一、七成以上CV人才集中在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、相關(guān)產(chǎn)業(yè)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；目標(biāo)檢測(cè)作為CV領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究任務(wù)，是近年來(lái)中國(guó)CV產(chǎn)業(yè)落地過(guò)程中應(yīng)用最廣泛的技術(shù)之一，也是CV人才最集中研究的細(xì)分領(lǐng)域；CV人才在「后疫情」時(shí)代仍擁有較高收入水平；除人工智能和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)外，電商、金融、企業(yè)服務(wù)、教育、文娛內(nèi)容等領(lǐng)域也擁有大量CV人才。

　　二、企業(yè)偏好多元化專(zhuān)業(yè)背景人才，以促進(jìn)CV與更多學(xué)科深度交叉融合。CV人才在未來(lái)還需軟硬兼修，一方面加強(qiáng)新技術(shù)實(shí)用化的硬實(shí)力，另一方面積極提升解決問(wèn)題的軟技能；企業(yè)已經(jīng)意識(shí)到在CV的落地場(chǎng)景中，單純依靠模型優(yōu)化并不能解決所有問(wèn)題。因此，除算法崗?fù)?，超六成企業(yè)表現(xiàn)出對(duì)AI產(chǎn)品經(jīng)理的強(qiáng)烈需求。

　　三、人才培養(yǎng)上存在現(xiàn)實(shí)與期望的落差，這也是計(jì)算機(jī)視覺(jué)作為一門(mén)理論研究與工程實(shí)踐高度融合的學(xué)科在發(fā)展進(jìn)程中的挑戰(zhàn)。在調(diào)研中，高校和企業(yè)對(duì)于建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室以及科研項(xiàng)目合作表示出強(qiáng)烈的意愿，這有望成為CV領(lǐng)域人才培養(yǎng)的重要方式。

　　在諸多人工智能技術(shù)方向中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)（Computer Vision）是中國(guó)市場(chǎng)規(guī)模最大的應(yīng)用方向，占整體中國(guó)人工智能市場(chǎng)應(yīng)用的34.9%，廣泛應(yīng)用在智慧城市與新基建、安防、金融、醫(yī)療健康、電商與實(shí)體零售、無(wú)人駕駛等場(chǎng)景。

　　為了更好地解決「人才荒」問(wèn)題，極市平臺(tái)、中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)、德勤共同發(fā)起 2020 年度中國(guó)計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才調(diào)研活動(dòng)，深度調(diào)研人工智能領(lǐng)域最受關(guān)注的計(jì)算機(jī)視覺(jué)方向研發(fā)人員，包括但不限于高校師生、算法研究者、企業(yè)算法工程師等群體，洞悉「后疫情」時(shí)代下CV人才現(xiàn)狀，了解中國(guó)企業(yè)與社會(huì)對(duì)CV人才的訴求，加速中國(guó)計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才的培養(yǎng)與發(fā)展。

　　計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才主要分布在哪些城市與行業(yè)？他們重點(diǎn)關(guān)注哪些研究領(lǐng)域？開(kāi)發(fā)習(xí)慣如何？報(bào)告從中國(guó)計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才所在城市、專(zhuān)業(yè)背景、研究領(lǐng)域、開(kāi)發(fā)習(xí)慣、薪資情況、行業(yè)分布等維度，全面展現(xiàn)人才當(dāng)前學(xué)習(xí)與工作的現(xiàn)狀。

　　在學(xué)術(shù)背景方面，50%左右的計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才來(lái)自于計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)。由于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展涉及多種交叉學(xué)科，本次調(diào)研中也有超過(guò) 40%的計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才來(lái)自電子與通信工程、電氣工程與自動(dòng)化、數(shù)學(xué)等非計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)。

　　值得關(guān)注的是，人工智能專(zhuān)業(yè)在 2018 年被正式納入我國(guó)本科專(zhuān)業(yè)名單，至今已有超過(guò) 200 所高校開(kāi)設(shè)了相關(guān)專(zhuān)業(yè)并啟動(dòng)招生；在本次調(diào)研中，有 6.81%的人才正是來(lái)自于新開(kāi)設(shè)的人工智能專(zhuān)業(yè)，并且已經(jīng)開(kāi)始或即將進(jìn)入計(jì)算機(jī)視覺(jué)方向的學(xué)習(xí)與研究。

