1、1随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展，数字经济正在成为重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量，全球主要经济体均希望通过数字化转型建立更具包容性、竞争力和创新性的新型经济结构。根据全球数字经济白皮书 2022显示，2021 年全球 47 个主要经济体数字经济增加值占 GDP 比重为 45%，毫无疑问，数字经济与实体经济的深度融合，将是未来经济发展重要动力。而数字人才作为数字经济的核心要素，对推动数字经济高质量发展的作用至关重要。随着各产业数字化转型进入更深的阶段，大量数字化、智能化的岗位相继涌现，相关行业对数字人才的需求与日俱增，人才短缺已经成为制约数字经济发展的重要因素。根据中国信息

2、通信研究院发布的中国数字经济发展报告（2022）显示，2021 年我国数字经济规模达 45.5 万亿元，占 GDP 比重达 39.8%。人瑞人才和德勤通过估算发现，当前数字人才总体缺口约在 2500 万至 3000 万左右，且缺口仍在持续放大。在此背景下，人瑞人才与德勤携手合作，共同撰写产业数字人才研究与发展报告2023，希望通过此次研究，观察中国产业数字化进程现状，发掘企业数字化转型中的关键问题，分析数字人才现状与趋势，并给出具有针对性的数字人才发展解决方案。本报告研究对象涉及政府、企业、求职者及高校多级主体，采用公开政策研究、头部招聘平台数据采集与分析、第三方报告案头研究、企业深度访谈、调

3、查问卷等方法获取企业数字化转型需求、问题及数字人才信息。这其中包括由公司决策者、业务主管、员工和 HR 填答的近 2500 份调查问卷，与11 个不同行业高管交流得到的近 100 份访谈资料，以及公开的招聘数据信息，力求从客观的角度分析、发现各类企业数字化转型中遇到的问题，好的经验方法总结归纳，并针对困扰绝大部分企业的“数字人才不足与培养”问题提出了一些针对性的解决方案，以供企业参考，期望能助力更多的企业成功数字化转型。数字化转型并非简简单单的将数字化技术叠加运用在企业管理中，一个企业要实现数字化转型，需要经过对企业组织架构、业务模式、人才结构、管理体系、上海品茶等方方面面做系统性的转化。人瑞

4、人才过去十几年服务中国各个行业著名企业沉淀了大量专业服务经验并对行业的业务拥有深入理解与研究，德勤在各个行业的市场动态、业务发展趋势、企业管理模式等方面拥有深刻洞察与丰富的咨询服务经验，双方合作共同完成的产业数字人才研究与发展报告 2023，是国内首次对 11 个重点产业的数字人才发展的全面梳理与分析，对各行业企业的数字化转型和人才管理具有重要的参考价值，引发更多针对数字人才发展的讨论，并共同推进中国数字经济深入发展。前 言21.企业数字化转型的宏观环境2.数字经济的内涵与类别我国经济社会发展已经进入数字时代，外部环境和内部条件正在发生深刻变化。物联网、大数据、机器人及人工智能为代表的数字技术

5、催生的第四次工业革命引起了世界各国的高度重视。德国首次提出工业 4.0 概念，实施以物联网为核心的“工业 4.0 战略”，美国推出工业互联网的代表性措施，重点关注人工智能、先进的制造业技术、量子信息科学和 5G 技术。在新一轮科技革命和产业变革的背景下，中国加大数字经济发展力度，出台“中国制造 2025”战略，提出到 2025 年，制造业整体素质大幅提升，创新能力显著增强，工业化和信息化融合迈上新台阶的目标。数字经济发展的核心驱动力是数字技术。以制造业为例，基于信息物理系统的智能装备、智能工厂等智能制造引领制造方式变革，其核心支撑技术是信息物理系统（CPS,Cyber-Physical Sys

6、tems）。信息物理系统是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过 3C（Computation、Communication、Control）技术的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务。信息物理生产系统（CPPS,Cyber Physical Production System）是信息物理系统在生产领域中的一个应用，它是一个多维智能制造技术体系。CPPS 以大数据、网络和云计算为基础，采用智能感知、分析预测、优化协同等技术手段，将计算、通讯、控制三者有机地结合起来，衍生出智能化工厂的新型生产模式。数字产业化是完全依赖于数字技术、数据要素的各类经济活动，本质

7、上是现代信息技术的市场化应用，包括数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业、数字要素驱动业四大产业。具体而言，数字产品制造业包括计算机、通讯及雷达设备、数字媒体、智能设备、电子元器件及设备制造等；数字产品服务业包括数字产品批发、零售、租赁、维修等；数字技术应用业包括软件开发、电信、广播电视和卫星传输服务、互联网相关服务、信息技术服务等；数字要素驱动业包括互联网平台、互联网批发零售、互联网金融、数字内容及媒体、信息基础设施建设等。数字产业是数字经济的核心产业，对应于国民经济行业分类中的 26 个大类、68 个中类、126 个小类，也是数字经济发展的基础。产业数字化是指传统产业应用数字技术所

8、带来的产出增加和效率提升部分，利用现代信息技术对传统产业进行全方位、全角度、全链条的改造，是数字技术与实体经济的融合。产业数字化从大方向上可分为工业数字化、农业数字化和服务业数字化，具体领域包括但不限于智慧农业、智能制造、智能交通、智慧物流、数字金融、数字商贸、数字社会、数字政府等数字化应用场景。产业数字化对应于国民经济行业分类中的 91 个大类、431 个中类、1256 个小类，涉及范围比数字产业化更加广泛。中国企业数字化发展的背景与趋势01Part33.数字人才供需与区域分布3.1 数字人才缺口持续放大3.2 数字经济区域聚集明显，东部城市优势明显数字人才是指拥有信息通信技术专业技能的人才

9、，以及与信息通信技术专业技能互补协同的跨界人才。数字人才是数字经济发展最重要的基础和推动力量。数字产业化以数字技术的研发创新为引擎，是典型的技术密集型产业，需要高水平的数字技术技能。数字产业化以数字技术的应用创新为动力，需要以广泛的商业技能和行业经验为前提，依托行业经验拆解价值链、优化资源配置，通过数字化工具生成新组合，从而创造新的商业价值。无论是技术创新还是应用创新，人才都是最重要的驱动力。根据人瑞人才研究院数据，预计 2035 年中国数字经济规模将接近 16 万亿美元，折合人民币 105 万亿元。世界经济论坛2020 未来就业报告预测，到 2025 年，新技术的引进和人机之间劳动分工的变化

10、将导致 8500 万个工作岗位消失，同时也创造 9700 万个新的劳动岗位。此外，人瑞人才研究院的研究表明，未来 20 年，随着人工智能、机器人、自动驾驶汽车等技术的进步，中国就业将净增长 12%。我国数字经济发展水平存在较大地域差异。中国数字经济发展指数报告（2022 年）从基础、产业、融合、环境四大维度对全国城市的数字经济发展水平进行量化，结果显示，东部是中国数字经济发展的引擎，数字经济发展指数由 2013 年的 1218.34 增长至 2021 年的7818.25，8 年间增长了 5.42 倍，均值为 3729.08。中部是中国数字经济发展的桥梁，数字经济发展指数从 2013 年的 71

11、2.23 增长至 2021 年的 3066.77，8 年间增长了 3.31 倍，均值为1598.77。西部是中国数字经济发展的洼地，西部地区在电力和人力成本等方面具有优势，发展数字经济的潜力大。数字经济发展指数从 2013 年的 755.04 增长至 2021 年的 2855.36，8整体上看，数字人才供需缺口仍在扩大。中国信息通信研究院发布的数字经济就业影响研究报告（2021 年）显示，2020 年我国数字经济核心人才即 ICT 专业技术人才缺口接近1100 万，据此估算当前数字化综合人才总体缺口约在 2500 万至 3000 万左右，且缺口仍在持续放大。在此背景下，如何精准匹配和吸引数字人

12、才、加速数字人才的供给与培养是数字经济发展背景下的重大挑战，也是值得企业探讨的关键问题。图 1 中国数字经济规模预测Part01 中国企业数字化发展的背景与趋势4年间增长了 2.78 倍，均值为 1565.28，数字经济发展后劲较足。3.3 数字人才分布与数字经济发达程度高度相关数字人才的分布和数字经济发展水平高度一致，数字人才大量聚集在一线城市和新一线城市。整体来看，我国数字人才分布集中在东部和南部沿海城市。根据 2022 年人瑞人才与德勤共同开展的产业数字人才研究调查，2022 年下半年数字人才需求最大的前十大城市分别是广州、深圳、北京、上海、武汉、成都、西安、杭州、苏州、合肥，其中前四位

