根據(jù)清華大學(xué)數(shù)據(jù)顯示，在諸多人工智能技術(shù)方向中，計算機視覺（Computer Vision）是中國市場規(guī)模最大的應(yīng)用方向，在整體中國人工智能市場應(yīng)用中占比為 34.9%。計算機視覺技術(shù)的研究目標是使計算機具備人類的視覺能力，能看懂圖像內(nèi)容、理解動態(tài)場景，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于智慧城市與新基建、安防、金融、醫(yī)療健康、電商與實體零售、無人駕駛等各類場景。人臉識別、圖像搜索、文字識別、車輛分析、視頻結(jié)構(gòu)化、動作識別等算法為生產(chǎn)活動帶來了安全保障與效率提升，也為人類生活提供了更多便捷與樂趣。

在技術(shù)與應(yīng)用高速發(fā)展的另一面，是日漸突出的“人才荒”問題。根據(jù)工業(yè)和信息化部人才交流中心編寫的《人工智能產(chǎn)業(yè)人才發(fā)展報告（2019-2020）年》數(shù)據(jù)顯示，我國人工智能產(chǎn)業(yè)中，有效人才缺口達 30 萬，且特定技術(shù)方向和崗位上人才供需失衡比例尤為突出。其中，計算機視覺領(lǐng)域崗位人才供需比為 0.09，即100崗位需求，相關(guān)從業(yè)人才只有9個，屬于極度稀缺程度。我國計算機視覺人才的嚴重不足可能由于研究起步晚和產(chǎn)業(yè)化積累不足，導(dǎo)致人才培養(yǎng)速度沒有跟上產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求。

本期的智能內(nèi)參，我們推薦德勤的報告《中國計算機視覺人才調(diào)研報告》，深度調(diào)研人工智能領(lǐng)域最受關(guān)注的計算機視覺方向研發(fā)人員，“后疫情”時代下計算機視覺領(lǐng)域?qū)I(yè)人才的學(xué)習(xí)與工作現(xiàn)狀、未來規(guī)劃、發(fā)展瓶頸，了解企業(yè)與社會對計算機視覺領(lǐng)域的人才訴求，為政府、企業(yè)、高校、科研院所等產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)機構(gòu)提供參考，以加速我國計算機視覺人才的培養(yǎng)與發(fā)展。

本期內(nèi)參來源：德勤

原標題：

《中國計算機視覺人才調(diào)研報告》

作者：李軼童 等

一、中國計算機視覺人才現(xiàn)狀

我國企業(yè)與社會對計算機視覺人才的需求巨大，但業(yè)內(nèi)對計算機視覺領(lǐng)域整體從業(yè)人員和學(xué)生學(xué)者現(xiàn)狀的了解并不完整。計算機視覺人才主要分布在哪些城市與行業(yè)？他們重點關(guān)注哪些研究領(lǐng)域？開發(fā)習(xí)慣如何？本章節(jié)將從中國計算機視覺人才所在城市、專業(yè)背景、研究領(lǐng)域、開發(fā)習(xí)慣、薪資情況、行業(yè)分布等維度，全面展現(xiàn)人才當前學(xué)習(xí)與工作的現(xiàn)狀。

除北上廣深外，南京、武漢、杭州、成都作為新一線城市的代表，也擁有大量本領(lǐng)域人才；這前八名城市擁有的計算機視覺人才總和超過全國的 50%。同時，本領(lǐng)域人才的分布與各地經(jīng)濟水平呈現(xiàn)密切相關(guān)性：根據(jù)我國各地統(tǒng)計局數(shù)據(jù)，南京、武漢、杭州、成都的 GDP 分別排在 2020 年我國城市 GDP 排行榜的第十名、第九名、第八名與第七名。關(guān)于城市對人才的聚集效應(yīng)，報告將在第二章詳細闡述。

▲人才城市分布情況

▲人才城市分布 TOP 8

計算機視覺人才多來自計算機專業(yè)，主要研究領(lǐng)域為目標檢測。根據(jù)本次調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，50%左右的計算機視覺人才來自于計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)。由于計算機視覺技術(shù)的發(fā)展涉及到數(shù)學(xué)、物理學(xué)、光譜學(xué)、自動化學(xué)科、腦科學(xué)、神經(jīng)心理學(xué)、認知心理學(xué)、行為心理學(xué)、生物科學(xué)等多種交叉學(xué)科，本次調(diào)研中也有超過 40%的計算機視覺人才來自電子與通信工程、電氣工程與自動化、數(shù)學(xué)等非計算機專業(yè)。值得關(guān)注的是，人工智能專業(yè)在 2018 年被正式納入我國本科專業(yè)名單，至今已有超過 200 所高校開設(shè)了相關(guān)專業(yè)并啟動招生；在本次調(diào)研中，有 6.81%的人才正是來自于新開設(shè)的人工智能專業(yè)，并且已經(jīng)開始或即將進入計算機視覺方向的學(xué)習(xí)與研究。

▲中國計算機視覺人才專業(yè)背景分布情況（TOP 5）

現(xiàn)階段，計算機視覺人才的研究領(lǐng)域集中在目標檢測，圖像分割，文本理解和目標跟蹤幾個方向。同時，隨著技術(shù)的不斷深入，計算機視覺技術(shù)整體研究領(lǐng)域呈現(xiàn)出多元化的特點：摳圖 Matting、醫(yī)學(xué)影像處理識別、圖像增強、圖像修復(fù)與超分辨、3D 視覺、遙感與航拍影像處理識別也是本領(lǐng)域人才關(guān)注的方向。

