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与2020年的调查结果相同，CV产业规模的高速发展加剧了行业对于人才的需求, 特别是细分岗位的人才供需矛盾日趋明显。我们总结出以下核心洞见：

CV技术的日渐成熟提升了产业界对技术应用与价值转化的期待。底层视觉与图像处理、姿态估计、人脸以及三维视觉几个细分领域备受产业界关注。 人工智能技术大规模落地的进程凸显出人工智能产品经理的重要。在CV人才总量供给不足的背景下，以人工智能产品经理为代表的产品岗位的人才供需矛盾也更加显著。企业亟需项目经验丰富、专业技术扎实且工作能力全面的实践型人才，3-5年的工作经验为普遍要求。而当前市场的存量人才专业技术深度不够，高校储备人才产业认知尚浅。因此，CV人才结构性失衡的现状在短期内仍将持续。 人工智能企业对CV人才的招聘要求持续提高，短短一年间加强了对储备人才的专业相关性要求。在软技能方面，创新能力超越了解决问题能力，成为企业最为期望的计算机视觉人才软实力。 高校作为我国计算机视觉人才供应链中最为重要的人才培养和输出载体，其培养体系和方式方法对解决该领域人才供需矛盾有着深远的意义和影响。由于我国高校人工智能专业建设仍处于初期阶段，校企双方在商业项目、实践实训、专业共建与课程开发方面还面临合作难点。高校应着力于这些痛点，积极探索合作模式，以企业主营的智慧交通、智慧安防和智能制造为切入点，建立产业导向型人才培养体系，助力储备人才跨过企业用人门槛。

CV人才本身在此次调研中反映出“专业知识或技能储备不足”和“职业发展方向不明确”两大瓶颈。在完善高校人才培养体系之外，我们呼吁企业从内部出发，建立在职培训机制，促进内部人才技术交流，保护人才的创新环境。针对人才职业规划不明确的问题，我们建议企业立足于自身的发展阶段，构建明确的岗位职责和绩效奖励方案，完善人才评价体系，规避人才流失风险。从长远来看，企业可联合政府、行业协会、产业协会等多方组织共同打造适用于CV人才的岗位能力评估体系和职业规划方案。

发布单位：德勤、极视平台