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文档简介

智能汽车行业数字化人才白皮书国务院最新发布的《智能汽车创新发展战略》中指出智能汽车是指通过搭载先进传感器等装置,运用人工智能等新技术,具有自动驾驶功能,逐步成为智能移动空间和应用终端的新一代汽车。智能汽车通常又称为智能网联汽车、自动驾驶汽车等。战略中指出智能汽车已成为全球汽车产业发展的战略方向,发展智能汽车对我国具有重要的战略意义。在新一轮科技变革的影响下,全球汽车行业正在经历百年未有的大变革,电动化、智能化、网联化成为汽车行业势不可挡的潮流与趋势,智能网联汽车已成为全球汽车产业的重要转型升级方向。拉勾招聘数据显示,受新冠疫情影响,汽车产业或开始重新洗牌。造车新势力及头部互联网公司纷纷加入造车行列,与传统车企之间对数字化人才的竞争越来越激烈。造车新势力及头部互联网公司因其先天具有的互联网环境,吸引了大量的数字化人才,传统车企因流程完善、资金雄厚、成熟量产经验,抗风险能力更强,加大数字化战略转型力度,也会吸引更多人才回流传统车企。智能汽车行业的发展离不开数字化人才的不断涌入,本报告内容基于拉勾招聘130万+企业招聘数据,及3700万+数字化科技人才的求职行为。分析智能汽车行业人才发展趋势,招聘供需及人才流动现状。导言人才供需比:供需比=简历量/岗位空缺量流动指数:描述城市人才流动的平衡,计算城市人才流出与流入人数的比值并做指数化处理得出。基准值100,高于100表示人才流动逆差,人才流出高于人才流入,低于100表示人才流动顺差,人才流出低于人才流入。一线城市:北京、上海、深圳、广州新一线城市:杭州、成都、武汉、南京、苏州、西安数据周期:2021年11月-2022年10月指标数据说明智能汽车行业发展所需人才特征智能汽车行业发展现状、挑战与未来智能汽车行业人才流动招聘难度和薪资范围行业人才招聘战略目 录T

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D01.智能汽车行业发展现状、挑战与未来时代所驱,战略指引,汽车行业转型势不可挡,智能汽车行业的渗透率持续走高。新一轮科技革命,传统汽车行业面对挑战和机遇。数字化人才是智能汽车高速发展的人才基石。4智能汽车行业发展背景根据工业和信息化部、发展改革委及科技部此前联合印发的《汽车产业中长期发展规划》,规划中专栏四指出:到2025年,

汽车L1驾驶辅助(DA)、L2部分自动驾驶(PA)、L3有条件自动驾驶(CA)系统新车装配率达80%,其中PA、CA级新车装配率达25%,L4高度自动驾驶汽车(HA)和L5完全自动驾驶汽车(FA)开始进入市场。专栏六对于智能化水平指出,到2025年,骨干企业研发、生产、销售等全面实现一体化智能转型,主要产品单耗达到世界先进水平。未来10年,汽车服务业在价值链中的比例年均提高2个百分点。国家发展改革委等11部委联合印发《智能汽车创新发展战略》,战略中指出智能汽车已成为全球汽车产业发展的战略方向,发展智能汽车对我国具有重要的战略意义。到2025年,中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系基本形成。实现L3有条件自动驾驶(CA)的智能汽车达到规模化生产,实现L4高度自动驾驶(HA)的智能汽车在特定环境下市场化应用,LTE-V2X(车用无线通信网络)实现区域覆盖,5G-V2X(新一代车用无线通信网络)在部分城市、高速公路逐步开展应用,高精度时空基准服务网络实现全覆盖。5时代所驱,战略指引,汽车行业转型势不可挡智能汽车应用的渗透率陡峭上扬国内智能乘用车销量及渗透率分能源类型智能乘用车渗透率智能汽车销量单位:(万辆)智能汽车渗透率新能源车-智能汽车渗透率燃油车-智能汽车渗透率智能汽车行业发展现状近年来,汽车产品不断向电动化、智能化的方向发展,带来了渗透率提升。根据中泰证券研究所产出的《汽车电子周跟踪》数据报告显示,2022年9月国内智能乘用车销量达47.5万辆,同比增长76%,环比增长14%,渗透率为25.28%,环比增加3.5%

