国内人工智能技术发展环境分析.pdf下载

weixin_39821620 2023-03-19 10:30:15
国内⼈⼯智能技术发展环境分析 国内⼈⼯智能技术发展环境分析 ⼈⼯智能作为新⼀轮产业变⾰的核⼼⼒量,将重塑⽣产、分配、交换和消费等经济活动各环节,催⽣新业务、新模式和新产品。在此次全民抗 击新冠疫情的过程中,以云计算、数据智能、智联⽹和移动协同技术为代表的⼈⼯智能技术发挥了巨⼤作⽤。 国内⼈⼯智能技术发展环境分析如下: 政策环境:近年来,全球主要国家都在纷纷加⼤对⼈⼯智能的关注、⽀持和投⼊,这反映出⼈⼯智能的重要性已成为普遍共识。我国对⼈⼯智 能的重视程度也在持续增加,⾃2015年国家产业政策正式提及⼈⼯智能以来,相关政策已经历了4个阶段的发展升级。如今⼈⼯智能更成为"新基 建"政策的⼀部分,这为我国进⼀步加快推进"泛在智能"提供了⾮常有利的条件和机遇。 需求环境:在过去5-10年⼈⼯智能技术快速发展,随着时间推移,技术渐渐为⼤众所知,摩尔定律的节奏逐渐放慢,⼈⼯智能商业化应⽤成为 关注焦点。医疗、⾦融、⼯业、交通、零售等,⽆不在经历智慧化的变⾰。⽽在众多产业转型、商业升级的故事背后,是⼈⼯智能技术的驱动⼒ 量。 技术环境:新冠肺炎疫情加速了⼈⼯智能产品在各应⽤场景的落地速度。但除了市场需求外,资⾦、技术同样是制约着⼈⼯智能落地的关键因 素。 随着⼈⼯智能技术的快速发展,在不久的将来,⼈⼯智能应⽤领域会越来越⼴泛。 , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/qq_43934844/87505190?utm_source=bbsseo
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国内⼈⼯智能技术发展环境分析 国内⼈⼯智能技术发展环境分析 ⼈⼯智能作为新⼀轮产业变⾰的核⼼⼒量,将重塑⽣产、分配、交换和消费等经济活动各环节,催⽣新业务、新模式和新产品。在此次全民抗 击新冠疫情的过程中,以云计算、数据智能、智联⽹和移动协同技术为代表的⼈⼯智能技术发挥了巨⼤作⽤。 国内⼈⼯智能技术发展环境分析如下: 政策环境:近年来,全球主要国家都在纷纷加⼤对⼈⼯智能的关注、⽀持和投⼊,这反映出⼈⼯智能的重要性已成为普遍共识。我国对⼈⼯智 能的重视程度也在持续增加,⾃2015年国家产业政策正式提及⼈⼯智能以来,相关政策已经历了4个阶段的发展升级。如今⼈⼯智能更成为"新基 建"政策的⼀部分,这为我国进⼀步加快推进"泛在智能"提供了⾮常有利的条件和机遇。 需求环境:在过去5-10年⼈⼯智能技术快速发展,随着时间推移,技术渐渐为⼤众所知,摩尔定律的节奏逐渐放慢,⼈⼯智能商业化应⽤成为 关注焦点。医疗、⾦融、⼯业、交通、零售等,⽆不在经历智慧化的变⾰。⽽在众多产业转型、商业升级的故事背后,是⼈⼯智能技术的驱动⼒ 量。 技术环境:新冠肺炎疫情加速了⼈⼯智能产品在各应⽤场景的落地速度。但除了市场需求外,资⾦、技术同样是制约着⼈⼯智能落地的关键因 素。 随着⼈⼯智能技术的快速发展,在不久的将来,⼈⼯智能应⽤领域会越来越⼴泛。
