详细介绍

　　国外AI工程师的薪资待遇普遍处于较高水平。这还在于AI技术在所有的领域如无人驾驶、医疗健康、金融科技等迅速崛起，企业为了更好的提高自身竞争力和创造新兴事物的能力，纷纷加大对AI技术的投资，使得AI工程师的需求量大幅度的增加，而目前AI工程师相对稀缺，这种供需失衡推动了薪资的上涨 。 以美国为例，根据薪资数据网站的数据，截至2024年4月，美国AI软件工程师的薪资中位数接近30万美元（约人民币217万元），而其他非AI软件工程师的薪酬则要低10万美元（约人民币72万元）左右。并且不同城市之间也存在一定的差异，例如旧金山湾区的AI工程师总薪酬（包括股票和奖金）中位数为31.8万美元，西雅图地区为31万美元，匹兹堡地区为24.3万美元 。同时，在顶尖的AI公司薪资更是可观，像OpenAI最低待遇都超过90万美元，亚马逊等大型科技公司也为AI工程师提供了高额薪酬，如亚马逊提供的年薪最高可达719,000美元，谷歌等公司的相关岗位薪酬也不低 。 除了美国之外，其他几个国家的AI工程师薪资也处于较高水平。如瑞士的AI工程师年收入可达20.4万美元、英国为14.8万美元、以色列14.8万美元、加拿大11.5万美元、澳大利亚11.3万美元、新加坡11万美元、荷兰9.5万美元、德国9.3万美元等，这表明在全世界内，AI工程师的薪资都比较优厚，也反映出各国对AI工程师人才的重视以及AI技术在全球的重要性在不断的提高 。 二、不同国家AI工程师薪资水平对比 不同国家的AI工程师薪资水平存在较为显著的差异。 美国： 在美国，AI工程师的薪酬在全球处于领头羊。如前面所述，美国整体的AI软件工程师薪资中位数接近30万美元，旧金山湾区和西雅图地区的薪酬中位数分别达到31.8万美元和31万美元。作为科技发达的国家，美国有众多高科技企业诸如OpenAI、谷歌、亚马逊等，这一些企业对AI研发技术投入巨大，所以他们对于AI工程师的需求格外强烈，可提供高薪来吸引人才。而且美国的科技公司往往处于AI技术前沿，需要高水平的AI工程师来开发复杂的AI模型和应用。此外，美国的生活成本、教育成本等因素也促使企业给出高薪以吸引国际人才，同时也保证本国人才愿意投身到AI工程领域 7。 瑞士： 瑞士的AI工程师年收入约20.4万美元。瑞士本身是一个高度发达且富裕的国家，重视科学技术研发和创新。虽然其在AI领域的企业规模和数量可能不如美国，但瑞士在高精度制造、生物科学技术等领域与AI的融合上有独特之处，对AI工程师的素质要求很高，所以薪资也处于很高的水平。该国在金融科技方面的AI应用、化工及制药行业中的AI研发等方面对于高素质AI工程师有较大需求，由于其较小的国内市场和对高品质人才的重视，提供的薪资才得以达到较高水准 。 英国： AI工程师年均收入为14.8万美元。英国有着悠久的科研历史和良好的科研环境，比如在教育资源方面，牛津大学、剑桥大学等世界名校在计算机科学和AI相关学科的研究和教学都很领先。英国的金融行业、先进制造业等领域对AI工程师需求较大，企业要依赖AI技术来进行风险评估、生产自动化等工作。然而，与美国相比，其整体的经济规模、科技公司数量和投入在AI方面可能相对较少，所以AI工程师薪资水平略低于美国 。 亚洲国家（例如新加坡）： 新加坡的AI工程师年收入约11万美元。新加坡是一个重视科技发展的亚洲城市国家，作为区域金融中心和航运枢纽，在金融、物流、智慧城市等诸多领域积极探索AI的应用。新加坡的AI工程师薪资虽然低于美国和欧洲一些国家，但在亚洲范围内是比较可观的。它的薪资水平受到国家整体经济政策、人才储备战略和自身市场规模等多方面的影响。新加坡一方面通过高薪吸引全球优秀的AI人才，另一方面也在努力培养本土的AI工程师，薪资水平也反映了当地市场对AI工程师的定位和价值衡量 。 三、欧美AI工程师薪资与亚洲AI工程师薪资差异 平均薪资水平差异 总体来说，欧美地区的AI工程师平均薪资水平高于亚洲地区。以美国为例，美国AI工程师薪资中位数接近30万美元，而亚洲的新加坡AI工程师的年薪约11万美元，中国AI工程师在2024年第一季度的薪资范围大致在6.4 - 13.4万美元（约合人民币46.3 - 97万元）。这种差异主要源于几个维度，一方面欧美地区在AI技术的研究和应用起步较早，目前在全世界内处于技术主导地位，无论是基础研究还是产业应用都更为成熟。例如美国的高科技企业如谷歌、苹果、OpenAI等一直处在AI创新前沿，他们对AI工程师的需求强劲并且愿意给出高薪吸引全球人才，这也拉高了市场的整体薪资水平 。 产业环境与发展阶段方面 在产业环境上，欧美国家拥有更广泛且深入的AI产业ECO。