1、人才总量少。过去国内高校人工智能领域并没有开设本科课程,该领域人才的最低起点就是相关专业的硕士研究生,每年毕业人数极其有限,大部分都落户在科研机构与高校当中。
2、领域划分太细,专业交错复杂,每个细分领域对应的应用领域千差万别。人工智能领域包括机器人智能、嵌入式智能设计、数据挖掘、分类算法、图像处理、自然语言识别、人脸识别等等。每个细分领域的人才少之又少,而需求却非常之大。
3、AI人才大部分不接地气。小编是08年毕业的模式识别与智能系统专业硕士研究生,当时就业的时候没有哪个公司知道这个专业到底是干什么的,能为公司带来什么价值。直到2012年以后,该专业才展露头角,逐渐为市场认可。但是之前人工智能应用领域匮乏,很多相关专业人才只知道论文、算法、建模、权威数据,对产业了解匮乏,很难将所学应用到产业过程中去,导致AI人才大部分都很难摆正姿势切入应用,为企业带来价值。