1、人工智能行业人才管理研究报告中智管理咨询有限公司2021年12月CONTENTS目录核心观点第一章 人工智能产业发展概况第二章 人工智能行业人才配置情况第三章 人工智能行业人才供需第四章 人工智能行业人才激励第五章 人工智能代表企业第六章 总结与展望核心观点 经过半个多世纪的发展，人工智能技术逐步成熟，相关产业快速发展，已形成相对固定的产业链。中国在人工智能方面虽然起步较晚，但近年来，随着国家政策的大力扶持，我国人工智能产业规模发展速度已超全球平均，正在急速追赶。 人工智能行业人才配置逐渐成型，除了行业通用的支持类岗位外，人工智能行业核心岗位为科技类岗位，其中包括创新研发类岗位、算法设计类岗位

2、、应用开发类岗位和实用技能类岗位。创新研发类岗位属于行业顶尖人才， 人员规模较小， 一般采用特殊管理模式， 其它科技类岗位则逐渐需要相对规范标准的管理，更加有效的发挥相关岗位上人员的价值。 人工智能行业流动率同比增加，科技类岗位人员供应吃紧。算法设计岗和应用开发岗人员供需比均在 0.2以下，人员供应极度紧张，相关人才吸引和管理迫在眉睫。 基于我国人工智能人才供应紧缺的现状， 国家已出具一系列的政策文件， 鼓励高校开展人工智能专业教育，目前已有 300 余所高校开设人工智能专业或具有人工智能专业建设资格，多所高校已经开设人工智能专业机构，预计未来人工智能人才紧缺状况将得到有效缓解。 人工智能行业

3、人员激励幅度大，人员调薪率和薪酬均居于领先地位，同时，较大激励幅度也带来了相对较高的人均效率，A 股上市公司中，人工智能企业的人均营收高于整体 105 万元，人员激励取得了较好成效。 我国人工智能企业规模已达到亚洲前列，但同时人工智能 TOP 企业面临连年亏损的困境，如何扭亏为盈、自立生存是目前人工智能企业面临的最大挑战之一。人工智能行业人才管理研究报告 1 第一章人工智能产业发展概况1中智咨询人工智能行业人才管理研究报告人工智能行业人才管理研究报告 2 美国汉诺斯小镇的达特茅斯学院以研制并发布了计算机BASIC程序设计语言被视为计算机教育的策源地，而在 BASIC 语言发布之前，1956 年

4、 8 月，在达特茅斯学院中，跨领域的多位科学家就“用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能”主题进行了长达两个月时间的讨论，虽然大家没有达成普遍的共识，但为本次会议讨论的主题共同确定了一个名称“人工智能”。随着基础硬件和云计算等相关科技的发展，2010 年后，人工智能开始频繁出现在大众的视野中。2011年，IBM 人工智能系统“沃森”出现在美国电视智力节目中，“沃森”的“大脑”中被输入了数百万份的资料， 强大的处理器让它能迅速对资料进行检索， 更让人们感到惊讶的， 是它能够像人类一样理解出题者的问话，最后“沃森”在与人类的“对战”中取得完胜。“沃森”的出现表明，经过半个多世纪的技术积累，人工智能

5、已经进入新的阶段， 随后的 Alpha Go 分别战胜世界围棋冠军李在石和柯洁， 更是将人工智能推上风口浪尖，人工智能概念和技术开始迅速发展。一、人工智能产业发展概况1.1 人工智能发展历程图 1 人工智能发展历程1956年人工智能诞生1957-2010年曲折发展2010-爆发期人工智能行业人才管理研究报告 3 随着人工智能技术的爆发，相关产业迅速成长。中智研究发现，目前人工智能产业可以分为基础层、技术层和应用层三个层次。基础层为人工智能产业提供算力和数据支撑。其中，海思、歌尔声学和浪潮等企业为人工智能产业提供底层的硬件基础，包括 AI 芯片、传感器和服务器等；阿里云和腾讯云等云计算厂商为人工

6、智能提供充足的算力资源，同时，数据堂等数据厂商为人工智能技术提供基础数据服务。技术层企业利用基础层企业提供的算力，将海量数据处理形成连通数据世界和物理世界的技术，1.2 人工智能产业格局使物理器件拥有视觉、听觉和学习能力。以谷歌、百度和阿里巴巴为代表的互联网巨头，利用资金和人才优势，已经早早布局该领域，而被称为国内“AI四小龙”的商汤科技、旷视科技、依图科技和云从科技也在细分领域进行深耕。应用层企业应用人工智能技术，面向服务对象提供各类具体应用和适配不同场景的产品或服务。其中包括提供无人驾驶产品 / 服务的蔚来汽车、提供 AI 金融产品 / 服务的蚂蚁金服和提供 AI 安防的海康威视等。图 2

