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最近，德勤攜手極市計算機視覺開發者平台、中國圖象圖形學學會聯合釋出《2020年度中國計算機視覺人才調研報告》，通過把握計算機視覺人才脈搏，報告發現以下核心觀點和主要成果：一、七成以上CV人才集中在區域經濟發達、相關産業聚集、高校資源豐富的一線與新一線城市，整體人才分布集中度高；目标檢測作為CV領域的基礎研究任務，是近年來中國CV産業落地過程中應用最廣泛的技術之一，也是CV人才最集中研究的細分領域；CV人才在「後疫情」時代仍擁有較高收入水準；除人工智能和網際網路行業外，電商、金融、企業服務、教育、文娛内容等領域也擁有大量CV人才。二、企業偏好多元化專業背景人才，以促進CV與更多學科深度交叉融合。CV人才在未來還需軟硬兼修，一方面加強新技術實用化的硬實力，另一方面積極提升解決問題的軟技能；企業已經意識到在CV的落地場景中，單純依靠模型優化并不能解決所有問題。是以，除算法崗外，超六成企業表現出對AI産品經理的強烈需求。三、人才培養上存在現實與期望的落差，這也是計算機視覺作為一門理論研究與工程實踐高度融合的學科在發展程序中的挑戰。在調研中，高校和企業對于建立聯合實驗室以及科研項目合作表示出強烈的意願，這有望成為CV領域人才培養的重要方式。報道 | 機器之能在諸多人工智能技術方向中，計算機視覺（Computer Vision）是中國市場規模最大的應用方向，占整體中國人工智能市場應用的34.9%，廣泛應用在智慧城市與新基建、安防、金融、醫療健康、電商與實體零售、無人駕駛等場景。然而，CV人才供需比例目前僅為0.09，處在極度稀缺狀态。我國計算機視覺人才的嚴重不足可能由于研究起步晚和産業化積累不足，導緻人才培養速度沒有跟上産業發展需求。為了更好地解決「人才荒」問題，極市平台、中國圖象圖形學學會、德勤共同發起 2020 年度中國計算機視覺人才調研活動，深度調研人工智能領域最受關注的計算機視覺方向研發人員，包括但不限于高校師生、算法研究者、企業算法工程師等群體，洞悉「後疫情」時代下CV人才現狀，了解中國企業與社會對CV人才的訴求，加速中國計算機視覺人才的培養與發展。 一
CV人才現狀
計算機視覺人才主要分布在哪些城市與行業？他們重點關注哪些研究領域？開發習慣如何？報告從中國計算機視覺人才所在城市、專業背景、研究領域、開發習慣、薪資情況、行業分布等次元，全面展現人才目前學習與工作的現狀。1、七成以上CV人才集中在區域經濟發達、相關産業聚集、高校資源豐富的一線與新一線城市，整體人才分布集中度高。除北上廣深外，南京、武漢、杭州、成都作為新一線城市的代表，也擁有大量本領域人才；這前八名城市擁有的計算機視覺人才總和超過全國的 50%。同時，本領域人才的分布與各地經濟水準呈現密切相關性：根據我國各地統計局資料，南京、武漢、杭州、成都的 GDP 分别排在 2020 年我國城市 GDP 排行榜的第十名、第九名、第八名與第七名。
2、目标檢測作為CV領域的基礎研究任務，是近年來中國CV産業落地過程中應用最廣泛的技術之一，也是CV人才最集中研究的細分領域。在學術背景方面，50%左右的計算機視覺人才來自于計算機科學與技術專業。由于計算機視覺技術的發展涉及多種交叉學科，本次調研中也有超過 40%的計算機視覺人才來自電子與通信工程、電氣工程與自動化、數學等非計算機專業。值得關注的是，人工智能專業在 2018 年被正式納入我國大學專業名單，至今已有超過 200 所高校開設了相關專業并啟動招生；在本次調研中，有 6.81%的人才正是來自于新開設的人工智能專業，并且已經開始或即将進入計算機視覺方向的學習與研究。
