1 人工智能的未来发展十大趋势

2 人工智能产业岗位分布

2.1人工智能产业技术架构

2.2 人工智能产业岗位分布

2.2.1人工智能产业人才技术岗位分布

2.2.2 人工智能产业技术人才结构

2.2.3各产业人才结构分布图

3 人工智能典型岗位对能力的要求

3.1 人工智能产业人才能力四要素

3.2 人工智能各产业人才能力要求

1 人工智能的未来发展十大趋势

（1）自动机器学习的自动化程度与可解释性得到进一步提升

自动机器学习将实现对机器学习涉及的每个环节的真正的自动化设计过程。

自动机器学习、将推动新─代普适性AutoML平台的建设，并实现机器学习的大众化。

（2）无监督/弱监督学习逐渐成为企业降本增效新利器

无监督学习和弱监督学习通过不使用标签或减少对标签数量、质量的要求来迅速降低深度模型对于数据的标注需求。

未来将有越来越多的AI企业会面临从前期的迅速扩张到稳定期高效化运作的新阶段，无监督/弱监督学习将成为他们过渡到这个阶段的重要手段之一。

（3）3D视觉技术助力产业消费升级，淡化虚实边界

随着相关算法与硬件计算能力的不断升级，3D视觉算法效果将得到大幅提升，带来更加逼真的视觉观感。

基于3D虚拟形象的舞台演出、直播带货、教育互动等应用会层出不穷，将成为AI内容产业全新发展方向。

带有交互功能的3D虚拟现实、增强现实、混合现实的3D视觉应用会将用户体验向真实与虚拟的完美融合进一步迈进。

（4）多模态融合加速AI认知升维

多模态融合是要将视觉、自然语言处理等细分领域各自所针对的信息模态整合利用，向实现通用人工智能的目标进一步迈进，是AI 发展的必然趋势。

随着人工智能认知能力的提升，多模态融合也将会从图文等实质性模态，逐渐拓展到如物理关系，逻辑推断，因果分析等知识性模态，从感知智能迈向认知智能。

（5）人工智能推动数字内容生成向新范式演进

AI与数字内容产业的深度耦合，将有希望为行业释放更大的科技势能。

AI将逐步在数字内容生成领域释放引擎级的影响力，在内容、平台、技术多方合力引导下，构筑数字内容生成新范式。

（6）边缘计算与人工智能加速融合

随着边缘智能设备的广泛普及和硬件改进，基于深度学习的人工智能技术在边缘端应用落地成为了可能。

边缘端模型必须满足低计算复杂度、小模型尺寸、低模型功耗等要求，适配不同硬件的模型压缩与优化加速技术是未来研究热点趋势。

（7）人工智能内核芯片向类脑神经计算方向演进

未来人工智能内核芯片将在结构上更接近人脑的神经构造，获得类神经计算的能力。

定制型人工智能内核芯片将逐渐演变为通用型人工智能内核芯片，在提高自我学习能力的同时，实现对不同人工智能技术在不同任务上的加速计算。

（8）人工智能内核芯片向类脑神经计算方向演进

未来人工智能内核芯片将在结构上更接近人脑的神经构造，获得类神经计算的能力。

定制型人工智能内核芯片将逐渐演变为通用型人工智能内核芯片，在提高自我学习能力的同时，实现对不同人工智能技术在不同任务上的加速计算

（9）隐私保护AI落地实用帮助算法可持续进化

针对机器学习中隐私保护问题，研究工作近年来逐步深入走向成熟，发展出了数据匿名化、联邦学习、差分隐私等一系列方法。

未来能够保护用户数据隐私的更加灵活高效的AI学习方法将在金融、医疗、社交等场景实用化落地，消减用户的隐私担忧，帮助AI算法在场景中可持续地进化。

（10）人工智能技术向安全智能方向迈进

近年来算法后门攻击、对抗样本攻击、模型窃取攻击等针对人工智能算法的攻击技术持续发展，带来了更大的算法安全风险。

未来人工智能技术将向着安全智能方向持续演化，最终实现人工智能可用性与可信性双轨并重的现实需求，推动人工智能技术在更广泛领域的安全落地。

2 人工智能产业岗位分布

2.1人工智能产业技术架构

技术架构自底向上依次为基础层、技术层、和应用层。

2.2 人工智能产业岗位分布

2.2.1人工智能产业人才技术岗位分布

2.2.2 人工智能产业技术人才结构

人工智能产业人才结构表现为四层次金字塔结构：

●源头创新人才
顶尖人才，领军人物，推动和实现前沿技术的创新与突破

● 产业研发人才
能够将人工智能前沿理论与实际算法模型开发实现结合

●应用开发人才
将人工智能算法工具与行业需求相结合并实现推进落地应用

●实用技能人才
理解人工智能基础理论并对关键技能和实用方法都有所掌握

2.2.3各产业人才结构分布图

3 人工智能典型岗位对能力的要求

3.1 人工智能产业人才能力四要素

3.2 人工智能各产业人才能力要求

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2.2.2 人工智能产业技术人才结构

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3.1 人工智能产业人才能力四要素

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