7、 人工智能产业链人工智能行业人才管理研究报告 4 1.3.1 人工智能产业政策2017 年 7 月，国务院颁布新一代人工智能发展规划，确定人工智能发展三步走的战略目标，提出到 2030 年，我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。同年12 月， 工信部颁布 新一代 AI 产业发展三年行动计划 （2018-2020 年） ，重点扶持神经网络芯片，实现人工智能芯片在国内实现规模化应用。2018-2019 年，工信部、科技部等部门陆续颁发新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案、关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见和国家新一代人工智能开放创新平台建设

8、工作指引等指导意见和政策，从技术、平台建设和成果转化等方面给予政策支持，鼓励人工智能行业发展。2020 年 3 月，教育部、国家发展改革委、财政部印发关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见，从人才培养角度为人工智能发展提供支持，鼓励高校开展人工智能基础理论、原创算法、高端芯片和生态系统等相关高层次人才的培养，推动“双一流”建设高校着力构建赶超世界先进水平的人工智能人才培养体系。2021 年 9 月，国家新一代人工智能治理专业委员会发布新一代人工智能伦理规范，提出了增进人类福祉、促进公平公正、保护隐私安全、确保可控可信、强化责任担当、提升伦理素养等 6 项基本伦理

9、要求。同时，提出人工智能管理、研发、供应、使用等特定活动的 18 项具体伦理要求。随着人工智能技术的发展，相应的配套管控措施也开始陆续出台。1.2 人工智能产业格局人工智能行业人才管理研究报告 5 时间发布主体政策文件重点内容2017年7月国务院新一代人工智能发展规划确定人工智能发展三步走的战略目标，提出到2030年，我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心2017年10月工信部新一代AI产业发展三年行动计划（2018-2020年）重点扶持神经网络芯片，实现人工智能芯片在国内实现规模化应用新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案关于促进人工智能和实体经济

10、深度融合的指导意见国家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引2020年1月教育部、国家发展改革委、财政部关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见从人才培养角度为人工智能发展提供支持，鼓励高校开展人工智能基础理论、原创算法、高端芯片和生态系统等相关高层次人才的培养，推动“双一流”建设高校着力构建赶超世界先进水平的人工智能人才培养体系2021年9月国家新一代人工智能治理专业委员会新一代人工智能伦理规范提出了增进人类福祉、促进公平公正、保护隐私安全、确保可控可信、强化责任担当、提升伦理素养等6项基本伦理要求。同时，提出人工智能管理、研发、供应、使用等特定活动的18项具体

11、伦理要求2018-2019年陆续发布工信部、科技部等部门从技术、平台建设和成果转化等方面给予政策支持，鼓励人工智能企业发展表 1 人工智能产业政策人工智能行业人才管理研究报告 6 1.3.2 人工智能产业规模2020 年，全球人工智能产业规模约为 10798 亿元，同比增长 14%，中国人工智能产业规模为 3100 亿元，同比增长18%，增长速度高于全球。人工智能产业链中，预计 2021 年应用层产业规模占比最高，全球和中国的应用层产业规模占比均在一半以上，分别为52% 和 56%。基础层产业规模占比最低，全球和中国的基础层产业规模占比分别为 21% 和15%。从人工智能产业规模结构来看，中国

12、的人工智能基础层发展同全球相比比较薄弱，规模占比为 15%，低于全球的21%；应用层和技术层发展比较突出，规模占比为 56% 和 29%，分别高于全球 4个和 2 个百分点。图 3 人工智能产业规模（亿元）图 4 人工智能产业规模占比（2021E）2,6353,1006,8637,698其它国家/地区2019年中国2020年9,49810,798+18%+14%52%27%21%全球56%29%15%中国基础层技术层应用层数据来源：工信部中智咨询整理人工智能行业人才管理研究报告 7 7第二章人工智能行业人才配置情况中智咨询人工智能行业人才管理研究报告人工智能行业人才管理研究报告 8 人工智能行

13、业主要的岗位类型可以归纳为高级管理类岗位、 科技类岗位、 职能类岗位和销售 / 市场类岗位。如图 5 所示，高级管理类岗位主要负责企业或部门的经营管理，职能类岗位主要为公司运行提供支撑服务，销售 / 市场岗位负责客户服务和营销推广，科技岗位主要进行产品设计和开发工作。科技岗位中包括产品经理。项目经理、创新研发岗位、算法设计岗位、应用开发岗位和实用技能岗位。二、 人工智能行业人才配置情况2.1 人才配置情况产品经理负责外部需求的调研和分析，向内输出产品模型；项目经理对接客户需求，向内传递需求并把控项目进度。创新研发岗位主要指行业顶尖人才，致力于推动人工智能前沿技术与核心理论的创新与突破；算法设计

