一、AI技術(shù)的發(fā)展，帶來的AI人才需求變化

• 大模型、自動(dòng)駕駛相關(guān)崗位招聘需求增加，自然語言處理崗位量翻倍
  

• 大模型相關(guān)崗位招聘薪資上漲，自然語言處理崗位薪資同比增11%

• 大模型相關(guān)崗位對學(xué)歷、經(jīng)驗(yàn)的要求提高，四成要求碩博學(xué)歷

• 編程語言、機(jī)器學(xué)習(xí)框架、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大模型人才必備技能

二、大模型技術(shù)的應(yīng)用，對企業(yè)招聘的影響

三、AI技術(shù)發(fā)展和影響的地域差異

• 一線城市、省會(huì)城市的人工智能發(fā)展水平更高
  

• 中西部省會(huì)城市的勞動(dòng)力市場結(jié)構(gòu)更易受大模型影響

近兩年，國內(nèi)人工智能技術(shù)的發(fā)展突飛猛進(jìn)，大語言模型、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域的創(chuàng)新成果備受矚目。文心一言、通義千問、Kimi等大模型工具，日益廣泛地應(yīng)用于智能客服、內(nèi)容創(chuàng)作和語言翻譯等場景。人形機(jī)器人在家庭服務(wù)、醫(yī)療輔助、工業(yè)制造等領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸增多，它們通過集成先進(jìn)的AI算法，能夠執(zhí)行更加復(fù)雜和精細(xì)的任務(wù)?！疤}卜快跑”更是引起了大眾對自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展的關(guān)注。

這些AI技術(shù)的發(fā)展，帶動(dòng)相關(guān)人才的招聘需求。智聯(lián)招聘數(shù)據(jù)顯示，2024年上半年，招聘職位數(shù)同比增速前五的人工智能職業(yè)，包括大語言模型方面的自然語言處理（111%）、深度學(xué)習(xí)（61%）崗位，機(jī)器人方面的機(jī)器人算法崗位（76%），自動(dòng)駕駛方面的智能駕駛系統(tǒng)工程師（49%）、導(dǎo)航算法（47%）。

聚焦本報(bào)告關(guān)注的大模型技術(shù)，觀察自然語言處理、深度學(xué)習(xí)崗位的招聘薪酬水平。2024年上半年，兩個(gè)崗位的平均招聘月薪分別為24007元、26279元，位列人工智能相關(guān)崗位前列，招聘月薪同比增速分別為11%、2%，增幅領(lǐng)先。一方面，大模型技術(shù)作為未來人工智能發(fā)展的重要方向，吸引大量企業(yè)資本涌入，企業(yè)為保持競爭，愿意投入更多資金來吸引、培育專業(yè)技術(shù)人才。另一方面，大模型相關(guān)崗位的專業(yè)技能要求較高，符合條件的人才相對稀缺，企業(yè)通過高薪來爭奪人才。

從招聘要求看，大模型相關(guān)崗位對求職者的學(xué)歷和經(jīng)驗(yàn)要求均較高，且在進(jìn)一步提高。學(xué)歷方面，今年上半年，自然語言處理崗位中，要求碩博學(xué)歷的占比為35.8%，比去年同期提高5.5個(gè)百分點(diǎn)；要求本科學(xué)歷的占比為56.3%，比去年同期上升12.6個(gè)百分點(diǎn)。深度學(xué)習(xí)崗位中，要求碩博學(xué)歷的占比為45.5%，比去年同期提高1.5個(gè)百分點(diǎn)；要求本科學(xué)歷的占比為50.7%，與去年同期持平。

經(jīng)驗(yàn)方面，今年上半年，自然語言處理崗位中，要求3-5年經(jīng)驗(yàn)的占比33.8%，比去年同期提高2個(gè)百分點(diǎn)；要求5年以上經(jīng)驗(yàn)的占比14.1%，比去年提高3個(gè)百分點(diǎn)。深度學(xué)習(xí)崗位中，要求3-5年經(jīng)驗(yàn)的占比34%，比去年同期提高3個(gè)百分點(diǎn)；要求5年以上經(jīng)驗(yàn)的占比12.7%，與去年同期持平。