人工智能在城市轨道交通的应用 赵宗见 摘要:高效性、安全性、可靠性、实时性是城市轨道交通行业面向智能化运维工作的 重要衡量指标。随着人工智能行业如火如荼的发展技术研究的深入、成果的应用落地, 如何引入人工智能相关成熟及前沿技术,并与列车重要零部件的性能监测、预测进行有效 的融合,是城市轨道交通行业未来向工业 4.0 时代智能运营、智能运维的关键。基于以上 问题本文简要的阐述了人工智能方向的应用现状,结合两种应用场景探讨了人工智能相对 于传统方式对于行车效率与安全的提升。 关键词:人工智能; 城市轨道交通; 应用 引言 目前城市轨道交通行业主要包括:有轨电车、悬挂列车、地铁、动车、高铁,及下一 代高、低速磁悬浮列车等,并具备多种类、多路况、运营多样化的特点。基于之前国内的 特殊国情及工业化进度的局限性因素,有轨电车及磁悬浮列车仅以试点性运营,普及率不 足,随着政策的导向指引,后期普及率会曲线增长。但机车在运营、运维阶段仍停留半自 动化时代,智能化不足。为减少资源消耗、信息化提速,打造一张轨道交通行业的工业 4.0 时代,如何提升列车智能感知能力的研究势在必行。随着近几年人工智能在机器视 觉、语音识别、自动驾驶等方向的研发应用,将其引入轨道交通行业,会极大的提升列车 智能能力。本文便主要介绍智能交通是如何应用人工智能技术的。 1 列车运行图场景 1.1 编制列车运行图 广泛应用于我国地铁信号系统的列车运行图是指利用坐标原理对列车运行的时间与空 间关系的图解。它规定了各次列车占用区间的顺序、列车在一个车站到达和出发的时刻、 列车区间运行时分、站停时分、折返作业时间等,是行车组织工作的基础。在编制列车运 行图时,需要综合考虑地铁线路的列车运行参数、线路参数、信号系统行车能力、客流分 布情况等因素。其中,前三个因素属于固定因素,一旦地铁线路建成,一般不会有变动; 最后一个客流分布因素则会随着运营而出现变化,属于变动的因素。客流分布的變化既可 以是空间分布的变动,也可以是时间分布的变动。一条线路开通后,会随着网络化线路的 完善或者线路周边的发展变化,出现客流的调整。根据多年的运营经验,乘客集中出行的 时间在一周内呈现工作日与周末不同的分布特点,在一天内也会有早高峰、晚高峰、平峰 的分布特点。在制定运行图时,在固定因素一定的情况下,需要充分考虑客流需求,力争 使运行图提供的运能与实际需求相匹配,最大化地铁的社会效益。 2.2 辅助运行图编制 人工智能系统可以通过地铁的票务清分系统获取一定周期内线网全部客流的空间与时 间分布。然后根据线网的网络结构、实际的列车供给、实际的客流情况进行运能的供需比 较,分析出客流集中出现的时间段(可以分为尖峰、高峰、平峰)、车站、以及滞留时 间,进一步得出运能的匹配度。OCC 运行图编制人员根据系统得出的结论可以有针对性地 根据客流分布对运行图进行优化,调整列车在某些站的站停时间,对于客流尖峰时段可以 最大化行车密度,高峰时段适当增加行车密度,平峰时段减少列车密度。如此一来,不但 可以满足实际的运能需求,也可以减少平峰的运能浪费,实现运营的经济效益最大化。 2 智能交通系统发展的隐患 2.1 技术性问题 目前技术上的难关是阻碍智能交通系统发展的重要因素。我国尽管在科研创新上投入 力度较大,且取得了众多成果与突破,但因起步时间与发达国家相比较晚,存在着设施不 完善、基础薄弱等缺陷。同时在无人汽车领域有多项技术停留在实验或概念层面。以环境 感知技术与人机交互方式为例,利用视觉传感器容易在车速变化率较大时造成图像失真, 受环境影响程度大,利用雷达探测受环境影响程度小但存在较大视觉盲区,人-车协同发 展难以实现,人车交互存在技术不足。突破无人驾驶技术难题,为推广智能交通系统扫清 障碍。 2.2 实用性问题 智能交通系统能否普及化实施,无人驾驶技术发展是关键。人工智能技术能否引领 时代潮流,AI 能否顶替司机的位置进行无人驾驶,这些结果都尚未可知。假设无人驾驶技 术普及到了各个交通行业,那大量的司机将会失业,这会加大政府的财政支出,而所产生 的经济效益短期内并不一定能够弥补损失,同时待就业人口大量增加,也会增大就业压 力,影响社会秩序。 2.3 安全性问题 智能交通系统是以人的安全为根本服务宗旨。李彦宏提出,AI 的最高原则是安全可 控。并以无人车举例,一辆无人车如果被黑客攻击了,它有可能变成一个杀人武器。毕 竟,开发出高新技术,究其根本是为了人类更好的生活,是为人类服务,倘若安全得不到 保障,就是在做无用功甚至是负功。特斯拉的无人驾驶汽车致死事件三番五次地发生,又 有沃尔沃的无人驾驶汽车撞袋鼠,事故有大有小,但从其中暴露出的安全性问题不容忽 视。 3 城市智能交通的发展趋势 3.1 智能城市公路系统 作为发展城市智
