2026年AI职业新趋势大数据研究报告
BIG DATA RESEARCH REPORT ONNEW TRENDS IN AI CAREERS CONTENTS㏗夀1 ⭻嬹2 PART 1 㓳ỒⰖỌ / ㇿ偼晿㯁⺹⸥ᶍↅⶂいℴ 招聘岗位的显性 AI 渗透率并不高，不到 2%五大城市群是 AI 技能岗位的主要聚集地，占比达九成45 PART 2 ㇿ㚮Ⱆᶍ曝ㇿ㚮Ⱆ / ㇿ偼晿㯁⭸㭓 技术岗 AI 技能需求强度明显更高，是非技术岗的 5 倍以上非技术岗中，咨询、管理、教育、设计成为 AI 技能主要集中区89 PART 3 ⍐Ⱆᶍ⸓䒧Ⱆ / ㇿ偼䘃晿㯁⭸㭓 市场对 AI 技能的需求正从“造工具”转向“用工具”开发岗中，大模型通用技能和复合型人才更受欢迎1112 PART 4 / ㇿ㚮Ⱆ䘃乒㜃久⊕ↅ㜏 围绕算法的开发是技术岗主体算法岗招聘呈现从专才走向通才的趋势1415 PART 5 ⰖỌ㉚俗⭸ᶌ⎋伣Ồ / ㇿ偼晿㯁䘃⺁ↅ㜏 职级差异：高级岗位占比有下滑而初级岗位较稳定学历层次差异：AI 相关岗位对高学历人才有强吸附效应工作经验差异：工作经验丰富搭配 AI 技能更受青睐172225 PART 6 / ㇿ偼㸡Ṷ⍉⍗⊕崊∾ 具备 AI 技能要求的岗位薪资水平更高AI 技能溢价受市场宏观波动影响相对较小，具备抗跌性2932 PART 7 乒嬹ᶍ⎮䢹 主要发现结构性变化启示政策建议353637 ᶺ↚♡斞38 ⍁侂㔆䊭 旃⻔ 摘要ABSTRACT 本报告基于 2024 年第一季度至 2025 年第二季度我国主流招聘平台约一亿条线上招聘数据，采用关键词匹配与多维度文本分析方法，系统量化了人工智能（AI）技术对中国劳动力市场的渗透路径与结构性重塑效应。研究旨在揭示 AI 技术在岗位结构、技能范式及薪酬分配中产生的具体影响，并识别中国语境下的独特就业特征。 研究发现，虽然显性的 AI 技能岗位在市场总量中占比不足 2%，但其产生的职业分层效应显著，主要发现包括：首先，市场对 AI 技能的需求重心正加速由底层技术的“开发端”向业务赋能的“应用端”转移，且技术岗位中对掌握大模型与传统算法的“复合型通才”偏好明显增强。其次，与美国市场出现的初级岗位萎缩现象不同，中国市场在AI 影响下呈现出“高级岗位占比回落、初级岗位保持韧性”的结构特征，表明国内企业当前更倾向于利用 AI 工具为初级劳动力增效而非直接替代。此外，AI 岗位表现出显著的“精英优先”逻辑，并呈现出“高薪化”的技能溢价特征，并在市场薪资整体下行背景下展现出明显的抗跌性。本研究为理解技术变革下的就业结构演变提供了基于中国实证数据的量化参考。 ⃯撪孉 导论INTRODUCTION 每一次颠覆性的技术浪潮，都是对人类社会的一次深刻发问。当前，AI 正在展现这样的潜能。尤其是对于人类劳动而言，随着大模型和生成式 AI 对人类通用任务代理执行能力的不断增强，“AI 会不会替代人类工作？”成为广泛关注的问题。 对此，本研究尝试以大规模线上招聘数据为基础，通过 AI 相关的岗位信息分析，探索 AI 对岗位结构、技能要求、薪酬水平等不同维度的影响，旨在为 AI 就业影响研究提供更加具体的量化分析参考。基础数据集来自中国六大线上招聘平台（Boss 直聘、猎聘网、前程无忧、拉勾网、58 同城、智联招聘）的公开招聘岗位信息全量采集，时间段为 2024 年第一季度至 2025 年第二季度。整体而言，本研究提供了以下价值： 第一重价值，在于用可量化、可复现的数据证据，揭示了 AI 技能岗位在开发与应用、技术岗与非技术岗、初级岗与高级岗、本科及以上与本科以下等维度上的结构特征和对比差异，从招聘视角描绘出一幅细颗粒度的 AI 职业新趋势图景。 第二重价值，在于识别出一条反映中国现实特征的 AI 渗透路径。