機(jī)器學(xué)習(xí)改造部分業(yè)務(wù)等以科技巨頭為首的人工智能協(xié)同推進(jìn)發(fā)展下，國內(nèi)的人工智能風(fēng)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(xué)術(shù)研究，真正地落地到產(chǎn)業(yè)界。
對此，CSDN通過對2009年至2019年這10年來AI相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)：60年前誕生的AI概念似乎爆發(fā)于一夕之間。
其中，2016年作為一個截然不同的時間節(jié)點(diǎn)，人們似乎只看到了 AlphaGo 戰(zhàn)勝頂尖圍棋選手們、Master 在人機(jī)“世紀(jì)大戰(zhàn)”中以60勝0負(fù)的戰(zhàn)績將人工智能的關(guān)注度推到了前所未有的高度，以至于AI成為家喻戶曉的關(guān)鍵詞。卻往往忽略，AI之所以能普及的背后源于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)技術(shù)的平穩(wěn)進(jìn)階與強(qiáng)力結(jié)合。對于這個科技世界最為敏感的技術(shù)開發(fā)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(yīng)用研發(fā)手段，從而AI產(chǎn)業(yè)也吸引了越來越多的開發(fā)者加入。
隨后的幾年間，在諸多政策的支持下，如2017年，國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出了面向2030年我國新一代人工智能發(fā)展的指導(dǎo)思想、戰(zhàn)略目標(biāo)、重點(diǎn)任務(wù)和保障措施，部署構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢，加快建設(shè)創(chuàng)新型國家和世界科技強(qiáng)國，AI開發(fā)者數(shù)量幾乎翻一番。
不過，從AI技術(shù)10年演進(jìn)中，也不難發(fā)現(xiàn)，2018-2019年間，AI整體發(fā)展出現(xiàn)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(jīng)理、狗尾草科技人工智能研究院院長邵浩曾在中國開發(fā)者大調(diào)查對AI現(xiàn)狀點(diǎn)評道，“在經(jīng)歷了2019年的行業(yè)低谷期之后，無論是行業(yè)巨頭還是新興獨(dú)角獸，都開始審視AI能夠切實(shí)落地的場景。從企業(yè)AI現(xiàn)狀中能夠發(fā)現(xiàn)，很多企業(yè)還停留在信息化階段，AI所能發(fā)揮的優(yōu)勢還不夠明顯，但有趨勢可以看出一些新興的AI形態(tài)逐漸得到了認(rèn)可和落地，例如RPA、對話系統(tǒng)等?！?
互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)AI大變革
據(jù)脈脈大數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)下，這些公司主要聚焦于以軟件為主的IT互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，而相應(yīng)的該行業(yè)的AI開發(fā)者占比人數(shù)最多，高達(dá)80.1%。
除此之外，金融業(yè)、制造業(yè)也聚攏了不少AI開發(fā)者，占比8.4%，這也意味著，這些傳統(tǒng)的行業(yè)也正在向AI加速轉(zhuǎn)型。
開發(fā)者對AI技術(shù)趨勢的感知
在此趨勢下，AI的應(yīng)用開發(fā)者們所運(yùn)用的工具利器也隨著產(chǎn)業(yè)的落地而發(fā)生了改變。
深度學(xué)習(xí)比機(jī)器學(xué)習(xí)更熱門
在AI細(xì)分領(lǐng)域上，開發(fā)者主要聚焦于深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等主要領(lǐng)域，而這些技術(shù)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(chǔ)支撐技術(shù)。
AI工具框架大比拼：OpenCV遠(yuǎn)超TensorFlow、Torch/PyTorch，國產(chǎn)PaddlePaddle進(jìn)入TOP10
在技術(shù)應(yīng)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(yīng)用于AI領(lǐng)域，卻也不局限于AI。彼時于1999年1月，懷著為計(jì)算機(jī)視覺提供通用性接口的OpenCV首個測試版的發(fā)布，實(shí)現(xiàn)了幫助AI開發(fā)者們在人工智能時代下快速構(gòu)建精巧的應(yīng)用。在20年的演進(jìn)中，OpenCV已經(jīng)廣泛應(yīng)用于自動駕駛、相機(jī)校正、工業(yè)檢測系統(tǒng)等場景中。
除此之外，在AI開源框架領(lǐng)域中還有一個既定事實(shí)是，TensorFlow、PyTorch基本兩分天下，從技術(shù)能力到生態(tài)建設(shè)，它們能給AI落地提供有力支撐，可以滿足大部分企業(yè)在其中構(gòu)建自己的AI應(yīng)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(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(tǒng)”之稱的 TensorFlow 就成為了一線開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架。
根據(jù)最新的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，老牌的跨平臺計(jì)算機(jī)視覺庫OpenCV憑實(shí)力一路飆升到了第一名，成為全國AI開發(fā)者最喜愛的AI工具框架。其次是TensorFlow。
繼而，緊隨靜態(tài)深度學(xué)習(xí)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(jì)算上優(yōu)異表現(xiàn)，讓不少公司及開發(fā)者更愿意嘗試TensorFlow。
通過以下線狀圖可以看出，這幾種技術(shù)在2017-2019年間，隨著人工智能的爆發(fā)，應(yīng)用頻率也達(dá)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，也可以看到國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)平臺，百度的飛槳可同時支持稠密參數(shù)和稀疏參數(shù)場景的超大規(guī)模深度學(xué)習(xí)并行訓(xùn)練，支持萬億乃至更高量級規(guī)模參數(shù)的高效并行訓(xùn)練，也是最早提供如此強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)并行技術(shù)的深度學(xué)習(xí)平臺，通過技術(shù)創(chuàng)新做到高效、穩(wěn)定、成本低廉。
