导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能如何打造人才队伍的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能时代将会需要哪类人才？
随着人工智能应用深入，企业抢人大战硝烟弥漫。据了解，2017 年，我国人工智能核心技术职位平均公开月薪在 1.85 ~3.26 万元之间，最高达 8 万元。在一线城市，一个能力素质一般，但只要是相关专业的本科毕业生年薪甚至炒到了30~40万。为了破解人才难题，一些企业还把目光投向了国外。人工智能从业门槛较高，从技术方向和专业领域看，大致需要三类人才：
一是从事基础论研究的创新型领军人才。其人才需求多来自科研院所、有实力的人工智能科技企业、互联网企业和高校等。多从事大数据智能、跨媒体感知计算、高级机器学习、类脑计算、自主无人系统、智能芯片和系统、自然语言处理等“高、大、上”的基础前沿理论和关键技术研究。不仅需要非常坚实的数学、物理、脑科学、软件、算法等基础知识，而且对创新能力和科研攻关能力要求非常高。
二是具有专业背景的复合型技术人才。其人才需求多来自科技企业、系统解决方案供应商、互联网企业以及自动化程度较好的传统企业。具体包括算法工程师、平台开发人员、大数据分析师、新产品开发人员等。其中算法工程师需求最为迫切，据智联招聘数据，2017年前三个季度需求环比分别增长60%、36%和43%。尤其那些既掌握人工智能技术，具有算法研究和大数据分析能力，又了解自动化、信息通信技术，熟悉制造业、医疗、交通等行业需求，能够将技术转化为实际产品和服务的人才最受欢迎。
三是技艺精湛的应用型高技能人才。其人才需求多来自系统集成服务企业、高端装备制造企业、传统制造、物流企业等，主要包括机器人应用编程、操作与调试、机器视觉、系统集成等各领域的工程师。这类人才需要了解机器编程应用、自动化控制等知识，能够从事机器运行、调试、操作、维护等各种工作。当前我国工业机器人、智能制造相关的人才普遍缺乏，预计到2025年，高档数控机床和机器人产业缺口高达450万。内容来源于光明日报
人工智能，赋能教师队伍建设
为深入推进人工智能等新技术与教师队伍建设的融合，教育部分批启动了人工智能助推教师队伍建设试点工作。推进人工智能与教育教学深度融合，无疑是赋能教师专业发展、深化教师评价改革、推动教师队伍建设的有力抓手。在试点工作推进过程中，一批试点学校或区域在利用人工智能助推教师队伍高质量发展方面作出了卓有成效的 探索 。我们选取北京大学等6个试点的成果概要展示，以供参考。
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北京大学：提升教师数字素养与应用能力
在人工智能助推教师队伍建设试点工作中，北京大学通过组织培训、资助专项课题等方式提升教师的数字素养与应用能力，具体举措与成效分为以下四个方面。
一是开展人工智能助推教师队伍建设及数字人文的专题培训。
北京大学通过邀请人工智能相关领域的专家学者，研讨了关于教育发展的数字化智能化、人工智能驱动下的教育创新与应用等具体内容，累计有上千人次的北京大学一线教师通过线上线下相结合的方式参与了培训活动。目前北京大学正在积极推进与剑桥大学的合作， 探索 数字化、智能化等新技术对未来教育的影响和改变，致力于促进基于教学实践的研究和全球范围产学研的交流合作。
二是建设支撑教师培训的专门研修平台和学习资源。
为进一步做好教师培训工作，方便教师研修和学习，北京大学在2022年春季学期部署建设了北大培训平台。该平台不仅为教师线上参与直播培训或回看录播提供了便利，也为教师的长期研修提供了丰富的学习资源。同时该平台将自动记录教师的研修数据，为教师的研修情况提供数据支撑。
三是遴选人工智能研究与应用方面基础好的院系和实验室进行先行先试。
以大数据、人工智能为代表的数字技术在北京大学的人文、考古、医学、化学材料等学科领域有了很好的建设基础，并取得了一定成效，促进了信息技术对传统学科的赋能升级。
比如在数字人文领域，为了打造智能时代的数字工具和研究平台，北京大学积极加快推进建设哲学 社会 科学数据库、古籍智能整理系统、古典文献大数据分析平台、历代目录集成可视化系统、儒家学术史知识图谱平台、历代年谱GIS可视化平台等支撑平台，以新兴技术重构和利用经典文献形成新的研究契机。