13、是一线城市，第五到第十是新一线城市。十大城市合计占全国数字人才的 75%，人才需求的集中度较高。从数字人才需求岗位看，一线城市对数字产业化人才需求突出，新一线城市对产业数字人才需求相对迫切。根据人瑞人才与德勤共同开展的产业数字人才研究调查，一线城市需求量最大的前五类岗位是 C+人才、半导体技术、产品经理、Java 人才、嵌入式软件开发，新一线城市需求量前五类岗位则是 Java 人才、电气工程师、电商运营、通信技术工程师和嵌入式软件开发。从人才需求总量上看，2022 年下半年，新一线城市数字人才需求岗位之和占全国岗位总量的 56%，高于一线城市岗位之和；新一线城市岗位平均薪资 13563 元，低

14、于一线城市的 18328 元。图 2 2022 年 7-12 月数字人才需求城市分布情况图 3 2022 年 7-12 月一线城市招聘数量 TOP5 岗位Part01 中国企业数字化发展的背景与趋势个5图 4 2022 年 7-12 月新一线城市招聘数量 TOP5 岗位4.企业组织结构和人才管理体系的现状、挑战与策略4.1 企业组织结构和人才管理体系现状与挑战数字化引起国家及各类行业企业重视并得到蓬勃发展的原因在于数字化对企业的赋能作用。根据人瑞人才研究院的数据，数字化转型企业的营收及利润率是未数字化转型企业的数倍。同时，企业数字化专项红利具有明显的先发优势，即先进行数字化转型的企业更可能成为

15、行业领军者。人瑞人才研究院的数据显示，以金融、零售、医疗、工业为例，TOP10 企业数字化收入在行业数字化收入中占比80%，体现出数字化在重构产业的业务模式和运营逻辑中的重要性，尤其是在人口红利消退的趋势下，数字化能够推动劳动密集型企业向智慧密集型企业转变，有助于降本增效，提高企业利润率。企业数字化转型不仅依靠数字技术的融合应用，更需要组织管理的同步革新。数字化转型是一个复杂的系统工程，虽然技术在企业数字化转型过程中起着重要作用，但这不能说明企业只需要正确运用技术，就可以实现数字化转型。根据麦肯锡全球研究院对数字化进程的调研显示，仅 14%的企业转型取得持续进展，变革成功的组织仅 3%，说明单

16、靠数字技术能力并不能驱动转型成功，技术必须依托于个人和群体主观能动性的发挥才能驱动数字化转型，组织管理的革新是数字化转型的中介变量与必要条件。在数字化转型的背景下，垂直化的企业管理结构需要向网状化、扁平化的结构转变。网状图 5 不同行业 TOP10 企业数字化收入占比Part01 中国企业数字化发展的背景与趋势6化结构不同于传统“金字塔”型科层制结构，是打破业务边界、以最小经营单元为中心之间的链接构成网状结构，有利于不同部门之间开展合作。扁平化结构强调客户需求驱动企业决策，具有小前台、大后台、强中台的特点，促使组织管理更加高效、敏捷，同时由于扁平化结构具有更高的弹性和灵活性，可以更快适应外界多

17、变的市场环境与碎片化的用户需求，利于企业提高数字化迭代效率。企业在构建网状化、扁平化组织结构的同时，需要以构建学习型组织为目标打造人才管理体系，激发员工的主动性和创造性，提升企业创新能力和可持续发展能力。一方面，企业在数字化转型过程中衍生出大量全新岗位，企业需要形成一套动态更新的人才体系标准，精准判断复合型岗位的新需求，并制定相应的人才培养计划，提高人才体系对数字化转型的敏捷性。另一方面，企业需要主动打造组织层面的知识架构，形成持续更新的知识库，把先进员工的经验技能内化为企业的经验和能力，并帮助其他员工快速掌握和提升数字化转型的必备技能。企业正加速迈进数字化进程，数字人才是企业数字化转型中的关

18、键驱动力，但当前企业普遍面临数字化转型意识不足、数字人才成本高、缺乏培育在职人才的必要内部技能和专业知识等挑战。企业内部尚未就数字化转型达成集体共识，数字化转型意识有待提升。在德勤对企业负责人的访谈中，部分企业表示还未启动数字化转型，没有专门的数字化团队，而是公司各部门各自推进或外包。原因在于，中小企业反馈公司预算有限，认为没必要也没有资金推进数字化转型，大企业则由于管理者缺乏足够认识和重视，缺乏顶层规划和设计。归根结底都是由于企业对数字化的重要性认识不够，尚未达成数字化转型的共识，导致部门间存在壁垒，协同化程度低，尤其是技术部门与业务部门间的数据还没有打通，人瑞人才与德勤的产业数字人才研究调

19、查结果显示，42.9%的企业面临技术人员与业务人员缺乏协同的困难，阻碍企业数字化转型进程。Part01 中国企业数字化发展的背景与趋势图 6 企业人才管理存在的困难数字人才供不应求，变相推高了企业经营成本。对各行业企业管理者的访谈显示，相对于互联网、芯片等薪酬水平更高的数字产业，传统产业，如医药、汽车等产业对于高端技术人才吸引力较弱。汽车、医药等制造业企业反馈，互联网、金融、人工智能等热点行业对人才吸引力大于自身所在行业。数字产业内部对于技术人才的竞争也十分激烈。芯片企业反映，现在对于数字技术人才的招聘市场属于供不应求的卖方市场，为了提高自身对人才的吸引力，不得不提高薪酬水平，由此导致薪酬溢价

20、，大大提高了企业引进高技术人才的成本。7数字人才培训缺乏必要的内部技能和专业知识。伴随多样化数字技术的应用，企业在对外招聘数字人才的同时，也意识到对在职员工进行数字技术投资的重要性，尤其是打通业务和技术人员壁垒，实现业务人员数字化与技术人员业务化。但受制于规模、经验和成本等因素，除个别大型老牌企业外，大部分企业人才培育体系以入职和基础知识培训为主，缺少完善的数字人才培育机制。软件、基金等企业对培训的理解局限在入职基础知识的培训。即使有长期培训项目，但主要集中在业务培训，缺乏数字化内容，或是仅局限于技术人员的内部分享。尤其是处于上升期的企业，对于数字人才培养有心而能力不足，正如一位 HR 指出：

21、“公司在高速发展阶段，专业人才不够。但只是靠自己摸索培养，无法赶上公司发展的速度。”人瑞人才与德勤的问卷调研结果也印证了这一困难的存在。38.7%的企业由于缺乏培训讲师、教材等培训资源，未能形成数字人才培育机制。此外，48%的企业受制于技术知识更新密集的特点，仅靠企业开发培训体系需要投入较大的时间和人力成本，降低了企业构建数字人才培育机制的意愿和能力。企业的组织管理结构需要做出调整和变革，以满足企业数字化转型战略的落地。组织结构上，一方面，充分向员工组成的最小经营单位赋能和赋权，并基于组织系统一体化设计和数字化技术，连通部门之间的信息孤岛，实现信息共享，建立端到端的业务流程，打破传统科层制结构

22、形成的部门墙，实现最小经营单位间的连接、协同和共享。另一方面，以客户需求为导向，以客户价值创造为核心持续变革，开放封闭生态圈，提高信息和资源从需求端向生产端的流动效率，推动企业平台化。人才管理上，企业可以通过拓宽数字人才招聘渠道和完善内部的人才培养体系扩大数字人才的供给。一方面，通过垂直媒体追踪数字人才网络足迹，发掘潜在数字人才。同时，前置招聘选拔端口，推进校企深度合作。另一方面，根据企业特定问题和发展战略明确岗位能力需求，通过人才盘点掌握企业内部数字人才供给情况，如数字化理念的普及程度、数字技术与业务的融合能力等，实现人才与岗位的合理匹配，为人才储备、人才规划提供决策依据。积极构建学习型组织

23、，培养跨界融合型数字人才。意识上，通过纳入绩效评价等方式，培养员工学习主动性，认识到培养数字化意识与开展具体知识和技能培训同样重要。方式上，促进技术和业务人员交流、合作和互补，培养复合型创新人才。结合员工职业通道和落地场景设图 7 企业未形成数字人才培育机制的原因4.1 企业组织结构和人才管理体系现状与挑战8计学习课程，保证内容和形式的可及性、个性化和实用性。实践上，以数字化应用场景创新驱动为抓手，面向实战进行强化学习，在掌握数字化专业知识技能的同时，提高创新能力、整合能力和变革推动能力。具体而言，从人瑞人力和德勤联合开展的调研结果来看，企业最希望人才掌握数字分析技能（52.6%），其次是数字

24、营销（38.3%），分别与技术能力和业务能力相对应（图 5）。在被问到最希望提升的人才能力时（图 6），52.5%的企业表示希望加强人才复合型学习，尤其是技术人员的商务和运营能力；培养创新人才也受到 46.7%的企业重视，培养高质量的复合型创新人才是企业数字化转型的关键举措。图 8 企业希望培养的数字技能图 9 企业希望提升的人才能力5.数字产业化与产业数字化5.1 数字产业化行业人才需求特点数字产业化领域的企业基于技术创新和商业模式创新的快速迭代，为传统业务持续赋能。技术创新层面，企业聚焦关键芯片、基础零部件、基础材料、基础软件等工业技术领域推进自主化进程和高端芯片、操作系统、人工智能等关键