▲中國計算機視覺研究領(lǐng)域分布情況

根據(jù)對中國知網(wǎng)收錄的中文學(xué)術(shù)論文的統(tǒng)計，中國計算機視覺領(lǐng)域論文發(fā)布數(shù)量逐年上升，從 2015 年至2019 年，相關(guān)論文數(shù)量從 2033 篇增長到 3842 篇，增幅近九成。同期，計算機視覺領(lǐng)域的外文論文數(shù)量由 1896篇上升到 2848 篇，增幅為 50%，明顯低于中文論文的增長幅度。但在高水平論文領(lǐng)域，清華大學(xué)-中國工程院知識智能聯(lián)合研究中心近日發(fā)布的《智慧人才發(fā)展報告》指出，中國在人工智能領(lǐng)域的高水平論文發(fā)表量居世界第二，僅次于美國，但是與美國相比仍存在較大差距：美國的高水平論文發(fā)表量（69764） 是中國（25418）的 2.74 倍，美國（49116）高水平論文作者數(shù)量是中國（17368）的 2.83 倍。

在計算機視覺中文學(xué)術(shù)論文的統(tǒng)計中，目標檢測作為計算機視覺領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究任務(wù)，相關(guān)論文成果數(shù)量和增長速度明顯高出其他研究領(lǐng)域，在過去五年（2015-2019）目標檢測相關(guān)論文數(shù)量增長了超 200%。同時，目標檢測也是近年來中國計算機視覺產(chǎn)業(yè)落地過程中應(yīng)用最廣泛的技術(shù)之一，大量實際場景數(shù)據(jù)也為該任務(wù)的研究提供了有力支撐。

▲近五年中國計算機視覺中文論文發(fā)表情況

▲近五年中國計算機視覺中文論文細分領(lǐng)域發(fā)表情況

開發(fā)習(xí)慣：中國計算機視覺人才最常用 Pytorch 和 TensorFlow。Python 是目前中國計算機視覺人才最常用的開發(fā)語言。Python 編程語言具有簡單、高效的特點，這使得初學(xué)者和計算機專家都可以很快的上手。另外，Python 作為一門開源的語言，其社區(qū)中擁有大量的編程志愿者，使 Python 得以大規(guī)模推廣。同時，不少將 C/C++作為主要編程語言的計算機視覺人才，也會同時選擇 Python作為輔助工具，以滿足不同任務(wù)的需求。

▲中國計算機視覺人才開發(fā)語言偏好

Pytorch 和 TensorFlow 是當前學(xué)界和業(yè)界主流的兩大深度學(xué)習(xí)框架，也是目前中國計算機視覺人才最常用的深度學(xué)習(xí)算法框架。由于人工智能領(lǐng)域的高速發(fā)展，不少軟件、架構(gòu)、硬件方向的研發(fā)人員也逐步轉(zhuǎn)向計算機視覺算法崗位；Pytorch 的易學(xué)易用使得其成為了大部分在職人員轉(zhuǎn)崗時的首選框架。此外，近幾年國內(nèi)深度學(xué)習(xí)算法框架逐步上線，有 6.49%的在職人員已經(jīng)在工作中進行應(yīng)用這類框架。

▲中國計算機視覺人才深度學(xué)習(xí)算法框架偏好

本次調(diào)研對計算機視覺相關(guān)人才 2020 年度的薪資情況進行了統(tǒng)計，結(jié)果顯示，計算機視覺算法研究員在2020 年度平均薪資（年薪）為 328,977 元，算法工程師為 348,507 元，研發(fā)工程師（指，計算機視覺領(lǐng)域企業(yè)/項目中，非算法類研發(fā)崗位，如系統(tǒng)架構(gòu)師、軟件工程師）為 294,271 元，AI 產(chǎn)品經(jīng)理（指計算機視覺領(lǐng)域企業(yè)/項目中的產(chǎn)品經(jīng)理）為 274,265 元；四類崗位的平均年薪差距在 7.5 萬元以內(nèi)。由此可見，在 2020 年疫情影響下，計算機視覺領(lǐng)域人才的薪資收入仍處于較高水平，且本領(lǐng)域各崗位的優(yōu)秀人才均能獲得豐厚的報酬。

在中高收入（年薪大于 40 萬）人數(shù)占比方面，算法崗人數(shù)占比則遠高于其他崗位：算法研究員中的中高收入人數(shù)占比為 29.54%，算法工程師崗位為 32.84%，研發(fā)工程師崗位為 14.58%，AI 產(chǎn)品經(jīng)理崗位為 11.77%。在高收入（年薪大于 80 萬）人數(shù)占比方面，算法研究員崗位占比最高，為 4.55%，這由于該崗位進入門檻最高，不少企業(yè)或研究院要求候選人在計算機視覺領(lǐng)域頂級會議（CVPR、ICCV、ECCV 等）和期刊（IEEE-TPAMI、IJCV等）或機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂級會議（NIPS、ICML 等）上發(fā)表過論文。

此外，結(jié)合工作年限來看，工作經(jīng)驗 5 年以內(nèi)的算法崗人才（包含算法研究員與算法工程師）與研發(fā)工程師的平均年薪相差不大。但是，工作經(jīng)驗 5-10 年的算法崗人才平均年薪比同等經(jīng)驗的研發(fā)工程師高出 14 萬元；對于 10 年工作經(jīng)驗以上的人才，兩類崗位年薪差距為 12 萬。