四是在全校范围内培育孵化人工智能改进教学的应用案例。
北京大学启动了“北京大学人工智能助推课程建设项目”，作为人工智能助推教师队伍建设的子项目。学校在全校范围内征集了56门课程进行人工智能等技术促进教育教学改革的实践，旨在提高教师的信息化教学能力，促进人工智能与教育教学的深度融合。
同时，北京大学还积极推进教师大数据建设与应用。北京大学教师教学档案袋平台是实现教师数据的融合共享、机构协同创新的重要平台系统。教师教学档案袋平台还在持续建设中，正逐渐 探索 尝试纳入人工智能技术，在持续积累教师数据基础上进行数据挖掘，建立教师画像，为教师发展提供有针对性的资源和服务，加强教师教育。该平台除了为教师教育和发展提供支持，还要构建基于数据、面向过程的教师评价新模式，充分发挥大数据的优势，创新教师评价工具、优化评价管理、提升评价质量和拓展评价结果。
华东师范大学：深度融合人工智能与教育教学
以自身的特色和优势为基础，聚焦人工智能助推高校教师、师范生、中小学教师围绕育人联动发展的追求，华东师范大学经过5年的努力，将在师资队伍、人才培养、环境建设、教育范式、 社会 服务等方面实现全面革新。
面向师范生，学校在人工智能助推教师队伍建设行动中推动了以下几个方面的工作。
打造“一平五端”实训生态平台，实现过程性智能测评。基于见习、研习、实习三习一体化的教师教育实践体系，打造线上线下相融合的“一平五端”教学能力实训生态平台，包括一个教师教育实训教学一体化平台，以及电子资源端、移动听评课端、教育实习端、课堂互动端、数据管理端等五个数字端。
构建微型认证标准与规范体系，推动能力本位的培养。在牵头研制的《中小学教师信息技术应用能力标准》和《师范生信息化教学能力标准》基础上，学校聚焦基础教育教学的核心环节与关键能力，创造性研制了师范生教学能力评价体系以及《师范生课堂教学能力微认证体系》等师范生系列标准与规范。
研制师范生智能素养框架，夯实新时代教师必备能力。对于师范生智能教育素养这一新时代教师需要必备的基础能力，学校组织专家团队研制了师范生智能教育素养框架，框架共有13项能力，制定了对应的课程体系框架并绘制了学校已开课程的课程谱系。
面向中小学教师，学校统筹多学科、联动基础教育学校与企业， 探索 “智能工具支撑、能力素养提升、发展模式变革”的发展路径，现已产生了一批阶段性成果。
智能工具做支撑，逐步构建智能化支持体系。学校统筹计算机科学、教育学等优势学科成立上海智能教育研究院，聚焦“学—教—评—管”等教育环节痛点问题开展基础研究和应用研究，确定了三维自适应学习、高质量课堂诊断与改进、核心素养导向的智能评价等五个重点研究方向，推动快乐机器人、作文评阅机器人、虚拟仿真实验、 游戏 化学习等四项工程应用落地。同时面向多个学科开发应用场景，研发应用产品。
课程重塑为途径，精准提升教师关键素养。学校聚焦教育数字化转型对教师队伍建设的新要求，着力打造“教育数字化转型中的教师关键能力培养计划”，从“精准教学中的数据决策力”“跨学科教学中的融合设计力”“智能环境中的创新应用力”三个专项出发，助力中小学教师在数据决策、跨学科教学设计与实施、人工智能教育应用等能力方面形成突破。
模式变革做引领，形成面上辐射的成熟经验。学校在“人工智能助推教师队伍建设项目”推进过程中，逐渐 探索 、形成了“高校—企业—学校”为主体的智能教育共同体模式和“共学、共研、共创”为路径的能力提升模式。
面向高校教师，学校激发他们进行教学改革的意愿，同时着力提升教师智能素养。一是制度建设为保障，有力推进智能教育产学研。二是梯度指导为支撑，渐次提升智能教育素养。三是课程重塑为挑战，做实智能教育育人主阵地。四是专项研究搭平台，构建智能教育教学环境。
华中师范大学：构建“人工智能+教师教育”新体系
华中师范大学于2021年启动实施人工智能助推教师队伍建设行动试点工作，基于学校人工智能助推教师队伍建设行动试点工作在标准、工具、模式、应用及服务上的需求，稳步推进“五大任务”，已取得一定进展。
教师素养刻画与课程资源建设评估。华中师大于2020年11月获得国家标准立项研制信息素养国家标准，以此形成了一系列教师信息素养评价指标、模型、工具和系统，并于2021年启动教师数字画像评价指标体系研究，打造以数据为基础的教师数字画像和多元评价体系，从师德修养、专业知识、教学能力、教研能力、育人能力、 社会 影响和多方评价等维度动态描述教师数字画像，为教师工作减负、专业发展赋能。