25、核心技术攻关，提高数字技术基础研发能力和自主创新能力。商业模式创新层面，企业利用数字技术提供的连接、数据、算法算力、加工制造等能力，有效化解用户信息、生产成本、运行数据等问题，构建连接供应商、生产商、零售商、消费者以及各种相关资源的生产交换关系枢纽，整合多个市场主体和众多消费者资源。9图 10 数字企业对员工的要求图 11 数字产业化岗位招聘岗位发布数量前 20 名对于数字产业化行业企业而言，专业人才成为实现以上目标的关键支撑。调研显示，未来3 年，数字产业化企业最需要运营人员和开发人员，其次是算法人员、销售人员和产品经理，说明技术革新与商业模式创新是助推数字企业发展的两大动力。同时，数字技能

26、的培养和应用也成为共识。46.4%的数字企业期望员工能够接受数字技能和跨学科技能的培训，43%需要员工使用数字化办公系统（图 7）。具体岗位方面，数字产业的企业对人才的需求集中在电子信息制造、基础设施建设和前沿数字技术领域。根据智联招聘的数据（图 8），2022 年下半年，Java 工程师岗位需求量最大，占比 6%，半导体技术、集成电路设计和通信技术工程师其次，占比在 4%以上。105.2 产业数字化行业人才需求特点产业数字化领域，企业基于自身特点和差异化需求，全方位、全角度、全链条开展数字化转型，提高全要素生产率。工业企业持续加深互联网、人工智能等新技术的布局应用，探索工业数字化工具开发利用

27、模式，亟待突破工业大数据应用。同时，通过加强硬件互联互通，提高工业技术软件化的水平，提升产业链、供应链自主可控能力和应对重大风险和外部冲击的韧性和弹性。服务业企业依托数字技术持续赋能变革，不断催生出服务新模式、新业态，“互联网+”持续推动工业设计、商务服务、商贸流动、文化旅游等生产性和生活性服务迭代升级，促进产业价值链向高附加值、高技术含量环节攀升。农业方面，随着农产品流通的数字化水平大幅提高，企业将进一步整合包括采购、仓储、包装、物流、运输、配送、售后等服务在内的农产品供应链，为分散小农户走进大市场拓宽渠道。此外，企业将物联网技术应用到现代农业生产设施设备领域，实现对农业生产全过程的数字化控

28、制，推动农产品品牌化、差异化和个性化发展。产业数字化行业企业在数字化转型过程中注重管理全面转型、数字人才储备和提升数字化相关技能。根据人瑞人才与德勤对产业数字化企业的调研（图 9），70.8%的企业高度重视针对数字化转型的企业管理的配套转型，大部分企业也将加强数字化相关技能人员的储备（67.7%）和提升公司数字化技能以适应数字业务发展（60%）视作数字化转型的必经阶段。此外，数字技能赋能业务和企业管理者的重视和领导也具有一定的重要性。产业数字化企业的人才需求方面，从图 10 来看，电气工程师和电商运营并列成为最热门的岗位，占比 8%，其次是 C+（6.1%）、技术支持工程师（5.0%）、硬件工

29、程师（4.9%）等，表明作为智能制造关键支撑的工业数字化进程加深，数字技术催生的“互联网+”新业态仍在壮大。此外，数字产业对产品经理需求排名第五，而产业数字化的产品经理岗位需求仅排名第十，说明相较于数字产业对数字技术的产品化和市场化，产业数字化强调以本行业技能为基石，数字技术发挥赋能增效作用。图 12 数字产业化岗位招聘岗位发布数量前 20 名11图 13 产业数字化岗位发布数量前 20 名121、人工智能-keyfindingsKEYWORDS：AI 人才，AI 工程化，产业融合，算法工程师，复合型人才，岗位胜任力近年来中国人工智能产业快速崛起，并带动了金融、医疗、制造等传统领域从业务流程、

30、产品形态、商业模式的全面变革，成为驱动经济发展的重要引擎。但纵观产业链不同环节发展现状，呈现应用层繁荣但底层支撑薄弱的格局，未来将围绕底层技术突破、与实体经济深度融合、打造 AI 工程化能力三个方向推动人工智能产业高质量发展。在此背景下，人工智能产业人才供需格局呈现以下四大特征：整体现状：人才总量与质量双重欠缺制约人工智能产业发展，亟需企业积极加入人才生态建设近年来人工智能产业蓬勃发展带动人才需求高速增长，应对这一趋势，虽然政府积极加强对人工智能人才培养体系建设的投入，但受限于产教融合深度不足，当前人工智能行业依然面临人才总量与质量的双重欠缺。根据人瑞人才与德勤“产业数字人才研究调查 2022

31、”，32%的受访者认为当前人才供应无法满足自身发展需求，且有近半数受访者将人才紧缺视为制约企业发展的关键因素。基于此现状，我们建议，企业应积极参与人才培养生态构建，包括在人才培养环节与高校加强衔接，实现资源互补，在人才招引环节以竞赛、联合研发等形式拓宽渠道，以及在人才管理中建立支持员工职后提升的环境。企业视角：平台型企业希望建立多元化人才梯队，而独立 AI 企业更注重扩充实践型人才布局人工智能领域的平台型企业在业务上着重打造 AI 技术生态，进而为自身各产品线赋能，实现多行业场景下的商业化应用。与之相应的，人瑞人才与德勤“产业数字人才研究调查2022”结果显示，平台型企业在人才招聘中对专业背景

32、要求更为多元化，在计算机、互联网相关专业之外，还涉及工商管理、自动化、医疗、教育等多个传统行业。独立 AI 企业主要凭借自身掌握的优势技术深耕细分领域，以定制化开发的形式开展业务，因此在人才招聘中更青睐数字产业化企业的行业分析与人才策略02Part图 14 人工智能产业人才供需情况13于具备专业技术能力的计算机相关专业背景人才，且更倾向于具备一定工作经验的人才，以便为项目的开发实施提供支持。岗位类型视角：算法研发与开发人才紧缺度最高，机器学习、计算机视觉技术方向需求尤为旺盛比较不同岗位类型人才供需情况，算法研发作为人工智能产业的核心，也因为专业性强、细分领域多等原因成为当前人才紧缺度最高的领域

33、。诸多技术方向中，机器学习作为实现人工智能的通用技术，在实际应用中与其他算法广泛结合，因而存在巨大需求，而计算机视觉技术已在医疗、交通、安防等领域广泛应用，商业化前景较为明朗，成为当前人才招聘中最热的方向。胜任力视角：数字技能是用人方甄选人才的首要考量，应用导向思维亦是关键能力人瑞人才与德勤“产业数字人才研究调查 2022”结果显示，开发工程师、技术支持工程师、算法工程师、前端工程师以及产品经理五类岗位是当前人工智能企业扩充人才队伍的重点。通过构建人才胜任力模型，可以看出上述岗位普遍对人才的数字技能提出了较高的要求，包括对c+、python、java等主流编程语言的掌握，对各自领域常用开发框架

34、、专业工具的应用经验等。同时，具备业务需求理解能力，能快速将专业技能转化为应用于业务场景的解决方案，也是人才应具备的重要专业素养。图 15 平台型企业及独立 AI 企业目标人才特征图 16 人工智能各岗位人才供需比14图 17 人工智能开发工程师胜任力模型2、芯片-keyfindingsKEYWORDS：供不应求，芯片设计类人才，算法/IC 架构师，IC 前端设计工程师，岗位胜任力我国半导体芯片产业以万亿元产值支撑起我国数字经济 40 多万亿的产值，帮助我国提高经济发展实现从“量”到“质”的提升；同时，半导体芯片产业也已成为我国科技自主发展的重要驱动力，产业不仅自身存在了巨大的发展空间，更为人

35、工智能、量子计算、物联网等新兴产业的发展提供了硬件基础，并助力新兴产业的发展、以及传统产业的升级。但是，在中美贸易摩擦不断加剧的大背景下，我国半导体行业面临巨大的挑战，迫切需要提升芯片自给率。在此背景下，我国芯片行业人才供需格局呈现以下四大特征：整体现状：芯片行业对顶尖人才要求较高，但企业人才供给显著低于产业发展速度作为技术驱动型行业，以高级工程师为代表的高端技术人才是芯片产业的基石。但与一般工科的不同之处在于，芯片产业对工程化、精确度要求极高，因而，芯片行业对人才要求高，但人才培养周期长，而当前国内芯片人才总量不足，高端芯片人才稀缺，企业普遍面临招人困难的挑战。此外，自2020年底“缺芯”潮

