6月底，隨著我國各省市高考陸續放榜，學子們專業填報的選擇帶來了新一波的統計浪潮。

我國目前在人工智能方面的人才缺口已達***，企業的巨大需求也帶來了高校對相關專業的設立。據悉，今年全國共有35所高校獲首批人工智能專業建設資格。得益于高校相關專業的開設，相信4年后，這一缺口將大大收窄。

4年后的事情誰也無法準確預測，但至少目前來說，AI人才在我國無論是BAT類的巨頭企業，還是以AI為支撐的創業公司來說，絕對是炙手可熱的香餑餑。

雖然無法預測，但是通過參考相關技術上比我們要領先5-10年左右的科技圣地硅谷的發展狀況，或許有些情況可見一斑。

眾所周知，自從AlphaGo擊敗人類圍棋大師以來，有關人工智能的討論一直非常熱烈。人工智能工作在硅谷和其他地方一直很熱門，一名機器學習工程師的平均年薪為142,858美元。但根據job site Indeed的一項研究，人工智能招聘的增長已經放緩，人們對這些工作的興趣也在下降。

據Indeed統計，從2018年5月到2019年5月，人工智能領域的招聘職位增長了29.1%。然而，這一增長大大低于前兩年。2017年5月至2018年5月增長了57.9%，在2016年5月至2017年5月期間更是達到了驚人的136.2%。

與此同時，求職者對人工智能的興趣正在趨于平穩。2018年5月至2019年，人工智能相關職位的搜索量下降了14.5%。相比之下，2017年5月至2018年5月的搜索量增長了31.9%，2016年5月至2017年5月的搜索量增長了49.12%。 Indeed表示，今年的下降也表明，可能會有更多的職位空缺找不到合格的工人來填補。

人工智能的工作搜索并不總是與職位數量保持同步。以數據科學家為例，他們的工作是獲取原始數據并應用編程、可視化和統計建模來為組織提取可操作的見解。

考慮到數據是“新石油”，數據科學家的需求量很大，而且Indeed的研究顯示，2017年至2018年，招聘啟事增加了31%。然而，在同一時期，求職人數只增長了14%左右。

機器學習和深度學習工程師占據了人工智能工作的前10名

為了了解2018年至2019年間***的人工智能職位，該公司的分析團隊確定了包含“人工智能”或“機器學習”等關鍵詞的職位描述比例***10個職位。

• 機器學習工程師
• 深度學習工程師
• 高級數據科學家
• 計算機視覺工程師
• 數據科學家
• 算法設計工程師
• 初級數據科學家
• 開發者顧問
• 數據科學總監
• ***數據科學家

分析總監、統計學家、***科學家、計算機科學家、研究工程師和數據工程師是今年未能進入前十的競爭者。

Indeed 發現，今年機器學習工程師職位的招聘廣告中人工智能和機器學習關鍵詞的比例***(2018年也是如此)。機器學習工程師開發使用預測技術的設備和軟件，比如蘋果的Siri或天氣預報應用程序。它們確保機器學習算法擁有需要處理和分析大量實時數據的數據，從而使機器學習模型更加準確。

盡管機器學習工程師職位中包含相關關鍵詞的職位數量仍然最多，但2018年這類職位所占比例更高(94.2%，而2019年這一比例為75%)。

2019年榜單前十名中很多需要人工智能技能的工作都沒有出現在2018年榜單上，比如深度學習工程師，***位居第二。深度學習工程師開發的編程系統可以模擬大腦功能，以及其他任務。

這些工程師是三個快速發展領域的關鍵參與者：自動駕駛、人臉識別和機器人技術。一項研究顯示，僅全球面部識別市場就有望從2016年的33.7億美元增長到2022年的77.6億美元。

年與年之間的差異可能反映出，所有類型的公司對數據科學家的需求都在不斷增長;許多雇主現在需要一個完整的數據科學團隊，員工從初級到主管級別不等。相比之下，2018年的榜單包含了更普遍的數據科學職位，如數據科學家、***科學家和計算機科學家。Indeed認為，招聘不同層次經驗的員工能吸引更廣泛的人才，這有助于企業在緊張的勞動力市場中更好地競爭。

平均工資***的 AI 工作

機器學習工程師不僅是招聘數量最多的人工智能崗位，而且工資也***。與2018年相比，該職位的平均年薪增幅***。

在2018年和2019年的Indeed排名中，機器學習工程師的薪酬排名第三。然而，今年這個職位的平均年薪是142,859美元，比去年高8,409美元。與人力資源公司美世(Mercer)預測2019年平均2.9%的工資增幅相比，這一增幅為5.8%。

同樣，算法工程師的平均年薪今年也漲到了109,313美元，上漲了5,201美元，漲幅為4.99%。在競爭激烈的人工智能就業市場上，企業愿意花費更多資金來吸引人才到這些關鍵崗位上，這可能是這兩類職位薪資上漲的原因。

與前一份榜單一樣，薪資排名靠前的職位顯示出整個人工智能市場的發展和成熟。更廣義的職位，如分析總監、數據工程師、計算機科學家、統計學家和研究工程師，都在2018年的榜單上，但今年沒有進入前十。2019年榜單上的新職位包括更加差異化的數據科學職位，如高級數據科學家和***數據科學家。

紐約和舊金山是 AI 工作的***城市

與去年相比，盡管出現了一個新來者，但2019年人工智能就業比例***的大都市地區的排名并沒有太大變化：

• 紐約，紐約
• 舊金山，加利福尼亞
• 華盛頓，DC
• 圣何塞，加州
• 西雅圖，華盛頓
• 波士頓, 馬薩諸塞州
• 洛杉磯, 加州
• 芝加哥, 伊利諾斯州
• 達拉斯-沃斯堡, 德克薩斯州
• 亞特蘭大, 喬治亞州

去年至2019年，Indeed榜單上的三個地區互換了位置。2018年，圣何塞排名第三(9.2%)，華盛頓排名第四(7.9%)。但今年，華盛頓特區排名第三，圣何塞排名第四。2019年，波士頓(從第五位下滑)與西雅圖(從第六位上升)交換了位置，芝加哥把第七位讓給了洛杉磯(從前的第八位)。達拉斯-沃斯堡保持在第九位。去年排名第十的費城則被新上榜的亞特蘭大擠下了榜單。

人工智能創造的就業崗位會比它消除的更多嗎?

在未來幾年，***的問題將是人工智能創造的就業崗位是否會超過它所消除的就業崗位。

一些研究表明，事實上，人工智能創造的就業崗位將超過它所摧毀的就業崗位。世界經濟論壇(World Economic Forum)發布的《2018年未來就業報告》(2018 Future of Jobs report)發現，到2022年，人與機器之間的勞動分工或人工智能自動化的轉移將取代7500萬個工作崗位，但會創造1.33億個新崗位。Gartner估計，人工智能將在2020年創造230萬個新工作崗位，同時裁減180萬個職位。根據2019年的一份 Dun & Bradstreet報道，40%的組織由于采用人工智能而增加了工作崗位，而只有8%的組織由于采用新技術而裁員。

這種趨勢是否會持續下去，我們將拭目以待。