。新能源车和燃油车中智能汽车渗透率分别为50.8%和13.8%,新能源汽车环比增加5.7%,燃油车增加1.1%

。6新一轮科技革命,传统汽车行业面对挑战和机遇政府支持:智能汽车作为汽车产业发展的重要方向,现今已上升至国家战略层面,政府大力支持传统车企智能化升级消费需求升级传统业务增长放缓,消费者对于前沿技术的追求、消费升级带来的个性化、定制化需求,拓宽了传统车企的产业链基础建设薄弱:智能化底层建设基础较差,难以支撑企业业务快速发展人才困境企业转型,商业模式升级,人才结构性短缺市场竞争加剧以新能源和智能驾驶汽车为主的造车新势力及头部互联网公司已早早布局,传统车企智能化升级竞争加剧挑战智能汽车行业面临的挑战和机遇随着工业4.0变革的推进,逐步开始走向了利用信息化技术促进产业变革的时代,也就是智能化时代。新一轮科技革命正在驱动全球汽车产业发生颠覆性的重大变革,中国正在成为汽车产业新一轮重塑的主阵地。

在变革背景下,传统汽车产业的游戏规则正在被改写。造车新势力及头部互联网企业已先传统车企一步进入智能化时代。对于传统车企,汽车智能化、网联化是较陌生的领域,但这也是传统车企转型的必经之路,传统汽车行业此刻正面临着挑战和机遇。机遇7智能制造时代,夯实人才基础,筑牢发展根基010203数字化管理人才数字化转型的领导力量,

组织数字化战略的落地与实施,在转型过程中塑造成为数字化变革的领导力。例:业务负责人、高p管理等数字化应用人才

数字化技术人才

数字化转型的支撑力量,迅速聚焦技术专业能力建设,实现企业跨领域技术融合。例:前端开发、算法工程师等数字化转型的创新力量,数字化应用能力创新与培养,围绕客户价值推动业务价值链重构。例:产品、运营、市场、销售等智能汽车行业发展-转型互联网科技公司和造车新势力在数字化技术方面有先天优势,传统车企对于汽车底层技术、供应链管理方面经验丰富。传统企业智能化、数字化转型依托两种方式:数据化一揽子体系自主建设、与数字化公司全面合作,各自发挥所长,实现共赢。两种转型模式均离不开数字化人才(数字化管理人才、数字化应用人才、数字化技术人才)的建设。8消费者需求岗位年轻化趋势凸显,追求前沿技术产品、智能交互技术消费人群年轻化、个性化,产品多样化、服务定制化产品用户运营模式多样化、商业模式创新运营设计时尚、新潮,颜值要高,贴合年轻一代审美设计产品各部件质量高、品质好采购产品卖点多样化、售卖渠道多样化销售售后好,退换无忧后市场服务数字化人才贯穿智能汽车产业链智能汽车行业发展-转型根据巨量引擎《2021中国自主品牌汽车市场研究报告》中汽车领域应用的马斯洛需求层次理论,从生理需求、安全需求、社会需求、尊重需求以及自我实现五个层面诠释了消费者需求的升级,传统车企通过借助数字化人才的力量,在实现智能交互等前沿产品的开发、高端服务的定制化、品牌口碑传播渠道的多样化等方面将有很大裨益。造车新势力及头部互联网更加熟悉数字化运营模式,产品体验、运营模式、线上营销等策略,更加顺滑高效。马斯洛需求层次理论的汽车领域应用9生理需求:空间宽敞、驾乘舒适安全需求:安全配置、材料健康社会需求:智能语音、人机交互02.智能汽车行业发展所需人才特征传统车企、造车新势力、头部互联网公司之间的数字化人才的竞争越来越激烈。智能汽车领域企业对于技术人才的需求量最大,新发职位占比达45%。技术人才本科及以上学历占比83%,学历要求相对高。计算机专业、软件工程、车辆工程、电子通信、机械类及自动化类专业是热门专业。10造车新势力对求职者的吸引力最大用户洞察调研数据显示,大部分求职者选择进入造车新势力,其中55%的求职者选择去蔚来汽车,19%的求职者选择小鹏汽车,15%的求职者选择理想汽车,其他车企占比仅11%。入职汽车行业的技能提升方面,65%的求职者认为专业技能仍是傍身的资本,54%的求职者注重提升自动驾驶相关原理。20%41%43%47%54%65%韧性和灵活抗压性复杂问题解决能力汽车基本构造原理主动学习能力自动驾驶相关原理提升岗位专业技能如果想去汽车行业,你觉得你应该提升什么技能?蔚来汽车,55%11小鹏汽车,19%理想汽车,15%其他,