36、爆发以来，众多晶圆厂开始新建晶圆厂或大力扩产提升产能；同时，芯片行业创业也成为近年热潮，国内芯片设计初创企业如雨后春笋般涌现。随着国产芯片产业高速发展，芯片人才匮乏的现象日渐凸显。15图 18 我国芯片行业人才供求及需求情况图 19 半芯片企业面临的人才招聘困难企业视角：芯片企业普遍面临了人才招聘、培养的难题由于芯片产业技能更迭速度快，人才培养速度难以跟上，导致芯片企业难以找到符合岗位要求的相关人才。在此情况下，芯片厂商为了提升自身人才竞争力，通常采用了高薪挖人的策略，阻碍了企业间良性人才流动机制的建立及动作。在此情况下，我国芯片企业需要进行管理资源的融合，包括对组织架构、流程、体制、文化等方

37、面的调整，并持续关注人才的引进和发展；同时，更加注重内部核心人才培养、制定更有效的激励政策。另外，企业也可以针对人才培养与产业需求的脱节现象，推进“产教融合”，核心人才培养，企业参与到高校的人才培养全环节，在培养方案制定、课程建设、实习实训和项目研究等环节由校企共同完成，实现校企协同育人的无缝衔接，打通芯片人才培养“最后一公里”。岗位类型视角：芯片企业目前缺口最大的三类人才为开发人员、产品经理和算法人员整体来看，我国芯片行业在上游芯片设计领域的人才缺乏情况较为突出，且对人才的要求更高，具备一定的壁垒；而中下游的人才供给相对充分。随着中美科技战的日益深化，我国加快攻坚卡脖子技术、实现集成电路的国

38、产化已是大势所趋，这衍生出了对芯片上游的集成电路设计领域的研发人才、算法人才日益增加的需求。而这类人才往往培养周期长、对专业素质技能要求高，在未来一段时间仍将呈现明显的供不应求状态。16图 20 芯片企业内人数缺口较大的人才类型图 21 芯片设计类岗位胜任力模型胜任力模型胜任力视角：芯片设计类人才要求较高，理论基础及设计能力为核心考量人瑞人才与德勤“产业数字人才研究调查 2022”结果显示，芯片上游设计行业对人才要求相较于产业链其他环节人才的要求相对更高。这主要体现在要求人才有扎实的业务能力，包括扎实的微处理器结构、计算机原因等理论基础，同时也需要具备数字逻辑设计、数字电路设计等设计能力。此外

39、，芯片设计人员也需要具备较高的数字技能，以完成相应的设计工作，包括 Verilog 等硬件描述语言、C+/C+等编程语言。此外，由于芯片行业的迅速发展，技术更迭日新月异，也需要相关人才具备快速的学习能力，以掌握最新的前沿技术，并进行技术创新。3、物联网-keyfindingsKEYWORDS：物联网人才、场景多元化、平台层/应用层、嵌入式开发、胜任力模型受产业转型、消费升级、新兴技术的驱动，中国物联网产业处于高速发展时期。物联网连接正在向工业、智慧城市、汽车、零售等领域扩展，赋能传统产业数字化转型和城市智能化管理。随着物联网连接数的海量增长和应用领域的增加，未来行业的竞争将重点围绕平台层和应用

40、层展开，场景商业化、解决方案的提供和技术平台的效率将成为企业重点打造的核心竞争力。在此背景下，物联网行业人才供需格局呈现以下特征：17整体人才现状：培养体系欠缺影响物联网人才总体基数物联网作为集合了大量 ICT 技术的新兴产业，对人才的综合素质、学科复合能力要求较高，虽然企业、院校双方都在积极推进物联网人才培养体系建设，但当前产学研脱节，尚未定型的技能需求及岗位设定等因素进一步限制了人才培养。根据人瑞人才与德勤“产业数字人才研究调查 2022”，有 36.4%的企业表示人才供不应求，同时超过五成的受访者认为招聘难度主要在于物联网行业的人才总体基数较小。基于人才现状，企业一方面继续深化与院校的人

41、才培养合作，增加优质人才供给；另一方面，采用人才扩充渠道多样化、灵活用工模式来缓解供给不足制约企业发展的影响。产业链视角：上游、中游侧重底层技术研发开发能力，下游更注重产品运维能力我们将物联网产业链分为上游的感知层（芯片厂商、模块厂商），中游的传输层（电信运营商）和下游的平台层和应用层（云服务商、系统集成商）。感知层、传输层企业主要涉足物联网底层元器、以及通信技术的研发开发。平台层、应用层的企业主要服务于终端客户，涉及物联网产品、应用系统的落地支持与维护。人瑞人才与德勤“产业数字人才研究调查 2022”结果显示，感知层、传输层的企业更看重人才的技术背景，偏向招聘电子、通信专业为主的员工。平台层

42、、应用层的在人才招聘中对专业背景要求更具包容性，在物联网、电子、通信、计算机、自动化相关专业之外，还涉及市场营销专业，同时更青睐具有在垂直行业工作经历且拥有多年经验的人才。业务技能的要求包括精准挖掘客户需求，并支持技术融入多元化应用场景。图 22 当前物联网产业人才供需情况图 23 产业链常见岗位类型18岗位视角：嵌入式研发岗位紧缺程度最高，同时系统运维方向需求增速明显嵌入式技术与物联网上层应用、底层开发紧密相关，使得嵌入式技术人才受到企业的广泛重视，同时对硬软件专业能力的高要求也导致了优质人才短缺。随着物联网技术逐渐成熟、以及在应用领域持续的发展，负责需求挖掘、产品推广、系统实施与维护方面的

43、应用型人才需求进一步扩大，能够综合 RFID、嵌入式、网络等基础物联网知识、具有垂直领域经验的人才成为招聘热点。胜任力模型视角：企业基于岗位类型定义技能要求，尤其重视业务实操能力人瑞人才与德勤“产业数字人才研究调查 2022”结果显示，解决方案工程师、嵌入式软件开发、硬件工程师、Java 工程师、产品经理列为物联网行业扩充的重点岗位。通过构建人才胜任力模型，可以看出企业对不同类型岗位的技能要求各有侧重，如从事系统开发的人才需熟悉编程、电路、开发框架等数字技能，而对于市场开拓人才则要求具备业务能力，能够快速抓取客户需求，并根据业务场景形成有效的解决方案。图 24 物联网企业重点缺口岗位19图 2

44、5 解决方案工程师胜任力模型4、互联网-keyfindingsKEYWORDS：产业互联网，硬科技，数字化，创新，多元化，互联网运维工程师，岗位胜任力近年来中国互联网行业快速发展，新兴技术和硬科技例如 5G，芯片，边缘计算，AR，VR与互联网产业的融合，成为驱动经济增长和产业创新的重要引擎。目前消费互联网流量红利逐渐饱和，逐步转向产业互联网发展。中国互联网行业正从单一粗放型增长转向高质量可持续发展。产业互联网通过大数据，人工智能，物联网和云计算等数字化手段，打通和链接全产业链的资源和服务，形成数字化闭环，增加企业核心竞争力。未来，互联网行业海外市场以及直播电商的发展也将会推动互联网行业的发展。

45、在此背景下，互联网产业人才供需格局呈现以下四大特征：整体现状：硬科技领域等高水平人才需求缺口巨大，相关企业应当建立人才生态链，多渠道拓展人才近年来产业互联网蓬勃发展推动人才需求高速增长，但伴随着产业互联网和硬科技的转移，互联网行业缺乏多元化技能和创新型综合能力的高水平人才。根据人瑞人才与德勤“产业数字人才研究调查 2022”，50.5%的企业认为缺少有行业经验的技术人才，33.7%的企业认为人才总体技术较少，且有近半数企业认为人才的技能与岗位的匹配度低。基于此现状，我们建议，企业应当精准岗位人员的职位描述和人才画像，建立人才生态链，多渠道拓展人才，包括校企合作，推进校企深度融合；设立和发展海外

46、分支机构，推动出海企业本地化人才发展；在政策和资本的推动下，引进高层次人才以及在企业内部发掘培养核心骨干员工，发展企业与员工的协同机制。20图 26 互联网公司人才招聘困难图 27 企业对人才数字技能的培养方向企业视角：互联网企业青睐专业背景人才，重视多元化数字技能人才的培养根据“德勤研究”调查显示，产业互联网企业主要划分为产业企业，产业互联网平台企业，运营商，产业互联网安全领域企业以及系统集成商五种类别。产业互联网平台企业是实现数字化，网络化的主要赋能方。因此，企业更倾向于选择擅长平台和产业架构，开发和维护的人才。产业互联网安全领域企业需要解决互联网及产品的安全问题，此类企业需要负责数据和产