▲2020 年中國計算機視覺人才主要崗位薪資情況

▲計算機視覺算法崗與研發(fā)崗薪資對比情況

本次調(diào)研中，通過對計算機視覺在職人員所在企業(yè)涉及行業(yè)領(lǐng)域的調(diào)研統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，人工智能和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)計算機視覺人才最多，同時，也有大量計算機視覺人才分布在電商、金融、企業(yè)服務(wù)、教育、文娛內(nèi)容等領(lǐng)域，這主要由于計算機視覺技術(shù)在部分行業(yè)的發(fā)展中承擔著越來越重要的角色。

如電商領(lǐng)域，商品以圖搜圖已經(jīng)成為綜合電商、垂直電商的標配；虛擬試妝功能則進一步豐富了美妝類產(chǎn)品線上營銷的方式。在金融領(lǐng)域，部分機構(gòu)在人工智能技術(shù)應(yīng)用上選擇“內(nèi)外結(jié)合”的形式，即采購?fù)獠砍墒焖惴K或基礎(chǔ)平臺，交由內(nèi)部算法工程團隊或產(chǎn)品研發(fā)團隊進行模型優(yōu)化與二次開發(fā)，以提高對用戶數(shù)據(jù)安全的保護及對業(yè)務(wù)場景的適用性。在教育行業(yè)，計算機視覺技術(shù)與自然語言處理、語音識別技術(shù)的深度結(jié)合，使得視頻教學(xué)、智能閱卷等功能日趨完善，智能化水平成為教育類企業(yè)/機構(gòu)的核心競爭力。

自 2018 年起，全球計算機視覺技術(shù)不斷成熟，開源生態(tài)、技術(shù)社區(qū)、人工智能開放平臺的建立也使得算法的開發(fā)與應(yīng)用門檻顯著下降。德勤在《全球人工智能發(fā)展白皮書》中指出，由深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的計算機視覺在某些領(lǐng)域已經(jīng)超越人類，特別是在人臉識別、圖像分類等任務(wù)中。同時，在我國，計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用擁有龐大的市場空間與豐富的場景數(shù)據(jù)，因而當技術(shù)成熟度達到產(chǎn)業(yè)要求時，不少垂直行業(yè)，尤其是行業(yè)中的頭部企業(yè)，選擇了在組織內(nèi)部搭建計算機視覺團隊，打造行業(yè)專屬的計算視視覺算法產(chǎn)品或相關(guān)功能。

▲中國計算機視覺人才行業(yè)分布情況

二、計算機視覺人才個人期望與規(guī)劃

第一章節(jié)調(diào)研結(jié)果顯示，我國計算機視覺人才主要分布在一線與新一線城市，除人工智能與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，也廣泛分布在各行業(yè)企業(yè)中，且算法崗人才擁有較高的薪資水平。根據(jù)極市平臺計算機視覺開發(fā)者社區(qū)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，自 2016 年到 2020 年，我國計算機視覺人才數(shù)量從不到 2 萬人提升至 20 萬人，已成為人工智能乃至科技領(lǐng)域中一類重要并且快速擴大的人才群體。計算機視覺人才對于個人未來的發(fā)展有何期望？他們將如何選擇未來發(fā)展的城市、行業(yè)、崗位？對于薪資和研究領(lǐng)域有何訴求？本章節(jié)將從中國計算機視覺人才個人發(fā)展期望與規(guī)劃角度，挖掘計算機視覺人才的核心訴求，為后續(xù)人才培養(yǎng)與發(fā)展建議提供參考。

德勤調(diào)研問卷結(jié)果統(tǒng)計，85.84%的計算機視覺人才填寫了一線城市作為未來意向發(fā)展城市：北京（27.59%）、深圳（24.92%）、上海（22.78%）、廣州（10.55%）。31.86%的人才填寫了新一線城市：如杭州（7.15%）、南京（5.74%）、成都（3.74%）、武漢（2.47%），以及天津、鄭州、合肥、青島、長沙、重慶、蘇州、西安等。11.42%的人才填寫了二線城市，如廈門、太原、南昌等。由此可見，盡管一線城市就業(yè)面臨落戶、房價、競爭等多重壓力，北京、上海、深圳對于計算機視覺人才的吸引力仍然巨大。

德勤在《全球 AI 城市白皮書》報告中提出，全球 AI 城市集群可以分為三類：綜合樞紐型（如舊金山灣區(qū)）、融合應(yīng)用型（如北京、上海）、創(chuàng)新引領(lǐng)型（如深圳、多倫多），這三類城市分別因其前沿的技術(shù)引領(lǐng)能力、雄厚的產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟實力、卓越的科技創(chuàng)新環(huán)境吸引著大量人工智能人才，人工智能核心城市擁有明顯的人才聚集效應(yīng)。從中長期來看，融合應(yīng)用型與創(chuàng)新引領(lǐng)型城市都將向綜合樞紐型城市發(fā)展，我國一線與新一線城市將擁有更強的人才聚集能力。

在本次調(diào)研中，僅有 0.27%的計算機視覺人才在未來意向發(fā)展城市中填寫了港澳臺及海外城市，這可能由于在 2020 年新冠疫情影響下，國內(nèi)人才到港澳臺或國外留學(xué)及就業(yè)的難度增加，且海外國家與地區(qū)在疫情后的經(jīng)濟恢復(fù)情況較國內(nèi)相比較為緩慢，從而使大部分的中國計算機視覺人才都選擇了未來在國內(nèi)發(fā)展。