在細分領域方面，現階段，計算機視覺人才的研究領域集中在目标檢測，圖像分割，文本了解和目标跟蹤幾個方向。同時，随着技術的不斷深入，計算機視覺技術整體研究領域呈現出多元化的特點：摳圖 Matting、醫學影像處理識别、圖像增強、圖像修複與超分辨、3D 視覺、遙感與航拍影像處理識别也是本領域人才關注的方向。
在計算機視覺中文學術論文的統計中，目标檢測作為計算機視覺領域的基礎研究任務，相關論文成果數量和增長速度明顯高出其他研究領域，在過去五年（2015-2019）目标檢測相關論文數量增長了超 200%。同時，目标檢測也是近年來中國計算機視覺産業落地過程中應用最廣泛的技術之一，大量實際場景資料也為該任務的研究提供了有力支撐。
在開發習慣方面，中國計算機視覺人才最常用 Pytorch 和 TensorFlow。由于人工智能領域的高速發展，不少軟體、架構、硬體方向的研發人員也逐漸轉向計算機視覺算法崗位；Pytorch 的易學易用使得其成為了大部分在職人員轉崗時的首選架構。此外，近幾年國内深度學習算法架構逐漸上線，有 6.49%的在職人員已經在工作中進行應用這類架構。
3、CV人才在「後疫情」時代仍擁有較高收入水準，其中算法崗的平均薪資伴随工作年限的增長增幅不斷加大。計算機視覺算法研究員在2020 年度平均薪資（年薪）為 328,977 元，算法工程師為 348,507 元，研發工程師（指計算機視覺領域企業/項目中，非算法類研發崗位，如系統架構師、軟體工程師）為 294,271 元，AI 産品經理（指計算機視覺領域企業/項目中的産品經理）為 274,265 元；四類崗位的平均年薪差距在 7.5 萬元以内。由此可見，在 2020 年疫情影響下，計算機視覺領域人才的薪資收入仍處于較高水準，且本領域各崗位的優秀人才均能獲得豐厚的報酬。在中高收入（年薪大于 40 萬）人數占比方面，算法崗人數占比則遠高于其他崗位：算法研究員中的中高收入人數占比為 29.54%，算法工程師崗位為 32.84%，研發工程師崗位為 14.58%，AI 産品經理崗位為 11.77%。在高收入（年薪大于 80 萬）人數占比方面，算法研究員崗位占比最高，為 4.55%，這由于該崗位進入門檻最高，不少企業或研究院要求候選人在計算機視覺領域頂級會議（CVPR、ICCV、ECCV 等）和期刊（IEEE-TPAMI、IJCV等）或機器學習領域的頂級會議（NIPS、ICML 等）上發表過論文。此外，結合工作年限來看，工作經驗 5 年以内的算法崗人才（包含算法研究員與算法工程師）與研發工程師的平均年薪相差不大。但是，工作經驗 5-10 年的算法崗人才平均年薪比同等經驗的研發工程師高出 14 萬元；對于 10 年工作經驗以上的人才，兩類崗位年薪差距為 12 萬。
4、随着計算機視覺技術的廣泛落地，垂直行業在CV領域深度耕耘，打造了行業專屬的CV應用。除人工智能和網際網路行業外，電商、金融、企業服務、教育、文娛内容等領域也擁有大量CV人才。