47、品安全的技术人员。系统集成商则需要利用数字化技术提供不同应用，因此，企业在人才招聘中更为青睐计算机，互联网，数据分析等复合型专业背景人才。同时，掌握多元化技能是互联网产品跨界创新的综合能力要求。根据人瑞人才与德勤“产业数字人才研究调查 2022”结果显示，53.5%认为需要掌握数据分析，32.0%认为掌握数字设计（UI/UX），近 1/3 的被调查人员认为企业人才需要掌握移动应用开发能力以及编程与网络开发能力。岗位视角：产业产品开发岗位注重创新和个人能力，产品运营技术岗位偏向高学历，拥有多年相关工作经验人才互联网产业链的各环节对于岗位的人才需求呈现不同特征。在互联网产业链环节，产业开发注重创新

48、，产业运营注重产品稳定深度维护。新型开发岗位的主要来源包括人工智能，大数据，芯片等高科技行业，产业新型开发岗偏向拥有个人能力以及拥有多样编程语言的创新型人才；产品运营技术核心岗位更倾向于拥有高学历，多年工作经验以及Java基本编程技能的人才。由于产品技术核心岗位决定了互联网公司的竞争力，对于人才的学历要求相对较高。与之相应的，人瑞人才与德勤“产业数字人才研究调查 2022”结果显示，人工智能岗位对本科及以上学历人才要求占比 86.3%，其中要求硕士及以上岗位为 30.8%。运维支持 50.1%的岗位需求为大专，仅有 0.4%的岗位需求为硕士。21图 28 互联网产业产品技术核心岗位招聘学学历要

49、求图 29 互联网运维工程师胜任力模型胜任力视角：数字技能和个人能力是用人方甄选人才的首要考量，实际应用能力亦是关键能力根据“人瑞人才与德勤研究”结果显示，运维工程师，知识图谱，前端开发，数据分析以及数据挖掘五类岗位是当前人工智能相关企业扩充人才队伍的重点。通过构建人才胜任力模型，可以看出，目前互联网行业的关键核心人才需求大，薪资水平分布广，普遍要求本科学历。上述岗位相对更为青睐计算机专业背景，对人才的数字技能，个人能力以及创新能力提出了更高的要求，其中包括对 c+、python 等主流编程语言的掌握。同时，大多岗位要求具有工作经验，企业已经从“招到人”变为“招好人”。225、游戏-keyfi

50、ndingsKEYWORDS：游戏人才、游戏精品化、精细化分工、胜任力模型游戏行业作为各种新技术率先实施应用的试验田，正在积极推动数字经济发展，并赋能传统产业数字化转型，尤其在文化旅游、智慧城市、影视创作等产业。市场趋于饱和、行业竞争加剧、以及审批不确定性等外部因素影响倒逼游戏企业加强自主研发能力，向精品化、研运一体化的方向发展。海外市场、以云计算为基础的游戏方式正成为新的增长点。在此背景下，游戏行业人才供需格局呈现以下特征：整体人才现状：当前人才供需平衡，但长期存在结构性缺口在游戏市场增长趋缓与监管趋严的背景下，整体招聘需求呈下降趋势，人才供需总体平衡。根据人瑞人才与德勤“产业数字人才研究调

51、查 2022”，有近六成受访者认为人才处于供求平衡状态。游戏精品化的发展趋势使得企业对研发人才要求越来越复合，同时研发团队的精细化分工也提升了部分核心岗位的门槛，比如技术美术。网络游戏属于新兴行业，大多数高校无对口专业，人才基本都是跨行业招聘，而且整体呈年轻化。同时，游戏的项目周期根据游戏类型从 3-6 个月到 1-3 年不等，人才培养周期短，使得行业成熟人才始终处于紧缺状态。人才队伍断层问题突出，3-5 年工作经验的研发人员招聘需求缺口较大。针对人才流动频繁、成熟人才缺失的现状，企业内部通过建设标准可复用的自研中台及特定环节的外包，来保证游戏内容的稳定产出。产业链视角：招聘门槛总体较低，部分

52、岗位要求一定工作经验目前游戏行业整体招聘门槛不高，中小游戏工作室是招聘主力军。根据人瑞人才与德勤“产业数字人才研究调查2022”结果，作为内容提供方的研发环节、以及面向用户的游戏发行环节，对人才学历、背景、工作经验没有硬性要求。硬件厂商对人才要求相对较高，大多要求本科学历和电子专业，青睐具有 5-10 年工作经验的人才。图 30 行业总体人才供求关系23图 31 产业链对应目标人员特点图 32 游戏行业重点缺口岗位岗位视角：TA 技术美术、引擎开发、UE4 开发、云游戏开发成为紧缺岗位目前网络游戏已出现多端融合的趋势，跨平台的内容制作开发成为当前游戏产品生产的重要方式。企业逐步利用技术升级进行

53、产品革新，进而加大了对TA技术美术、引擎开发、UE4开发、云游戏开发相关的岗位人才需求。上述新型岗位提升了对游戏开发人才的技能要求。除了精通 Java,C+,C 语言等基本技能语言，还需要根据游戏类型掌握所对应的技能要求，比如 3D 手游需要掌握 U3D,UE4 等开发技能。胜任力模型视角：数字技能普遍成为企业的首要考量因素人瑞人才与德勤“产业数字人才研究调查 2022”结果显示，游戏原画师、TA 技术美术、引擎开发、UE4、COCOS2D 为游戏企业扩充的重点岗位。通过构建人才胜任力模型，可以看到行业对学历要求不高，绝大多数岗位的学历要求为大专及以上。Unity,C 等数字技能是关键人才的主

54、要必备技能。设计类岗位普遍要求美术相关专业，开发岗位要求计算机，软件工程等相关专业。软性技能中，沟通能力，跨部门协作能力及学习能力为必备技能。24图 33 游戏原画师胜任力模型 6、元宇宙-keyfindingsKEYWORDS：元宇宙人才，复合型人才，元宇宙产业链，基础设施层，3D 设计师，岗位胜任力随着物理世界数字化的不断深入，消费元宇宙与产业元宇宙将成为互联网发展的趋势和方向。元宇宙如何赋能实体经济，走出以虚促实的中国路径，成为新一轮科技革命和产业革命的战略要点。目前元宇宙仍处于基础设施向研究为主的阶段，引擎与算力方面正不断进行技术突破。在此背景下，元宇宙产业人才供需格局呈现以下四大特征

55、：整体现状：人才缺口较大，企业亟需拓宽人才渠道与来源元宇宙行业作为处于起步阶段的新兴行业，相关探索的企业一部分是原互联网大型企业，另一部分是行业新锐创业者。行业应用人才的相当大部分是从其他领域转型从事元宇宙研究，专业对口的人才相对匮乏，市场对于人才的需求迅速提升导致人才缺口较大。根据人瑞人才与德勤“产业数字人才研究调查 2022”，46.7%的企业认为目前元宇宙行业的人才供小于求。基于此现状，我们建议企业应拓宽人才渠道与来源，在人才培养环节完善产学研结合，增加校园招聘比例，在人才招引环节通过激励措施吸引游戏等相关行业的人才迁移，在人才培养环节加强人才的复合能力培养，将技术与管理能力、业务能力结

56、合起来。图 34 总体人才供求关系25产业链视角：基础设施层与应用服务层人才工作经验与学历要求相对较低，核心层要求较高元宇宙的产业链可以分为基础设施层、核心层与应用服务层。其中核心层的工作涉及终端入口与交互体验，是元宇宙的核心组成部分，对 VR/AR 工程师、游戏建模与架构师的工作经验和学历有着较高要求。人瑞人才与德勤“产业数字人才研究调查 2022”结果显示，基础设施层工作经验要求普遍较低，工作经验不限占比过半，学历要求集中在本科及大专。核心层工作经验要求较高，三年以上工作经验占比过半，同时学历要求也较高，本科学历占比 78.8%。应用服务层工作经验要求相对较低，工作经验不限占比 47.2%

57、，同时学历不限占 36.5%。岗位类型视角：通信算法工程师与设计师需求量大，研发类岗位竞争激烈元宇宙行业基础设施层需要硬件方面的支持，因此目前行业在通信工程师岗位的需求量最大。VR/AR 等设备涉及到图像图形、输入算法等尖端领域，需要算法工程师的配合。同时，元宇宙与游戏、虚拟人联系紧密，这些领域需要大量游戏、设计人才，在岗位类型上反映为 3D设计师的需求较为旺盛。在研发、视觉/交互/涉及、产品、运维/测试、运营这五类岗位中，研发岗位竞争最为激烈，竞争指数为 23.1。图 35 产业链目标人才特征图 36 2022 年 6-12 月 TOP20 热招岗位26胜任力视角：编程技术或 3D 设计为必

58、备数字技能，良好的沟通能力为常见软性技能人瑞人才与德勤“产业数字人才研究调查 2022”结果显示，元宇宙 3D 设计师、元宇宙3D 开发者、GIS、通信工程师以及动画设计五类岗位是当前元宇宙企业扩充人才队伍的重点。通过构建人才胜任力模型，可以看出上述岗位中设计类岗位普遍将3D设计作为必备数字技能，相关人才需要能够熟练使用设计软件；硬件类岗位需要掌握扎实的编程技术。在设计和开发的过程中，沟通能力必不可少，从业人员需要懂得如何跨部门沟通和协作。图 37 元宇宙 3D 设计师胜任力模型271、智能制造-keyfindingsKEYWORDS：数字人才、人才供需、数业结合、软件工程师、技术支持工程师、