14、岗位主要进行人工智能算法和技术研究，将人工智能算法前沿理论与实际算法模型开发相结合；应用开发岗位将人工智能算法 / 技术与实际需求结合，实现相关应用的工程化落地，具体包括软件开发工程师、系统研发工程师等；实用技能岗位主要负责保障人工智能相关应用的稳定运行，包括测试工程师、运维工程师等。图 5 人工智能行业人才配置算法设计应用开发实用技能科技岗位产品经理输出产品模型调研需求服务对象项目经理传递需求把控进度协调需求把控进度职能岗位高级管理岗销售岗位市场岗位产品宣贯客户服务营销推广支撑服务创新研发人工智能行业人才管理研究报告 9 人工智能行业核心岗位主要为技术岗，算法设计岗、应用开发岗和实用技能岗能

15、力要求各有侧重，相比于传统 IT 岗位，人工智能岗位更强调对大数据的分析和处理能力，算法设计岗主要要求算法和大数据处理能力，应用开发岗主要要求编程和开发能力，实用技能岗主要要求测试和运维能力。2.2 核心岗位能力要求表 2 人工智能行业技术类岗位能力要求能力算法设计岗应用开发岗实用技能岗知识算法原理；数据结构知识；大数据处理知识。软件工程设计、开发和运维等流程；数据挖掘基础知识；常用模型算法的原理和应用知识；计算机基本原理及分布式计算框架。计算机基本原理及分布式计算框架；常用开源框架、组件和中间件知识；TCP/IP协议知识；数据库知识。技能编程开发、编程语言（C/C+、Python、Java等

16、）；大数据计算工具（Linux、Hadoop、Spark、Hive等）；算法验证、开发、迭代和上线能力。编程开发、编程语言（C/C+、Python、Java等）；操作系统开发环境、脚本语言；数据库原理及SQL语言；大数据流处理计算框架工具（Storm、Kafka等）；容器技术（Docker、K8S、Mesos等）。编程开发、编程语言（C/C+、Python、Java等）；Linux、Windows系统维护能力；容器技术（Docker、K8S、Mesos等）。人工智能行业人才管理研究报告 11 11第三章人工智能行业人才供需中智咨询人工智能行业人才研究报告人工智能行业人才管理研究报告 12 根据

17、工信部发布的数据，预计我国人工智能产业内有效人才缺口达 30 万，其中技术人才缺口较大。算法研究岗、应用开发岗和实用技能岗均存在人才缺口，算法研究岗和应用开发岗人才供应极度紧张，人才供需比仅为 0.13 和 0.17，实用技能岗人才供应基本满足需求，人才供需比为 0.98，仍有轻度的供应不足。3.2 人工智能行业人才供需情况根据中智咨询调研显示，2020 年一线城市人工智能企业员工主动离职率为 20.5%，高出一线城市平均离职率 6.7 个百分点，2021 年上半年一线城市人工智能企业主动离职率为11.8%，较去年同期高出 0.9%，人员流动更为频繁。三、人工智能行业人才供需3.1 人工智能行

18、业人才流动情况图 6 一线城市人工智能企业员工主动离职率2020年13.8%20.5%2020年上半年8.1%10.9%2021年上半年9.2%11.8%一线城市一线城市人工智能企业（包括大数据/云计算企业）数据来源：中智咨询科技事业部人工智能行业人才管理研究报告 13 图 7 人工智能行业不同岗位人才供需比图 8 人工智能行业不同技术方向人才供需比从不同技术方向来看，计算机视觉人才极度稀缺，供需比仅为 0.09，自然语言处理、机器学习和人工智能芯片人才也处于紧缺状态，人才供需比分别为 0.2、0.23 和 0.37。高级管理岗、产品经理岗和销售岗等其他岗位均处于人才供应远大于需求的状态，人才

19、供需比分别为 3.44、4.52 和 7.14，人才供应充足。（人才供需比 = 意向进入该岗位的人才数量 / 该岗位需要的人才数量）0.13算法研究岗0.17应用开发岗0.98实用技能岗3.44高级管理岗4.52产品经理岗7.14销售岗0.09计算机视觉0.20自然语言处理0.23机器学习0.37人工智能芯片数据来源：工信部 2020 年发布数据数据来源：工信部 2020 年发布数据人工智能行业人才管理研究报告 14 2018 年开始，教育部和相关部门陆续发布政策文件，鼓励高校开展人工智能专业建设和相关人才培养， 截止 2021 年 2 月， 已有 300 余所高校开设人工智能专业或具有人工智