▲中國計算機視覺人才未來發(fā)展城市選擇情況

計算機視覺人才在選擇未來意向發(fā)展城市時，最看重的是當?shù)匦劫Y水平（72.68%）、就業(yè)機會（69.94%）和人才引進政策（51.77%）。同時，當?shù)馗咝缕髽I(yè)聚集程度、地理因素（環(huán)境、氣候等）、家庭因素與房價等也是人才選擇城市時的重點考慮內(nèi)容。

在深度訪談中，在職計算機視覺人才全部提到會優(yōu)先考慮家庭因素或伴侶的未來發(fā)展城市意向；學(xué)生群體中，如果求學(xué)所在地是一線城市或離家較近的城市，則會優(yōu)先考慮在求學(xué)所在地發(fā)展。

▲中國計算機視覺人才選擇未來意向發(fā)展城市的考慮因素

本次調(diào)研中的學(xué)生群體 80%集中在 21-25 歲，即 95 后為主，人工智能企業(yè)（48.84%）、研究院（43.87%）、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)（42.82%）是學(xué)習(xí)計算機視覺的學(xué)生群體畢業(yè)后排行前三的意向工作單位，進入本領(lǐng)域核心企業(yè)或從事科研工作成為計算機視覺學(xué)生群體的主流就業(yè)方向。值得關(guān)注的是，有 1/3 的學(xué)生希望畢業(yè)后可以到高校任教，同時，有 30.09%的計算機視覺學(xué)生群體希望未來可以進入政府機構(gòu)工作。

▲中國計算機視覺在校學(xué)生就業(yè)行業(yè)選擇情況

計算機視覺學(xué)生群體的就業(yè)崗位選擇集中在算法工程師、高校研究員、算法研究員和研發(fā)工程師等直接與計算機視覺專業(yè)技術(shù)對口的崗位。同時，也有部分學(xué)生選擇了 AI 產(chǎn)品經(jīng)理和 AI 項目經(jīng)理崗等需要技術(shù)理解能力但無需直接參與代碼工程的崗位。

▲中國計算機視覺在校學(xué)生就業(yè)崗位選擇情況

本次調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，計算機視覺領(lǐng)域?qū)W生群體畢業(yè)后就業(yè)期望年薪普遍不低于 18 萬，不同學(xué)歷之間有明顯差異。本科學(xué)歷學(xué)生中，83%希望畢業(yè)后年薪不低于 18 萬，56%希望年薪不低于 24 萬；碩士研究生學(xué)生中，88%希望畢業(yè)后年薪不低于 18 萬，64%希望年薪不低于 24 萬；博士研究生學(xué)生中，86%希望年薪不低于 24 萬，68%希望年薪不低于 30 萬，54%希望年薪不低于 36 萬，12%希望年薪不低于 60 萬。

▲中國計算機視覺在校學(xué)生畢業(yè)后薪資期望（年薪）

調(diào)研中，計算機視覺在職人員全部期望年薪在 20 萬以上，不同工作年限人員期望有顯著差異，其中，3 年以上工作經(jīng)驗人員全部希望年薪不低于 30 萬。對于 1-3 年工作經(jīng)驗的人員，72%希望年薪不低于 30 萬；對于3-5 年工作經(jīng)驗的人員，67%希望年薪不低于 40 萬；對于 5-10 年工作經(jīng)驗的人員，76%希望年薪不低于 40 萬；對于 10 年以上工作經(jīng)驗的人員，79%希望年薪不低于 40 萬，49%希望年薪不低于 50 萬?？梢园l(fā)現(xiàn)，大部分在職計算機視覺人才希望自己的年薪不低于本領(lǐng)域同等工作經(jīng)驗人才的平均薪資。

▲中國計算機視覺在職人員薪資期望（年薪）

在計算機視覺技術(shù)發(fā)展過程中，隨著前沿理論的不斷突破、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的趨勢變化，計算機視覺領(lǐng)域的人才研究方向也在相應(yīng)作出調(diào)整。本次報告對在職人員希望未來研究的領(lǐng)域進行了調(diào)研，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：目標檢測、圖像分割、文本理解、目標跟蹤仍為計算機視覺人才未來研究的重點方向，同時醫(yī)學(xué)影像處理識別的研究興趣排名由第 7 位上升到第 5 位，這可能與新冠疫情后醫(yī)療領(lǐng)域計算機視覺相關(guān)需求驟增有關(guān)。

如果對比在職人員現(xiàn)階段的研究領(lǐng)域，可以看到，即使在過往沒有研究過相關(guān)課題，不少計算機視覺人才也表現(xiàn)出對未來研究 3D 技術(shù)、行人檢測與重識別、圖像生成（GAN）、動作識別的興趣，相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域有望在新的一年迎來突破。

▲中國計算機視覺在職人員研究領(lǐng)域興趣變化

面對高速迭代的計算機視覺技術(shù)，計算機視覺人才只有不斷學(xué)習(xí)才能保持自身競爭力。92.3%的計算機視覺人才選擇在業(yè)余時間提升技術(shù)水平，主要選擇通過自學(xué)（53.57%）、線上技術(shù)論壇交流（48.16%）、付費課程（44.56%）、社群交流（43.82%）等形式。當前，由于計算機視覺技術(shù)迭代快、工程實踐要求高，單純依靠相關(guān)書籍自學(xué)已經(jīng)無法滿足人才的學(xué)習(xí)要求，線上技術(shù)論壇及社群交流等互動類學(xué)習(xí)形式可以幫助計算機視覺人才與同領(lǐng)域人才相互學(xué)習(xí)、共同進步。同時，調(diào)研發(fā)現(xiàn)近 45%的計算機視覺人才對于通過付費課程提升技術(shù)水平的方式有較強興趣，但本領(lǐng)域付費課程在市場中尚未普及。