59、算法工程师、岗位胜任力智能制造行业数字化转型已步入深水区，转型重点从 IT 基础设施搭建过渡到以数字技术推动业务转型，以及对数据的治理与应用。在此背景下，智能制造产业人才供需格局呈现以下四大特征：人才数量：未来三年智能制造数字人才供需比预计将从 1:2.2 扩大至 1:2.6，不足以支撑产业数字化转型需求智能制造数字化转型进程中衍生出大量数字人才需求，但目前的人才供应无法满足产业需求。2022 年中国智能制造行业数字人才缺口约 430 万人，人才供应与需求比率为 1：2.2。预计到 2025 年，行业数字人才缺口达 550 万人，人才供需比为 1：2.6。人瑞人才与德勤“产业数字人才研究调查

60、2022”结果显示，70%的受访智能制造企业目前数字人才占整体员工比例不足 10%，50%的受访企业认为智能制造行业数字人才总体而言供不应求。人才质量：当前数字人才能力水平有待提升，数字化与业务结合能力为主要短板智能制造产业的中高端数字人才除了具备智能制造通用知识体系，还需具备以数字化手段推动业务发展的前瞻能力，以及能突破原有思维跨界寻求解决方案的创新能力。人瑞人才与德勤“产业数字人才研究调查 2022”结果显示，近 50%受访智能制造企业对其当前数字人才能力表示不满意，超过 60%的受访企业认为数字人才能力短板主要体现在数字赋能业务和数字化与产业的结合运用能力。为补齐这一能力短板，智能制造企

61、业一方面通过培训提高业务人员在数字化运营、大数据分析、数字化研发等方向的数字思维和能力，另一方面加大力度吸纳更多来自计算机科学、电子与通信工程等专业的人才，以期为培养复合型人才奠定基础。但在此过程中，企业面临缺少结合业务场景的培训资源、跨企业培训和认证不足、人才生态系统不完善等挑战。产业数字化企业的行业分析与人才策略03Part图 38 智能制造行业数字人才总体供需28关键岗位：软件工程师、技术支持工程师，电气/自动化工程师、硬件工程师、测试工程师、算法工程师、架构师以及系统工程师为八大重点岗位，不同子行业的岗位紧缺度有所差异人瑞人才与德勤“产业数字人才研究调查 2022”结果显示，软件工程师

62、、技术支持工程师，电气/自动化工程师、硬件工程师、测试工程师、算法工程师、架构师以及系统工程师是智能制造行业扩充数字人才的关键岗位。岗位人才紧缺度在不同细分行业有所差异，如汽车行业加快布局新能源汽车和智能联网汽车，嵌入式软件开发、智能联网工程师紧缺度较高；机械制造行业数字化转型需求拉高电气工程师紧缺度；仪器仪表/自动化行业的软件开发、硬件工程师、机械、电气工程师都较为紧缺。胜任力要求：用人方看重人才数业结合潜力，数字人才遴选兼具业务能力与数字技能要求通过构建人才胜任力模型，可以看出上述重点岗位普遍要求人才兼具业务能力和数字技能。对于偏数字技能型人才，如软件工程师，用人方除了要求人才具备 c+、

63、python、java 等主流编程语言的掌握，也希望人才有硬件交互经验，同时要求人才具备理解业务需求，将业务问题进行抽象化建模的能力。对于偏业务型人才，如技术支撑工程师（包括技术支持、售前支持、售后支持等），用人方在要求人才有能力基于客户需求和产品能力，进行技术方案设计和产品选型，同时还需掌握 PLC 编程、CAD 制图等专业数字工具。图 39 数字人才能力有待提升图 40 智能制造关键岗位29图 41 智能制造软件工程师胜任力模型图 42 智能制造软件工程师胜任力模型2、智能汽车-keyfindingsKEYWORDS：数字化转型、复合型人才、交叉学科、跨界、自动驾驶、软件、算法整体现状汽车

64、行业正处于前所未有的不确定性环境下，数字化转型作为降本增效、提升企业核心竞争力的重要手段，是汽车企业顺应时代发展的必然趋势。智能汽车是汽车产业“新四化”发展的重要分支，其整体数字化转型进程较快，但转型质量和成效却不及预期。一方面数字化转型仍停留在信息化阶段，忽略了系统互联互通；另一方面数字化投入高，且尚未转化为收益，影响了决策者对长期投资的战略定力。更关键的是，企业普遍缺乏数字领军人才和梯级数字人才队伍，这也成为阻碍智能汽车企业数字化转型进程的重要掣肘。30企业视角产业智能化和企业数字化转型的双重推进，不仅催生了新的人才需求，对人才的知识结构和技能体系带去重大影响，也体现在智能汽车产业链上下游

65、企业对人才的不同侧重上。例如，产业链上游因研发属性强，对软硬件兼容型的复合型人才需求更为集中；中游领域强调系统集成、工程化和量产，更看重人才的资历和实操经验；下游产业链繁杂，除了传统汽车营销、销售、售后、金融、出行领域，并新增用户运营等岗位，而且因企业“用户型”基因强，使其对服务型人才的需求更迫切和集中。为应对挑战，智能汽车企业尚未形成全方位的人才策略，多聚焦在“选拔”阶段，仅少数企业能够贯彻“选、育、用、留”各环节。报告认为，随着智能汽车产业走向大规模商业化，企业应将吸引、留用、培育、赋能和激励数字人才作为其今后人才工作的重中之重。例如在招聘阶段，提升雇主品牌形象、采取灵活用工、人力资源数字

66、化转型等；培育阶段：探索共建科研中心、实习基地等新兴校企合作、建立体系性的人才培养机制；用人阶段：采取更灵活的人才配置和绩效考核方式，“以人定岗”替代过去“以岗定人”，真正发挥“人尽其用”；留用阶段，建立长期性且多元化的人才激励机制等。图 43 数字化转型中遇到的困难图 44 智能汽车产业链上下游典型企业和常见岗位31岗位类型视角由于智能汽车产业仍处于从产品研发到技术大规模应用的过渡阶段，目前数字人才需求主要集中在研发岗位序列。报告选取了嵌入式软件工程师、自动驾驶系统工程师、自动驾驶算法工程师、汽车电子硬件工程师、自动驾驶测试工程师五大关键研发类岗位来刻画胜任力模型，并总结出几个共性趋势。智能

67、汽车企业对目标人才均拥有较明确的辨识度和较高的能力要求。例如，学历上整体以本科为主，但高竞争力岗位例如算法工程师则更倾向于硕士及以上学历；专业背景上呈现出明显的“跨界”特征，计算机类、电子信息类专业超过机械工程成为研发类岗位人才首选专业；企业普遍青睐能够推进技术落地和实施的人才，因此对 3-5 年工作经验要求呈现刚性。胜任力视觉面对上述人才需求转变，汽车行业人才供给却呈现出“数字人才总量少、短期结构性短缺、中长期供需错配”的挑战。短期看，汽车产业数字人才基数少，企业在跨行业吸引优秀数字人才的竞争力不足、数字人才流失率高。中长期看，企业发展所需数字技术人才和高校人才培养方向出现脱节，当前高校基于

68、单学科的人才培养模式与企业实际对于复合、交叉背景的人才需求之间呈现一定程度的偏离。图 45 智能车企数字人才管理体系提升建议图 46 五大关键岗位学历要求分布32图 47 自动驾驶算法工程师胜任力模型3、金融-keyfindingsKEYWORDS：数字金融人才，金融科技，复合型人才，数据，产品，风控，运营数字经济时代，信息技术由支撑业务向引领业务方向发展，推动着借贷、支付、投资、融资等领域变革创新。以银行业为代表的传统金融机构和监管机构纷纷通过成立金融科技子公司，或与互联网、科技公司合作开启数字化转型。目前金融行业整体仍处于数字化转型初级阶段，转型带来的盈利提升尚未显露。未来数字金融转型将更

69、加深度服务供应链金融、绿色金融、“三农”金融等高质量发展重点领域。在此背景下，数字金融人才供需格局呈现以下四大特征：整体现状：人才总量普遍存在缺口、成熟人才难觅、薪酬领跑行业近年来，银行、证券、保险等头部金融机构持续提升员工中的科技人员比重，金融科技人才普遍拥有高学历和较高薪酬，但仍有九成以上机构存在人才缺口，主要系信息技术人员对业务理解程度不够、业务场景人员的引进和培育力度不足。根据人瑞人才与德勤“产业数字人才研究调查 2022”，主要制约企业招聘、管理和培养人才的挑战分别是应届生技术能力与实际脱节、企业内部技术与业务缺乏协同、企业外部培养资源投入较少。基于此，我们建议从战略、技能、留存、培