智能化环境建设与平台工具研发。建成“人工智能+教师教育”综合实验实训平台，全面支撑教师职前职后一体化培养，覆盖教学、教研和培训多个领域。推进智慧教育环境提速升级，研发支撑创新教学的“小雅平台”。学校自主研发了云端一体化智能教育SPOC平台——“小雅”，构建了课程知识图谱、智能问答、智能推荐等多个智能模块，支持教学数据的伴随式采集和数据驱动的分析，实现了教学理论具象化、教学设计标准化、教学行为数据化、教师评价精准化，全面促进大数据、人工智能等新兴技术与教育教学的深度融合。
智能教学与研修模式创新。针对基础教育传统教研模式组织难、协调难和研修数据采集难等问题，学校推进“互联网+大数据+人工智能+教师研修”深度融合， 探索 形成了线上线下相结合的课例研修模式、教师工作坊支持的主题研修模式、混合学习环境下的微课题研修模式、直播课堂支持的同侪研修模式等四种研修新模式。利用信息技术对基础教育教师教学数据进行分析，生成精准、高效的课堂教学AI报告，包括课堂师生行为报告、课堂参与度数据图等。
人工智能支撑师范生职前职后一体化培养。为营造更真实的实训环境，提升师范生“三字一话”能力水平，学校建设了智慧书写教室和智能化普通话训测中心，建设云课堂“师范生技能培养”课程，师范生可以随时随地获取专业技能比赛、优秀作品等资源。建设数字化教师教育资源， 探索 建立“模拟小课堂”“微格技能小组”等小班化教学与实践制度。开展“人工智能+”名师课堂创新应用，如开展师范生与国培教师的云端对话以及国培骨干教师优质课程展示活动等，并录制国培骨干教师优质课及微讲座、中学名校名师论坛资源等。
人工智能助推乡村教师教学能力提升。构建“三个课堂+AI”的“开好课”模式。针对乡村薄弱学校的教与学问题， 探索 “三个课堂+AI”创新实践，利用“专递课堂+AI”赋能学生的自主学习，“名师课堂+AI”赋能教师的专业发展，“名校网络课堂+AI”促进优质资源和自适应的汇聚。同时，面向中西部开展人工智能助推教师队伍建设专项培训。
东北大学：全面提升教师信息素养
东北大学自入选教育部第二批人工智能助推教师队伍建设试点高校以来，将人工智能助推教师队伍建设作为“十四五”发展规划重点内容和学校教育信息化重点工作予以高度重视，着力提升教师素养，建设创新团队，赋能教师队伍评价改革。
实施教师信息素养提升计划。学校制订教师信息素养提升计划，对标新时代高素质专业化创新型教师队伍建设，以智能技术为手段，建立满足教师职业生涯发展全程支撑、全面覆盖的教师教育培训架构和课程体系。学校2021年底出台《东北大学教职工培训规定》，结合教师成长特点与发展需求分类组织教育技术培训，将人工智能素养提升作为重要内容纳入教师培训制度安排。教育技术培训结合现代教育技术发展趋势，以信息技术提升课程教学质量和水平为出发点，围绕在线开放课程的现状与展望、混合式教学改革、在线教育工具改进传统课堂教学等内容组织了52学时的培训。
重点支持人工智能领域教师队伍建设。围绕“人工智能”研究领域，学校通过实施“创新团队建设工程”“协议年薪制岗位聘任”“长聘教师岗位聘任”等举措，加大力度重点支持“人工智能”研究领域特色鲜明、创新活力强、研究方向明确、引领学科跨越式发展的高水平创新团队，如“工业互联网与工业人工智能驱动的智能化管理与控制系统团队”和“工业智能与系统优化团队”等；在工业人工智能领域布局发展，建设“工业人工智能研究院”“人工智能与大数据科学中心”“智能电气科学与技术研究院”等多个重要 科技 基地，为实现未来国家级优秀学术领军人才的培养以及新兴优势学科方向的确立奠定重要基础。学校鼓励教师开展自由 探索 ，开拓新的研究方向，打破学科专业壁垒。建立有利于学科交叉融合的学术评价和成果认定机制，优化学科交叉领域资源配置，瞄准 科技 前沿和关键领域，重点支持人工智能、智能制造与装备、深地深空、新能源及储能、新材料等研究方向的交叉融合，推动创新团队及所在学科实现跨越式发展。
大数据支撑教师评价改革。学校利用大数据采集和学习分析技术，对教师教学、科研等育人各环节数据进行深度分析，在职称晋升、聘期考核、团队遴选等工作中，充分利用大数据采集和全球引文数据库（Scopus数据库），对教师及所在团队在教育教学、科学研究、学术影响力等方面进行深度分析， 探索 建立包含第三方客观数据源分析评价在内的综合测评体系，全面了解教师的科研现状及发展趋势，利用Scival科研分析管理工具，查阅科研绩效分析、学科前沿分析、国际合作程度等，为教师及团队发展评价提供数据支撑。