人工智能和網際網路企業計算機視覺人才最多，也有大量計算機視覺人才分布在電商、金融、企業服務、教育、文娛内容等領域，這主要由于計算機視覺技術在部分行業的發展中承擔着越來越重要的角色。如電商領域，商品以圖搜圖已經成為綜合電商、垂直電商的标配；虛拟試妝功能則進一步豐富了美妝類産品線上營銷的方式。在金融領域，部分機構在人工智能技術應用上選擇「内外結合」的形式，即采購外部成熟算法子產品或基礎平台，交由内部算法工程團隊或産品研發團隊進行模型優化與二次開發，以提高對使用者資料安全的保護及對業務場景的适用性。在教育行業，計算機視覺技術與自然語言處理、語音識别技術的深度結合，使得視訊教學、智能閱卷等功能日趨完善，智能化水準成為教育類企業/機構的核心競争力。當技術成熟度達到産業要求時，不少垂直行業，尤其是行業中的頭部企業，選擇了在組織内部搭建計算機視覺團隊，打造行業專屬的計算視視覺算法産品或相關功能。 二
CV人才個人發展期望
計算機視覺人才對于個人未來的發展有何期望？他們将如何選擇未來發展的城市、行業、崗位？對于薪資和研究領域有何訴求？1、九成計算機視覺人才選擇國内一線城市為未來意向發展城市。盡管一線城市就業面臨落戶、房價、競争等多重壓力，北京、上海、深圳對于計算機視覺人才的吸引力仍然巨大。受疫情影響，大部分的中國計算機視覺人才都選擇了未來在國内發展，而選擇港澳台及海外城市為發展意向的計算機視覺人才隻有0.27%。
2、人才選擇未來意向發展城市主要看重薪資水準、就業機會及人才引進政策。同時，當地高新企業聚集程度、地理因素（環境、氣候等）、家庭因素與房價等也是人才選擇城市時的重點考慮内容。
中國計算機視覺人才選擇未來意向發展城市的考慮因素3、人工智能企業、研究院、網際網路企業、高校、政府機構最受95後學生群體的求職青睐。調研中有80%的學生群體介于21-25歲，人工智能企業（48.84%）、研究院（43.87%）、網際網路企業（42.82%）是學習計算機視覺的學生群體畢業後排行前三的意向工作機關，進入本領域核心企業或從事科研工作成為計算機視覺學生群體的主流就業方向。與此同時，他們會選擇諸如算法工程師、高校研究員、算法研究員和研發工程師等直接與計算機視覺專業技術對口的崗位。
中國計算機視覺在校學生就業行業選擇情況4、在職人員希望研究更多新興技術領域或産業應用熱門領域。目标檢測、圖像分割、文本了解、目标跟蹤仍為計算機視覺人才未來研究的重點方向，同時醫學影像處理識别的研究興趣排名由第 7 位上升到第 5 位，這可能與新冠疫情後醫療領域計算機視覺相關需求驟增有關。對比在職人員現階段的研究領域，可以看到，即使在過往沒有研究過相關課題，不少計算機視覺人才也表現出對未來研究 3D 技術、行人檢測與重識别、圖像生成（GAN）、動作識别的興趣，相關技術領域有望在新的一年迎來突破。
中國計算機視覺在職人員研究領域興趣變化5、學生群體畢業後就業期望年薪普遍不低于 18 萬，在職人員全部期望年薪在 20 萬以上。大學學曆學生中，83%希望畢業後年薪不低于 18 萬，56%希望年薪不低于 24 萬；碩士研究所學生學生中，88%希望畢業後年薪不低于 18 萬，64%希望年薪不低于 24 萬；博士研究所學生學生中，86%希望年薪不低于 24 萬，68%希望年薪不低于 30 萬，54%希望年薪不低于 36 萬，12%希望年薪不低于 60 萬。
中國計算機視覺在校學生畢業後薪資期望（年薪）3 年以上計算機視覺的在職工作經驗人員全部希望年薪不低于 30 萬。對于 1-3 年工作經驗的人員，72%希望年薪不低于 30 萬；對于3-5 年工作經驗的人員，67%希望年薪不低于 40 萬；對于 5-10 年工作經驗的人員，76%希望年薪不低于 40 萬；對于 10 年以上工作經驗的人員，79%希望年薪不低于 40 萬，49%希望年薪不低于 50 萬。值得注意的是，大部分在職計算機視覺人才希望自己的年薪不低于本領域同等工作經驗人才的平均薪資。