　　在細(xì)分領(lǐng)域方面，現(xiàn)階段，計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才的研究領(lǐng)域集中在目標(biāo)檢測(cè)，圖像分割，文本理解和目標(biāo)跟蹤幾個(gè)方向。同時(shí)，隨著技術(shù)的不斷深入，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)整體研究領(lǐng)域呈現(xiàn)出多元化的特點(diǎn)：摳圖 Matting、醫(yī)學(xué)影像處理識(shí)別、圖像增強(qiáng)、圖像修復(fù)與超分辨、3D 視覺(jué)、遙感與航拍影像處理識(shí)別也是本領(lǐng)域人才關(guān)注的方向。

　　在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中文學(xué)術(shù)論文的統(tǒng)計(jì)中，目標(biāo)檢測(cè)作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究任務(wù)，相關(guān)論文成果數(shù)量和增長(zhǎng)速度明顯高出其他研究領(lǐng)域，在過(guò)去五年（2015-2019）目標(biāo)檢測(cè)相關(guān)論文數(shù)量增長(zhǎng)了超 200%。同時(shí)，目標(biāo)檢測(cè)也是近年來(lái)中國(guó)計(jì)算機(jī)視覺(jué)產(chǎn)業(yè)落地過(guò)程中應(yīng)用最廣泛的技術(shù)之一，大量實(shí)際場(chǎng)景數(shù)據(jù)也為該任務(wù)的研究提供了有力支撐。

　　在開(kāi)發(fā)習(xí)慣方面，中國(guó)計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才最常用 Pytorch 和 TensorFlow。由于人工智能領(lǐng)域的高速發(fā)展，不少軟件、架構(gòu)、硬件方向的研發(fā)人員也逐步轉(zhuǎn)向計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法崗位；Pytorch 的易學(xué)易用使得其成為了大部分在職人員轉(zhuǎn)崗時(shí)的首選框架。此外，近幾年國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)算法框架逐步上線%的在職人員已經(jīng)在工作中進(jìn)行應(yīng)用這類(lèi)框架。

　　計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(fā)工程師（指計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域企業(yè)/項(xiàng)目中，非算法類(lèi)研發(fā)崗位，如系統(tǒng)架構(gòu)師、軟件工程師）為 294,271 元，AI 產(chǎn)品經(jīng)理（指計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域企業(yè)/項(xiàng)目中的產(chǎn)品經(jīng)理）為 274,265 元；四類(lèi)崗位的平均年薪差距在 7.5 萬(wàn)元以?xún)?nèi)。由此可見(jiàn)，在 2020 年疫情影響下，計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域人才的薪資收入仍處于較高水平，且本領(lǐng)域各崗位的優(yōu)秀人才均能獲得豐厚的報(bào)酬。

　　在中高收入（年薪大于 40 萬(wàn)）人數(shù)占比方面，算法崗人數(shù)占比則遠(yuǎn)高于其他崗位：算法研究員中的中高收入人數(shù)占比為 29.54%，算法工程師崗位為 32.84%，研發(fā)工程師崗位為 14.58%，AI 產(chǎn)品經(jīng)理崗位為 11.77%。

　　在高收入（年薪大于 80 萬(wàn)）人數(shù)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(jìn)入門(mén)檻最高，不少企業(yè)或研究院要求候選人在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議（CVPR、ICCV、ECCV 等）和期刊（IEEE-TPAMI、IJCV等）或機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂級(jí)會(huì)議（NIPS、ICML 等）上發(fā)表過(guò)論文。

　　此外，結(jié)合工作年限來(lái)看，工作經(jīng)驗(yàn) 5 年以?xún)?nèi)的算法崗人才（包含算法研究員與算法工程師）與研發(fā)工程師的平均年薪相差不大。但是，工作經(jīng)驗(yàn) 5-10 年的算法崗人才平均年薪比同等經(jīng)驗(yàn)的研發(fā)工程師高出 14 萬(wàn)元；對(duì)于 10 年工作經(jīng)驗(yàn)以上的人才，兩類(lèi)崗位年薪差距為 12 萬(wàn)。