北京市海淀区：信息技术支持教师进阶发展
北京市海淀区作为教育部第二批人工智能助推教师队伍建设试点区，充分利用互联网、人工智能、大数据、5G等新一代信息技术优势，聚焦高质量教师队伍建设关键问题，启动实施“海淀区人工智能助推教师队伍高质量一体化发展”试点。
一是推进智能教育新型基础设施建设，加快构建智能环境。海淀区系统推进智慧型教师研修中心——海淀区教师进修学校新校区智慧校园建设，启动远程互动教室、沉浸式演播厅等创新研修空间建设。
应用全方位支持教师混合式研修的海淀教研平台，该平台目前可以实现课程发布、自主选学、记录研修、学分认定等全过程信息化管理，留存研讨过程中的结构化资源。同时，配合在线研修建设了结构合理、内容优质、丰富多样的课程资源库。
二是 探索 技术赋能的教与学方式变革，促进课堂教学提质。开展三类“双师课堂”模式 探索 ，走出教师柔性交流新路径。以优质资源的重新配置为导向，系统规划了双师教学实施方案，组建稳定的双师协作伙伴关系。构建了适用于线下教学场景的“1+1协作直播”的双师课堂，适用于线上线下混合教学场景的基于“名师微课”的双师课堂等。
同时，开展促进学生自主学习的混合式教学模式研究与实践，研发调研工具，做好中小学线上教学指导。同时，凝练基于混合式教学设计与实施的典型经验，积累了优质的教学设计案例、教学课例、活动方案、教学工具等素材和资源。此外， 探索 基于大数据的精准教学模式，依托智能学习终端积极开展“基于在线学习行为数据的精准教学”和“基于学生学业水平的精准教学”两类实践。
三是提升教师作业设计与实施能力，助力“双减”政策落地。
建立学校作业网络系统和智慧作业方案，分学段 探索 技术支持下的分层、弹性和个性化作业的设计、布置与反馈路径与方法； 探索 了系统设计、课题研究与项目试点相结合的作业提质行动新模式。
四是开展人工智能支持的联合教研，促进教师一体化成长。开展65场“海淀‘大教研’之一体化联研”系列实践，开展三种类型的人工智能支持的联合教研实践，包括课例载体的联合教研、学科学术研讨类的联合教研、复习和命题为主导的联合教研，沉淀出一套可迁移的技术助力的联合教研典型工具和模式，积累并共享数字化学习资源。
五是建设数据支持的“精准培训”体系，支持教师进阶发展。面向全区中小学教师开展海淀区“十四五”时期教师培训现状及需求调研，基于全区教师培训需求的精准挖掘与分析，科学合理设计进阶培训课程。依托海淀教研平台开展线上线下相结合的新任教师培训、骨干教师研修、名师培养特色专题活动。研制“海淀区卓越教师专业素养标准及理想行为模型”，借助大数据手段建立教师成长过程评价与追踪机制，为下一阶段进一步 探索 教师“数字画像”、支持教师进阶发展提供依据。
上海市宝山区：打造“未来宝”数字基座
上海市宝山区自获批教育部人工智能助推教师队伍建设试点区一年来，聚焦教师队伍高质量发展，通过教育教学模式变革及育人方式转型，着力培养高素质创新型“未来教师”。
建设宝山教育数字基座，提供教师专业发展数字化支撑。针对教师信息化教学创新能力不足、薄弱学校教师应用能力水平低、教师机械性与事务性工作繁重等问题，宝山区建立“未来宝”数字基座，依托基座组织中心、应用中心、数据中心、消息中心、物联中心的五大核心能力，整区推进教师智能助手常态化应用，缩小校际数字鸿沟，优化数字化教学环境，整体提升全区教师信息素养，初步形成“未来宝”数字基座赋能教师队伍建设的新路径、新模式。一是基于组织中心能力，提供组织架构支撑。二是基于应用中心能力，赋能学校教育教学和管理服务。三是基于数据中心能力，实现人少跑路而让数据多跑路。四是基于消息中心能力，实现师生人员互联互通。五是形成三大“虚拟学校”方案，有力支撑疫情防控期间的教育教学。
推进“三个课堂”建设， 探索 缓解教师结构性缺编新路径。聚焦公平均衡，针对优质师资不足、薄弱学校教师教学水平不高、区域内校际差距大等现实难题，宝山区开展了智慧同侪课堂，利用5G、大数据、人工智能等新技术连通课堂，实现教师同步备课、同步上课、同步教研、同步研训以及同步课后延时服务，教师“智能手拉手”形成“1位教师+1个云端合作团队”的网络共同体，破解跨学科教学、教师单兵作战等难点，缓解教师结构性缺编难题，扩大优质师资辐射范围，同时提升教师教学实践与创新能力。
