> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** ### 人工智能大模型技术岗位与能力培养研究报告总结 一、**行业现状** 1. **发展趋势** - **定义**：AI大模型是基于海量数据预训练的通识模型，支持小样本学习，降低开发成本（如ChatGPT、文心一言等代表性产品）。 - **国内发展**：中美主导全球大模型研发，中国14省市积极布局，自然语言处理是重点，医疗、教育等领域加速渗透。 - **挑战**：高计算需求、数据隐私、可解释性不足、法律伦理问题、人才短缺、能耗压力等。 2. **未来发展**：模型规模持续扩大、预训练与微调结合、多模态融合、可解释性提升、联邦学习、自适应学习。 二、**技术岗位图谱与知识技能** 1. **关键岗位及职责** - **自然语言处理工程师**：开发算法、数据处理、模型训练、部署支持。 - **语音识别/文本分析/信息提取/机器翻译工程师**：结合NLP、CV、声学建模等技术。 - **机器学习/深度学习/计算机视觉工程师**：模型优化、数据处理、系统集成。 - **提示词工程、AIGC、数据可视化/标注工程师**：聚焦人机交互、数据质量控制、领域应用。 - **人工智能算法工程师**：跨领域算法研发与创新。 2. **技能体系**：深度学习、CV、迁移学习、分布式计算、模型评估与部署能力等。 三、**人才培养与供需分析** 1. **人才缺口**：需三类人才：前沿理论专家、算法设计人才、行业应用人才。 **97类数字职业**（如人工智能工程师）纳入国家标准，涵盖数学基础、编程、行业知识。 - **教育方向**：440所高校开设AI专业，本科为主，区域分布不均。 - **企业合作**：头部企业与高校共建产业学院，推动产教融合。 2. **建议培养模式**： - **三元制体系**：行业协会牵头，企业、院校联合培养，构建能力认证体系。 - **新职业人才锻造模式**：融合学历提升与技能培训，结合企业导师和课程设计。 - **区域针对性培养**：结合地方产业需求，建设实训基地，促进校企合作。 - **制度支持**：国家政策推动，如CSTP认证体系、开放大学继续教育资源普及。 ### 关键数据 - **人才需求**：2025年缺口**1000万**，当前供求比约1:10。 - **培养路径**：学历+职培融合，已带动超**16万**从业人员。 --- **总结**：大模型技术发展快速，需构建多层次的人才培养体系以解决供需失衡问题，助力产业智能化转型。