　　如電商領(lǐng)域，商品以圖搜圖已經(jīng)成為綜合電商、垂直電商的標(biāo)配；虛擬試妝功能則進(jìn)一步豐富了美妝類(lèi)產(chǎn)品線上營(yíng)銷(xiāo)的方式。在金融領(lǐng)域，部分機(jī)構(gòu)在人工智能技術(shù)應(yīng)用上選擇「內(nèi)外結(jié)合」的形式，即采購(gòu)?fù)獠砍墒焖惴K或基礎(chǔ)平臺(tái)，交由內(nèi)部算法工程團(tuán)隊(duì)或產(chǎn)品研發(fā)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行模型優(yōu)化與二次開(kāi)發(fā)，以提高對(duì)用戶(hù)數(shù)據(jù)安全的保護(hù)及對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的適用性。在教育行業(yè)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)與自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的深度結(jié)合，使得視頻教學(xué)、智能閱卷等功能日趨完善，智能化水平成為教育類(lèi)企業(yè)/機(jī)構(gòu)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

　　盡管一線城市就業(yè)面臨落戶(hù)、房?jī)r(jià)、競(jìng)爭(zhēng)等多重壓力，北京、上海、深圳對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才的吸引力仍然巨大。受疫情影響，大部分的中國(guó)計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才都選擇了未來(lái)在國(guó)內(nèi)發(fā)展，而選擇港澳臺(tái)及海外城市為發(fā)展意向的計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才只有0.27%。2、人才選擇未來(lái)意向發(fā)展城市主要看重薪資水平、就業(yè)機(jī)會(huì)及人才引進(jìn)政策。同時(shí)，當(dāng)?shù)馗咝缕髽I(yè)聚集程度、地理因素（環(huán)境、氣候等）、家庭因素與房?jī)r(jià)等也是人才選擇城市時(shí)的重點(diǎn)考慮內(nèi)容。

　　調(diào)研中有80%的學(xué)生群體介于21-25歲，人工智能企業(yè)（48.84%）、研究院（43.87%）、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)（42.82%）是學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的學(xué)生群體畢業(yè)后排行前三的意向工作單位，進(jìn)入本領(lǐng)域核心企業(yè)或從事科研工作成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)學(xué)生群體的主流就業(yè)方向。與此同時(shí)，他們會(huì)選擇諸如算法工程師、高校研究員、算法研究員和研發(fā)工程師等直接與計(jì)算機(jī)視覺(jué)專(zhuān)業(yè)技術(shù)對(duì)口的崗位。

　　對(duì)比在職人員現(xiàn)階段的研究領(lǐng)域，可以看到，即使在過(guò)往沒(méi)有研究過(guò)相關(guān)課題，不少計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才也表現(xiàn)出對(duì)未來(lái)研究 3D 技術(shù)、行人檢測(cè)與重識(shí)別、圖像生成（GAN）、動(dòng)作識(shí)別的興趣，相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域有望在新的一年迎來(lái)突破。

　　本科學(xué)歷學(xué)生中，83%希望畢業(yè)后年薪不低于 18 萬(wàn)，56%希望年薪不低于 24 萬(wàn)；碩士研究生學(xué)生中，88%希望畢業(yè)后年薪不低于 18 萬(wàn)，64%希望年薪不低于 24 萬(wàn)；博士研究生學(xué)生中，86%希望年薪不低于 24 萬(wàn)，68%希望年薪不低于 30 萬(wàn)，54%希望年薪不低于 36 萬(wàn)，12%希望年薪不低于 60 萬(wàn)。

　　3 年以上計(jì)算機(jī)視覺(jué)的在職工作經(jīng)驗(yàn)人員全部希望年薪不低于 30 萬(wàn)。對(duì)于 1-3 年工作經(jīng)驗(yàn)的人員，72%希望年薪不低于 30 萬(wàn)；對(duì)于3-5 年工作經(jīng)驗(yàn)的人員，67%希望年薪不低于 40 萬(wàn)；對(duì)于 5-10 年工作經(jīng)驗(yàn)的人員，76%希望年薪不低于 40 萬(wàn)；