落实“双减”政策， 探索 人工智能支持的教学新形态。针对师生负担重、教学效率低、标准化教学模式难以兼顾学生个性化发展等问题，宝山区 探索 了人工智能支持的教学新形态。立足“双减”“双新”政策背景，以“两个减少、一个增加”为目标（即教师低智慧重复劳动减少，学生学习负担减少，学习效能提高），在基础教育全学段开展区域基于知识图谱的“智适应”学习系统的开发实践与应用推广，开发运用学科“智适应”学习系统，优化区域“未来宝”智能助教系统和智能学伴系统，助推个性化教学实践；通过资源建设，逐步实现智慧同侪课堂常态化应用，项目驱动、研用一体，助推教师教研模式创新，培养一批具有数字化素养的各学科应用型教师。
推进教师专业能力与需求评测， 探索 教师专业发展新模式。在教师专业发展方面，针对部分教师专业发展意识淡漠、职业倦怠，新教师对专业前景和发展方向把握不准以及教师教育与专业成长模式单一等问题，宝山区构建了教师画像和智能导航系统，依据教师职业生涯发展阶段特点，总结提炼优秀教师成长模型，借助智能技术给予教师适当、适时的协助，发掘教师潜能，为教师专业发展持续续航。
《中国教师报》2022年07月13日第13版
如何组建人工智能团队：11个关键角色
音乐家、化学家、物理学家能为企业的人工智能团队带来什么启发?将有很多。人们需要了解人工智能的一系列技能和角色，其中包括非技术性的技能和角色，它们将推动人工智能的成功应用。
人工智能计划的成功可能取决于艺术和哲学，也取决于数据科学和机器学习。这是因为企业有效部署人工智能需要建立一个全面的团队，其中包括来自各种背景和技能集的人员，以及非技术角色。
Ness数字工程公司首席技术官MosheKranc说，“任何人工智能计划都需要IT专家和行业领域专家的结合。IT专家了解机器学习工具包：哪些算法系列最有可能解决特定问题?如何调整特定的算法以提高结果的准确性?而行业领域专家带来特定领域的知识：哪些数据源可用?数据有多脏?机器学习算法的建议质量如何?如果没有行业领域专家的输入，IT专家可能无法回答这些问题。”
因此得出的结论是：人工智能的成功确实依赖于团队，而不是任何个人或角色。
SAS公司执行副总裁兼首席信息官Keith Collins说，“当建立一支有效的人工智能团队时，我们需要寻求行业专家或超级团队，而团队合作才会赢得胜利。多元化的学科是人工智能成功的关键。”
人工智能人才的四大核心类型
Collins认为人工智能团队需要四个核心类型的人员：
•了解业务流程对于建立真实场景和有价值的结果至关重要的人员。
•了解机器学习、统计、预测和优化等分析技术并且正确使用的人员。
•了解数据来自哪里，质量如何，如何维护安全和信任的人员。
•了解如何通过结果来实施分析的人工智能架构师。
Collins指出，与其他IT领导者和人工智能专家一样，这些核心学科或角色可以从各种背景中汲取灵感。他以音乐、化学、物理等学科为例。
他说：“这些学科鼓励人们从复杂的交互系统中理解科学的过程和思维。他们通常擅长建立良好实验所需的批判性思维技能和应用机器学习的成果。”
多元化人工智能团队的价值
多元化团队的价值范围广泛：例如，它可以帮助企业更好地应对人工智能偏见。解决业务问题(包括最大和最棘手的问题)也很重要，这可能是企业首先制定人工智能战略的原因之一。
Very公司高级数据科学家和物联网实践主管Jeff McGehee说，“人们普遍认为，多样化的意见对于解决所有复杂的问题至关重要。多样性与生活体验有关，专业背景是大多数人生活体验的重要组成部分，它可以为人工智能项目增加维度，并为寻找创新解决方案提供新的视角。”
McGehee还指出，建立人工智能或其他不同的团队需要企业的积极努力，并作为招聘和雇佣实践的一部分。企业会发现实现多样性可能不是一个可行的团队建设策略。
考虑到这一点，需要了解对于人工智能团队具有价值的一系列专家和角色，其中包括非技术角色。
1.领域专家
人们可以将这些角色和人员视为主题专家。无论使用哪个术语，都需要了解他们对企业的人工智能计划的重要性。
McGehee说，“开发人工智能系统需要深入了解系统运行的领域。开发人工智能系统的专家很少会成为系统实际领域的专家。行业领域专家可以提供关键见解，使人工智能系统发挥最佳性能。”
Ness公司Kranc指出，这些专家可以解决其所在领域针对企业和战略的问题。
他表示，行业领域专家类型取决于要解决的问题。无论所需的洞察力是在创收和运营效率还是在供应链管理方面，行业领域专家都需要回答这些问题：
•哪些见解最有价值?