11%你最期待去哪个车企?不同类型车企对数字化人才的竞争越来越激烈整体行业招聘趋势拉勾招聘新发职位数据显示传统车企、造车新势力、头部互联网公司之间的数字化人才的竞争越来越激烈。企业对于技术人才的需求量最大,占比达45%,其次是销售人才,占比达11%。13%2%3%7%9%10%11%45%其他后市场服务采购设计产品运营销售技术数字化人才不同岗位新发职位占比510505051月2月3月4月 5月6月 7月8月9月 10月2022年不同类型车企数字化人才新发职位量对比传统车企造车新势力头部互联网12智能汽车行业技术所需的十大热门技术领域13技术人才热门标签:机器学习、人工智能等算法方向1年以下(含应届毕业生),8%1-3年,

22%3-5年,

39%5-10年,

23%10年以上,

8%技术人才特征智能汽车行业技术人才的工作年限需求呈“两头小,中间大”的鼓状格局,3-5年工作经验的需求占比达39%。技术人才的热门标签集中在:机器学习等智能算法,JavaScript、Python等软件开发以及嵌入式数据采集及SQL相关分析技能。技术人才工作年限分布 热门技能14软件工程师是智能汽车行业热招职位TOP1技术人才特征软件工程师是2022年TOP1热招职位,新发职位占比达18%。算法工程师、测试工程师、硬件工程师新发职位占比也较高,占比在10%左右。18%12%9%9%8%7%7%5%3%3%2022年智能汽车不同岗位新发职位占比15技术人才,83%以上要求本科及以上学历技术人才特征智能汽车行业所需技术人才本科及以上学历占比83%,学历要求相对较高。计算机专业、软件工程、车辆工程、电子通信、机械类及自动化类专业是智能汽车行业选人的热门专业。大专,

10%本科,

63%硕士,

12%博士,

8%其他,

7%技术人才学历分布自动化类专业16机械类专业电气、电子和通信工程车辆工程专业软件工程计算机专业技术人才热门专业03.智能汽车行业人才流动行业间人才换血,IT技术服务、咨询、电商数字人才热衷“造车“核心城市仍是人才聚集地,杭州流动指数最小。上海与北京的人才流向“双向奔赴”,广州和深圳的人才互相流动的占比较高。杭州作为“互联网之都”,深受数字化人才的追捧,从非核心六城流入的占比达61%。17行业间人才换血,IT技术服务、咨询、电商数字人才热衷“造车“14%13%11%8% 7%7%6%5% 5%2%3% 3%4% 4%4% 4%5%5%5%6%IT/技术服务咨询电商移动互联网企业服务/数据服务咨询金融/软件服务咨询消费生活游戏科技金融/营销服务咨询金融/专业服务咨询科技金融数据服务/内容社区短视频游戏/软件服务咨询电商IT/技术服务咨询行业流动依托互联网科技蓬勃发展的智能汽车行业,也为具备IT通用技能的优质人才提供了更多的跨行业流动可能。从各行业间的人才流入与流出占比上看,智能汽车行业新流入人才主要来自于IT技术服务、电商、移动互联网,而从智能汽车行业流出的人才,主要去了电商、软件服务、游戏及短视频行业。智能汽车人才行业间流入流出占比流入 流出18核心城市仍是人才聚集地,杭州流动指数最小城市流动智能汽车行业人才核心城市流动指数均小于100,流动顺差,北京流动指数86,顺差幅度较大,流入与流出人数的差异较小。杭州流动指数为37,顺差幅度最小,流入与流出人数的差异较大,数字化人才对杭州的粘性较高。北京上海广州深圳杭州成都其他智能汽车人才城市间流入流出人数流入人数 流出人数866548