　　社會(huì)與產(chǎn)業(yè)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)需求強(qiáng)烈、投入龐大，對(duì)本領(lǐng)域人才更是提出了全方位的要求。這一部分將闡釋企業(yè)、社會(huì)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才學(xué)歷、專(zhuān)業(yè)、技能等方面的具體訴求，同時(shí)說(shuō)明企業(yè)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域非算法崗位的需求情況。

　　計(jì)算機(jī)視覺(jué)在應(yīng)用場(chǎng)景方面，需要與交通、安防、制造、醫(yī)療、零售、汽車(chē)、金融、傳媒等領(lǐng)域的行業(yè)知識(shí)相結(jié)合；技術(shù)領(lǐng)域上，需要與云計(jì)算、人機(jī)交 互、智能硬件、機(jī)器人、自然語(yǔ)言處理、大數(shù)據(jù)、傳感器等多種技術(shù)融合。在此背景下，企業(yè)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才要求頗多。

　　以面向制造業(yè)的工業(yè)機(jī)器人項(xiàng)目為例，計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才首先需要理解制造企業(yè)的工藝流程，找準(zhǔn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的切入點(diǎn)；之后在生產(chǎn)線上，前端需要結(jié)合光學(xué)攝像機(jī)、傳感器等設(shè)備對(duì)圖像數(shù)據(jù)精準(zhǔn)采集，保證算法可以有效進(jìn)行識(shí)別，后端需要將識(shí)別結(jié)果與機(jī)械臂進(jìn)行聯(lián)動(dòng)；整個(gè)過(guò)程中還需要網(wǎng)絡(luò)工程、系統(tǒng)架構(gòu)相關(guān)知識(shí)的支持。

　　由此說(shuō)明，企業(yè)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才提出的不僅僅是算法模型設(shè)計(jì)能力要求，還涉及如何深度理解具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景、如何快速學(xué)習(xí)新技術(shù)并有機(jī)融合，這些都是考驗(yàn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才的難題。正因如此，盡管我國(guó)計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才群體已經(jīng)達(dá)到 20 萬(wàn)人，但真正能夠滿(mǎn)足產(chǎn)業(yè)社會(huì)要求、達(dá)到目標(biāo)水平的人才仍然稀缺。

　　深度訪談中，部分人工智能企業(yè)負(fù)責(zé)人則表示，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在實(shí)際場(chǎng)景落地過(guò)程中會(huì)遇到大量的、各類(lèi)型、多領(lǐng)域技術(shù)問(wèn)題，不管任何專(zhuān)業(yè)背景的人才，在工作中都需要隨時(shí)學(xué)習(xí)新的知識(shí)與技能，因此只要掌握基本計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)能力或擁有相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，人才的專(zhuān)業(yè)背景并沒(méi)有那么重要。在未來(lái)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)與多學(xué)科更深度地交叉融合情況下，企業(yè)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才的專(zhuān)業(yè)背景要求可能會(huì)更多元化。

　　針對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才求職意向最大的算法工程師崗位，本次調(diào)研重點(diǎn)了解了企業(yè)對(duì)該崗位的專(zhuān)業(yè)技能和能力要求。企業(yè)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法工程師新技術(shù)實(shí)用化、算法實(shí)現(xiàn)能力方面的硬性技能最為重視；同時(shí)，熟悉深度學(xué)習(xí)框架和熟悉使用常用視覺(jué)計(jì)算開(kāi)源庫(kù)也是企業(yè)要求算法工程師具備的基本技術(shù)要求。

　　調(diào)研結(jié)果中還發(fā)現(xiàn)，對(duì)于算法工程師崗位，有算法的實(shí)際產(chǎn)品化及視頻分析經(jīng)驗(yàn)的人才比發(fā)表過(guò)本領(lǐng)域優(yōu)秀論文的人才更受企業(yè)歡迎，這主要由于算法工程師崗位是以技術(shù)應(yīng)用落地為導(dǎo)向的崗位，在企業(yè)項(xiàng)目或產(chǎn)品任務(wù)中，其工程實(shí)踐能力可能比理論研究能力更重要。