中國計算機視覺在職人員薪資期望（年薪） 三
企業與社會對人才的訴求
社會與産業對計算機視覺技術需求強烈、投入龐大，對本領域人才更是提出了全方位的要求。這一部分将闡釋企業、社會對計算機視覺人才學曆、專業、技能等方面的具體訴求，同時說明企業對計算機視覺領域非算法崗位的需求情況。1、企業所涉項目百花齊放，對人才要求複合度極高。計算機視覺在應用場景方面，需要與交通、安防、制造、醫療、零售、汽車、金融、傳媒等領域的行業知識相結合；技術領域上，需要與雲計算、人機交 互、智能硬體、機器人、自然語言處理、大資料、傳感器等多種技術融合。在此背景下，企業對計算機視覺人才要求頗多。
中國計算機視覺相關企業重點項目領域以面向制造業的工業機器人項目為例，計算機視覺人才首先需要了解制造企業的工藝流程，找準計算機視覺算法的切入點；之後在生産線上，前端需要結合光學錄影機、傳感器等裝置對圖像資料精準采集，保證算法可以有效進行識别，後端需要将識别結果與機械臂進行關聯；整個過程中還需要網絡工程、系統架構相關知識的支援。由此說明，企業對計算機視覺人才提出的不僅僅是算法模型設計能力要求，還涉及如何深度了解具體業務場景、如何快速學習新技術并有機融合，這些都是考驗計算機視覺人才的難題。正因如此，盡管我國計算機視覺人才群體已經達到 20 萬人，但真正能夠滿足産業社會要求、達到目标水準的人才仍然稀缺。2、九成以上企業要求學曆為碩士以上，偏好多元化專業背景人才。九成的受訪企業對于計算機視覺人才有學曆背景上的要求。64.29%的企業要求計算機視覺人才至少為碩士研究所學生學曆，28.57%的企業準入門檻要求為博士研究所學生學曆。而六成左右的企業對于計算機視覺人才的專業背景有具體要求，其中 47.06%的企業要求計算機視覺人才擁有計算機科學與技術專業背景。與此同時，電子與通信工程、軟體工程、數學、資訊計算科學和自動化也是企業用人部門偏好的專業背景。
企業對于計算機視覺人才的專業背景偏好深度訪談中，部分人工智能企業負責人則表示，計算機視覺技術在實際場景落地過程中會遇到大量的、各類型、多領域技術問題，不管任何專業背景的人才，在工作中都需要随時學習新的知識與技能，是以隻要掌握基本計算機視覺技術能力或擁有相關項目經驗，人才的專業背景并沒有那麼重要。在未來，計算機視覺與多學科更深度地交叉融合情況下，企業對計算機視覺人才的專業背景要求可能會更多元化。3、最香「算法工程師崗」：實踐比理論更重要，有算法的實際産品化及視訊分析經驗的人才更受歡迎針對計算機視覺人才求職意向最大的算法工程師崗位，本次調研重點了解了企業對該崗位的專業技能和能力要求。企業對計算機視覺算法工程師新技術實用化、算法實作能力方面的硬性技能最為重視；同時，熟悉深度學習架構和熟悉使用常用視覺計算開源庫也是企業要求算法工程師具備的基本技術要求。調研結果中還發現，對于算法工程師崗位，有算法的實際産品化及視訊分析經驗的人才比發表過本領域優秀論文的人才更受企業歡迎，這主要由于算法工程師崗位是以技術應用落地為導向的崗位，在企業項目或産品任務中，其工程實踐能力可能比理論研究能力更重要。
