前言

北京大学国家发展研究院与智联招聘日前联合发布《AI大模型对我国劳动力市场潜在影响研究》。该研究显示，2024年上半年，招聘职位数同比增速前五的人工智能职业，包括大语言模型方面的自然语言处理（111%）、深度学习（61%）岗位，机器人方面的机器人算法岗位（76%），自动驾驶方面的智能驾驶系统工程师（49%）、导航算法（47%）。

从招聘要求看，大模型相关岗位对求职者的学历和经验要求均较高，且在进一步提高。学历方面，今年上半年，自然语言处理岗位中，要求硕博学历的占比为35.8%，比去年同期提高5.5个百分点；要求本科学历的占比为56.3%，比去年同期上升12.6个百分点。深度学习岗位中，要求硕博学历的占比为45.5%，比去年同期提高1.5个百分点；要求本科学历的占比为50.7%，与去年同期持平。

经验方面，今年上半年，自然语言处理岗位中，要求3-5年经验的占比33.8%，比去年同期提高2个百分点；要求5年以上经验的占比14.1%，比去年提高3个百分点。深度学习岗位中，要求3-5年经验的占比34%，比去年同期提高3个百分点；要求5年以上经验的占比12.7%，与去年同期持平。

从技能要求看，今年上半年，自然语言处理岗位中，Python、C/C++、Java等编程语言要求位列第一、四、五位，PyTorch、TensorFlow两大机器学习框架/工具位列第二、三位。CNN、DNN、RNN等神经网络也位列前十。可见，基本编程语言、机器学习框架、神经网络是自然语言处理岗位的必备技能。

深度学习岗位中，技能要求TOP10与自然语言处理岗位类似，包括Python、C/C++、Java等编程语言，PyTorch、TensorFlow、Transformer、Caffe等机器学习/深度学习框架，以及ANN、DNN等神经网络。

观察各职业收到的投递人数占比变化与“大语言模型影响指数”的关系，发现呈负相关关系。“大语言模型影响指数”高的职业，收到的投递人数占比下降。值得注意的是，软件/硬件研发、运维/测试这两个职业的“大语言模型影响指数”较高，2024年上半年较2022年的招聘职位占比下降，但是投递人数占比均升高0.5个百分点左右。

这体现出在技术发展和劳动力市场结构调整过程中，供给端存在一定滞后性。这种滞后性一方面由于劳动力从接受教育到获得技能进入劳动力市场需要一定时间，并且对于已经就业的劳动者，转换职业也需要培训成本，当市场需求发生变化时，劳动力供给不能立即做出反应；

另一方面，劳动者可能无法及时获得关于市场变化的准确信息，或者对市场趋势的判断存在误差。及时了解劳动力市场动态并调整自身职业规划，对于求职者来说至关重要。

该研究还对全国296个地级市以上城市的人工智能产业发展水平进行评估，得出各城市的“人工智能发展指数”。排名前30的城市主要集中在一线城市和省会城市，同时还包括一些东部沿海经济发达的城市。具体而言，排名前十的城市依次为北京、深圳、上海、广州、杭州、南京、成都、武汉、苏州和西安。

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