大語言模型相關(guān)崗位涉及編程、建模、算法優(yōu)化等多個(gè)方面的工作內(nèi)容，專業(yè)技術(shù)門檻較高，因此崗位的學(xué)歷要求較高。同時(shí)企業(yè)往往需要人才進(jìn)行算法創(chuàng)新和模型研發(fā)，從而推進(jìn)大模型在各個(gè)業(yè)務(wù)場景落地，這需要人才具有較為豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，因此崗位的工作經(jīng)驗(yàn)要求較高。

從技能要求看，今年上半年，自然語言處理崗位中，Python、C/C++、Java等編程語言要求位列第一、四、五位，PyTorch、TensorFlow兩大機(jī)器學(xué)習(xí)框架/工具位列第二、三位。CNN、DNN、RNN等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也位列前十?？梢姡揪幊陶Z言、機(jī)器學(xué)習(xí)框架、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是自然語言處理崗位的必備技能。

深度學(xué)習(xí)崗位中，技能要求TOP10與自然語言處理崗位類似，包括Python、C/C++、Java等編程語言，PyTorch、TensorFlow、Transformer、Caffe等機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)框架，以及ANN、DNN等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

我們沿用去年《AI大模型對我國勞動(dòng)力市場潛在影響研究》報(bào)告中測算“大語言模型影響指數(shù)”的方式¹，輸出一套職業(yè)大類的“大語言模型影響指數(shù)”，并觀察其在以ChatGPT為代表的大語言模型出現(xiàn)前的2022年和出現(xiàn)后的2023年、2024年的變化。

橫向比較來看，2022年，編輯/翻譯、客服/運(yùn)營、銷售/商務(wù)拓展、金融/保險(xiǎn)服務(wù)、市場/品牌/公關(guān)的“大語言模型影響指數(shù)”位列前五，均高于0.73；軟件/硬件研發(fā)、運(yùn)維/測試、人事/行政/財(cái)務(wù)/法務(wù)、教育/培訓(xùn)/科研、視覺/交互/設(shè)計(jì)位列前十，指數(shù)均高于0.6；生產(chǎn)制造、物流/采購/供應(yīng)鏈、生活服務(wù)的指數(shù)最低，均在0.4以下?？梢姡笳Z言模型技術(shù)對白領(lǐng)崗位影響較大，對藍(lán)領(lǐng)崗位影響較小。

從變化來看，2024年，編輯/翻譯、人事/行政/財(cái)務(wù)/法務(wù)的“大語言模型影響指數(shù)”分別為0.89、0.68，比2022年分別上升0.09、0.04；客服/運(yùn)營、軟件/硬件研發(fā)的指數(shù)分別為0.75、0.65，比2022年分別下降0.04、0.07。后者指數(shù)下降，說明其職業(yè)內(nèi)部易受大模型影響的工作內(nèi)容在減少，一定程度反映出該職業(yè)招聘針對大模型技術(shù)的調(diào)整更迅速。分析背后原因，研發(fā)、運(yùn)營常見于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，而互聯(lián)網(wǎng)是處在技術(shù)發(fā)展前沿、不斷創(chuàng)新變化的行業(yè)，因此對于大模型技術(shù)的接受和應(yīng)用也更快，在相關(guān)崗位的招聘上更快做出調(diào)整。

觀察各職業(yè)招聘規(guī)模變化與“大語言模型影響指數(shù)”的關(guān)系。發(fā)現(xiàn)它們呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，即“大語言模型影響指數(shù)”越高的職業(yè)，其2022-2024年間招聘量占比下降的幅度越大。如指數(shù)較高的客服/運(yùn)營、銷售/商務(wù)拓展，2024年上半年的崗位數(shù)量占比分別較2022年下降2個(gè)、5個(gè)百分點(diǎn)以上；軟件/硬件研發(fā)、運(yùn)維/測試、人事/行政/財(cái)務(wù)/法務(wù)也下降1個(gè)百分點(diǎn)以上。這些職業(yè)招聘占比的下降，可能是受到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、大模型技術(shù)等多重因素影響。