20、能专业建设资格。3.3 人工智能行业人才培养表 3 人工智能人才培养政策 / 通知时间发布主体政策/通知文件重点内容2018年4月教育部高等学校人工智能创新行动计划到2020年建设100个“人工智能+X”复合特色专业；到2020年编写50本具有国际一流水平的本科生和研究生教材、建设50门人工智能领域国家级精品在线开放课程；到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。2019年3月教育部教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知全国共有35所高校获得首批人工智能专业建设资格2020年1月教育部、国家发展改革委、财政部关于“双一流”建设高校促进学科融合 加快人

21、工智能领域研究生培养的若干意见从人才培养角度为人工智能发展提供支持，鼓励高校开展人工智能基础理论、原创算法、高端芯片和生态系统等相关高层次人才的培养，推动“双一流”建设高校着力构建赶超世界先进水平的人工智能人才培养体系2020年3月教育部教育部关于公布2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知新增180所高校开设人工智能专业2020年3月科技部、发展改革委、教育部、中科院、自然科学基金委加强“从0到1”基础研究工作方案提出要加强基础研究人才培养，建立健全基础研究人才培养机制、实施青年科学家长期项目、在国家科技计划中支持青年科学家2021年2月教育部教育部关于公布2020年度普通高等学

22、校本科专业备案和审批结果的通知新增130所高校开设人工智能专业人工智能行业人才管理研究报告 15 表 4 高校建设的人工智能专业机构名单（部分）除人工智能专业建设外，国内高校已经着手建立人工智能学院、人工智能研究院等专业机构，从学校层次来看，开设人工智能专业研究机构的院校既有北京大学、清华大学、复旦大学和南京大学等“双一流”高校，也有上海电子大学、重庆邮电大学、华东交通大学和合肥财经职业学院等普通高校。双一流高校（部分）普通高校（部分）北京大学-人工智能研究院上海电子大学-上电-临港人工智能学院清华大学-人工智能研究院安徽信息工程学院-大数据与人工智能学院浙江大学-人工智能协同创新中心重庆邮电

23、大学-人工智能学院复旦大学-类脑智能科学与技术研究院华东交通大学-人工智能研究院哈尔滨工业大学-人工智能研究院东北财经大学-人工智能学院同济大学-人工智能研究院四川大学锦江学院-人工智能学院上海交通大学-人工智能研究院南宁学院-人工智能学院南京大学-人工智能学院杭州电子科技大学-百度云人工智能学院南开大学-人工智能学院河南财政金融学院-人工智能学院吉林大学-人工智能学院深圳大学、腾讯云-人工智能学院西安交通大学-人工智能学院辽宁工程技术大学、腾讯云-人工智能学院中山大学-智能工程学院山东科技大学、腾讯云-人工智能学院北京理工大学-人工智能研究院聊城大学、腾讯云-人工智能学院天津大学-人工智能学

24、院东营科技职业学院-人工智能学院中国科学院大学-人工智能技术学院合肥财经职业学院-人工智能学院北京科技大学-人工智能研究院亳州职业技术学院-人工智能学院北京邮电大学-人工智能研究院湖南科技职业学院-人工智能学院北京交通大学-人工智能学院郑州商贸旅游职业学院-人工智能学院人工智能行业人才管理研究报告 17 17第四章人工智能行业人才激励中智咨询人工智能行业人才研究报告人工智能行业人才管理研究报告 18 2020 年，A 股上市企业中，人工智能企业人均人工成本为 35.9 万元，而 A 股上市全行业的人均人工成本为 16 万元，人工智能企业高出 19.9 万元，人力资本投入极高。人均薪酬方面，人工

25、智能企业人均薪酬为27.5 万元，高出 A 股整体 14.3 万元，员工激励度领先 A 股整体。4.2 人工智能行业人力资本投入中智咨询调研结果显示，2021 年一线城市人工智能企业调薪率为 7.9%，较去年增加0.4%，高出一线城市平均调薪率 1.5 个百分点。四、人工智能行业人才激励4.1 人工智能行业调薪率图 10 2020 年人工智能企业人力资本投入（万元）图 9 一线城市人工智能企业调薪率2021年7.5%7.9%6.1%2020年6.4%一线城市一线城市人工智能企业（包括大数据/云计算企业）A股上市全行业人工智能上市企业16.013.235.927.5人均薪酬人均人工成本数据来源：