•收集的有关行业领域的数据是否可以作为见解的基础?
•得出的见解是否具有意义?
以下将介绍一些特定的行业领域示例，但首先了解一下人工智能团队中的其他一些关键角色。
2.数据科学家
Jane.ai公司人工智能研发主管Dave Costenaro表示，这是人工智能团队在新建项目上工作的三个关键需求中的第一个。其示例项目包括聊天代理、计算机视觉系统或预测引擎。
Costenaro说，“数据科学家有着各种背景，如统计学、工程学、计算机科学、心理学、哲学、音乐等，通常都具有强烈的好奇心，这迫使他们深入系统中寻找和使用模式，例如他们可以为人工智能项目提供什么，确定它能做什么，并训练它做到这一点。”
3.数据工程师
Costenaro说，“程序员从数据科学家那里获得想法、模型、算法，并通过规范化代码、使其在服务器上运行以及成功地与适当的用户、设备、API等进行对话，并将它们变为现实。”
4.产品设计师
Costenaro表示，三项关键需求的最终结果也说明了人工智能团队的非技术专业知识的价值。
他说：“产品设计师也来自各种背景，例如艺术、设计、工程、管理、心理学、哲学。他们为所需和有用的东西制定了路线图。”
5. 人工智能伦理学家和 社会 学家
人工智能伦理学家和 社会 学家可能在某些部门(特别是医疗保健或政府部门)中发挥着至关重要的作用，但在广泛的使用案例中似乎可能会变得越来越重要。
McGehee说，“人工智能系统的一个重要组成部分是了解它如何影响人们，以及代表性不足的群体是否受到公平对待。如果一个系统具有前所未有的准确性，但没有产生预期的 社会 影响，它注定会失败。”
6.律师
McGehee表示，在这个新兴领域也看到了对法律专业知识的单独而相关的需求。McGehee说，“GDPR法规为制定围绕算法决策的法规树立了先例。随着世界各国对人工智能在工业中的应用越来越了解，预计将出台更多的法律。精通这一领域的律师可能是一种宝贵的财富。”
由于行业领域专家如此重要，正如Kranc和McGehee所阐述的那样，有必要研究一些行业领域的具体例子，其中包括技术和非技术领域。这些领域应该是人工智能团队建设的一部分，具体取决于企业的特定目标和用例。
Jane.ai公司的Costenaro指出，“由于人工智能通常只是增强现有商业用例的一个使能层，因此过去支持过这个用例的团队成员仍然是具有价值的，出于同样的原因也是必不可少的。”
Costenaro提供了五个可能具有价值的人工智能贡献者的角色示例，并解释了如何在人工智能环境中调整和增强现有角色。
7. 高管和策略师
Costenaro说，“企业高管领导层将需要考虑哪些业务模式可以通过人工智能实现自动化和改进，并权衡来自以下团队的新机会和风险，如数据隐私、人机交互等。”
8. IT主管
不要对非技术角色的价值感到困惑：如果没有IT，企业的人工智能战略就不会走得太远。 Costenaro指出，IT团队需要解决以下问题：“如果正在为模型培训积累和存储大量数据，那么将如何确保数据的隐私性和安全性?此外，将如何存储并从服务器到客户的设备快速可靠地提供服务?”
Costenaro补充道，这也将推动对DevOps专业人士和拥有云原生技术(如容器和编排)专业知识人员需求的不断增长。而IT部门有机会使用诸如聊天机器人之类的人工智能工具来简化内部服务。
9.人力资源领导者
Costenaro说，“与此类似，人力资源部也有很多机会通过使用像聊天机器人这样的人工智能工具来为客户提供服务，从而提高效率。”
此外，人力资源似乎很可能成为评估组织内人工智能影响的一个重要参与者，这与McGehee将伦理学家和律师等角色包括在内并没有不同。
10.营销和销售领导者
正如Kranc指出的那样，如果企业的人工智能计划与创收相关，那么应该考虑从销售和营销等领域添加领域专业知识。
Costenaro还指出，作为人工智能项目的一部分，销售和营销专业人员可能需要利用销售自动化工具和机器人流程自动化(RPA)等技术来增强他们现有的技能和流程。
11.运营专家
在整个IT部门内，运营和DevOps专业人员都有特定的领域专业知识来实施人工智能计划。Costenaro列举了以下问题作为需要在哪里运用专业知识的例子：
•哪些可以实现自动化和改进?