?其二是排在第13名的騰訊NCNN：NCNN是一個為手機(jī)端極致優(yōu)化的高性能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向計(jì)算框架?；贜CNN，開發(fā)者能夠?qū)⑸疃葘W(xué)習(xí)算法輕松移植到手機(jī)端高效執(zhí)行，開發(fā)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(shù)框架迭代的過程中，曠視于2019年1月從技術(shù)與場景兩大維度做了戰(zhàn)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(shù)服務(wù)解決方案的云端視覺服務(wù)平臺Face++進(jìn)一步地做了升級，演變?yōu)楦鼮橄到y(tǒng)化的AI算法引擎Brain++。而就在前不久，曠視正式開源其AI生產(chǎn)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(fā)者。
整體而言，百度飛槳以較為完備的端到端開源深度學(xué)習(xí)平臺生態(tài)處在國內(nèi)領(lǐng)頭羊的位置；曠視的體量相對小一些，但其靈活高效等優(yōu)勢讓其具備很強(qiáng)的多平臺多設(shè)備適應(yīng)能力；NCNN在同類框架中，跨平臺兼容性也是最好的。
當(dāng)下，隨著飛槳、NCNN、Face++/Brain++/MegEngine榮登AI開發(fā)者常用的TOP20工具之列，無疑也在彰顯國產(chǎn)化的中國力量。而在百度、騰訊、曠視乃至更多企業(yè)相繼入局之下，國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架/平臺市場開始出現(xiàn)博弈之勢，不過，從中我們也發(fā)現(xiàn)，作為國產(chǎn)的深度學(xué)習(xí)框架的代表，百度的PaddlePaddle在歷經(jīng)四年的迭代之后仍處于AI開發(fā)者常用框架的第9名，在此之下，國產(chǎn)工具該如何實(shí)現(xiàn)突破？中國的AI又將如何實(shí)現(xiàn)彎道超車？
對此，CSDN創(chuàng)始人&董事長、極客幫創(chuàng)投創(chuàng)始合伙人蔣濤表示，中國AI的希望在于應(yīng)用，AI真正進(jìn)入各行各業(yè)落地，需要百萬掌握AI應(yīng)用開發(fā)能力的工程師、產(chǎn)品經(jīng)理和行業(yè)專家。
AI相關(guān)技能開發(fā)者地域分布現(xiàn)狀
在地域分布上，本次報(bào)告公布了最新AI相關(guān)技能開發(fā)者Top20的地區(qū)排名：北京穩(wěn)居第一，其次第一梯隊(duì)的還有廣東、上海、浙江、江蘇。
AI相關(guān)技能開發(fā)者分布TOP5城市：北京、上海、深圳、杭州、廣州
從數(shù)據(jù)可以看出，無論是更廣泛的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，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(fā)者數(shù)量為何是上海的一倍多、乃至杭州三倍多時，我們發(fā)現(xiàn)，位居全國前列的AI相關(guān)研究單位及高等院校如北京大學(xué)、清華大學(xué)、中科院等均坐落于北京，為各大企業(yè)、研究所提供了最為直接及高效的AI培養(yǎng)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(yōu)質(zhì)人工智能企業(yè)。
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。
此外，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(tǒng)的制造業(yè)上，因此從事或關(guān)注相關(guān)行業(yè)的AI的開發(fā)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(wǎng)易、華為杭州研究所等巨頭以及不少創(chuàng)業(yè)型企業(yè)紛紛落戶杭州，杭州的科技競爭力也愈發(fā)強(qiáng)盛，在AI應(yīng)用層面，開發(fā)者關(guān)注的活躍度也相比其他新一線城市要高。
AI開發(fā)者畫像：已呈年輕化趨勢，本科學(xué)歷背景占比最高
隨著AI應(yīng)用場景的普及，AI人才早已呈現(xiàn)供不應(yīng)求的現(xiàn)狀。就此，一個月前，教育部官網(wǎng)發(fā)布了《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》，審批結(jié)果顯示，中國人民大學(xué)、北京化工大學(xué)、北京郵電大學(xué)、北京師范大學(xué)、中國傳媒大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)等179所高校新增了人工智能專業(yè)，這其中還并不包括與人工智能相關(guān)的大數(shù)據(jù)、智能科學(xué)、自動化等方向。
24歲以下開發(fā)者占比高達(dá)51%
AI初長成，高校加強(qiáng)AI人才的培養(yǎng)，帶來的人才必然呈現(xiàn)年輕化的趨勢，這一點(diǎn)從數(shù)據(jù)上也可以看出。據(jù)調(diào)查顯示，24歲以下的AI開發(fā)者成為人工智能行業(yè)的主力軍，占比高達(dá)五成；其次，經(jīng)驗(yàn)較為豐富的24-35歲AI開發(fā)者也不在少數(shù)，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(xiàn)下整個互聯(lián)網(wǎng)的人才年齡趨勢相吻合，此前，據(jù)CSDN發(fā)布的《2019-2020中國開發(fā)者調(diào)查報(bào)告》顯示，在軟件開發(fā)領(lǐng)域，30歲及以下的開發(fā)者人群占比在8成以上。在傳統(tǒng)與創(chuàng)新觀點(diǎn)的碰撞中，科技行業(yè)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(lǐng)域中，男多女少的比例成為常態(tài)，對于AI行業(yè)亦然。此前，AI界知名大佬、斯坦福視覺與學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室（SVL）負(fù)責(zé)人李飛飛坦言：“即便是在自己的實(shí)驗(yàn)室里，仍然招募不到足夠多的有色人士和女性。盡管現(xiàn)在要比過往典型的人工智能實(shí)驗(yàn)室更加多元化，但它仍然大多數(shù)是男性?！?