26、中智咨询科技事业部人工智能行业人才管理研究报告 19 图 12 2020 年人工智能企业人均营收（万元）图 13 2020 年人工智能企业每元人工成本带来的营收（元）图 11 2020 年中智咨询高科技行业代表细分行业创新人员激励（万元）从创新人员激励来看，中智咨询挑选的高科技行业代表细分行业中，人工智能行业的人均研发投入和研发人员人均需求均遥遥领先，研发投入力度极大，研发人员薪酬具有较高的竞争力。2020 年，人工智能上市企业人均营收为 303.6 万元，高出 A 股上市全行业 105 万元左右，人均效率领先。从人工成本投产效率来看，人工智能企业每元人工成本带来的营收为8.23 元，A 股上

27、市全行业为 11.66 元，这与人工智能企业偏研发密集型企业有关，研发人员人工成本投入较高，且产出较不固定。4.3 人工智能行业人均效率52.732.241.141.090.824.021.926.521.754.4互联网人工智能半导体软件开发905G55199.0303.6A股上市全行业人工智能11.668.23A股上市全行业人工智能数据来源：中智咨询科技事业部人工智能行业人才管理研究报告 20 中智咨询调研显示，一线城市中，算法设计岗不同方向高级工程师年薪酬平均值在44-55 万之间，其中自然语言处理平均薪酬最高，约为 55.1 万元，其它热门方向算法设计高级工程师平均薪酬均在 45 万元

28、左右。4.4 典型岗位薪酬情况图 14 2021 年一线城市人工智能热门方向高级算法设计岗年平均薪酬（万元）图 15 2021 年一线城市人工智能高级应用开发岗、实用技能岗代表岗位年平均薪酬（万元）55.1自然语言处理46.8语音识别46.4机器学习44.3计算机视觉34.127.3软件开发测试数据来源：中智咨询科技事业部一线城市人工智能企业中，应用开发岗中代表性的岗位高级软件开发工程师年平均薪酬约为 34 万元左右，实用技能岗中的高级测试工程师的年平均薪酬约为 27 万元左右。人工智能行业人才管理研究报告 21 21第五章人工智能代表企业中智咨询人工智能行业人才研究报告人工智能行业人才管理研

29、究报告 22 从企业定位来看，“AI 四小龙”中目前只有商汤科技将自己定位为人工智能软件平台商，通过软件平台向外输出人工智能技术，而其他三家均将自己定位为解决方案供应商，通过项目制的产品向外输出人工智能技术。五、人工智能代表企业5.1 人工智能代表企业主营业务表 5“AI 四小龙”企业定位企业企业定位商汤科技人工智能软件公司。利用软件平台，协助客户增强生产力，激发创造力，提升其经营效率。旷视科技聚焦物联网场景的人工智能公司。以物联网作为人工智能技术落地的载体，通过构建完整的AIoT产品体系，面向消费物联网、城市物联网、供应链物联网三大核心场景提供经验证的行业解决方案，实现人工智能的商业化落地依

30、图科技人工智能公司。以人工智能芯片技术和算法技术为核心，研发及销售包含人工智能算力硬件和软件在内的人工智能解决方案。云从科技提供高效人机协同操作系统和行业解决方案的人工智能企业，致力于助推人工智能产业化进程和各行业智慧化转型升级。人工智能行业人才管理研究报告 23 从重点业务来看，“AI 四小龙”主要瞄准智慧城市和智慧商业两个方向，在智慧商业的细分领域上侧重有所不同。商汤科技主要为客户提供软件平台帮助其开展智慧商业、智慧城市、智慧生活和智能汽车解决方案的实现；旷视科技主要提供消费物联网、城市物联网和供应链物联网的解决方案；依图科技主要为客户提供智能公共服务和智能商业解决方案；云从科技为客户提供

31、四个领域的解决方案，分别是智慧治理、智慧商业、智慧金融和智慧出行。图 16 “AI 四小龙”主要业务商汤方舟企业开放平台商汤方舟城市开放平台SenseMESenseMARSSenseCare商汤绝影智能汽车平台智慧商业智慧城市智慧生活智能汽车软件平台解决方案消费物联网供应链物联网城市物联网解决方案智能公共服务智能商业解决方案智慧治理智慧金融智慧商业智慧出行人工智能行业人才管理研究报告 24 国内 “AI四小龙” 已陆续发布招股书寻求上市， 根据其招股书内容， 营收规模最大的是商汤科技，2020 年其营收已经达到 34 亿元左右，紧随其后的是旷视科技，2020 年营收为 14 亿元左右，依图科技

32、和云从科技 2020 年营收规模均在 8 亿左右。从营收规模来看商汤科技在“四小龙”中遥遥领先。从净利润来看，“AI 四小龙”均出于连年亏损状态，目前还未实现盈利。商汤科技 2020 年净亏损已达 122 亿元，三年累计亏损超 200 亿元，人工智能企业面临“生存考验”，还不能实现盈利是其当前的困境之一。5.2 人工智能代表企业业绩表现图 17 “AI 四小龙”营业收入（亿元）图 18 “AI 四小龙”净利润（亿元）375882018年2019年82020年云从科技依图科技商汤科技旷视科技云从科技依图科技商汤科技旷视科技-34-49-122-28-66-33-12-36-