•如果使用机器学习模型，将如何创建新的数据收集流程以持续培训和改进这些模型?
•可以从开源存储库中获取现成的、预先训练好的模型和/或数据集，从而获得巨大的先机吗?第三方供应商提供的API服务是否会考虑一些任务和用例?
虽然人工智能可以解决一些重大问题，但也一定会产生新的挑战。这就是构成多元化团队的根本原因。
McGehee说。“具有不同背景和个性的人员关注不同的项目细节和限制因素，这很有用，因为它提高了所有重要细节的可能性，并提供了确定解决方案的整体方法。”
中关村软件园在人工智能人才培育方面有哪些相关的举措？
目前，中关村软件园正在加速推进“科创人才培养”计划，引导与协助企业融入北京市科技创新战略布局。为培养符合人工智能发展需求的复合型人工智能人才，由中关村软件园指导，中关村智酷与百度共同主办的“中关村智酷×百度飞桨AI人才培养计划”在北京正式启动。双方将共同致力于为企业创造AI产业技术交流平台、搭建AI应用人才培养机制，重点培育一批具备AI技术能力并能将其应用于行业的高素质人才，推动产业实现智能化升级。
未来人工智能时代，需要什么样的人才
本文作者hanniman，图灵机器人运营负责人。
最近半年，我接触了不少希望进入人工智能领域的朋友，大学生、互联网人、传统行业朋友都有，“如何成为人工智能时代需要的人才？”大家往往觉得无从下手……
本文尝试回答3个问题——在未来的人工智能时代
一、人才需求在哪里？
二、需要什么样的人才？
三、我们现在可以怎么做？
一、人工智能时代，人才需求在哪里？
整体的说，虽然机械性的、可重复的脑力/体力劳动，将被人工智能/机器人取代。但是，会有更多新的、深度的、创意性的人才需求出现。
哪些工作将被取代呢？比如保安，被安防机器人取代；司机，被无人驾驶汽车取代；翻译，被翻译AI软件取代等等。（注：人工智能会让人类失去工作吗？我不担心这个问题，反而担心这种无边界、无深度的问题传播，给大众心识带来的负面影响。）
《与机器人共舞》一书中，有两个数据很令人震惊：互联网行业，每使一个岗位消失，会新创造出2.6个岗位……而未来每部署一个机器人，会创造出3.6个岗位。
这3.6个岗位，可能在哪里出现呢？个人观点是——
1、人工智能相关“新行业”带来的“新职位”
互联网爆发之前，传统行业也有平面设计师、IT人员、XX经理等职位，但互联网的发展，导致了UI设计师、Android/iOS程序员、互联网产品经理等等新兴职位的出现和热炒。
同样的，人工智能时代的到来，必定会产生一些“没听说过”的新职位，比如已经被行业认可的“自然语言处理”、“语音识别工程师”等等，还有业内人都没意识到的职位，比如人工智能/机器人产品经理；脑洞再大一点，未来可能会有“机器人道德/暴力评估师”等职位吧。
2、其他行业“旧职位”的“人工智能化”（升级/细分版）
就像“新媒体”火了后，很多传统媒体或公司都要设立“新媒体”部门，一些原来做互联网报道的媒体人，现在转型专门做人工智能领域的垂直媒体；原来做TMT投资的，也细分成为“专注于人工智能领域”的投资人或机构。
特别想说明的是，虽然大多数保安、翻译会被人工智能取代，但剩下的少数人，可能收入会更高，比如能操控安保机器人又有丰富安保经验的安保负责人，比如垂直于某个细分领域的翻译人才。
3、人工智能激发出人性角度的更多需求，导致某些“旧职位”的需求量变大。
更多的闲暇时间，一方面，会导致娱乐、游戏、内容方面的需求变大；另一方面，也很可能导致更多的身体或心灵方面的问题，使得健康或自我精神提升方面的需求被放大。
二、人工智能时代，需要什么样的人才？
1、专才+创造力。
无论是上述三类需求来源的哪一种，浮于行业表面的人，都会被AI替代。只有具备深度的专业能力和创造力，才能有立足之地。
2、如果做人工智能行业，还需要极强的多领域理解力+沟通合作能力
比如服务机器人行业，会是人工智能+互联网+机器人硬件等多领域的交集。同时能懂这三方面的人是可遇不可求的。所以实际工作中，一定会需要和其他背景的牛人共同协作，这时，一方面，需要多领域的知识储备（这背后需要的是快速学习能力），另一方面，沟通合作能力尤其重要。