受大模型影響較大的職業(yè)，普遍提高了招聘要求。一方面，這些職業(yè)中的一部分基礎(chǔ)工作內(nèi)容可以用大模型工具替代，因此未來需要的人員減少，但是對人員的能力要求提高，需要他們能夠熟練使用AI工具，通過AI工具提高工作效率。另一方面，這些職業(yè)仍需要一些大模型工具無法替代的技能，如創(chuàng)造力、溝通能力、組織協(xié)調(diào)能力等，這些對于求職者來說也是基礎(chǔ)業(yè)務(wù)能力之外更高階的要求，需要更高的認(rèn)知能力和更豐富的經(jīng)驗(yàn)。

為分析國內(nèi)各城市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)和水平，我們嘗試構(gòu)建“人工智能發(fā)展指數(shù)”，從產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)（人工智能職位數(shù)在全國占比³）、技術(shù)創(chuàng)新（人工智能相關(guān)專利數(shù)量⁴）、人才供給（人工智能求職人數(shù)在全國占比⁵）、人才培養(yǎng)（開設(shè)人工智能專業(yè)的院校數(shù)量⁶）4個(gè)維度進(jìn)行評(píng)估。

其中，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)反映一個(gè)城市人工智能產(chǎn)業(yè)的規(guī)?，F(xiàn)狀，報(bào)告采用各城市招聘人工智能崗位的數(shù)量作為衡量指標(biāo)。技術(shù)創(chuàng)新是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心動(dòng)力，人工智能相關(guān)專利申請數(shù)量是各城市技術(shù)創(chuàng)新能力的最直接體現(xiàn)。人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開人才的支持，報(bào)告通過各城市人工智能崗位收到的投遞人數(shù)來反映其人才供給情況。除了現(xiàn)有的人才供給，城市在人工智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)能力同樣重要。良好的人才培養(yǎng)機(jī)制能夠確保城市人工智能產(chǎn)業(yè)擁有源源不斷的新鮮血液。開設(shè)人工智能專業(yè)的高校數(shù)量，則是城市在人才培養(yǎng)方面能力的重要體現(xiàn)。

結(jié)合以上4個(gè)維度，我們對全國296個(gè)地級(jí)市以上城市的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)估，得出各城市的“人工智能發(fā)展指數(shù)”。排名前30的城市主要集中在一線城市和省會(huì)城市，同時(shí)還包括一些東部沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的城市。具體而言，排名前十的城市依次為北京、深圳、上海、廣州、杭州、南京、成都、武漢、蘇州和西安。

北京在產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、技術(shù)創(chuàng)新、人才供給、人才培養(yǎng)方面都位列第一，在發(fā)展人工智能方面具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢。2024年上半年，北京市招聘的人工智能相關(guān)崗位數(shù)量占全國的19.1%，人工智能崗位收到的投遞人數(shù)占全國14.3%，均居全國首位。此外，北京擁有全國最多的人工智能專利數(shù)量、高校數(shù)量。作為中國的科技創(chuàng)新中心，北京擁有眾多科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)，它們在人工智能技術(shù)的研究與開發(fā)上投入巨大，推動(dòng)大量創(chuàng)新成果的產(chǎn)生和專利的申請。同時(shí)，北京匯聚了中國頂尖的高等教育資源，在人工智能相關(guān)專業(yè)人才培養(yǎng)上極具優(yōu)勢。

深圳、上海位列第二、第三，其人工智能崗位數(shù)量、求職人數(shù)、相關(guān)專利申請數(shù)量，均位列全國的第二、第三位，在產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、技術(shù)創(chuàng)新、人才供給方面的優(yōu)勢突出。

杭州位居第五，在專利創(chuàng)新方面表現(xiàn)突出。2023年，杭州人工智能相關(guān)的專利申請數(shù)量超8千個(gè)，位居全國第四。杭州以其開放的創(chuàng)新環(huán)境、活躍的創(chuàng)業(yè)氛圍和強(qiáng)大的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，吸引了大量科技企業(yè)和研發(fā)機(jī)構(gòu)集聚。同時(shí)，杭州市政府高度重視知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，為創(chuàng)新企業(yè)提供了良好的政策支持和法律環(huán)境，進(jìn)一步激發(fā)了企業(yè)的創(chuàng)新活力。杭州的高校和研究機(jī)構(gòu)也在人工智能的基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究上取得了顯著成就，為專利創(chuàng)新提供了源源不斷的智力支持。杭州的人工智能企業(yè)在機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域取得了一系列創(chuàng)新成果。