33、2-18-72020年2018年2019年-26数据来源：公司招股书中智咨询整理数据来源：公司招股书中智咨询整理人工智能行业人才管理研究报告 25 人工智能企业连年亏损的原因主要是研发投入的连年增长，“AI四小龙”高额的研发投入也取得了可观的回报，从 2014 年成立至今，商汤科技已经在各种顶刊上发表了 600 多篇论文，相关的专利高达 8000 多项。从研发投入绝对值来看，“AI 四小龙”中商汤科技遥遥领先，2020年研发费用已达 25 亿元，其他三家均在 10 亿元以下。从研发投入占比来看，“AI 四小龙“研发投入占比均超过 50%，远远高于全行业平均水平。2019 年依图科技研发投入占比

34、高达 92%，营业收入几乎全数用于投入研发，其他三家研发投入占比均在 70% 左右。5.3 人工智能代表企业研发投入图 19“AI“四小龙”2020 年研发投入（亿元）图 20“AI“四小龙”2020 年研发投入占比25商汤科技9旷视科技6云从科技7依图科技（2019）商汤科技71.2%云从科技76.6%依图科技（2019）91.6%旷视科技64.4%A股全行业2.0%数据来源：公司招股书中智咨询整理数据来源：公司招股书中智咨询整理人工智能行业人才管理研究报告 26 对比依图科技、旷视科技和云从科技的研发组织体系可以得出，国内人工智能技术层企业的研发组织体系分为三个部分：技术研发板块、产品开发

35、板块和应用落地板块。其中，技术研发板块负责人工智能基础技术的研发，如计算机视觉、语音识别和文本结构优化等技术的研发和迭代，另外，技术研发板块也会接受来自产品开发和应用落地板块的需求， 负责公司产品和解决方案的应用算法实现。5.4 人工智能代表企业研发组织体系依图科技研究中心产品研发中心创新中心旷视科技旷视研究院产品研发中心创新交付中心云从科技技术中台产品和解决方案中心技术研发产品开发应用落地图 21 国内人工智能技术层代表企业研发组织体系产品开发板块负责针对行业核心需求，将人工智能技术和行业应用场景结合，以人工智能技术解决行业需求问题，完成产品或解决方案开发。应用落地板块负责产品技术在客户方的

36、应用落地，提供相关解决方案并负责产品的部署和维护，同时将客户的反馈回流到产品开发板块，帮助改进公司产品。人工智能行业人才管理研究报告 27 与国内人工智能代表企业多数为初创企业不同，国外人工智能代表企业主要为谷歌和Facebook 等科技巨头，人工智能一般作为其内部研发部门，研发结果主要用于公司产品。谷歌人工智能团队主要包括四部分，分别是谷歌大脑（Google Brain）、谷歌自然语言理解团队（Google NLU）、谷歌欧洲研究院（Google Research Europe）和 DeepMind子公司。谷歌大脑成立于 2011 年，作为谷歌人工智能的核心团队，对几乎所有方向的人工智能技术

37、进行研究；而出于对自然语言理解技术的重视，谷歌将自然语言处理技术单独划分出来由一个团队进行专项研究，该部门与谷歌大脑并列（谷歌大脑同时也进行自然语言理解技术的研究）；谷歌欧洲研究院成立于 2016 年，坐落在瑞士的苏黎世，主要进行机器学习、自然语言理解和机器感知技术的研究；AlphaGo人工智能机器人以连续击败两位世界围棋冠军而闻名，而 DeepMind 即是 AlphaGo 的创造者， DeepMind 于 2010 年成立于伦敦，2014 年被谷歌收购，作为其子公司独立运行。图 22 谷歌人工智能团队架构谷歌人工智能团队架构谷歌大脑谷歌自然语言理解谷歌欧洲研究院DeepMInd子公司人工智

38、能行业人才管理研究报告 28 另一位科技巨头Facebook 的人工智能组织架构也包括四个部分，分别为 AI 研究院（Facebook AI Research）、 应 用 机 器 学习 部 门（Advanced Machine Learning）、工程团队（Engineering teams）和 AI 学院（Facebook AI Academy）。AI 研究院是 Facebook 人工智能的核心部门，于 2013 年成立，团队成员约 80 人左Facebook人工智能团队架构AI研究院应用机器学习部门工程团队AI学院图 23 Facebook 人工智能团队架构右；应用机器学习部门负责将机器学