「新经济」概念与行业综述➢本章节内容将着 重分析新经济概念的产生以及在新经济概念下重点发展的行业有哪些。在新经济发展的大背景下,消费者、消费结构、经济形态发生了哪些变化,在宏观环境下的经济状况有哪些发展方向。1.1新经济的概念➢新经济是以高科技产业为平台,并由此导致经济发展呈现出新特征的经济现象。它包括两层含义: -是高科技产业脱离了低生产方式,向高级生产力转变;二是将高科技应用于传统产业,带动整体产业结构的升级,促进经济发展。可见,新经济并不单单指代- -两个行业,而是通过这些产业来带动其他产业和社会进步的一种经济形态。人们对新经济的认知早些年集中体现在第三产业,代表性地有软件与信息技术产业等,然而随着高科技技术发展人工智能、大数据、物联网的带动下,新经济不再局限于第三产业,传统产业在技术平台的带动下,衍变出了新时代下的新经济行业。1.2新经济下消费群体变化➢全球消费市场主力军的“千禧一代”(1984- -2000年出生,国内多指80、90后),正在逐渐形成自己独特的消费价值观、主导未来的消费市场。高盛最新发布的一份报告称,中国的80后和90后约有4.15亿人,占中国总人口的31%,而随着他们平均年收入从2014年的5900美元增长至2024年的1.3万美元,他们将主导未来10年的消费格局。可以说,谁抓住了千禧一代的钱袋,谁就抓住了市场。
短视频市场调研报告 一、 调研目的 2016 年以来,中国短视频市场进入高速发展期,并在资本、技术、平台、内容、用户的共同 支撑下持续获得推动力量,短视频 App 层出不穷,本文是一份关于短视频行业的调研分析 报告,目的在于快速了解短视频行业,寻求发展机会。 二、 调研方式 本次调研采取经济高效的方法,通过收集行业公开数据,包括易观千帆提供的行业洞察,研 究观点,数据对比;艾瑞网公布的研究报告;酷传,七麦数据的 app 市场表现来进行分析, 输出观点,完成报告。 三、 行业概述 1. 行业背景 为了对调研行业的发展有更深入的理解采用(PEST 分析) 1) P: 2017 年 4 月 7 日, 国家新闻出版广电总局对 《互联网视听节目服务业务分类目录 (试 行) 》进行了调整,短视频行业符合《目录》第三类互联网视听节目服务的业务界定, 明确了短视频行业的监管范畴,对传统视频从内容方切入,从生产环节进行监管,对短 视频从平台方切入,进行播放终端的监管,并于 2018 年 11 月 29 日加强了对短视频平 台的管理。 并且颁布了 《网络短视频平台管理规范》 和 《网络短视频内容审核标准细则》 100 条。 2) E: 2018 年 6 月,短视频综合平台和短视频聚合平台的活跃用户规模达到 4.72 亿和 1.61 亿人,流量价值和用户价值高涨,商业价值凸显, 一方面是因为短视频市场已经完成 了流量到变现的前期积累,同时短视频企业面临着高额的成本(内容成产成本,内容传 播成本,内容获取成本)下盈利难的问题,大量的资本涌入,更多的短视频平台诞生并 活跃在市场上形成激烈的竞争。 3) S:根据 CNNIC 第 42 次《中国互联网发展状况统计报告》显示,至 2018 年 6 月,中国互 联网用户总数达到了 8.02 亿,位居全球网民首位,占据网民最多时间也是网上的娱乐 休闲活动,特别是短视频迅速崛起,满足了互联网消费者碎片化的娱乐需求,跃进互联 网流量入口前五。 