武漢位列第八，擁有僅次于北京的高校數(shù)量。根據(jù)《2024全國普通高校人工智能專業(yè)教育教學(xué)綜合實(shí)力排行榜》，武漢開設(shè)人工智能專業(yè)的院校共21所，位居全國第二。武漢作為中國中部地區(qū)的教育重鎮(zhèn)，以其豐富的高等教育資源和強(qiáng)大的科研實(shí)力，在人工智能領(lǐng)域展現(xiàn)出顯著的資源優(yōu)勢。近幾年，武漢在新一輪的人工智能產(chǎn)業(yè)布局中展現(xiàn)出前瞻性，進(jìn)入了快速成長期。國家和地方政府陸續(xù)出臺(tái)了一系列支持人工智能發(fā)展的政策，鼓勵(lì)高校設(shè)立相關(guān)專業(yè)，培養(yǎng)人工智能人才。例如，《湖北省新一代人工智能發(fā)展總體規(guī)劃（2020-2030年）》指出：引導(dǎo)和鼓勵(lì)高校設(shè)立人工智能相關(guān)學(xué)科專業(yè)，支持高校人工智能學(xué)科建設(shè)。2020年9月，國家科技部正式批復(fù)《武漢市建設(shè)國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)方案》，支持武漢市建設(shè)國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)。此前獲批的試驗(yàn)區(qū)中，并沒有出現(xiàn)中部城市，武漢的突圍填補(bǔ)了這一空白。隨著武漢多維度鋪開人工智能產(chǎn)業(yè)布局，地區(qū)營造出了創(chuàng)新的環(huán)境，對人才具有很強(qiáng)的吸引力。

此外，廣州、西安、濟(jì)南、鄭州、長春等省會(huì)城市也在高校數(shù)量方面也表現(xiàn)出較大優(yōu)勢。蘇州、無錫、東莞等東部沿海非省會(huì)城市，則主要依靠人工智能崗位和人才供給排名靠前。各大城市根據(jù)自身的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、人才優(yōu)勢和政策導(dǎo)向，通過政策扶持、資金投入、產(chǎn)業(yè)園區(qū)建設(shè)、人才培養(yǎng)等多種措施，推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。這些城市的競爭和合作，共同推動(dòng)了中國人工智能產(chǎn)業(yè)的整體進(jìn)步和國際競爭力的提升。

為評(píng)估大語言模型技術(shù)對各城市勞動(dòng)力市場的潛在影響程度，我們在職業(yè)“大語言模型影響指數(shù)”的基礎(chǔ)上，將城市中各類職業(yè)的招聘崗位數(shù)量占全國各職業(yè)招聘總數(shù)的比例作為權(quán)重，加權(quán)計(jì)算得出該城市的“大語言模型影響指數(shù)”。下圖為各城市2024年“大語言模型影響指數(shù)”的分布?？梢园l(fā)現(xiàn)，指數(shù)較高的地區(qū)主要包括在東部沿海城市和中西部省會(huì)城市。這些城市的經(jīng)濟(jì)體量和招聘崗位量全國領(lǐng)先，因此權(quán)重較高。同時(shí)，它們的產(chǎn)業(yè)和崗位結(jié)構(gòu)中，與人工智能相關(guān)、受大模型技術(shù)影響大的比例也更高。

將主要城市的“大語言模型影響指數(shù)”與“人工智能發(fā)展指數(shù)”排名進(jìn)行對比，我們發(fā)現(xiàn)成都、鄭州、西安等地的“大語言模型影響指數(shù)”排名高于其“人工智能發(fā)展指數(shù)”排名。它們作為中西部的重要省會(huì)城市，憑借區(qū)域輻射能力和服務(wù)業(yè)發(fā)展水平，承接很多企業(yè)的銷售和運(yùn)營中心，因此銷售、運(yùn)營相關(guān)的崗位比例較高，帶動(dòng)“大語言模型影響指數(shù)”也較高。而蘇州等地制造業(yè)發(fā)達(dá)，生產(chǎn)制造、物流/采購/供應(yīng)鏈類崗位比例較高，因此“大語言模型影響指數(shù)”相對低，排名低于其“人工智能發(fā)展指數(shù)”。

