数字化浪潮下，前沿数字技术持续创新，衍生出诸多细分门类，并加速应用落地进程，成为了带动经济可持续...。
数字化浪潮下，前沿数字技术持续创新，衍生出诸多细分门类，并加速应用落地进程，成为了带动经济可持续发展的强劲动力。其中， 人工智能、区块链、物联网、云原生、隐私计算、量子计算、边缘计算、数字孪生、AR/VR、云网融合等十大数字技术呈现出快速演进趋势，由此引发了新兴领域数字人才教育培训与招聘热点。 智联招聘从技术趋势、产业及人才需求分布、薪资待遇等维度出发，依托海量招聘求职大数据，对十大前沿数字技术领域人才版图进行勾画，发布《十大前沿数字技术人才发展报告》，为数字技术及人才发展厘清脉络，拥抱已经来临的数字化未来。
在新一轮科技革命与产业变革中，数字技术扮演着十分重要的角色。其中，人工智能、区块链、物联网、AR/VR、云网融合等数字技术已得到普遍应用落地，而云原生、隐私计算、量子计算、边缘计算、数字孪生等技术仍在演进和与现实场景相融合。 数字技术应用场景广泛，呈规模化发展趋势
1.人工智能 据工信部发布多个方面数据显示，2021年，中国AI产业规模达4041亿元人民币。目前，人工智能技术已在新基建、智能中台、无人驾驶、知识图谱、计算机视觉、芯片设计等领域得到普遍应用。
2.区块链 根据中国物流与采购联合会发布的《中国产业区块链发展报告（2022）》，2021年区块链市场规模达到2317.9亿元。区块链应用于股权、债券、票据等金融领域，并依托于可追溯、不可篡改的特性，在公共服务、信息安全领域都有应用落地。
4.云原生 云原生是充分的利用云计算优势，直接在云上构建和运行应用的方式。据中国信息通信院多个方面数据显示，2019年我国云原生产业市场规模已达350.2亿元，目前仍在增长。今年冬奥会期间，奥运票务、奥运探险手游、奥运新闻发布平台等场景，都依托云原生产品而运行。
6. 云网融合 中商产业研究院报告预测，2022年中国云计算市场规模将接近2951.5亿元。“云网融合”就是在云计算中引入通信网的技术，在通信网中引入云计算的技术。在云计算市场中，云网融合是日益重要的板块，浙江、山东、广东等省先后推出企业上云计划，混合多云、同一公有云的多中心互联等应用场景，在医疗、教育、能源等领域已得到落地。
7.隐私计算 隐私计算让多个数据拥有者在不暴露数据本身的前提下，实现数据共享、互通、计算、建模，达到对数据“可用、不可见”的目的。在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放。据中国信通院发布的《隐私计算应用研究报告（2022年）》显示，预计到2025年，隐私计算市场规模将达到145.1亿元。目前，隐私计算方案大多集中在数据的融合环节，在别的环节很少涉足。
8.量子计算 量子计算是利用量子叠加、纠缠等物理特性来进行计算，实现远超传统计算机的计算速度和算力。量子计算产业化正进入爆发式增长阶段。IDC报告预计，全球量子计算市场将从2020年的4.12亿美元增长到2027年的86亿美元，6年复合年增长率超过50%。据中商产业研究院数据表明，预计2022年我们国家量子通信市场规模有望突破700亿元。
9. AR/VR 据智研咨询多个方面数据显示，预计2021年中国AR/VR市场规模将达544.9亿元。AR 3D实景导览、VR三维全景虚拟展示，被运用于城市规划、校园展示、景点游览、招聘求职等场景，提升沉浸式视听体验。
10.数字孪生 数字孪生又称“数字双胞胎”，是将工业产品、制造系统、城市等复杂物理系统的结构、状态、行为、功能和性能映射到数字化的虚拟世界。打通了物理世界和数字世界，实现了虚实融合，可应用于医疗、物流、农业、建筑及安全应急等众多行业领域。据鸿晟信合研究院多个方面数据显示，2021年全球数字孪生市场规模约为115亿元。
十大数字技术领域要哪一些核心技术人才？智联招聘从主要招聘岗位、人才技能、学历与工作经验等方面做了分析。 各领域核心岗位
分析10大领域招聘量前十的技术岗位，不难发现C、Java、Python等是通用的开发岗，除此之外，每个领域有具备自身特性的岗位，如量子计算的光电子技术、云网融合的核心网工程师等。
1.量子计算：算法、光电子技术工程师 量子芯片是量子计算机的核心部件，因此量子计算领域的核心岗位除算法工程师外，还需要光电子技术工程师等。2022年1-8月量子计算相关岗位中，算法工程师占39%，激光/光电子技术占7.4%，射频工程师、半导体技术岗均占3%左右。
2.云原生、边缘计算：架构师、软件开发工程师 云原生即直接在云上构建和运行应用，需要的主要岗位是架构师、软件开发工程师等。Java开发工程师招聘职位数占比过半，架构师（5.8%）位居第二，Golang、Python等开发工程师占比均在2%左右。边缘计算作为云计算的分支和延伸，同样需要大量架构师（9.3%）、Java开发工程师（13.6%）、C++开发工程师（9%）、Golang开发工程师（3.8%）。除此之外，边缘计算在靠近终端或数据源头的地方就近计算，还需要嵌入式软件开发（11.5%）、算法工程师（7.2%）、硬件工程师（4.8%）等。