企業對于計算機視覺算法工程師軟硬技能要求4、除算法工程師外，AI 産品經理成為企業急需崗位；CV與AI産業催生諸如AI算法測試工程師、AI售前解決方案工程師等技術人才需求。本次調研中，除算法崗外，有超六成的企業表現出了對于 AI 産品經理的強烈需求，這甚至高過企業對研發工程師的需求。AI 産品經理對于企業來說，不僅需要具備網際網路或 IT 企業中産品經理的基礎能力，如産品設 計工具使用技能、産品規劃/設計/推進的能力、使用者需求分析能力等，還需要對計算機視覺技術有充足的知識儲備，懂得技術的邊界，知道如何通過産品設計使得計算機視覺算法可以發揮最大優勢。以面向制造業的工業機器人項目舉例，AI 産品經理需要同時具備軟體、算法、架構、硬體、網絡相關知識，才能設計出一套完整流暢的産品流程，其中任何一個環節處理不當都可能導緻産品無法上線：如産品中的光學錄影機有成像問題，那麼計算機視覺算法再精準都沒有絲毫實用價值。
除算法工程師和算法研究崗外，企業對于計算機視覺其他崗位的需求情況計算機視覺技術和人工智能相關産業的發展催生了大量專屬于本領域的技術人才需求，如 AI 算法測試工程師、AI 售前解決方案工程師等。相較于傳統 IT 企業的測試工程師，AI 算法測試工程師需要了解計算機視覺算法的識别邏輯和影響算法精度與性能的因素，搭建算法評價體系甚至配合研發工程師開發算法測試工具。這些本領域專屬的技術人才也成為不少企業競相搶奪的對象。 四
CV人才培養與發展
企業與社會對計算機視覺人才提出了多元度的要求，計算機視覺人才自 身對未來廣闊的發展空間也充滿期待。究竟人才、企業、高校在計算機視覺領域還會面臨哪些發展瓶頸？目前國内高校計算機視覺課程開設情況、校企合作情況、政府政策情況又是如何的？1、人才、高校、企業在計算機視覺領域的發展瓶頸：在校學生專業技能/知識儲備不足；在職人員崗位和工作方向不符合預期；高校科研經費不足、校企合作困難；企業招聘難。
2、六成受訪院校開設了計算機視覺通識課程，但在細分領域暫時無法滿足學生研究興趣。調研顯示，有 57.69%的院校開設了計算機視覺相關課程，其中 51%為計算機視覺通識課程，且一般隻開設了 1-2 門課程。在細分領域上，目标檢測、圖像分割、圖像增強相關課程開設比例相對較高，這也與當下我國計算機視覺教研人員和學生主要研究方向相符合。但在目标跟蹤、文本了解、摳圖 Matting 等學生未來希望深造的領域，目前院校所開設的相關課程數量暫時無法比對學生的學習需求。然而，短期内在高校開設細分領域的課程仍有不小的挑戰：一方面，計算機視覺細分領域廣泛，學生興趣較為分散，細分領域課程可能無法滿足全部學生需要；另一方面，由于本領域技術疊代速度極快，且部分領域的學習需要多樣化産業實際案例的支援，課程開設難度較大。3、七成以上高校開展校企合作培養人才，各地出台人才扶持政策。根據本次調研資料顯示，75%以上的高校及 72%以上的企業有過校企合作經曆，主要合作方向集中在科研項目合作、學習實習/就業合作和聯合實驗室方面，部分高校與企業有進行過商業項目方面的合作，而雙方在課程建設方面合作最少。從雙方未來合作意向上看，高校和企業均計劃加深科研項目合作，對 于聯合實驗室建設也表現出了強烈的意願，這有助于加快建構深度“産學研”一體化的程序，形成計算機視覺人才培養的新形式和新方法。與此同時，近年來，國家和地方政府已經出台了衆多扶持人工智能、計算機視覺産業人才和企業發展的相關政策，并将人工智能産業人才和企業的引進作為推動人工智能産業發展的重要戰略部署。雖然過去五年，我國計算機視覺人才數量已經由 2 萬提升至 20 萬，但滿足上述要求的人才仍然稀缺。面對産業需求和人才缺口之間的差距，計算機視覺在讀/在職人才、高校、企業、社會組織、政府應攜手合作。
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