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人工智能人才缺口达30万 年薪百万难寻资深复合型“高手”

人工智能人才缺口达30万 年薪百万难寻资深复合型“高手”

11月21日,国家工业信息安全发展研究中心在汉发布了《人工智能与制造业融合发展白皮书2020》。白皮书指出,人工智能与制造业融合前景广阔,国内已初显成效,但仍面临不少挑战。其中,资深复合型人才年薪可达百万,全国极其匮乏。

  各国抢占融合先机

人工智能具有强大的溢出带动作用,推动人工智能的发展和应用,已逐渐成为全球主要经济体的共识。制造业作为实体经济的主体,迫切需要转型升级。因此,各国大力推动人工智能与制造业融合发展。

2018年,美国提出打造未来的智能制造系统。英国旨在站上人工智能和大数据革命的前沿,2018年推出人工智能行业新政。提出工业4.0的德国,将人工智能应用于制造业各个生产环节。日本则将人工智能等新技术与机器人深度融合,发展全智能化生产。

我国也不甘人后,积极推动人工智能在制造业的广泛应用。广东、北京、山东、上海等地相继出台政策,人工智能与制造业融合应用已具备一定基础。

  三大领域融合较为成熟

白皮书分析,目前融合路径主要为三大方向,包括研发设计、生产制造和管理活动。从细分领域来看,融合较为成熟的是质量检测、设备健康管理、计划排程。

在质量检测环节,美的联合英特尔,构建基于AI技术的工业视觉检测云平台,物料成本减少30%,人工成本减少70%。

在设备健康管理方面,德国KONUX结合智能传感器机器学习算法,利用天气数据和维护日志等,构建设备运行模型,使机器维护成本平均降低30%,实际故障率降低70%。

随着柔性生产、大规模个性化定制成为制造业发展趋势,智能化生产排程计划日渐成熟。阿里利用人工智能、云计算等技术,打造犀牛智造平台,实现了柔性定制,资源利用率较行业平均提升了4倍,制造时间缩短了75%。

  “三大梯队”格局形成

人工智能企业和制造业企业作为融合主体,纷纷布局“人工智能+制造业”,两端发力探索融合方式。一方面,制造业企业设立专门的AI研发部门,推动人工智能与企业生产运营各环节融合,实现降本增效。如vivo成立AI全球研究院,重点开展知识图谱自然语言以及机器视觉等领域研究,推动手机平台智慧化转变。

另一方面,人工智能企业依托深厚的技术积累,面向制造业企业提供算法、算力服务和解决方案。如百度建立百度智能云,为企业提供AI服务;腾讯建立腾讯AI平台,打造工业生态服务。

从融合特点来看,我国制造业形成领军者、追赶者、探索者三大梯队发展的格局。其中,领军者如计算机通信和其他电子设备制造业、家电制造业、机械制造业、汽车制造业等;追赶者包括电气机械和器材制造业、医药制造业、纺织服装制造业等;探索者包括橡胶和塑料制品业、造纸包装及印刷业等。

  人才难觅且成本高昂

白皮书分析,“人工智能+制造”现阶段主要面临四大挑战——

人工智能究竟有多大价值,其应用风险、收益和成本难以准确核算。因此,部分中小企业应用人工智能的动力不足,一些细分行业人工智能应用路径尚不明晰,部分企业甚至将人工智能的应用价值简单等同于机器换人,认为其成本过高。

制造业各场景数据量巨大,但难以直接用于分析,还需要进一步规范。同时,各设备数据协议标准尚未统一,数据互联互通存在困难,产业链上下游的数据也难以统筹整合。

工业深水区的解决方案仍待探索。制造业门类多,应用场景复杂多变,目前人工智能应用仅集中在少数变现能力强的热门场景,更多应用场景还有待挖掘。同时,新一代人工智能技术存在“算法黑箱”,较难在流程控制严格、逻辑要求缜密的工业场景中应用。

光人工智能人才,我国缺口就达30万。同时掌握人工智能技术和制造业细分行业的生产特点、流程、工艺的复合型人才,更是极其匮乏。据悉,人工智能相关职位平均年薪30万元至60万元,从业时间较长者可达百万。因此,对于融合发展来说,不仅人才难觅,普通企业更难以负担高昂的人力成本。

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