4) T:随着互联网发展的成熟,短视频技术发展提升,大数据挖掘,图像语音识别,情感 分析,人工智能发展,算法模式优化,使得用户的画像精度更高,极大地提升了内容 分发到人的效率和精准度, 能够最大价值地挖掘用户价值, 也最大限度地发挥了内容价 值,丰富用户的认知视野。 2. 行业构成 1) 发展历程 通过艾瑞数据发布的短视频 AMC 模型分析得出,短视频一开始由社会事件驱动,消费门槛 高,没有系统的生态内容,随着移动互联网发展,4g 技术的驱动,资本的注入开启了启动 期,接着由于市场强大的驱动力(运营手段的成熟,优质内容的创新涌现,用户习惯驱动, 大量资本注入)进入现在的高速发展期。 根据 qimai.cn 数据统计, 短视频 app 自 2011 年陆续上线应用市场, 近年来处于行业风口上, 人才,资金的大规模涌入,从 2016 年起短视频类 app 迎来井喷期,2016 年起,上线的 app 数量高达 235 款。 2) 短视频平台类别 现阶段的短视频应用发展来看, 短视频综合平台和短视频聚合平台, 短视频的平台方包括短 视频综合平台和短视频聚合平台两种。综合平台是指集制作、发布、分享、互动于一体的一 站式平台,以快手、抖音、美拍等为头部梯队;聚合平台指聚合大量短视频进行编辑或算法 推送的专门平台,以头条视频等为代表。 现状分析, 短视频综合类平台和短视频聚合平台的用户规模分别达到 4.2 亿和 1.61 亿人, 日 活量分别为 1.85 亿和 5000 万人,在启动次数和渗透率方面都有很好的表现。 3) 上下游产业链 国内的短视频行业往多元化发展, 在近几年的快发展下, 已经形成了比较成熟和稳定的产业 链。在短视频产业链结合了内容生产,分发,变现手段广告商的接入以及用户方的呈现。 在内容生产方面,内容的生产者激增,短视频的内容在质量和数量上都得到快速发展; 在平台方面,各类平台根据自身定位引入短视频,不断细化多元化的类型分布; MCN 发展势头迅猛,将该平台下不同类型和内容的优质 PGC 或 UGC 联合起来,从而保 证内容的持续产出,内容方,平台方和广告方的沟通更高效; 在商业变现方面,主要商业变现手段为广告,电商和用户付费,商业变现的潜力大。 四、 市场环境 1. 用户规模 由 mUserTracker 公布的数据,由于移动互联网,智能终端的发展成熟,前两年带来了用户爆 炸式的增长,如今短视频的人口红利也到达了红利瓶颈期,月独立的设备规模波动增长。 虽然短视频的人口流量达到瓶颈,但是截至 2018 年 7 月移动短视频综合平台月度活跃用户 规模高达 4.72 亿人,聚合平台月度活跃用户规模高达 1.61 亿人,用户获取和留存数据表现 优秀。相对于全网 10 亿多(
高科技 AIoT 互联网进入了以产业互联网为代表的互联网下半场,各大公司将关注点转移到公 司利润获取以及行业融合。2019年5G进入商用化的阶段,5G和AIoT迎来历史性 的交汇,促进了AIoT应用落地。在“资本寒冬”和经济增速放缓的大环境下,作为 国家政策大力支持、资本市场重点投入的AIoT领域得到快速发展。AIoT自身作为 庞大的产业链,为技术本身缔造出庞大的“蓄水池”,保证技术发展下限。不同类 型的公司纷纷入局AIoT,包括小米的All in AIoT,阿里和华为在AIoT领域的日趋 完善,而在垂直细分领域也产生了如涂鸦智能、特斯联等新兴热门公司。可以预 见AIoT将成为未来几年内持续热点,预估将拥有万亿规模的市场体量。 AIoT拥有广阔的市场,且在不同赛道形成垂直分布的态势。