一方面，AI 技能岗位在全部岗位中的占比仍不足 2%，总体规模有限，但对技能结构、职业梯度与收入分布的影响却高度集中、极具放大效应；另一方面，需求重心已经明显由“会开发”转向“会应用”，应用类技能在一年内占比由 17.7% 升至 34.7%，大模型技能要求渗透至近半数开发岗，“大模型 + 传统 AI”的复合通才成为技术岗主流。同时，我国呈现出“高级岗位受冲击更明显、初级岗位保持相对稳定”的结构特征，有别于美国初级岗位先行收缩的经验，为理解全球范围内不同制度与产业结构下的 AI 就业效应，提供了一组来自中国的一手样本。 第三重价值，在于将事实发现与结构性判断结合，提出了一套可持续更新的 AI 职业监测框架。以“岗位数量—技能结构—人群特征—薪酬分布”为主干指标，本报告不仅可以随着技术演进滚动追踪 AI 渗透的节奏与方向，也为未来评估 AI 相关产业政策、人才政策以及算力基础设施布局的就业效果，提供了一个可量化、可对比的仪表盘。在此基础上，报告进一步从职业结构分层的角度，对就业质量、机会分布与收入差异的演变给出解释框架。 ❶Ḋᶆ彬㔵㱑与㟂㜲ȼ㚨䞐䧲孂↧ⅶḐᶦ㚅ṟ埤⾣䘀崇∻Ⱥ ᵼ㖫 AI 技能需求Ṋʞẖ⍍ʟ廨⎍ʞẖ⸐䒤ʟȼṽᶖ㙰䚇慉能⢛㈆ AI Ⳉ⃡ᶖ∝㲽䦇ʪ䚛㫟㍌㓄䌃䘀ḶɈ Ḉ㖫⍍岗Ṋᶏ㇉峬⎍徖㇉ȼ㕞ㄾẜ乛 AI ⍄ㄾ⢣㦝✇䘀⢉⎄✇Ḷ㇉㙼⍓曎䛌Ɉ ᶅ㖫ㆍ♹橔丣岗位⍓ AI ⻭⑉㭐↙丣岗位㙰㖊㖺ȼ亏奟Ḃ⢣⫢䒛⮭ᶖ䘀恤分㉁⽣ȼ⋰ᷛる⏯䚼ᶩⷰ传体曞ᶰ㙰⇣䁄䘀俈ᶖ⍔曥Ɉ ♗㖫 AI 岗位⏄䌬㖊㖺䘀䰺剭Ẕ䇵ȼ⚤⫢⌂ʪ之樈与ⷰ漀ᶆ恹嬺仪Ḃ㙰橔敤㥗ȼ俈ᶖᶩ数⮾曞ᶰ堧⌇亥䘀桊日Ɉ Ḑ㖫 AI 岗位唦惨㸞ṳ䧽ⅶȼ夾⭛㚛℁ⷯ⛃㚄唦橔ⅶ曚 AI 岗位 LjǍˤʐnjǎˤȼⷲ㚅㉽乩⢣䘀Ὰ⎍ȼ㕞体䌬Ḃ䒛ḣ䌃丞↥ȼᷛ⍫能∜徛㒲⃡㛽⊒ʭ 综合这些发现，本报告认为：当前阶段 AI 带来的首要变化，并非岗位总量的简单增减，而是职业结构分层逻辑的重写。随着 AI 与岗位的结合，岗位技能门槛、能力组合、竞争规则与收入阶梯正在被重新划线。这些发现既能为政府部门优化政策工具、为企业调整用工与培训策略提供依据，也能为教育与培训体系在 AI 时代的方向性调整提供基于数据的支撑。 基于 2024—2025 年第二季度约一亿条线上招聘数据，本报告系统探究了劳动力市场对 AI 技能的需求情况。该数据覆盖了 Boss 直聘、猎聘网、前程无忧、拉勾网、58 同城、智联招聘等六大国内主流招聘平台，具有较强的代表性。 为了全面而准确识别并量化劳动力市场中对 AI 技能的需求，本研究采用了基于关键词匹配的方法，对线上招聘网站所发布的岗位信息进行了系统性的筛选与处理，最终筛选出各季度新发布的“具备 AI 技能要求的岗位”作为分析样本。在统计过程中，参考 Acemoglu, Autor,Hazell and Restrepo [1] 以及 Lichtinger and Hosseini Maasoum [2] 等研究中定义的 AI 关键词列表，拟定了更加符合中国语境、覆盖 AI 开发和应用维度的关键词列表，具体内容见附录。此外，由于岗位信息可能在各个平台重复发布，本研究根据“公司名称”“工作名称”以及“发布日期”去除了重复的招聘信息，确保企业每次针对某岗位发布的招聘信息是唯一的。 㓳ỒⰖỌ / ㇿ偼晿㯁⺹⸥ᶍↅⶂいℴ ㉗俔岗位䘀㖺⾣ AI 㶓律䌃ⷲᶉ橔ȼᶉ↬ LJˤ 基于关键词列表，报告对 2024 年至 2025 年第二季度的岗位进行了分类筛选，统计了各季度新增的“有 AI 技能要求的岗位”占所有新发布岗位数量的比重，以反映当期招聘市场对该类人才的增量需求，结果如图 1-1 所示。 根据对公开招聘数据的统计分析，当前劳动力市场对 AI 技能的直接需求占比仍然相对较低。基于对招聘岗位名称和描述的文本分析，过去一年明确有 AI 要求的岗位占比（AI 渗透率）始终在 1.6% 至 1.92% 区间窄幅波动。斯坦福大学在 2025 年发布的报告1基于对全球样本的分 析，测算出了全球各国家与地区具备 AI 技能要求的工作占比，其中新加坡（3.2%）、卢森堡（2.0%）、美国（1.8%）均处于相对领先的梯队，这一结果与本研究也是相一致的。