70、训、组织、评价六个维度构建数字金融人才管理闭环、全面提升数字金融人才管理效率。图 48 较之信息技术人员，业务场景技术人员培育不足33图 49 数字金融人才管理闭环高校视角：交叉型复合人才稀缺、信息类应届生多流入硬科技行业高校传统单学科的培养模式难以培育交叉型复合人才，且培养模式、授课教材多与行业前沿运用脱节严重，导致应届生难以满足数字金融岗位对业务场景熟悉度的要求。因此，目前众多院校正在陆续新设金融科技等交叉学科专业。人瑞人才与德勤“产业数字人才研究调查2022”结果显示，相比于数字金融、新零售等产业数字化新兴行业，计算机、电子信息等专业的毕业生更倾向数字产业化行业。图 50 高校毕业生倾向

71、的就业方向34图 51 数字金融行业热招岗位 Top20（同类岗位合并为一类）岗位类型视角：数据、产品、风控、运营类紧缺亦是关键比较不同岗位类型人才供需情况，运营型岗位（平台/用户/社群运营、风控）需求量最大，其次是技术（数据分析、架构师）类。热招岗位依次为：客服、风控、数据分析、开发、运营、产品类岗位，其中客服专员需求最热，架构师、测试工程师等中高级技术类职位薪酬最高。无论是更贴近技术端的风控岗还是更贴近客户端的产品或运营岗，数据分析和建模都是核心通用技能，同时都对业务场景的理解能力提出了高要求。胜任力视角：运用数字技能服务业务、优化业绩是人才技能的主要作用方向人瑞人才与德勤“产业数字人才研

72、究调查2022”结果显示，数据分析、建模/开发、产品管理、风险控制、数字化运营五类岗位是当前数字金融人才扩充的重点。通过构建人才胜任力模型，可以看出上述岗位普遍对人才的数字技能提出了较高的要求，包括对 Java 语言、SQL 数据库、Oracle 数据库等工具的掌握，和对数字平台的运营、维护。同时，需具备业务需求理解能力，能将数据分析的结果转化为优化业务流程、运营流程或产品设计的灵感，并将其落地执行，实现业绩与效率的提升。图 52 数据分析岗胜任力模型35图 53 数字化转型下的医药生态体系4、生物医药-keyfindingsKEYWORDS：跨专业，复合型人才，医药产业链，岗位胜任力，电商/

73、新媒体管理随着医药产业数字化转型的政策红利持续释放，同时对医疗医药数据的利用、存储、统计和可追溯性等方面也已建立相关法规，医药产业的数字发展愈加标准化。同时，数字技术赋能医药产业链，不断丰富产业链中的应用场景，打造数字医药生态体系。目前，医药产业的数字化正处于发展初期，未来医药企业与科技企业的跨行业合作加深有望加强及加速全产业链的数字化转型，生物医药企业对数字人才的需求同时将有进一步提升。在此背景下，生物医药产业人才供需格局呈现以下特征：整体现状：数字人才资源短缺，对“生物医药+数字”的复合型人才需求持续上升由于生物医药产业本身属于高新技术产业之一，对于从制药工艺、生物技术到临床医学等专业知识

74、的要求极高。同时，数字技术作为另一个高新技术产业之一，对于专业知识也存在高要求的情况，包含自动化控制、计算机运用、人工智能和智能制造等。由此，两个高新技术产业的融合带来了极大的人才缺口，需要既懂技术又懂业务的“复合型人才”。然而，目前我国的“生物医药+数字”的复合型人才储备仍有较大发展空间。根据调研，生物医药行业对于整体数字人才供需关系普遍认为“供小于求”，尤其是从身处招聘一线的 HR 的角度来看，比例高达 65%。图 54 现有数字人才的能力不足之处36产业链视角：数字技术赋能医药产业链，不同环节对数字能力要求各有侧重在数字化转型的持续推动下，数字技术在生物医药产业链中创造了多元丰富的应用场

75、景。如物联网、云计算、大数据等新一代信息技术正加速与生物医药产业深度融合，数字化技术已渗透到医药产业链的各个环节，带来诸多新技术、新产品、新服务、新业态。产业链上、中、下游根据其产业特点对人才能力要求的侧重点有所不同。产业链上游偏好“生物技术+数字”的复合型人才，中游青睐具备“智能制造”技术的人才，下游更为重视具有新渠道营运能力的人才。供需视角：数字岗位供不应求情况严重需求端而言，生物医药产业的数字人才需求集中在年轻人才，本科学历和工作年限 1-5 年，平均薪资与学历和工作年限呈正相关，符合复合型“生物医药+数字”的高技术背景人才特征。同时，生物医药的数字人才岗位横跨多个领域，数字岗位排名前十

76、的专业要求约半数还是要求具备生物医药相关专业背景，加大了数字人才进入生物医药产业的门槛和难度。图 55 生物医药产业上中下游企业的数字化转型示意图图 56 近半年生物医药产业数字岗位前十名专业背景要求37供给侧而言，其一，高校数字人才的就业仍倾向于薪酬相对较高的互联网等数字产业，选择跨专业就业的人仅有少数。从调研结果来看，仅有 19.1%的高校生倾向于毕业后进入生物医药行业，在众多行业中排名第 6；从高校老师的角度来看，数字专业学生毕业后进入的行业中，生物医药行业排名第 9（31.7%）。除此之外，缺乏长期有效的数字化相关校企合作项目，少有跨学科的人才培养校企合作项目，导致生物医药产业的人才供

77、不应求。胜任力视角：生物医药企业对数字技能要求较基础，多数希望人才同时具有医药相关背景人瑞人才与德勤“产业数字人才研究调查 2022”结果显示，电商/新媒体管理、技术支持工程师、自动化工程师、软件开发/编程和产品运营管理这五类岗位是当前生物医药企业扩充人才队伍的重点。通过构建数字人才胜任力模型，可见上述岗位对于人才数字技能的要求主要聚焦于数据分析和技术支持方面，同时对于人才的运营能力、对外发展能力和业务落地能力也提出了较高要求。图 57 数字化专业学生就业行业选择统计图 58 电商/新媒体管理胜任力模型385、新零售-keyfindingsKEYWORDS：新零售人才、数据分析和采集、电商运营

78、、创新和复合型人才、岗位胜任力消费市场竞争激烈,各项成本高企，传统零售和消费品企业发展受限。行业面临来自在产品、供应链、客流和营销方面的痛点。以上背景下，消费品和零售企业亟需借助新技术突破瓶颈，寻找新的增长点。对于零售企业来说有效的运用数字技术、推动数字化转型可以降低各个环节的运营成本，也有利于企业创新商业模式，提高未来的市场竞争优势。新零售模式的快速发展为零售市场带来了新增量。在数字化推动下，线上线下融合的新零售产业的潜力巨大。在此背景下，新零售人才供需格局呈现以下四大特征：整体现状：新零售人才需求高速增长，企业对数字人才要求进一步提高数字化转型背景下，零售传统消费模式、供应链结构和渠道策略

79、加速转变。伴随着线上消费占比的快速提升，新零售企业在渠道数字化、供应链优化、流程变革、创意研发、用户运营等方向的人才需求均出现了较快的上升。从人才的供给来看，行业数字人才占比仍较低，人才数量尚未满足行业数字化发展需求。这主要由于高校侧对于新需求下的人才培养相对滞后，加之数字技术推动下零售新增职位和技能的需求变化较快。企业的人才获取、培养和管理的机制并未能赶上企业业务数字化的步调。在此背景下，建议企业关注新业态新模式发展下产生的新岗位，提前做好新型人才的获取和追踪，同时，加强与高校产学研用协同人才培养，扩大人才蓄水池。图 59 未来三年数字人才缺口占公司整体员工比重企业视角：新零售企业门槛普遍提

80、高，兼具行业经验和数字技术应用技能的复合人才最受市场欢迎零售新业态新模式的不断涌现，岗位职能随着业务的变化持续更新，企业对人才能力和素质的要求也更高，同时业务岗位的要求也更细分精准。由于此前零售行业大部分从业者主要聚集到业务前端消费流通环节的服务和履约阶段，企业以往对于求职者的学历要求更多聚集在本科以下。但进入到数字化转型阶段，零售围绕“人货场”三大关键要素的业务模式发生变化，企业除了更倾向于具备一定工作经验的人才，对于数字化应用人才总体学历要求出现较大程度提升，同时数字化运营和数据分析是新零售企业最希望数字人才具备的能力。39图 60 新零售企业对数字人才的要求岗位类型视角：电商运营类人才需