在智能安防、智能家 居、智慧社区、智能驾驶等领域形成了千亿级细分市场。从人才需求看,技术领 域的人才最为旺盛,其中包括了AI、数据、云计算平台以及芯片等核心技术方 向。无论AI+的技术找场景还是+AI的场景找技术,已经是在AI的基础算法、算力 突破同等重要使命,而AI+产业+场景+数据,是未来AI作为效率工具与各行各业 深度结合的方式。 岗位上,以平台架构为主的人才以及拥有AI落地能力的人才将会呈现巨大的需求 空间,芯片类的人才也广受各大公司青睐。AIoT拥有广阔的空间,暂时不存在职 位饱和情况。但是由于AIoT具备较强的新一代技术以及底层技术与实体经济深度 融合的特性,偏向于理论研究以及纯算法相关的职位需求较少。 行业的公司分布不同于早期互联网等热门行业,没有呈现北京、上海、深圳等一 线城市高度集中的态势,而是在国家政策以及地方政府拉动经济的政策影响下, 在全国范围内分布均匀,在长三角、珠三角以及内陆城市均有分布。 人才缺口: AIoT架构师、边缘计算专家、异构计算 人才来源:AIoT所需要的人工智能、云计算、数据、物联网等人才多分布于一线 城市,人才异地获取较为普遍 数字化转型 目前,整体经济增长增速在放缓,市场的竞争愈加激烈,用户的需求更加走向个 性化,向用户提供个性化的产品和服务的需求越来越迫切。来自第三方的数据显 示,到2020年,全球数字化转型相关的行业增加值将达到18万亿美元,在全球有 46%的企业将促进数字业务发展作为未来一年内的首要业务优先级,而在中国, 这个比例数值是69%。无论从全球范围还是从国内市场来看,数字化转型已经势 不可挡。 数字化人才主要分布在互联网、信息通信等ICT基础产业,传统行业包括医疗、 制造、金融、消费品等也具备良好的人才基础。从人才分布来看,计算机科学、 软件工程、电气和电子工程等技术类学科,工商管理专业也逐渐成为数字人才的 一大来源。北京、上海、深圳、广州和杭州是推动中国经济数字化转型的“引领 型”城市,在数字人才方面具有很大优势,其中北京和杭州在大数据分析领域人才 优势显著,上海和广州在先进制造和数字化运营领域更具优势,深圳人才结构比 较均衡、各职能领域齐头并进。 人才缺口:运营管理、信息技术、数据科学、云计算 人才来源:一二线互联网公司、乙方数据公司 云计算 在国家政策引导和数字化转型浪潮的助推下,各行各业均开启“上云”之路。随着 企业上云比例和应用深度的显著提升,BAT、华为、浪潮等企业纷纷加码To B业 务,布局云计算市场。据赛迪顾问预计,未来云计算市场规模仍将保持20%以上 的增长速度,尤其是广大的中小企业,利用云计算服务,借助云技术快速实现业 务和管理信息化,提升商业竞争力,且随着企业上云部署力度加大,云预算也会 随之增长。可见,云计算未来市场空间巨大。 随着云计算的发展,云计算的范畴也越来越广,人工智能开始成为重要组成部 分。随着公有云企业提供机器学习和人工智能服务成为“趋势”,人工智能的优质 基础设施同样会大量普及,促进人工智能产业的发展。 从竞争格局来看,大型巨头互联网公司,主要针对政府大客户,采取总包的形式 来承包项目,再把项目分包给其他垂直领域小厂;垂直领域(大数据或存储等) 小厂则会发展为他们生态中的一员。各巨头正纷纷打造以“我”为主的云生态,强 化对云计算行业的掌控力。在云计算白热化的竞争态势下,中小厂商需要瞄准用 户精细化需求,提供行业云等差异化云服务,以获得竞争优势。 云计算行业热点需求更多的是在技术底层如云存储、自动化运维、安全等领域。 To B政府、大央企、金融等大B客户的企业服务重点领域是如智慧城市,SaaS服 务业务等。在A-E轮融资的云公司,更多是阶段型爆发式的销售需求。