5565333350300250200150100500北京 上海 广州 深圳37杭州成都其他智能汽车人才城市间流入指数流动指数19流动指数:描述城市人才流动的平衡,计算城市人才流出与流入人数的比值并做指数化处理得出。基准值100,高于100表示人才流动逆差,人才流出高于人才流入,低于100表示人才流动顺差,人才流出低于人才流入。北京人才流动指数大,上海为流向主要目的地城市流动北京流动指数86,顺差幅度较大,流出人才主要去向为上海、深圳与杭州,流向上海的占比达25%。其他

29%20杭州

13%上海

25%深圳

16%广州

9%成都

8%64%11%8%6%6%5%上海流动指数较小,上海与北京的流向呈“双向奔赴”城市流动上海流动指数48,顺差幅度相对较小,流入人才主要来源是北京,占比达20%,流出人才主要去向为北京、深圳与杭州,流向北京的占比达21%,上海与北京的流向呈“双向奔赴“的状态。其他

30%21深圳

15%北京

21%杭州

18%广州

9%成都

7%53%8%20%8%6%5%广州人才流入与流出的主要城市均为深圳城市流动广州流动指数65,顺差幅度相对较大,人才流入和人才流出的主要城市均为深圳,深圳流入的占比达20%,流向深圳的占比达39%,属于一线城市近邻流动。深圳

39%22其他

28%北京

11%上海

11%杭州

6%成都

5%59%20%10%5%4%3%深圳流向广州的占比达27%城市流动深圳流动指数55。顺差幅度相比广州较小,人才流入和人才流出的主要城市均为广州,广州流入的占比达19%,流向广州的占比达27%。其他

30%23北京

14%广州

27%上海

15%杭州

8%成都

6%52%13%19%7%5%3%杭州作为“互联网之都”,深受数字化人才追捧城市流动杭州流动指数37,顺差幅度处于核心城市最小值,流出人才主要去向为上海,流向上海的占比达28%。杭州作为“互联网之都”,深受数字化人才的追捧,从“其他“城市(非核心城)流入的占比达61%。其他

29%24深圳

12%上海

28%北京

17%广州

8%成都

6%61%11%14%6%4%4%成都人才主要流向北京、上海和深圳城市流动成都流动指数65,顺差幅度相对较大,流出人才主要去向为北京、上海和深圳,流向北京的占比达19%。其他

30%25深圳

16%北京

19%上海

16%杭州

10%广州

9%62%15%8%7%5%4%04.

招聘难度和薪资范围北、上、广、深等一线城市,仍是数字化人才聚集地,人才竞争压力较大。10年以上及1-3年工作年限的人才竞争压力略低于其他工作年限的人才。智能汽车行业产运等数字化应用人才平均薪资较高,月平均薪资已超25k。智能汽车行业技术的热招岗位中,1年以下的技术热招职位月平均薪资均超过10k。10年以上的算法工程师、移动端工程师以及架构师的月平均薪资接近50k。26技术类岗位的供需比为63,求职难度低于产运岗技术人才供需比智能汽车行业技术类岗位的供需比为63,求职难度低于产品、运营及设计类岗位。北、上、广、深等一线城市,仍是数字化人才聚集地,人才竞争压力较大。10年以上及1-3年工作年限的人才竞争压力略低于其他工作年限的人才。1089881632423182022年不同职位供需比11444548565992其他成都杭州广州上海深圳北京2022年不同城市供需比61274348 1-3年3-5年645-10年10年以上2022年不同工作年限供需比1年以下63北京人才竞争压力为各城之最重点城市不同工作年限供需比北京、上海不同工作年限的供需比较均匀,差异较小,但北京不同工作经验的供需比远超上海,人才竞争压力非常大。广州1年以下工作经验的人才竞争压力最大,单职位平均96人竞争。北京90851009984上海4653666237广州9646514023深圳825062673681805343574318 812

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