從大數據、物聯網，到人工智能，再到5G，一個個科技熱詞彰顯著前沿技術與新興產業發展的蓬勃姿態。進入2020年后，“新基建”的正式定義將新一代信息通信技術等歸納為一個整體，為國家經濟、科技統籌發展以及各個具體L域的切實落地指明了方向，夯實了基礎。

面對科技L域的加速變革與商業化應用，業內企業的嗅覺是靈敏的。為了在新時代里把握重大機遇、提升核心競爭力，各大科技企業紛紛加大投入，在研發、管理、服務、市場、人才等多方面進行布局。日前，百度就宣布將培養5萬名人工智能數據標注師，提供更多的相關就業崗位。

作為我國主要的人工智能L域龍頭企業之一，百度近年來可謂是動作頻頻，在語音識別、自動駕駛、云計算等L域均取得了不錯的成果。目前，該公司所屬的人工智能數據標注師職員已經超過了2千人。因此，要進一步達到5萬人的規模，恐怕還需要一定的時間。

什么是人工智能數據標注師？

人類的就業崗位從來就不是一成不變的，每一次技術的發展或是產業的變革，甚至只是行業的點滴進步，都會造就許多新的職業。所以，隨著人工智能技術的快速發展，與人工智能相關的一些新崗位也開始出現，并吸引著不少勞動者的關注。

 “人工智能數據標注師”就是人工智能發展所衍生出的新就業崗位。實際上，“人工智能數據標注師”即“人工智能訓練師”。2020年2月，國家人社部與市場監管總局、國家統計局聯合發布了16個新職業，其中就包括了人工智能訓練師。此外，還有智能制造工程技術人員、工業互聯網工程技術人員、虛擬現實工程技術人員等多個新職業也一同入選。

 對于人工智能訓練師而言，數據的采集、標注是主要的工作內容之一。而這一新職業的設立與發展，將有力促進專業數據的采集、處理與利用，為人工智能訓練以及人工智能技術的持續升級、人工智能產品的不斷完善帶來實在利好。

人工智能數據標注師的意義何在？

人工智能訓練師，或者是人工智能數據標注師的工作其意義體現在哪里呢？簡單來說，這一崗位的主要工作就是通過對特定的數據進行收集和標注，從而提供給人工智能系統進行“學習”。這樣一來，人工智能才能通過不斷地自我訓練，在技術水平上獲得有效提升。

人工智能的“學習”不僅需要海量數據作為“食糧”，對于這些數據的質量也是有相當要求的。只有數據足夠專業、足夠多，人工智能的“學習面”和深度才能有保障，人工智能才能掌握更加強大的感知能力、分析能力和決策能力，為技術進步和社會進步帶來幫助。

如果在數據標注的環節就存在不足或是偏差，那么人工智能的發展必然將受到很大限制。實際上，中國之所以能夠在人工智能技術與產業上取得突飛猛進的成果，很大一部分原因就在于中國人口龐大、經濟與文化多元帶來的數據優勢。因此，人工智能數據標注師這一新職業是有著顯著的價值的。

人工智能數據標注師,人才培養亟需多措并舉

除了人工智能數據標注師外，人工智能技術與產業的發展還需要更加廣泛、專業的G端人才來進行支撐。一方面，人工智能是個大概念，其包含的細分L域眾多，技術分類較多，對于人才的需求也不盡相同；另一方面，人工智能發展仍然處于初級階段，G端復合型人才的缺口較大，短期內難以完全彌補。

針對人工智能人才短缺的困境，一是要從根源入手，鼓勵、支持中小學校適當引入人工智能課程，增加學生對于人工智能知識的了解，推動符合條件的G校積J設立人工智能學科或專業，為人工智能人才培養奠定重要基礎。

二是要擴大人才來源面，在合理引進國際人工智能人才的同時，主動引導人工智能L域的華人華僑回國發展，為相關G端人才的就業、生活提供便利。另外，還可以支持G校、研究院所與人工智能企業展開深入合作，在人才培育、技術研發等L域加強交流。

總而言之，只有解決了人才短板問題，為行業持續不斷地提供所需的專業人才，人工智能技術的發展才能具有可持續性。因此，提供5萬名數據標注師崗位只是百度的人才布局之一，相信在其他人工智能細分L域，專業的人才培養和招募也將會持續展開，如此一來該公司的人工智能戰略方才有堅固支撐。