公有云市 场的产品多样化,使得销售的覆盖区域、职责等都有各自公司的差异化。整个行 业趋势呈现云+行业垂直化,当前活跃的几个行业有智慧零售、大政务(智慧城 市)、金融和医疗领域。 需求旺盛的岗位方向则包括如云运维(devOps)、云平台、云产品、云销售、云 售前、云市场。目前云技术还在不停的迭代和变化中,没有出现特别饱和的现象。 随着云计算市场的持续扩张,尤其是各巨头云计算业务高速增长,云计算提供商 需要建设更多数据中心以满足业务需求;容器技术应用的进一步普及;企业级 SaaS服务走向个性化定制化,带来相应的人才需求。随着信息技术发展,企 业管理软件正朝着智能化方向发展,而企业的软件和网络高级设计人才尚未跟上 云计算技术发展速度。云计算让互联网应用和企业应用的界限变得越来越模 糊。对于IT企业而言,未来懂得最新云计算技术的运营人才需求激增。在云管理 方面,未来企业的管理理念、方法、工具都要适应云计算时代的特征,因此导致 企业对既了解云计算技术,又懂云计算管理的复合型人才需求加大。当企业广泛 应用网络和管理软件成为其最基本的管理要求的时候,无论是IT企业还是传统企 业,对于能够应用云计算技术的人才都会产生爆发式增长的需求。 17 | 高科技 人才缺口:数据中心、容器技术应用、企业级SaaS服务、网络设计、云运营、复 合型管理人才 人才来源:云计算厂商:如AWS、微软、阿里云、腾讯、华为云、金山云、 ucloud、七牛云等;To B领域传统厂商:如政务领域神州数码、太极计算机等公 司;工业领域:GE、西门子等公司;大中型互联网公司通用技术高端人选 芯片 在国家政策支持、技术和需求驱动的助推下,半导体行业迎来了发展和革新。随 着AI、IoT、5G、云计算技术的成熟,高精深技术作为基础技术元素体现出了新 时代特有的形态,即作为“硬”科技组团共同形成了新型基础设施。随着市场场景 的日渐丰富,芯片行业作为提升算力的核心元素,同各行各业形成了前所未有的 大融合。各类芯片公司如雨后春笋般呈现向上发展蓬勃的态势,以康佳、格力、 美的、格兰仕等为代表的传统家电行业纷纷投入巨资打造独立的芯片研发团队, 传统家电厂商以物联网以及智能家居为核心赛道,寻求技术突破来赋能产品。顶 级互联网巨头纷纷涉入芯片行业,打造其以云计算和AI双向融合下的生态环境。 工业行业积极进行工业互联网布局和数字化转型,如富士康工业互联网、东土科 技等公司也在积极布局芯片行业。地产厂商在寻求向城市运营商转型的过程中, 以划地为主、产业为辅积极布局产业园区,和高校进行密切配合,同时一些寻求 科技化住宅产品升级、产能提升、生态搭建的头部地产公司如金茂、碧桂园、恒 大以不同方式布局芯片领域。芯片行业同市场需求的粘合程度明显高于之前。在 AI、物联网、5G技术的催生下,人工智能芯片、CPU设计尤其是开源框架CPU core自主化研发、第三代半导体芯片产业链作为目前热点快速兴起。 半导体行业从候选人、公司、投资人都会跳出固定的半导体圈层在整个生态体系 下关注机会,技术落地、行业应用以及软硬一体化、定制化业务将被广泛关注,半 导体行业公司以及跨界进入半导体行业的公司都需要对赛道慎重考量。结合大趋 势,和智能家居、工业互联网、智慧城市/智慧社区关联的公司会获得更多青睐。 从人才需求来看,芯片设计、计算架构、第三代半导体材料人才需求旺盛。IC Design和verification人才作为芯片领域核心技术人才,在不同类型企业的芯片领 域都有较大的需求,主要的人才缺口在5-7年的核心技术骨干。由于该阶段人才产 生了明显的断层,该部分人才有较大的议价空间。在计算架构领域,拥有AI或者 CPU/GPU/DSP背景的人才在市场上需求旺盛。