39、习科学技术应用到 Facebook 的产品中，该部门成立于 2015 年，团队成员 80 人左右；工程团队直接负责对接到 Facebook 的核心功能，比如广告、搜索、新闻流、密钥和 Instagram；AI 研究院的研究人员在 AI 学院为 Facebook 的工程师们提供两种类型的 AI 培训：1. 深度学习课程；2. 在 FAIR 内部参与 12 年沉浸式项目。人工智能行业人才管理研究报告 29 5.5.1 旷视科技旷视科技的研发主要分为基础性研究和产品 / 解决方案开发两个层面。（1）基础性研究层面主要负责研究人工智能基础科学和算法模型，由公司旷视研究院负责研发工作。基础性研究根据需求

40、来源的不同可以分为基础研究和产品算法研究。基础研究主要通过研究分析人工智能领域前瞻性技术问题和关键技术难点，并结合公司产品市场需求，开展基础模型及算法探索研究，形成企业的技术储备；产品算法研究，该类研究主要承接公司业务侧“产品及解决方案研究” 中算法模块研发需求，以产品市场需求为导向，保障算法实现支撑产品满足市场需求。基础研究研发流程包括项目立项、项目研发、成果验证、成果发布和成果落地五个阶段。5.5 人工智能代表企业研发流程图 24 旷视科技基础研究研发流程项目立项通过研究分析人工智能领域前瞻性技术问题和关键技术难点，并结合公司产品市场需求，制定基础研究计划；研发研发阶段主要对技术和产品进行

41、探索研究，提出新的算法模型；成果验证阶段为研发成果测试和验证阶段，输出测试和验证报立项研发验证发布落地告；发布阶段主要完成研究成果的发布，包括发表论文、申请专利，输出研究成果报告等形式；落地阶段对项目成果做评估，制定成果化计划，推进项目研究成果在公司产品中落地转化。人工智能行业人才管理研究报告 30 产品算法研究流程主要包括需求分析、数据处理、模型训练、效果测试、成果发布五个阶段。业务线产品经理收集客户需求，形成产品需求包。其中与算法相关需求由研究院承接。确认来自业务线的算法需求后，研究院成立项目研发组，启动产品算法需求分析及方案制定工作；项目研发组依据产品算法研发任务需求，对数据进行有效的筛

42、（2）产品 / 解决方案开发是指在研究院基础研究成果的基础上，由各业务线将公司的人工智能技术与客户需求相结合，进行工程开发、操作系统及产品开发，形成对应的“软硬件一体” 的产品及解决方案。产品 / 解决方案开发流程包括计划阶段、开发阶段、验证阶段、发布阶段和生命周期阶段。计划阶段的目的是保证产品开发团队根据产品业务计划，对市场机会、需求、产品质量、进度、成本等技术可行性进行概要的评估和归档，形成详细的产品定义，启动对开发方法的正式规划并进行需求处理训练测试发布计划开发验证发布生命周期图 25 旷视科技产品算法研究流程图 26 旷视科技产品 / 解决方案开发流程选、格式转换和预处理；项目研发组根

43、据产品算法研发任务需求，对模型进行训练，根据训练结果优化模型算法，直到训练结果达到产品需求的要求；项目研发组将训练的模型在测试数据中进行测试，确认测试结果达到产品需求的要求；测试结果达到产品算法需求要求，项目组评审通过后，输出发布报告，交付业务线产品团队。立项；开发阶段的目的包括产品设计、硬件产品的集成和验证、硬件制造工艺设计、软件产品的开发和验证、产品宣传资料、产品交付策略等各个方面，以确定产品可以按计划实现以及满足客户需求；验证阶段以成功完成研发测试和硬件向生产发布为起点，包括进行硬件 / 软件压力测试，标准和规格的一致性测试，以及获得专业认证；发布阶段主要任务是完成首批量产和产品发布；项

44、目结束后，产品进入生命周期维护阶段。生命周期是产品真正为公司产生收益的阶段，该阶段从研发项目结项转交付侧开始，由产品经理负责管理后续产品销售、生产和服务相关的活动，不断推出符合市场需求的新版本，直到最终提交产品委员会决策产品的生命周期结束。人工智能行业人才管理研究报告 31 5.5.2 依图科技依图科技的研发模式分为硬件研发和软件研发两种。（1）硬件研发包括人工智能芯片研发和服务器等硬件产品研发。人工智能芯片研发流程首先根据市场调研或基于上一代产品的市场反馈结果，定义芯片的规格，包含定义芯片的接口、性能指标等要素，再进行芯片设计和工程批投片，最终实现量产。服务器等硬件产品研发是根据市场调研或基

