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2019年，很多人說人工智能涼涼了，事實(shí)真的如此嗎？本文作者從人才供給和人才需求兩個(gè)方面對此進(jìn)行分析探究，總結(jié)了自己的看法，與大家分享。

一、開始

17年大學(xué)畢業(yè)，因?yàn)榭戳艘槐尽独顺敝畮p》，毅然決然地選擇了人工智能這個(gè)浪潮，期望自己能夠跟隨這個(gè)浪潮得到人生的機(jī)遇。

三年下來我也真的遇見了不一樣的自己，慶幸之前的選擇。這三年中我從一無所知的應(yīng)屆生成長成了一個(gè)了解對話系統(tǒng)、算法原理、產(chǎn)品的設(shè)計(jì)的產(chǎn)品狗，也更明確了職業(yè)發(fā)展，對職業(yè)發(fā)展有了明確清晰的規(guī)劃。

2019年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)顯得格外冷，各家大廠裁員、創(chuàng)業(yè)公司倒閉，身邊越來越多做人工智能的朋友也表達(dá)了對人工智能行業(yè)發(fā)展持悲觀的看法，認(rèn)為目前的人工智能和自己入行前想象的人工智能差距太大。而前幾天刷知乎的時(shí)候看到一個(gè)問題，也讓我開始思考自己所在的行業(yè)。

思考現(xiàn)在的人工智能行業(yè)還是不是三年前的人工智能行業(yè)，人工智能行業(yè)的發(fā)展方向是不是有所變化，自己是否需要及時(shí)調(diào)整自己的方向。

二、結(jié)論

先說我認(rèn)為的結(jié)論：我認(rèn)為現(xiàn)在人工智能行業(yè)依舊火熱，在經(jīng)濟(jì)下行的壓力下，企業(yè)降本增效的需求強(qiáng)烈，市場上對人工智能行業(yè)的需求依然旺盛。給人一種行業(yè)降溫，工作不好找錯(cuò)覺的原因是人工智能行業(yè)的人才需求和人才供給不匹配導(dǎo)致的。

人工智能行業(yè)相對于零售、金融等一些成熟的行業(yè)來說還是一個(gè)小而美的行業(yè)，目前還難以獨(dú)立創(chuàng)造價(jià)值，創(chuàng)造的價(jià)值目前還是依靠這些成熟行業(yè)，通過對成熟行業(yè)的智能化改造，去降低行業(yè)運(yùn)營成本，發(fā)掘行業(yè)新的增量去產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值。而且正是因?yàn)橐揽砍墒煨袠I(yè)創(chuàng)造價(jià)值，這就導(dǎo)致了了人工智能行業(yè)對人員的數(shù)量要求不像傳統(tǒng)的行業(yè)一樣，動(dòng)輒千萬計(jì)數(shù)。

但是這幾年的人工智能熱潮讓大量的人一窩蜂的涌入人工智能行業(yè)，這里面有這大量的新開設(shè)人工智能專業(yè)的畢業(yè)生、非人工智能專業(yè)的畢業(yè)生、通過培訓(xùn)機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)行進(jìn)入人工智能行業(yè)的人。

不過，隨著人工智能在各個(gè)行業(yè)的深入，每個(gè)行業(yè)最容易吃到的肉被吃完后，繼續(xù)尋找可以降本增效空間的任務(wù)難度隨之上升，此時(shí)員工除了基本的人工智能能力之外，對應(yīng)的行業(yè)能力就顯得尤其重要了。

這些人工智能從業(yè)者往往缺乏垂直行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)，與企業(yè)需求不匹配，就導(dǎo)致了一些人找不到理想工作的現(xiàn)象出現(xiàn)。

三、人才供給

人工智能行業(yè)經(jīng)過幾年的發(fā)展，輸出了一大批有經(jīng)驗(yàn)的從業(yè)人員。高校緊跟政策，新開人工智能專業(yè)，也給社會(huì)輸出了一大批新鮮的血液，培訓(xùn)機(jī)構(gòu)也輸出了不少的復(fù)合型人才。人工智能行業(yè)的人才供給加大，加劇了行業(yè)內(nèi)的競爭。當(dāng)然，好的競爭能夠更好的促進(jìn)社會(huì)的發(fā)展。

1. AI產(chǎn)品經(jīng)理

人工智能行業(yè)剛剛興起的時(shí)候大部分的AI產(chǎn)品經(jīng)理是從通過創(chuàng)新專項(xiàng)從傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)崗進(jìn)入人工智能行業(yè)的；還有一部分則是算法工程師兼產(chǎn)品經(jīng)理，隨著項(xiàng)目的落地，轉(zhuǎn)崗稱為AI產(chǎn)品經(jīng)理。這兩類的AI產(chǎn)品經(jīng)理要么深刻理解業(yè)務(wù)場景，要么精通技術(shù)實(shí)現(xiàn)，而且參與了最早的AI項(xiàng)目落地，具備完整的0-1項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，也是目前對各家企業(yè)最有吸引力的。