以SoC为例,同时拥有SoC和 CPU/GPU/DSP相关经验的候选人的薪酬明显高于SoC背景人选,薪酬多分布在 行业七分位以上。FPGA曾经是传统硬件技能,但是拥有AI相关经验的人选薪酬 远高于传统FPGA从业人员。AI芯片公司,互联网科技公司跨界招聘、ADAS、 IoT、AI加速器等热门行业需求也不断在催生此类人才热度。不同于芯片设计门 类,此类职位需求方主要为顶级国内高科技公司、互联网巨头和新兴创业公司, 职位以领军人物以及高端管理为主。第三代半导体公司主要以CaN以及碳基类型 半导体材料公司为主,主要应用于5G功率芯片、汽车电子电力芯片、国防科技领 域,此领域未来将诞生更多优秀的公司,人才需求方向主要为前端工艺以及材料 器件领域人才。 高科技 | 18 具体岗位方向上,对于IC设计和验证核心技术骨干人才的需求将异常旺盛且持 续,FPGA、GPU、CPU架构以及软硬件一体化算法以及架构人才会成为各大公 司重点吸引的高精尖核心人才,人才较为稀缺呈现供不应求的状态。第三代半导 体人才将成为后起之秀获得更多青睐。传统的封装测试、工业研发或将逐步呈现 饱和现象。 人才缺口:5-7年的IC设计和验证人才,以及拥有计算、AI等技能的IC复合型人才 人才来源:顶级外企芯片公司以及国内具有核心技术研发的高校和研究机构;同 时为了培养集成电路人才,国家已经将集成电路设置成为一级学科,各大公司以 及孵化器园区和高校正联合培养人才 大数据 随着云计算、移动互联网等新一代信息技术的应用普及,我们已飞速进入大数据 时代。不仅是互联网行业,大数据与实体经济的渗透融合也正全面展开。随着大 数据的价值凸显、应用领域日益广泛,在今年,数据中台的概念十分火热,中台 是最早由阿里在2015年提出的“大中台,小前台”战略中延伸出来的概念,它是将 数据加工以后封装成一个公共的数据产品或服务,去服务业务。在市场大环境受 影响的情况下,企业都开始修炼内功,提升内部效率,避免内部平台的重复建 设,能快速去响应业务变化。对于大公司来说,企业数据基础建设很强,公司内 部数据量大且足够复杂,他们研发的数据平台、产品及工具等在解决了公司内部 的事情后,开始寻求对外输出,打造一些通用的数据产品服务中小企业,去做商 业变现。从人才需求来看,近年来,国内对于数据科学家的需求在逐渐上升。在 传统行业,企业需要利用数字化去做创新,用人工智能和大数据开拓新业务,提 升效率,更好地与业务结合,因此CDO或者数字化转型负责人的角色比较紧缺。 从岗位角度来看,行业内数据科学、数据工程职位需求旺盛,而传统的BI和数据 分析开始出现饱和。 人才缺口:数据中台的火热,导致数据平台研发、数据应用开发和数据产品经理 的职位紧缺 人才来源:互联网一二线大公司和一些专门做数据的公司 19 | 高科技 高科技 | 20 AIoT架构师 边缘计算专家 数据架构师 30-40% 60-500万 80-300万 30-40% 100-200万 20-30% 5G专家 异构计算专家 AIoT智能硬件专家 20-30% 50-300万 100-450万 30-40% 60-200万 20-30% 智慧交通科学家 20-30% 100-200万 智能运维专家 20-30% 60-200万 AIoT 云计算 政务解决方案架构师 AI研发工程师 20-30% 30-120万 40-150万 25-40% 智慧零售研发工程师 15-25% 40-150万 首席运营官(数字化转型) 首席技术官 30%+ 300-600万 200-360万 30%+ 数字化战略负责人 200-400万 30%+ 数字化转型 热门职位薪酬

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