可見，一線城市、省會(huì)城市、東部沿海城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，人工智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)好，同時(shí)，勞動(dòng)力市場中易受大模型技術(shù)影響的崗位也更多。而相對于制造業(yè)發(fā)達(dá)的東部沿海城市，服務(wù)業(yè)比重較高的一些中西部省會(huì)城市，更需要注意大模型技術(shù)給勞動(dòng)力市場帶來的影響。應(yīng)積極擁抱和應(yīng)用大模型等AI技術(shù)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，創(chuàng)造更多高質(zhì)量就業(yè)崗位。

隨著國內(nèi)人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，我們正在見證一個(gè)技術(shù)革新的新時(shí)代。大語言模型等AI技術(shù)的突破，一方面推動(dòng)了相關(guān)技術(shù)人才需求的增長，另一方面也給勞動(dòng)力市場帶來了挑戰(zhàn)。這要求勞動(dòng)力市場參與者不斷適應(yīng)和提升自身能力，以應(yīng)對技術(shù)變革帶來的影響。

從地域角度來看，一線城市、省會(huì)城市以及東部沿海城市在人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展上處于領(lǐng)先地位，這些地區(qū)的勞動(dòng)力市場也更易受到大模型技術(shù)的影響。面對這樣的趨勢，這些城市需要采取積極措施，如加強(qiáng)人才培養(yǎng)、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新等，以確保勞動(dòng)力市場的穩(wěn)定和可持續(xù)發(fā)展。

總之，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展既是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)。不論企業(yè)還是個(gè)人，都需要認(rèn)識(shí)到技術(shù)進(jìn)步帶來的積極影響，并準(zhǔn)備好應(yīng)對由此引發(fā)的各項(xiàng)變化，通過不斷學(xué)習(xí)、創(chuàng)新和適應(yīng)，確保在人工智能時(shí)代中抓住機(jī)遇，實(shí)現(xiàn)共同繁榮。

¹首先，課題組結(jié)合生成式人工智能技術(shù)，為2087個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的“詳細(xì)工作任務(wù)（DWA）”（來自美國https://www./網(wǎng)站） 被大語言模型人工智能所影響的程度進(jìn)行評(píng)分。其次，課題組利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，將去除隱私信息后、脫敏的招聘崗位信息拆分并與2087個(gè)詳細(xì)工作內(nèi)容（DWA）建立對照。一個(gè)招聘崗位通常會(huì)對應(yīng)若干個(gè)DWA，并在對照的過程為每一個(gè)DWA賦予權(quán)重。通過加權(quán)平均，每一個(gè)招聘崗位會(huì)獲得一個(gè)大語言模型人工智能影響程度評(píng)分。最后，課題組根據(jù)每一個(gè)職業(yè)下的眾多招聘崗位，計(jì)算出該職業(yè)對應(yīng)的大語言模型人工智能影響程度評(píng)分。

²首先，課題組將智聯(lián)招聘平臺(tái)的職業(yè)分類，與美國https://www./網(wǎng)站上的職業(yè)分類進(jìn)行匹配。其次，根據(jù)國外學(xué)者測算的各職業(yè)的遠(yuǎn)程辦公指數(shù)，得出國內(nèi)各職業(yè)的遠(yuǎn)程辦公指數(shù)。再次，將國內(nèi)各職業(yè)的職位數(shù)占比作為權(quán)重，加權(quán)平均得出總體遠(yuǎn)程辦公指數(shù)。

³智聯(lián)招聘平臺(tái)2024年上半年數(shù)據(jù)。

⁴根據(jù)《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類與國際專利分類參照關(guān)系表（2021）（試行）》中人工智能相關(guān)的專利分類號(hào)，在incopat專利數(shù)據(jù)庫中檢索各城市2023年人工智能相關(guān)的專利申請數(shù)量。

⁵智聯(lián)招聘平臺(tái)2024年上半年數(shù)據(jù)。

⁶根據(jù)華算人工智能研究院和全國高校人工智能與大數(shù)據(jù)創(chuàng)新聯(lián)盟發(fā)布的《2024全國普通高校人工智能專業(yè)教育教學(xué)綜合實(shí)力排行榜》，整理各城市開設(shè)人工智能專業(yè)的院校數(shù)量。