前兩年人工智能行業(yè)剛剛開始落地，對數(shù)據(jù)有著大量的標(biāo)注需求，很多團(tuán)隊(duì)都是通過內(nèi)部運(yùn)營人員、客服團(tuán)隊(duì)進(jìn)行標(biāo)注的。

隨著冷啟動(dòng)完成，系統(tǒng)進(jìn)入線上運(yùn)營階段，很多人工智能訓(xùn)練師也承接了線上運(yùn)營的工作。通過對系統(tǒng)日志的分析，不斷產(chǎn)生新的服務(wù)質(zhì)量提升需求，慢慢的這些人工智能訓(xùn)練師就轉(zhuǎn)崗稱為了AI產(chǎn)品經(jīng)理。

這兩年隨著人工智能專業(yè)的畢業(yè)生進(jìn)入社會(huì)，也有很多直接從事了AI產(chǎn)品經(jīng)理的工作。這兩類的AI產(chǎn)品經(jīng)理目前因?yàn)楣ぷ鹘?jīng)驗(yàn)的原因，還需要時(shí)間去積累能力。

2. AI訓(xùn)練師

人工智能訓(xùn)練師在市場上呈現(xiàn)兩極分化，只會(huì)簡單數(shù)據(jù)標(biāo)注工作的人工智能訓(xùn)練師薪資持續(xù)下降，另一邊則對了解模型原理、熟悉bad case修復(fù)、能夠制定運(yùn)營流程規(guī)范的人工訓(xùn)練師，企業(yè)則不斷抬高招聘薪資吸引他們。

這很大一部分原因是很多公司將從事數(shù)據(jù)標(biāo)注和數(shù)據(jù)質(zhì)檢的都統(tǒng)稱為人工智能訓(xùn)練師，無形中增加了招聘的成本。大量的企業(yè)客服系統(tǒng)智能化升級、數(shù)據(jù)標(biāo)注眾包平臺為行業(yè)輸出了大量的數(shù)據(jù)標(biāo)注員、數(shù)據(jù)質(zhì)檢員。

以我從事客服行業(yè)為例，大部分的標(biāo)注人員都是由一線的客服人員轉(zhuǎn)崗來的，他們了解一線業(yè)務(wù)，能夠很好的完成知識庫梳理、語料標(biāo)注。但是這些標(biāo)注人員缺乏運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)、不了解模型及系統(tǒng)原理，待智能客服完成冷啟動(dòng)上線后，對bad case修改、系統(tǒng)運(yùn)行邏輯不了解，導(dǎo)致難以輸出運(yùn)營流程規(guī)范制，推動(dòng)智能客服不斷迭代。

只能進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注的人工智能訓(xùn)練師，市場上的薪酬大多只有3.5-8K每個(gè)月左右，對于具備帶標(biāo)注團(tuán)隊(duì)經(jīng)驗(yàn)的人工智能訓(xùn)練師，市場上大多能夠開到12-16k每個(gè)月的薪酬水平。

3. 算法工程師

目前算法工程師主要來源有人工智能轉(zhuǎn)畢業(yè)生和機(jī)構(gòu)培訓(xùn)、自學(xué)算法的開發(fā)人員兩類。

算法工程師經(jīng)常是社會(huì)新聞的主角，常常被冠以年薪百萬，然而實(shí)際上能夠達(dá)到年薪百萬的算法工程師只是一小部分，這些人都是擁有豐富的工程化經(jīng)驗(yàn)，能夠很好的將復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景完成建模及模型參數(shù)優(yōu)化工作的。

而AI培訓(xùn)機(jī)構(gòu)圈錢行為輸出的算法工程師則能力參差不齊了，網(wǎng)上開源的算法也降低了算法應(yīng)用的門檻，很多培訓(xùn)機(jī)構(gòu)輸出的算法工程師往往因?yàn)樗惴ɑA(chǔ)不夠扎實(shí)，不具備針對行業(yè)場景建模的能力，只會(huì)應(yīng)用通用解法、開源的算法去解決問題。

四、人才需求

1. 行業(yè)頭部企業(yè)

頭部的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，如百度、阿里巴巴、美團(tuán)等在這一輪的人工智能熱潮剛興起時(shí)就很早的參與進(jìn)去，在前期就完成了和自己的業(yè)務(wù)結(jié)合，并且緊跟技術(shù)的發(fā)展，不斷完善迭代自己的技術(shù)、優(yōu)化場景。

例如：美團(tuán)對于配送時(shí)間預(yù)估先是通過機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)，后續(xù)升級為深度學(xué)習(xí)，最后通過MVP驗(yàn)證完后，通過優(yōu)化為輕量化達(dá)到線上的高可用。對于自身業(yè)務(wù)智能化成熟的部門。