特别的，对于垂直场景或用户的AI产品，比如儿童机器人，要把这个事情做好，一定需要有两个不同背景的人或者团队去协作，比如A是技术人才，B是垂直行业人才，当他们合在一起看（思考）的时候，能够看到这个事情的主线，知道能做什么；当他们分开看的时候，能知道边界——边界很重要，不光要知道能做什么，更要知道不能做什么。很多时候产品死掉，不是不知道做什么，而是可以做的太多，但其实80%都是坑。只有真正懂行的老司机，才能避开那些坑。
更关键的是，正如我们图灵机器人经常对行业说的，做人工智能领域的产品（特别是2C产品），需要“技术产品双驱动”。行业内很多声音在强调算法、数据、计算能力等，这没有错，但对于2C产品的突破点（爆款）而言，只能算是必要条件，不能说是充分条件。如果不足够重视产品体验（甚至连“人工智能产品经理”这个概念都没有），并以此来驱动一些做事的方式，是很难做好的。
最近刚好看到一段xtecher对李想的报道，引用如下，供大家体会——
【面对市场上非汽车背景出身的智能驾驶创业者，李想直言，“我觉得他们得蹚点坑。很多人如此不懂消费者，如此不懂汽车，还能那么大胆地去做，真是让人难以想象，这不是胆子大吗？造车的有很多太胡来。那些技术出身的人可以像Mobileye一样，踏踏实实做一个二级技术供应商就好了。”
而相比进军智能驾驶领域的一众从科技大公司出来的人工智能大佬，李想说，“其实我很多时候挺担心他们的。”】
另外，反过来说，人工智能/机器人领域的产品经理，如果不具备一定的技术理解力，也会比互联网时代难做得多。
3、如果要在人工智能行业做出大的成就，还需要极高的人文素养和灵魂境界。
个人理解，真正的AI/机器人产品，需要超越纯逻辑性的思维和内涵。比如，有人认为，对于机器人产品，把功能价值做好（有用）就可以了，但我个人认为，机器人和人交互时，一定会伴随着情感等非理性影响，这不是设计者想规避就能去除的。当我第一次近距离看到超大的工业机器人时，被震撼了，因为那种协调的动作和节奏，本能的会让观察者觉得“像人一样”（不是个机器）；另外一个例子，在表演/戏剧领域，表演者是可以完全通过动作的方向、幅度、节奏等来表达情感的！可参看Pixar 1986年的动画短片《小台灯》（Luxo Jr），
视频在深一层说，在奇点到来之前，人工智能行业很可能还会有一次低谷（时间未知），因为人工智能历史周期中的转折点，背后的原因大多是what或how层面的突破，很少是why层面的根本性突破。妄加揣测，未来的人工智能行业，会由类似侯世达这种具有哲学思考深度的人来重新定位，比如AI研究的目的，是为了探索人类自我认知和极限、天人关系、人和机器的关系、机器和机器的关系等等，并以此来重新定义各种产品和技术的实现方式和路径。
再深一层说，一个产品，本质是其公司、设计者灵魂能量层次的外化，一个精神层次不高的团队，不可能做出一个跨时代的AI/机器人产品。
三、我们现在可以怎么做？
我希望重点面向准备跨入AI行业的朋友，提供一些具体的、可执行的方案。只要做到了下面这些，你至少在起跑线上领先半个身位了。
1、看知乎上“所有”和人工智能/机器人相关的问题和精华回答。
2、体验各种AI/机器人产品、了解必要的产品/技术现状，收集行业公司/团队/机构信息。
3、看相关入门书籍或课程（可点击“阅读原文”，参见我另外一篇文章《产品经理，如何转行到人工智能/机器人领域》的文末附录）。
4、坚持1~3点，至少3或6个月的时间。
5、整理出自己的独到见解，成为文档或知乎回答。
6、筛选几个你真正认可的创业团队，“想尽办法”结识其中的牛人（社交网络这么发达，dig一个人不是难事……）。1）带上你的独到见解作为敲门砖——自己给自己背书，用行动和结果，而不是空想。2）去交流（先想想，为什么你值得ta花时间）
7、选择一些你认可的AI创业公司，“想尽办法”争取“任何”职位机会。比如，只要能录用你，愿意干任何职位，甚至招聘、客服、打杂，甚至不要工资，甚至倒给钱（如果你实在产生不了价值，其实在培训学习的话）。总之，即使没有相关专业背景，如果你真的能放弃短期的利益，用心的努力争取，总会有机会的。
总之，人工智能时代，正在开启，会有很多人被卷入这股浪潮，我只是希望，咱们能用相对单纯的心态去“观”这场巨变，顺势而为，与龙共舞。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能如何打造人才队伍的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于人工智能如何打造人才队伍的相关内容别忘了在本站进行查找喔。