　　AI 產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，不僅需要具備互聯(lián)網(wǎng)或 IT 企業(yè)中產(chǎn)品經(jīng)理的基礎(chǔ)能力，如產(chǎn)品設(shè) 計(jì)工具使用技能、產(chǎn)品規(guī)劃/設(shè)計(jì)/推進(jìn)的能力、用戶(hù)需求分析能力等，還需要對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)有充足的知識(shí)儲(chǔ)備，懂得技術(shù)的邊界，知道如何通過(guò)產(chǎn)品設(shè)計(jì)使得計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法可以發(fā)揮最大優(yōu)勢(shì)。

　　以面向制造業(yè)的工業(yè)機(jī)器人項(xiàng)目舉例，AI 產(chǎn)品經(jīng)理需要同時(shí)具備軟件、算法、架構(gòu)、硬件、網(wǎng)絡(luò)相關(guān)知識(shí)，才能設(shè)計(jì)出一套完整流暢的產(chǎn)品流程，其中任何一個(gè)環(huán)節(jié)處理不當(dāng)都可能導(dǎo)致產(chǎn)品無(wú)法上線：如產(chǎn)品中的光學(xué)攝像機(jī)有成像問(wèn)題，那么計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法再精準(zhǔn)都沒(méi)有絲毫實(shí)用價(jià)值。

　　計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展催生了大量專(zhuān)屬于本領(lǐng)域的技術(shù)人才需求，如 AI 算法測(cè)試工程師、AI 售前解決方案工程師等。相較于傳統(tǒng) IT 企業(yè)的測(cè)試工程師，AI 算法測(cè)試工程師需要理解計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的識(shí)別邏輯和影響算法精度與性能的因素，搭建算法評(píng)價(jià)體系甚至配合研發(fā)工程師開(kāi)發(fā)算法測(cè)試工具。這些本領(lǐng)域?qū)俚募夹g(shù)人才也成為不少企業(yè)競(jìng)相搶奪的對(duì)象。

　　企業(yè)與社會(huì)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才提出了多維度的要求，計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才自 身對(duì)未來(lái)廣闊的發(fā)展空間也充滿(mǎn)期待。究竟人才、企業(yè)、高校在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域還會(huì)面臨哪些發(fā)展瓶頸？目前國(guó)內(nèi)高校計(jì)算機(jī)視覺(jué)課程開(kāi)設(shè)情況、校企合作情況、政府政策情況又是如何的？

　　調(diào)研顯示，有 57.69%的院校開(kāi)設(shè)了計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)課程，其中 51%為計(jì)算機(jī)視覺(jué)通識(shí)課程，且一般只開(kāi)設(shè)了 1-2 門(mén)課程。在細(xì)分領(lǐng)域上，目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、圖像增強(qiáng)相關(guān)課程開(kāi)設(shè)比例相對(duì)較高，這也與當(dāng)下我國(guó)計(jì)算機(jī)視覺(jué)教研人員和學(xué)生主要研究方向相符合。但在目標(biāo)跟蹤、文本理解、摳圖 Matting 等學(xué)生未來(lái)希望深造的領(lǐng)域，當(dāng)前院校所開(kāi)設(shè)的相關(guān)課程數(shù)量暫時(shí)無(wú)法匹配學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。

　　然而，短期內(nèi)在高校開(kāi)設(shè)細(xì)分領(lǐng)域的課程仍有不小的挑戰(zhàn)：一方面，計(jì)算機(jī)視覺(jué)細(xì)分領(lǐng)域廣泛，學(xué)生興趣較為分散，細(xì)分領(lǐng)域課程可能無(wú)法滿(mǎn)足全部學(xué)生需要；另一方面，由于本領(lǐng)域技術(shù)迭代速度極快，且部分領(lǐng)域的學(xué)習(xí)需要多樣化產(chǎn)業(yè)實(shí)際案例的支持，課程開(kāi)設(shè)難度較大。

　　根據(jù)本次調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，75%以上的高校及 72%以上的企業(yè)有過(guò)校企合作經(jīng)歷，主要合作方向集中在科研項(xiàng)目合作、學(xué)習(xí)實(shí)習(xí)/就業(yè)合作和聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室方面，部分高校與企業(yè)有進(jìn)行過(guò)商業(yè)項(xiàng)目方面的合作，而雙方在課程建設(shè)方面合作最少。