81、求高，基于社交媒体的内容运营类人才尤为旺盛数字化赋能下，新零售中游的消费品企业和下游流通环节的零售企业加快线上线下渠道融合，推动新零售模式下的新业态新模式快速发展。在此阶段，新零售企业对线上运营类岗位具有旺盛的需求。除了传统的电商运营岗位的需求旺盛。社交媒体兴起以来，基于消费者兴趣和内容偏好的变化，通过直播的渠道形式形成的集引流、营销、销售并引导消费者复购的线上消费新模式，同样受到新零售企业的追捧。由此产生的直播、新媒体内容运营和社群运营，都是近期新零售企业热招的岗位。图 61 新零售新发热招岗位以及企业岗位人才缺口40胜任力视角：数字技能和业务理解能力是新零售人才的关键能力人瑞人才与德勤“产

82、业数字人才研究调查2022”结果显示，电商运营、产品经理、品类运营、采购经理、直播运营五类岗位是当前新零售企业扩充人才队伍的重点。通过构建人才胜任力模型，可以看出上述岗位普遍对人才的数字技能、创新能力、提出了较高的要求，包括对 SQL、python、Shell 等编程语言的掌握，对各自领域常用开发框架、专业工具的应用经验等。同时，为了适应数字化推动下快速迭代的零售新业态新模式，快速的学习能力和对新业务场景的运营能力，也是新零售企业人才应具备的重要专业素养。图 62 电商运营胜任力模型411、数字化时代的人才新标准井型数字人才能力结构模型，助力“人岗精准匹配”KEYWORDS：井型数字人才能力模

83、型、数字人才实训基地、人才生态供应链、社会化共享用工平台数字化时代，企业与人才供需关系的主要表现特征是“结构性失衡”。造成这种结构性失衡背后的主导因素是“人岗未能精准匹配”企业往往知道自己想要怎样的人才，但不清楚自己该用怎样的人才；人才往往知道自己想找怎样的工作，但不清楚自己适合怎样的岗位。在数字化时代，解决人才不足问题，首先需要考虑如何更有效的解决“精准匹配”的问题。人瑞研究院率先提出数字化时代企业构建“井”型人才的理念，强调选才“精准”的第一步先从人才与企业对自身需求和实际情况的“科学、客观”认知开始，建立在合理预期的基础上实现“双向精准匹配”的人才选拔。打破过往仅有岗位的职责与能力要求，

84、若不能将业务对人才的实际需求与人才的实际能力进行有效、精准的匹配，“人才”在企业数字化过程中能发挥的作用将大打折扣。特征细分：胜任企业本岗位，影响岗位结果产出必不可缺的基本特征要素。如：区域、薪资、学历、专业、年龄、性别等。软性技能：是贯穿各行业、领域、技能的通用能力，包含领导力、学习力、沟通力、战略思考和分析、灵活度和创新性等。业务能力：指的是在某些行业、垂直领域、业务流程上的特长，分为两个层次。第一个层次是对行业、领域、流程的“广度”认知，比如了解某个行业的基本概况与价值链，能够清晰的总结行业未来的极大趋势和痛点。第二个层次是对行业、领域、流程的“深度”企业数字化转型及人才管理策略04Pa

85、rt图 63 人瑞数字化能力模型42积累，有丰富的行业经验与知识储备，可以称得上是行业或流程专家。值得一提的是，这两个层次并不意味着递进。比如，有些岗位需要能够拥有对行业的全局观和大概的了解，而不需要具备深入解决具体问题的能力(如数字化销售)。而另一些岗位则相反，需要能够解决很深入的具体问题，却不需要对行业有整体的认知(如技术研究科学家)。数字技术：指的是对数字化技术的知识和技能的掌握，同样分为两个层次。第一个层次是对数字化知识和技能掌握的“广度”，比如物联网、5G、人工智能的基本概念和理论，或数据分析与可视化工具的使用。第二个层次是对某些领域的数字化知识和技能的“深度”掌握，比如编程、物联网

86、应用的开发、大数据分析等。“井”型结构不单单是构建了人才的能力模型，还更加精准地描绘了数字化岗位所需的人才画像和企业的客观需求，能够帮助用人单位进行精准高效的、多层次的、全面的人岗匹配，达到人与岗的统一，让组织团队发挥最大的效能。2、以企业实际数字人才技能标准为导向的实训基地建设，构建企业内外相结合的人才供应链体系，实现人才可持续培养与供应要从根本上解决数字人才紧缺问题，必须要从人才培养入手。经过深入的调查研究，结合多年人力资源服务的专业经验，人瑞人才创新提出打造“数字人才实训基地”的人才精准、批量、快速培育模式。该模式充分考量企业、院校、政府、人力资源培训机构和个人在“数字人才实训基地”有效

87、构建中不可或缺的优势能力组合所能创造的“聚合效应”，能更加有效，且更具针对性，实用性地解决人才培育难、培训慢等问题，并充分释放企业端的成本与精力，是单一任何一方都难以独立撬动的“共建、共融、共享”新模式。为有效解决上述问题，“数字人才实训基地”的定位为：通过“项目实践教学”为行业 企业“订制化培养”“紧缺性数字人才”；整合院校、社会教学及培训资源，提升人才素质与运用能力水平；从源头扩充、保障和培养“基础人才”总量；争取政府政策资源，扩大人才吸引力及降低实训及企业引才成本。我们将人才生态供应链总结为“一核四环六角色”，即以人才实训基地为核心，围绕选、育、用、留四闭环人力资源环节，由院校、企业、人

88、力资源技能培训机构、社会资源、人才、政府六个关键角色，实现人才供应的精准化、生态化。43图 64 人才生态供应链：一核四环六角色在这四个环节中，我们可以看到，人力资源服务商的角色贯穿全程，企业只需要参与资源的支持和要求的提出，过程中进行适当的监督和把控，极大地节省了企业的精力、成本等各方面投入。这说明随着数字化转型的进程加快，企业降本增效的目标，很大一部分是通过组织变革、人才使用来达到的。3、未来社会化共享用工大平台的设想与展望，致使就业模式从“组织+雇员”向“平台+个体”的转变，劳动者从“单位人”到“平台人”的转变，实现形式上“去劳动关系化”我们预计未来的组织形态、用工模式、用工理念将会发生

89、根本性的巨大变化依赖于社会化共享用工大平台的建立，真正意义的多元用工将普遍化。数字化技术的发展，使得办公软件不断革新迭代，远程办公、视频会议、多地协同办公等工作组织形式得以实现和应用，加之不同群体的特性，推动灵活用工从基础劳力型工作向更复杂的技术性、专业性工作延伸。对企业组织而言，他将是一种更加灵活、敏捷、效益、科学的多元用工模式，可以极大限度优化不同企业不同发展阶段的人才供需、精准匹配、组织能效、人才培养等方面问题。而从社会价值而言，他将打破现有的人与岗位的固化和僵化，打破组织的相对固化和僵化，致使就业模式从“组织+雇员”向“平台+个体”的转变，实现形式上“去劳动关系化”，在数字化时代背景下

90、，44劳动者从“单位人”到“平台人”的转变，是用工模式革命性的突破。而这些突破也将打破企业、劳动关系对人才的“时空、管理、工作条件、工作关系、工作模式”等的常规限制，最大限度的在“有效需求”与“匹配人才”之间实现高效链接，从根本实现“以任务为核心、以结果为导向”，充分盘活人才资源，实现社会化人力资本的持续增值。社会化共享用工大平台是新业态、新形势、新时代下人力资源开发的有益探索，聚焦招工就业“供需两端”实际，精准发力、精准对接、精准匹配。将以更多元、灵活的方式满足企业与人才的“供需匹配”，大大提升组织人力资源的效能和效率，帮助企业和个人实现价值的最大化。图 65 社会化共享用工平台架构灵活 专

91、长45关于我们免责声明联系我们人瑞人才是中国领先的一体化人力资源及数字技术解决方案提供商。2019 年 12 月 13 日在香港主板上市，股份代号：6919.HK。主要从事提供通用服务外包、数字技术与云服务、数字化运营与客服、专业招聘及其他人力资源解决方案。德勤中国是一家立足本土、连接全球的综合性专业服务机构，始终服务于中国改革开放和经济建设的前沿。专注为客户提供审计及鉴证、管理咨询、财务咨询、风险咨询、税务与商务咨询等全球领先的一站式专业服务。本报告中所含内容乃一般性信息，人瑞人才科技集团有限公司并不因此构成提供任何专业建议或服务。在作出任何可能影响您的财务或业务的决策或采取任何相关行动前，您应咨询合资格的专业顾问。我们并未对报告所含信息的准确性或完整性作出任何（明示或暗示）陈述、保证或承诺。任何人瑞人才科技集团有限公司、其成员所、关联机构、员工或代理方均不对任何方因使用本通讯而直接或间接导致的任何损失或损害承担责任。人瑞人才科技集团有限公司及旗下分子公司和它们的关联机构均为具有独立法律地位的法律实体。周倩 人瑞人才研究院 邱晨人瑞人才市场部