▲中國計算機視覺人才業(yè)余時間技術(shù)提升途徑

三、企業(yè)、社會對計算機視覺人才的訴求

在過去的幾年間，計算機視覺應(yīng)用的開發(fā)與實施在各行業(yè)展開，不少企業(yè)通過應(yīng)用相關(guān)技術(shù)獲得了切實好處，如提升生產(chǎn)線自動化水平、吸引更多消費者或節(jié)省了用工成本。德勤在《制勝人工智能時代》報告中，對九個國家中 2,737 名應(yīng)用了人工智能的企業(yè)高管進行了調(diào)研，結(jié)果顯示：53%的受訪者過去一年在人工智能相關(guān)技術(shù)和人才方面的支出超過 2,000 萬美元。社會與產(chǎn)業(yè)對計算機視覺技術(shù)需求強烈、投入龐大，對本領(lǐng)域人才更是提出了全方位的要求。本章節(jié)將闡釋企業(yè)、社會對計算機視覺人才學(xué)歷、專業(yè)、技能等方面的具體訴求，同時說明企業(yè)對計算機視覺領(lǐng)域非算法崗位的需求情況。

工信部近日發(fā)布的《人工智能產(chǎn)業(yè)人才發(fā)展報告（2019-2020 年版）》指出，人工智能屬于高度知識密集型產(chǎn)業(yè)，對人才的業(yè)務(wù)能力、工作經(jīng)驗、教育背景等方面都有著較高的要求。隨著人工智能技術(shù)的不斷更迭和應(yīng)用落地的快速推進，僅具備單一能力的產(chǎn)業(yè)人才無法匹配企業(yè)的實際需求。

聚焦在計算機視覺領(lǐng)域，本次調(diào)研中，企業(yè)所涉及項目領(lǐng)域呈現(xiàn)出百花齊放的狀態(tài)，這也正說明了計算機視覺技術(shù)是我國目前應(yīng)用范圍最廣的人工智能技術(shù)之一。從應(yīng)用場景上，計算機視覺需要與交通、安防、制造、醫(yī)療、零售、汽車、金融、傳媒等領(lǐng)域的行業(yè)知識相結(jié)合；從技術(shù)領(lǐng)域上，計算機視覺需要與云計算、人機交互、智能硬件、機器人、自然語言處理、大數(shù)據(jù)、傳感器等多種技術(shù)融合。

例如在面向制造業(yè)的工業(yè)機器人項目中，計算機視覺人才首先需要理解制造企業(yè)的工藝流程，找準計算機視覺算法的切入點；之后在生產(chǎn)線上，前端需要結(jié)合光學(xué)攝像機、傳感器等設(shè)備對圖像數(shù)據(jù)精準采集，保證算法可以有效進行識別，后端需要將識別結(jié)果與機械臂進行聯(lián)動；整個過程中還需要網(wǎng)絡(luò)工程、系統(tǒng)架構(gòu)相關(guān)知識的支持。

在這樣的項目背景下，企業(yè)對計算機視覺人才提出的不僅僅是算法模型設(shè)計能力要求，如何深度理解具體業(yè)務(wù)場景、如何快速學(xué)習(xí)新技術(shù)并有機融合，這些都是考驗計算機視覺人才的難題。也正因如此，盡管我國計算機視覺人才群體已經(jīng)達到 20 萬人，但真正能夠滿足產(chǎn)業(yè)社會要求、達到目標水平的人才仍然稀缺。

▲中國計算機視覺相關(guān)企業(yè)重點項目領(lǐng)域

本次調(diào)研中，九成的受訪企業(yè)對于計算機視覺人才有學(xué)歷背景上的要求。其中，64.29%的企業(yè)要求計算機視覺人才至少為碩士研究生學(xué)歷，28.57%的企業(yè)準入門檻要求為博士研究生學(xué)歷。當前，隨著國內(nèi)開設(shè)人工智能本科專業(yè)的院校增多，如果結(jié)合產(chǎn)業(yè)需求進行定向培養(yǎng)，或許未來企業(yè)對計算機視覺人才的學(xué)歷要求會降低為本科。

▲企業(yè)對于計算機視覺人才的最低學(xué)歷要求

本次調(diào)研中，六成左右的企業(yè)對于計算機視覺人才的專業(yè)背景有具體要求，其中 47.06%的企業(yè)要求計算機視覺人才擁有計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)背景。與此同時，電子與通信工程、軟件工程、數(shù)學(xué)、信息計算科學(xué)和自動化也是企業(yè)用人部門偏好的專業(yè)背景。深度訪談中，部分人工智能企業(yè)負責人則表示，計算機視覺技術(shù)在實際場景落地過程中會遇到大量的、各類型、多領(lǐng)域技術(shù)問題，不管任何專業(yè)背景的人才，在工作中都需要隨時學(xué)習(xí)新的知識與技能，因此只要掌握基本計算機視覺技術(shù)能力或擁有相關(guān)項目經(jīng)驗，人才的專業(yè)背景并沒有那么重要。在未來，計算機視覺與多學(xué)科更深度地交叉融合情況下，企業(yè)對計算機視覺人才的專業(yè)背景要求可能會更多元化。

