772-2024人工智能大模型的技术岗位与能力培养研究报告-中国软件行业协会-202402-43页_1mb

报告摘要

大模型定义与特点
- 基于海量数据训练的预训练模型，通过“预训练+微调”实现低样本学习与高适应性应用。
- 核心作用：突破数据标注瓶颈，提升知识水平与跨领域应用能力。
国内外发展现状
- 国内大模型数量快速增长，百度“文心一言”、阿里“通义千问”、腾讯“混元助手”、华为“盘古”、科大讯飞“讯飞星火”、智源研究院“悟道”等代表性模型相继发布。
- 应用领域从办公生活扩展至医疗、教育、工业等垂直行业，渗透率持续提升。
面临的挑战
- 计算资源需求巨大、数据标注困难、模型泛化能力不足、法律伦理风险、隐私与安全问题、人才短缺等。

核心技术领域
- 自然语言处理、计算机视觉、语音识别合成、机器学习深度学习、强化学习、迁移学习、可解释性、数据安全等。
技术岗位图谱
- AI大模型相关岗位：自然语言处理工程师、语音识别工程师、文本分析、信息提取、机器翻译、机器学习/深度学习工程师、提示词工程师、数据标注工程师等。
- 能力要求：技术基础扎实（算法、编程、深度学习框架）、行业知识、工程实践能力和跨界集成能力。

人工智能人才缺口现状
- 我国AI人才缺口超500万，供求比1:10，预计2025年需填补1000万人才缺口。
- 产业分布：本科为主（68.2%），但高层次人才稀缺，如算法模型设计与应用型人才需求旺盛。
人才培养重点
- 三大人才需求方向：
  1. 推动前沿技术的顶尖人才；
  2. 结合理论与实际的算法模型设计人才；
  3. 人工智能与行业需求结合的应用型人才。
- 新职业出现与国家支持：
  - 国家发布《人工智能工程技术人员国家职业技术技能标准》，涵盖基础技能、应用技能、创新技能、管理与法律伦理。
  - 政策支持新职业培训项目（如“数字技术工程师培育项目”），计划培养8万人/年。
人才培育建议
- 三元制教育体系：行业协会、企业、院校协同，构建“企业-行业-教育”融合模式。
- CSTP技术能力认证体系：结合学历提升与职业技能培训，形成职业技能-学历教育的衔接。
- 区域化合作：依托国家及地方政策，推动政产学研合作，建设区域化人才实训基地。