具体来看，该比例在 2024 年第一季度达到 1.92% 的峰值后，呈现出波动下降的趋势，最低点为2024 年第四季度的 1.60%。尽管绝对数量上，需要 AI 技能的岗位会随着招聘总量的季节性波动而变化，但其占比始终维持在一个相对狭窄的区间内，表明 AI 技能在整体劳动力市场上仍属于“小众”但稳定的需求。 然而，值得注意的是，上述数据体现的 AI 技能需求的显性占比可能在一定程度上低估了 AI技能在实际工作场景中的应用广度与深度 [3]。在数据处理上，本分析主要依赖对招聘岗位描述（job_description）中的关键词进行识别和提取。这种方法的一个固有局限是，部分企业虽在实际工作中已广泛应用 AI 工具（如使用大型语言模型辅助文案撰写、代码生成等），但并未将这些“软技能”或“辅助技能”明确地、标准化地体现在岗位招聘要求中。 此外，AI 技术的需求展现出了一定的技术敏感性。2024 年全年，对 AI 技能的显性要求出现了持续的下降，而在 2025 年第一季度，AI 技能岗位的需求占比出现了明显的回升，从前一季度的低点反弹至约 1.8%，几乎回到了两年前的最高水平。这一变化的时间节点，与同期市场上 DeepSeek 等先进 AI 应用的发布和普及在时间上高度吻合，暗示了技术突破可能正在刺激市场产生新的用人需求。这表明，劳动力市场对 AI 技能的需求和对颠覆性的技术创新有一定的敏感性。类似地，已有研究表明，2022 年发布的 ChatGPT 作为 AI 发展的里程碑性事件，显著提升了企业对 AI 技能的需求 [4]。每一次重要的技术发布，都可能成为刺激市场需求、拓宽 AI 技能应用边界的新催化剂，AI 技术的渗透正处在一个由技术突破驱动的、加速渗透的动态进程中。 Ḑ⢣❊传㖫 AI 技能岗位䘀ᶷ壽俖時⚬ȼ⋜㭐强ᷙㆌ 从全国范围来看，AI 技能要求的岗位分布呈现出高度的不均衡性，在核心经济区形成了明显的地理集聚效应。如图 1-2 所示，主要集中区域包括京津冀城市群、长三角城市群、粤港澳大湾区、成渝城市群以及长江中游城市群。 首先，AI 技能的需求版图形成了以城市群为核心的“第一梯队”。从图 1-2 可知，目前我国 AI技能需求最旺盛的核心增长极有五个：长三角城市群、珠三角（粤港澳）城市群、京津冀城市群、长江中游城市群和成渝城市群。五个城市群的 AI 技能需求量占全国总需求量的 90%左右。这背后是它们作为中国技术创新中心、金融中心和高端制造业中心所具有的综合优势，它们拥有顶尖的高校资源、雄厚的资本支持以及丰富的应用场景，为 AI 技术的研发与落地提供了有效支撑。 与此同时，大部分西部和东北部地区则处于“追赶梯队”，其 AI 岗位需求量相对较小。这与其产业结构、经济发展水平和人才储备密切相关，也意味着在 AI 赋能传统产业方面，这些地区拥有广阔的追赶空间和巨大的发展潜力。 图 1-3 展示了五大城市群在 2024 年与 2025 年上半年的 AI 技术岗位占比情况。值得关注的是，2024—2025 年长三角城市群的 AI 技术要求岗位占比显著下降，而珠三角却出现了显著的提升。拆分至城市层面可以更加细致地挖掘其底层原因。 这期间，最显著的趋势是以广州为代表的珠三角地区 AI 技能要求岗位占比的激增。珠三角地区是全球制造业重镇（如电子信息、新能源汽车、智能家居），“AI+ 制造业”的转型需求强烈。深圳的大疆创新将 AI 用于无人机智能避障、影像处理；广州的小鹏汽车、广汽集团布局自动驾驶，带动 AI 算法、车规级芯片等岗位需求。2025 年第一季度 Deepseek 发布后，极大降低了各类企业的人工智能布局成本，因此对 AI 人才的需求大幅提升。 ㇿ㚮Ⱆᶍ曝ㇿ㚮Ⱆ / ㇿ偼晿㯁⭸㭓 技㚫岗 AI 技能需求强度㖊㖺㙰橔ȼ㖫曚技㚫岗䘀 NJ ᾉ