從三年前年薪 25 萬只是白菜價，到去年華為以年薪最高達 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。

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 無人機監(jiān)管等實踐，再次證明數(shù)字經(jīng)濟時代，AI 帶來的自動化革命處于高速進行時階段，「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，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，重磅發(fā)布《中國 AI 應(yīng)用開發(fā)者報告》，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、智能手機等計算設(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)?AI 正在吞噬軟件。

中國 AI 十年演進：2016 - 2018 大爆發(fā)，2019 年進入平靜期

然追溯驅(qū)動這場變革的源點 AI，始于 1956 年達特茅斯人工智能夏季研究計劃，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)任人工智能實驗室負(fù)責(zé)人、亞馬遜借助機器學(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)進行統(tǒng)計發(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，我們似乎只看到了 AlphaGo 戰(zhàn)勝頂尖圍棋選手們、Master 在人機“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)、機器學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)技術(shù)的平穩(wěn)進階與強力結(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國，AI 開發(fā)者數(shù)量幾乎翻一番。

AI 技術(shù) 10 年演進

不過，從 AI 技術(shù) 10 年演進中，我們也發(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)巨頭還是新興獨角獸，都開始審視 AI 能夠切實落地的場景。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 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)、計算機視覺、機器學(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 遠超 TensorFlow、Torch/PyTorch，國產(chǎn) PaddlePaddle 進入 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，懷著為計算機視覺提供通用性接口的 OpenCV 首個測試版的發(fā)布，實現(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 年的演進中，OpenCV 已經(jīng)廣泛應(yīng)用于自動駕駛、相機校正、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器學(xué)習(xí)框架。

根據(jù)最新的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，老牌的跨平臺計算機視覺庫 OpenCV 憑實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，我們也看到了國產(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 是一個為手機端極致優(yōu)化的高性能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向計算框架?；?NCNN，開發(fā)者能夠?qū)⑸疃葘W(xué)習(xí)算法輕松移植到手機端高效執(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 TOP 20 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)工具該如何實現(xiàn)突破?中國的 AI 又將如何實現(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

AI 相關(guān)技能開發(fā)者分布 TOP5 地區(qū)：北京、廣東、江蘇、上海、浙江

在地域分布上，本次報告公布了最新 AI 相關(guān)技能開發(fā)者 Top 20 的地區(qū)排名：北京穩(wěn)居第一，其次第一梯隊的還有廣東、江蘇、上海、浙江。

AI 相關(guān)技能開發(fā)者分布 TOP5 城市：北京、上海、深圳、廣州、南京

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 51%

AI 初長成，高校加強 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，占比高達五成;其次，經(jīng)驗較為豐富的 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)實驗室(SVL)負(fù)責(zé)人李飛飛坦言，“即便是在自己的實驗室里，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驗室更加多元化，但它仍然大多數(shù)是男性?！?/p>

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，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，因此算法團隊的規(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》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。

• 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)者在進入 AI 行業(yè)中也選擇了數(shù)據(jù)分析師、機器學(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，需要實時關(guān)注行業(yè)動態(tài)，伺機而動，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?0-3 年的 AI 開發(fā)者人數(shù)占比最多，達到了 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。