▲企業(yè)對于計算機視覺人才的專業(yè)背景偏好

針對計算機視覺人才求職意向最大的算法工程師崗位，本次調(diào)研重點了解了企業(yè)對該崗位的專業(yè)技能和能力要求。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，企業(yè)對計算機視覺算法工程師新技術(shù)實用化、算法實現(xiàn)能力方面的硬性技能最為重視；同時，熟悉深度學(xué)習(xí)框架和熟悉使用常用視覺計算開源庫也是企業(yè)要求算法工程師具備的基本技術(shù)要求。

調(diào)研結(jié)果中還發(fā)現(xiàn)，對于算法工程師崗位，有算法的實際產(chǎn)品化及視頻分析經(jīng)驗的人才比發(fā)表過本領(lǐng)域優(yōu)秀論文的人才更受企業(yè)歡迎，這主要由于算法工程師崗位是以技術(shù)應(yīng)用落地為導(dǎo)向的崗位，在企業(yè)項目或產(chǎn)品任務(wù)中，其工程實踐能力可能比理論研究能力更重要。

在軟技能層面，參與調(diào)研的企業(yè)中，全部都選擇了解決問題能力；學(xué)習(xí)能力、團隊協(xié)作能力、創(chuàng)新能力也是企業(yè)選拔計算機視覺人才過程中重點考量的方面。

▲企業(yè)對于計算機視覺算法工程師軟硬技能要求

計算機視覺技術(shù)的落地應(yīng)用需要與行業(yè)知識和多種技術(shù)相結(jié)合，在遇到細分行業(yè)、具體場景時，單純依靠算法工程師進行模型優(yōu)化并不能解決所有問題，因此，培養(yǎng)全產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)崗位的人才也至關(guān)重要。本次調(diào)研中，除算法崗?fù)?，有超六成的企業(yè)表現(xiàn)出了對于 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的強烈需求，這甚至高過企業(yè)對研發(fā)工程師的需求。

AI 產(chǎn)品經(jīng)理對于企業(yè)來說，不僅需要具備互聯(lián)網(wǎng)或 IT 企業(yè)中產(chǎn)品經(jīng)理的基礎(chǔ)能力，如產(chǎn)品設(shè)計工具使用技能、產(chǎn)品規(guī)劃/設(shè)計/推進的能力、用戶需求分析能力等，還需要對計算機視覺技術(shù)有充足的知識儲備，懂得技術(shù)的邊界，知道如何通過產(chǎn)品設(shè)計使得計算機視覺算法可以發(fā)揮最大優(yōu)勢。用本章 4.1 節(jié)中提到的面向制造業(yè)的工業(yè)機器人項目舉例，AI 產(chǎn)品經(jīng)理需要同時具備軟件、算法、架構(gòu)、硬件、網(wǎng)絡(luò)相關(guān)知識，才能設(shè)計出一套完整流暢的產(chǎn)品流程，其中任何一個環(huán)節(jié)處理不當都可能導(dǎo)致產(chǎn)品無法上線：如產(chǎn)品中的光學(xué)攝像機有成像問題，那么計算機視覺算法再精準都沒有絲毫實用價值。

在許多的計算機視覺企業(yè)/項目中，由于缺少具備上述綜合能力的 AI 產(chǎn)品經(jīng)理，計算機視覺算法工程師有時不得不承擔產(chǎn)品經(jīng)理的角色，導(dǎo)致相應(yīng)的算法工作難以按照預(yù)期完成；這也不難解釋為何企業(yè)對于 AI 產(chǎn)品經(jīng)理需求如此強烈。除了行業(yè)應(yīng)用型 AI 產(chǎn)品，人工智能開發(fā)框架、開發(fā)工具、開發(fā)平臺類產(chǎn)品對 AI 產(chǎn)品經(jīng)理有著更高的技術(shù)能力要求。

計算機視覺技術(shù)和人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展催生了大量專屬于本領(lǐng)域的技術(shù)人才需求，如 AI 算法測試工程師、AI 售前解決方案工程師等。相較于傳統(tǒng) IT 企業(yè)的測試工程師，AI 算法測試工程師需要理解計算機視覺算法的識別邏輯和影響算法精度與性能的因素，搭建算法評價體系甚至配合研發(fā)工程師開發(fā)算法測試工具。這些本領(lǐng)域?qū)俚募夹g(shù)人才也成為不少企業(yè)競相搶奪的對象。

▲除算法工程師和算法研究崗?fù)?，企業(yè)對于計算機視覺其他崗位的需求情況

四、計算機視覺人才培養(yǎng)與發(fā)展

面向未來，只有更好地了解了當前計算機視覺人才、技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展困境，才能提出更有價值的解決方案。本章節(jié)將主要分析人才、企業(yè)、高校在計算機視覺領(lǐng)域的發(fā)展瓶頸，同時通過總結(jié)國內(nèi)高校計算機視覺課程開設(shè)情況、校企合作情況、政府政策情況，力求為未來人才培養(yǎng)與發(fā)展提供一定參考。

面對計算機視覺技術(shù)的快速更新迭代和企業(yè)對人才軟硬技能的較高要求，計算機視覺學(xué)生群體普遍反饋自身面臨專業(yè)技能/知識儲備不足（60.42%）以及相關(guān)項目/比賽經(jīng)驗不足的問題（46.76%）。有近 40%的學(xué)生群體認為自己當前學(xué)習(xí)/研究領(lǐng)域不符合預(yù)期，這可能由于當前計算機視覺領(lǐng)域、甚至人工智能專業(yè)并沒有形成完善的人才培養(yǎng)方案，導(dǎo)致學(xué)生群體難以專業(yè)化、體系化進行學(xué)習(xí)與研究。另外，超過 30%的計算機視覺學(xué)生群體認為找工作困難較大，這是 2020 年各專業(yè)畢業(yè)生面臨的普遍挑戰(zhàn)，也與計算機視覺學(xué)生的個人綜合能力與競爭力有關(guān)。