目前頭部企業(yè)面向用戶的部門對人工智能從業(yè)者的需求很少，就算有坑，他們也對于AI產(chǎn)品經(jīng)理的需求最重要的就是要求具備多年垂直行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，對于人工智能技術(shù)只需要了解技術(shù)的邊界即可。

企業(yè)希望通過這類人才幫助企業(yè)進(jìn)行更深入的應(yīng)用，挖掘出更多的商業(yè)價(jià)值。對算法工程師的需求大多是要求能夠根據(jù)場景進(jìn)行建模，設(shè)計(jì)算法解決業(yè)務(wù)問題。

另外，頭部的企業(yè)通過內(nèi)部業(yè)務(wù)應(yīng)用打磨完成了產(chǎn)品后，都有很強(qiáng)的對外輸出需求，例如：阿里云、百度ai開放平臺等。這些b2b部門對于人工智能從業(yè)者的要求則更多是具備項(xiàng)目實(shí)施的經(jīng)驗(yàn)、溝通能力強(qiáng)、具備解決方案設(shè)計(jì)能力，因?yàn)樗麄兌际峭ㄟ^標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品+部分定制開發(fā)的項(xiàng)目實(shí)施模式對外進(jìn)行能力輸出。

2. 行業(yè)第二梯隊(duì)企業(yè)

第二梯隊(duì)的企業(yè)對于人工智能態(tài)度就存在很大的差異，既有積極擁抱的；也有理性看待，根據(jù)自己需要外采；也有對看不透的東西主觀上就進(jìn)行排斥的。

理性看待人工智能的公司，大多根據(jù)自己實(shí)際業(yè)務(wù)需要，有針對性的外采供應(yīng)商的ai系統(tǒng)解決自己的業(yè)務(wù)場景問題，這樣就不用自己0-1搭建多套機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境、數(shù)據(jù)積累及標(biāo)注，并且能夠避免一整個(gè)AI項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)的人員開支。

積極擁抱的人工智能的公司，一般青睞于有0-1經(jīng)驗(yàn)的人員，能夠幫助他們快速完成系統(tǒng)搭建。如果項(xiàng)目啟動(dòng)在即，實(shí)在沒有0-1經(jīng)驗(yàn)的候選人出現(xiàn)時(shí)，他們也會(huì)招聘有一定人工智能經(jīng)驗(yàn)的候選人即可。

3. AI創(chuàng)業(yè)公司

每個(gè)浪潮的興起，都會(huì)有一些嗅覺靈敏的人敢為人先，去創(chuàng)辦創(chuàng)業(yè)公司。人工智能行業(yè)早起的創(chuàng)業(yè)公司既有toc，做個(gè)人助手的出門問問，也有面向b端市場的追一、竹間、思必馳等。

tob企業(yè)一般遵循著“可用-標(biāo)準(zhǔn)化-規(guī)?；钡纳虡I(yè)模式，人工智能行業(yè)目前還難以獨(dú)立產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值，在互聯(lián)網(wǎng)寒冬的大背景下，ai創(chuàng)業(yè)公司往往倒的更快。因此，他們一般維護(hù)著一小支創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)+多個(gè)項(xiàng)目實(shí)施團(tuán)隊(duì)的組織架構(gòu)。

創(chuàng)業(yè)公司因?yàn)殡y以吸引到最頂尖的人才，往往會(huì)采用1+1的組合去實(shí)現(xiàn)自己的目標(biāo)，即招聘一個(gè)具備自己缺失能力的人與內(nèi)部人員組合形成團(tuán)隊(duì)，例如：當(dāng)A創(chuàng)業(yè)公司希望打造一個(gè)智慧政務(wù)解決方案時(shí)，會(huì)招聘一個(gè)有風(fēng)度政務(wù)經(jīng)驗(yàn)的人，然后從內(nèi)部配合一個(gè)AI產(chǎn)品經(jīng)理與之搭配，一同完成智慧政府解決方案的搭建及落地。

4. 轉(zhuǎn)型AI企業(yè)

每個(gè)行業(yè)都有從啟蒙到發(fā)展，再到成熟的過程。成熟的行業(yè)要么一家獨(dú)大，要么就是幾個(gè)不相伯仲的企業(yè)之間紅海競爭，互相不得利。很多成熟行業(yè)的企業(yè)，期望通過AI轉(zhuǎn)型，開拓新的業(yè)務(wù)線，實(shí)現(xiàn)差異化競爭。

這些企業(yè)往往青睞于有0-1經(jīng)驗(yàn)的人員，能夠幫助他們快速完成系統(tǒng)搭建。

五、建議

企業(yè)發(fā)展的趨勢是不可逆的，都是不斷深入的，那么如果調(diào)整自己與企業(yè)需求匹配，跟隨企業(yè)的發(fā)展實(shí)現(xiàn)個(gè)人的發(fā)展就很重要了。那么如何讓自己保持在浪潮之巔，就放在下篇文章寫寫AI從業(yè)者需要具備的技能樹吧。

本文由 @AIPM祝同學(xué) 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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