45、于上一代产品的市场反馈结果，定义产品的设计目标，包括产品原始形态、结构规格、功能、性能参数，并进行试生产测试验证的过程。（2）依图科技的软件产品研发流程主要包括概念阶段、设计阶段、开发测试阶段、发布阶段和生命周期阶段。系统结构设计电路板原型设计信号完整性设计系统板卡试生产固件开发调试系统测试概念设计开发测试发布生命周期产品退市图 27 依图科技人工智能芯片研发流程图 28 依图科技服务器等硬件产品研发流程图 29 依图科技软件研发流程芯片架构开发芯片前端设计芯片后端设计芯片时序分析验证芯片投入物理验证后仿验证芯片前仿芯片测试芯片封装提供良片人工智能行业人才管理研究报告 32 5.5.3 云从科

46、技云从科技技术研发主要由技术中台（感知研究院、数据研究院、 AI 平台中心和硬件产品中心） 负责执行，前台业务线下属产品和解决方案部在产品设计开发方面提供行业经验和技术支持。技术中台重点推进算法引擎、大数据分析技术、 人机协同操作系统和 AIoT 设备及模组研发。 产品和解决方案部主要基于云从人机协同操作系统进行具体产品的定制化设计开发，为客户提供解决方案。云从科技研发流程以集成产品开发管理模式为主， 主要包括五个阶段， 分别为：立项 （概念/计划） 、开发、验证、发布、迭代。立项阶段，由公司技术中台、 前台业务线下属产品和解决方案部等部门综合从技术、产品、市场对拟开发技术进行规划，确定整体技

47、术 / 产品性能需求，并结合竞争格局、市场需求、供应链和交付准备等多方面分析，输出未来技术 / 产品定位，根据拟开发技术难度和方向由资深技术人员进行架构评审分析，最终由技术 / 集成产品决策委员会进行立项开发验证发布落地迭代技术 / 产品开发立项决策。在理论研究和技术研发阶段，技术研发上，由于 AI 技术开发重点为推进底层算法和模型的基础研究和场景验证，以感知研究院和 AI 平台制定研发计划并推进算法集成开发 / 测试为主，技术中台研发侧重为形成优质学术论文和知识产权成果。在场景验证阶段，公司重点关注将技术中台研发的算法模型和具体产品进行定制和系统测试，并将生成的系统平台或硬件样品引入具体场景

48、进行测试验证，推进技术性能和产品功能的优化，验证后形成实验局报告。产品落地阶段，正式面向市场推出相关产品。迭代阶段，公司主要从产品侧把握产品迭代需求，由技术中台和前台业务线共同对接产品迭代需求、制定技术规格说明和迭代开发规划，并由技术中台实施迭代开发，基于数据集进行技术规格验证后正式推出迭代产品。图 26 旷视科技产品 / 解决方案开发流程人工智能行业人才管理研究报告 33 第六章总结与展望中智咨询人工智能行业人才研究报告我国人工智能企业规模已居于亚洲前列，根据沙利文的研究报告，商汤科技 2020 年收入水平已经位居亚洲第一，同收入规模形成鲜明对比的是，我国人工智能企业亏损额连年增长的困境。如

49、何扭亏为盈是我国人工智能企业目前面临的最大挑战，而作为知识型人才密集的高科技企业，人工智能企业无论是核心技术的突破还是科技成果转化都需要研发人才发挥重要作用，如何激发研发人才的创造力和积极性也将会是人工智能企业接下来要考虑的重点问题之一。人工智能行业人才管理研究报告 34 中智 咨 询 数 字 科 技 事业部 产品 与服 务中智咨询数字科技团队，深耕高科技企业管理现状研究，解决科技型企业组织与人才管理痛点，凭借资深的科技类企业客户服务经验，帮助企业完善科技组织、科技人才管理与激励体系。目前，中智咨询数字科技团队为企业提供包括科技创新项目管理与激励、高管激励与科技人才激励、科技型企业中长期激励、

50、数字化组织激励、薪酬 / 绩效 / 任职资格体系搭建与优化等在内的咨询服务，以及薪酬、效能和人才规划等在内的数据 / 调研服务，为高科技类企业提供全方位的管理咨询整体解决方案。全方位的管理咨询服务和庞大的数据库支持，为高科技企业提供全方位的管理咨询整体解决方案。服务优势中智管理咨询有限公司（简称“中智咨询”）隶属于中智集团，致力于为客户提供多方位的管理咨询和智库服务，帮助企业在战略转型、变革能力提升、组织管理和人力资源管理升级等多方面长期赋能，实现高质量发展。经过十多年持续发展和不断变革，中智咨询已成为国内管理咨询行业的主力品牌，且连续九年入选中国管理咨询 50 大机构，位列人力资源管理第一位