4.隐私计算：算法、数据工程师 隐私计算的核心逻辑是通过数学原理、密码学原理和硬件技术建立技术保障机制,让多个数据参与方在技术信任的共识下开展协同计算。其需要的人才最重要的包含算法和数据两大块，算法工程师占比28.9%，位居第一，机器学习、深度学习岗分别占4%、2%；数据开发、数据分析师分别占6.5%、3.6%。
5.人工智能、区块链、物联网：软硬件开发工程师 人工智能、区块链、物联网技术已进入应用阶段，行业内企业招聘岗位以Java、C++、Golang、PHP等前后端开发工程师为主。人工智能、物联网还对嵌入式软件开发、硬件工程师、电气工程师、自动化工程师等硬件类岗位需求较高。人工智能招聘岗位中，算法工程师占比11%，位居第一。
分析十大领域技术岗位要求的TOP20技能，不难发现C/C++、Java、Python、Golang等后端开发语言，Java、PHP等前端开发语言，Spring、SpringBoot、SpringCloud等框架，Linux等操作系统，是各领域较为通用的技能。除此之外，各领域有自身特性的技能与上文提到的岗位密切相关。
1.量子计算：机器学习等算法、光电子/微电子技术 量子计算领域需要的高精尖人才不仅要掌握机器学习、深度学习、量子算法等算法，还要对激光技术、HFSS（三维电磁仿真软件）、光电子技术、微电子技术、Comsol（高级数值仿真软件）、半导体设计等有关技术熟练运用。
2.云原生和边缘计算：Docker等容器技术、Spring等框架 云原生和边缘计算领域都要掌握以Docker为代表的容器技术，及以Spring为主的分布式开发框架。边缘计算还要求具备嵌入式软件开发技能及机器学习、深度学习等算法。
4.隐私计算：联邦学习、密码学、可信硬件 隐私计算技术人才要掌握联邦学习、密码学、可信硬件等核心技术，除此之外还需掌握机器算法，深度学习，密码算法等算法知识。而Rust作为隐私计算的代表开发编程语言，也是必不可少的技能之一。
5.区块链：分布式技术、Golang等编程语言 区块链作为一种分布式数据库技术，该领域需要大量的技术开发人才如Golang开发工程师、PHP开发工程师等，故招聘岗位要求掌握vue、Java、PHP、Golang等区块链开发必备编程语言，同时要掌握分布式技术、多线程等计算机处理技术。
6.AI和物联网：机器学习等算法、嵌入式软硬件开发技术 AI和物联网需要嵌入式软件开发、嵌入式硬件开发、单片机开发技术，人工智能技术岗还需具备图像处理、深度学习、机器学习等算法。
7.AR/VR和数字孪生：Unity3d、虚拟仿真技术 AR/VR和数字孪生领域岗位要求掌握的技能除必备的Unity3d外，还包括Shader、OPENGL、WebGL、Three.js等计算机图形技术。同时，数字孪生技术与三维GIS的融合在智慧城市、智慧矿山等领域都有应用，对GIS开发工程师、仿真应用工程师需求较大，要求具备GIS、虚拟仿真等技术。
十大技术领域中，隐私计算技术岗以28938元/月的平均薪酬排名第一，其次是量子计算和边缘计算，分别达到25140元/月、23121元/月。除上述三大技术平均月薪超2万元，其他领域的技术岗月薪都在1.4万元以上，排名最末的物联网平均月薪14627元/月。十大数字技术产业薪资待遇远超全国中等水准，并呈现出技术性越强，薪酬水平越高的趋势。在薪酬水平上，尚未大面积应用落地的“基础性”技术，如隐私计算、量子计算、边缘计算等薪酬更高，由于掌握这类技术的专业技术人员较少、掌握技术门槛较高，因此薪酬水平更高。
从具体岗位来看，深度学习算法工程师以31243元/月的平均薪酬排名第一，超过3万元月薪的岗位还有架构师，收入31118元/月。可见，在数字技术领域，深度学习与架构是通往高薪的“快车道”。此外，机器学习算法工程师、导航算法工程师、Golang开发工程师、FPGA开发工程师、语音/视频/图形开发工程师也有2.5万元以上月薪。而C++/C开发工程师、数据开发工程师、嵌入式软件开发月薪为2万元左右。这表明，细致划分领域的技术岗位比通用型技术岗位收入水平更可观。
从技能上看，平台架构设计以34384元/月薪酬领跑，其次是大数据架构设计、推荐算法、云计算架构设计，月薪均超过3万元。同时，机器学习算法、深度学习算法、运动控制算法技术月收入低于2.6万元。可见，在数字技术中，架构设计比算法更有“钱景”。由于架构师要掌握单体开发、演进和分布式、微服务改造、容器化部署等技能，技术“含金量”高，因此薪酬更高。
科学技术是第一生产力，随着数字技术的演进更迭和应用落地，数字技术型企业、科研机构蒸蒸日上，对人才的需求增加，数字技术人才迎来“黄金时代”。通过报告能够准确的看出，每个领域要掌握与该领域特性相匹配的核心技术的人才，数字技术企业对人才的学历和经验要求均较高，一线和新一线城市是数字技术人才的重要汇聚地，技术领域内部收入水平存在分化，尖端技术更能赢得高薪。未来已来，把握数字化前沿技术风口，十大数字技术领域将迎来更多人才集聚，实现技术、人才与城市的融合发展，乘风破浪搏击数字化蓝海。
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