AI行業(yè)，本科生占比最高，博士/博士后稀缺
在國家大力推動素質(zhì)教育的前提下，各行各業(yè)的招聘門檻均有所提升。在興起的AI行業(yè)中，無論是大廠還是創(chuàng)業(yè)型公司，很多的企業(yè)的招聘對于學(xué)歷要求都是本科起。
據(jù)最新的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，AI人才中43.6%擁有本科學(xué)歷，其次碩士占比28.4%，高學(xué)歷的博士/博士后人數(shù)最少，僅有2.8%。而這一比例與整個軟件開發(fā)者學(xué)歷分布占比有所不同，在更廣泛的軟件開發(fā)者群體中，具有本科學(xué)歷的開發(fā)者占比66%，碩士研究生、博士研究生僅占11%、1%。相較而言，AI領(lǐng)域的人才對于學(xué)歷的要求會更高一些。
算法工程師、數(shù)據(jù)分析師成為AI開發(fā)者的首選
細(xì)分來看，在具體的職位方面，AI技術(shù)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(jīng)理、狗尾草科技人工智能研究院院長邵浩在中國開發(fā)者大調(diào)查對AI現(xiàn)狀也點(diǎn)評道，從就業(yè)角度來看，由于算法工程化才是商業(yè)落地的核心關(guān)鍵，因此算法團(tuán)隊(duì)的規(guī)模在近半數(shù)的企業(yè)中僅保持在個位數(shù)，另一方面，擁有扎實(shí)工程化能力的算法工程師更受青睞。
從這個數(shù)據(jù)中，可以看出算法工程師頗為熱門，但側(cè)面也體現(xiàn)出其競爭也更為激烈。對此，身處該行業(yè)中的一名從業(yè)者趙一鳴在《算法工程師的危機(jī)》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(jī)。
?一方面是來自人的競爭，大量的畢業(yè)生和培訓(xùn)生涌入這個行業(yè)，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(jī)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(fā)者在進(jìn)入AI行業(yè)中也選擇了數(shù)據(jù)分析師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、數(shù)據(jù)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(fā)者而言，何時適合找工作？據(jù)《中國AI應(yīng)用開發(fā)者報(bào)告》中AI人才招聘與求職的趨勢顯示，一方面，常規(guī)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(shí)時關(guān)注行業(yè)動態(tài)，伺機(jī)而動，如據(jù)2019年1月-2020年2月AI人才招聘趨勢圖顯示，11月期間，業(yè)界對AI人才的招聘需求達(dá)到最高峰，隨之在12月帶來了一波求職小高潮。
另外，根據(jù)數(shù)據(jù)調(diào)查，我們發(fā)現(xiàn)，或受春節(jié)假期以及疫情影響，2020年1月，無論是企業(yè)招聘還是人才求職，趨勢走向稍顯低迷。隨著2月各大企業(yè)遠(yuǎn)程復(fù)工的開啟，AI相關(guān)的人才招聘狀態(tài)雖有恢復(fù)，但其速度仍不及求職的需求。
十年AI，爆發(fā)于一夕，崛起于腳下，探索于未來
目前AI正處于寒武紀(jì)的大爆發(fā)階段，而據(jù)最新的數(shù)據(jù)顯示，37%的AI開發(fā)者入行已有6年以上的時間，而剛?cè)胄泄ぷ?-3年的AI開發(fā)者人數(shù)占比最多，達(dá)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(tǒng)行業(yè)以及日常生活的加快融合、開源技術(shù)生態(tài)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(shù)、應(yīng)用的結(jié)合下，未來屬于AI時代。
而AI時代，屬于為其開疆拓土的AI應(yīng)用開發(fā)者們。