計算機視覺領(lǐng)域在職人員主要發(fā)展瓶頸在崗位本身，如：崗位和工作方向不符合預(yù)期（44.19%）、晉升空間/機會不符合預(yù)期（32.9%）、發(fā)展方向不明確（31.63%）等。這主要歸因于計算機視覺技術(shù)產(chǎn)業(yè)化進程發(fā)展歷程較短，社會尚未建立針對本領(lǐng)域人才職業(yè)技能的統(tǒng)一評價體系；在企業(yè)中，相比于研發(fā)工程師等崗位，計算機視覺算法人才的職級評定標準、晉升要求也相對模糊甚至是缺失的。

41.55%的計算機視覺在職人員反饋自己無法平衡工作與生活，可見當前優(yōu)質(zhì)計算機視覺人才的稀缺使得產(chǎn)業(yè)對計算機視覺技術(shù)的高需求無法被滿足，導(dǎo)致市場現(xiàn)有計算機視覺在職人員面臨較為繁重的工作任務(wù)。

▲中國計算機視覺在校學(xué)生發(fā)展瓶頸

▲中國計算機視覺在職人員發(fā)展瓶頸

對于高校/研究院而言，當前制約工作發(fā)展的核心問題是科研經(jīng)費不足（55.7%）以及校企合作困難（51.9%）。這兩方面問題將在本章第 3 節(jié)詳細闡述。針對教研人員自身發(fā)展來講，有超過 30%的教研人員認為目前的發(fā)展瓶頸在于職稱評定困難和發(fā)表論文困難，這與本領(lǐng)域研究難度較高也存在一定關(guān)聯(lián)。另外，科研項目啟動/進展慢、學(xué)生人數(shù)不足、高校與企業(yè)間人才流動困難等問題也成為了教研人員研究和發(fā)展的限制因素，這需要高校、研究院、企業(yè)、甚至整個社會共同探討解決。

企業(yè)在計算機視覺領(lǐng)域發(fā)展的首要問題便是招聘問題。深度訪談中，絕大部分企業(yè)均表達了市場上缺乏符合要求的計算機視覺產(chǎn)業(yè)人才的情況，但不同類型企業(yè)的招聘問題略有差異：對于人工智能企業(yè)而言，雖然公司經(jīng)營范圍與計算機視覺領(lǐng)域人才研究領(lǐng)域?qū)诔潭茸罡?，但由于企業(yè)知名度不如互聯(lián)網(wǎng)巨頭，加之部分創(chuàng)業(yè)型 AI 企業(yè)持續(xù)盈利模式不清晰，在人才爭奪戰(zhàn)中并不能吸引到足夠優(yōu)秀的計算機視覺人才；而對于想要進行產(chǎn)業(yè)升級的傳統(tǒng)企業(yè)而言，即使擁有雄厚的資金實力和穩(wěn)定的行業(yè)地位，但缺乏接觸計算機視覺人才群體的有效渠道，同時部分傳統(tǒng)企業(yè)尚未發(fā)展出符合計算機視覺人才期待的科技創(chuàng)新文化氛圍。

針對這類情況，企業(yè)在提升公司業(yè)務(wù)、技術(shù)、品牌、文化的綜合影響力之外，還應(yīng)深入到計算機視覺人才群體中，通過拓寬招聘渠道來提高企業(yè)的曝光度。除了主流的互聯(lián)網(wǎng)招聘渠道，人工智能領(lǐng)域?qū)W術(shù)會議、學(xué)會聯(lián)盟、技術(shù)社區(qū)、開發(fā)者論壇甚至垂直領(lǐng)域科技媒體都是挖掘計算機視覺人才的有效陣地。此外，有條件的企業(yè)還可以選擇與國內(nèi)外高校共建人工智能學(xué)院或研究院，通過校企合作的模式定向培養(yǎng)企業(yè)所需計算機視覺產(chǎn)業(yè)人才。

▲中國計算機視覺教研人員發(fā)展瓶頸

▲中國計算機視覺相關(guān)企業(yè)發(fā)展瓶頸

為了響應(yīng)國務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的號召，同時滿足產(chǎn)業(yè)的人才訴求和人才自身的研究興趣，國內(nèi)高校積極開設(shè)了人工智能與計算機視覺相關(guān)課程。事實上，我國高等教育體系內(nèi)，計算機視覺相關(guān)技術(shù)的教學(xué)已經(jīng)歷了數(shù)十年的發(fā)展。在 2018 年“人工智能”本科專業(yè)增設(shè)之前，教育部已經(jīng)開設(shè)了多項與計算機視覺領(lǐng)域高度相關(guān)的專業(yè)，如機器人工程（2015 年開設(shè)）與智能科學(xué)與技術(shù)（2003 年成立）等。

本次調(diào)研中，有 57.69%的院校開設(shè)了計算機視覺相關(guān)課程，其中 51%為計算機視覺通識課程，且一般只開設(shè)了 1-2 門課程。在細分領(lǐng)域上，目標檢測、圖像分割、圖像增強相關(guān)課程開設(shè)比例相對較高，這也與當下我國計算機視覺教研人員和學(xué)生主要研究方向相符合。但在目標跟蹤、文本理解、摳圖 Matting 等學(xué)生未來希望深造的領(lǐng)域，當前院校所開設(shè)的相關(guān)課程數(shù)量暫時無法匹配學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。

然而，短期內(nèi)在高校開設(shè)細分領(lǐng)域的課程仍有不小的挑戰(zhàn)：一方面，計算機視覺細分領(lǐng)域廣泛，學(xué)生興趣較為分散，細分領(lǐng)域課程可能無法滿足全部學(xué)生需要；另一方面，由于本領(lǐng)域技術(shù)迭代速度極快，且部分領(lǐng)域的學(xué)習(xí)需要多樣化產(chǎn)業(yè)實際案例的支持，課程開設(shè)難度較大。

針對這種情況，高校與相關(guān)領(lǐng)域?qū)W會或機構(gòu)應(yīng)定期組織細分領(lǐng)域?qū)W術(shù)研討活動，幫助學(xué)生了解計算機視覺領(lǐng)域最新技術(shù)與產(chǎn)業(yè)動態(tài)。此外，學(xué)生群體也可以在高校課程之外，主動通過多種形式進行新領(lǐng)域知識的學(xué)習(xí)：如參與中國圖象圖形學(xué)學(xué)會、極市平臺等機構(gòu)或社區(qū)組織的學(xué)科前沿講習(xí)班、線上技術(shù)直播及學(xué)術(shù)交流研討會等活動。

▲國內(nèi)高校計算機視覺相關(guān)課程開設(shè)情況

教育部在《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》中強調(diào)，要完善人工智能領(lǐng)域多主體協(xié)同育人機制，以多種形式培養(yǎng)多層次的人工智能領(lǐng)域人才。工信部《人工智能產(chǎn)業(yè)人才發(fā)展報告》中指出，國內(nèi)諸多本科大學(xué)與?？圃盒Ｒ呀?jīng)開始籌劃和建設(shè)人工智能學(xué)院和研究院，通過聯(lián)合人工智能產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的領(lǐng)先企業(yè)，加強在人才培養(yǎng)、實訓(xùn)課程、項目共享、實踐機會等方面的合作，著重培養(yǎng)具備人工智能實踐經(jīng)驗的應(yīng)用開發(fā)型人才。

在計算機視覺領(lǐng)域，根據(jù)本次調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，75%以上的高校及 72%以上的企業(yè)有過校企合作經(jīng)歷，主要合作方向集中在科研項目合作、學(xué)習(xí)實習(xí)/就業(yè)合作和聯(lián)合實驗室方面，部分高校與企業(yè)有進行過商業(yè)項目方面的合作，而雙方在課程建設(shè)方面合作最少。從雙方未來合作意向上看，高校和企業(yè)均計劃加深科研項目合作，對于聯(lián)合實驗室建設(shè)也表現(xiàn)出了強烈的意愿，這有助于加快構(gòu)建深度“產(chǎn)學(xué)研”一體化的進程，形成計算機視覺人才培養(yǎng)的新形式和新方法。

2019 年，教育部公布了兩批產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目，數(shù)百家企業(yè)參與，共支持項目 22,997 項，這極大地推動了產(chǎn)教融合的發(fā)展，也為高校和企業(yè)的項目合作提供了完善的模式參考。從人才的培養(yǎng)與發(fā)展來看，除了短期的項目合作，企業(yè)的產(chǎn)業(yè)需求與人才培養(yǎng)目標仍需更深度地融入高校的教學(xué)體系中，以及通過共創(chuàng)計算機視覺實訓(xùn)課程、共建人才實訓(xùn)基地、企業(yè)導(dǎo)師進校指導(dǎo)等更加豐富的形式展開教學(xué)合作。

▲本次調(diào)研高校側(cè)的校企合作經(jīng)驗

▲本次調(diào)研企業(yè)側(cè)的校企合作經(jīng)驗

▲高校與企業(yè)在計算機視覺領(lǐng)域未來合作意向

計算機視覺人才選擇城市時的考慮因素可以看出，當?shù)卣瞬乓M政策已成為計算機視覺人才在選擇未來意向發(fā)展城市的重點衡量因素。同時近年來，面對計算機視覺行業(yè)的快速發(fā)展，國家和地方政府已經(jīng)出臺了眾多扶持人工智能、計算機視覺產(chǎn)業(yè)人才和企業(yè)發(fā)展的相關(guān)政策，并將人工智能產(chǎn)業(yè)人才和企業(yè)的引進作為推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要戰(zhàn)略部署。因此，本報告匯總了近年來國家和各地方政府層面的相關(guān)政策，見下圖，供人才和企業(yè)參考。

▲政府對相關(guān)人才、企業(yè)扶持政策匯總

智東西認為，機器視覺是人工智能應(yīng)用最廣泛的技術(shù)方向，尤其是在中國。雖然機器視覺、人工智能這些概念已經(jīng)火了有一陣子了，各高校也在加緊開設(shè)相關(guān)專業(yè)，但相關(guān)領(lǐng)域仍然面臨著“人才荒”的問題。無論是人才、高校還是企業(yè)，都面臨滿足未來期望的發(fā)展瓶頸。學(xué)生未能學(xué)以致用，高?？蒲薪?jīng)費囊中羞，企業(yè)聘請高技術(shù)人才舉步維艱。所以，未來高校和企業(yè)增強合作將是大勢所趨，建立聯(lián)合實驗室，有助于發(fā)揮三方優(yōu)勢，實現(xiàn)各方目標，開拓共贏格局。