例如美国的硅谷是全球知名的高科技产业聚集区，汇聚了众多AI初创企业、风险投资机构、研发中心等，这为AI工程师提供了丰富的就业机会和创新环境。相比之下，亚洲虽然部分国家如中国、新加坡等在AI领域发展迅速，但整体的AI产业生态丰富度和发展程度相对欧美仍有差距。从发展阶段看，欧美国家已经在AI领域处于较为成熟的阶段，有更多的高端岗位和研究项目可供AI工程师参与，亚洲很多国家则仍然处于技术追赶和产业快速扩张的阶段，目前中低端职位相对较多，高端职位相对占比少一些，在某些特定的程度上影响了平均薪资水平的差异 。 人才竞争和劳动力成本因素 欧美的AI工程师招聘市场是全球性的人才竞争模式。欧美的企业尤其是美国企业习惯性吸引全球最优秀的人才，众多国际人才也倾向流入欧美，这种竞争激烈程度使得企业一定提供高额薪酬来吸引和留住人才。而在亚洲，虽然也有对全球人才的吸引力，但其实是以区域人才流动为主，竞争非常激烈程度相对欧美低一些。此外，从劳动力成本角度来说，亚洲部分国家劳动力成本相对欧美偏低一些，薪资也会根据当地整体劳动力成本水平做定位，所以在AI工程师薪资方面整体相对欧美低一些 。 四、影响国外AI工程师薪资的因素 市场供需关系 目前AI工程师在全球市场都是稀缺资源，AI技术发展迅猛，使得各行各业都渴望引入AI技术来提升自身竞争力。从企业角度来看，为了可以加速AI技术的研发、推广和应用，他们积极寻求AI工程师加入，如前面提到美国各企业等。由于市场上能够很好的满足企业要求的AI工程师数量少于企业的需求数量，这种供需不平衡就促使企业通过提高薪资来吸引和留住AI工程师，供需矛盾越突出，薪资水平就越高。如果未来AI教育和人才教育培训体系能够大规模输出符合需求的AI工程师，可能会逐步缓解这种供需矛盾，对薪资水平产生一定的影响 。 企业因素内不同企业薪酬差异 不同企业可提供的薪资差异较大。像OpenAI最低待遇超过90万美元表现很突出，而一些比较小规模的企业或者起步不久的企业薪资可能会低很多。顶尖的科技公司由于自身资金雄厚、盈利状况好、业务发展对AI依赖度极高，所以愿意为AI工程师提供高薪。而那些小企业可能在资金流、业务规模和盈利上受限，没办法提供高额的薪水。例如美国一些AI初创企业正处于研发投入阶段，除了提供有限的基本工资外，更多的是靠公司未来的潜力、股份等吸引AI工程师，这种方式与大企业单纯给予高薪有很大区别 。 工程师自身的技术水平与经验 AI工程师之间的技术水平和经验差异直接影响薪资。技术水平高超、经验比较丰富的AI工程师在市场上更加抢手。例如资深的AI工程师在建立复杂的AI模型、解决AI技术难题以及领导AI项目开发方面具有无法替代的优势。以在企业中的职级为例，入门级的AI工程师平均收入在一些企业如美国为23.9万美元，但随着他们向高级工程师、资深工程师晋升，不仅薪资会随着职级提升，而且在一些大公司如Cruise ，资深AI工程师薪水能达到68万美元，而非AI工程师只能拿到49.5万美元。很明显，是因为随着职业发展，工程师对公司的价值在持续不断的增加，其自身技术和经验越来越丰富，薪资也相应地上涨 。 地区因素不一样的地区企业未来的发展情况 不同地区的企业发展状况影响了当地的AI工程师薪资。像美国旧金山湾区、西雅图等地的科技企业聚集，形成了庞大的科技产业集群。这里集中了大量的AI相关业务企业，这些企业之间的竞争加剧了对AI工程师的争夺，使得这些地区的薪资水平偏高。而一些经济发展相对较慢或者没有形成科技产业集群的地区，企业规模较小且业务量有限，对AI工程师的需求相对少一些，所能提供的薪资也较低。而且不一样的地区的消费水平、生活成本等也会间接影响薪资。例如在消费水平较高的地区如美国纽约等地，企业也需要为工程师提供足够的薪资以保证他们在当地有合理的生活质量，所以相应地会提升AI工程师的薪资水平 。 五、国外AI工程师薪资待遇发展趋势 整体向上趋势及原因 从目前的形势来看，国外AI工程师的薪资待遇总体呈现继续向上的趋势。首先，AI技术目前仍处于快速发展阶段，新的应用场景不断被发掘出来，无论是传统行业的变革转型还是新兴科技行业的迭代创新，如智能家居到智能医疗、无人驾驶等各个领域，对AI工程师的需求持续增加，这会进一步拉高薪资。比如随着智慧城市建设的发展，对具有城市规划和AI技术结合能力的工程师需求增加，企业会提高待遇吸引此类人才。 其次，目前全球范围内AI人才的培养速度还跟不上产业发展的速度。虽然越来越多的高校和职业培训机构开始重视AI人才培养，但从人才产出到具备企业需要的专业能力还需要一个过程。短期内，这种人才稀缺的状态难以得到根本改变，所以企业为了抢占AI技术发展的先机，只能持续提高薪资待遇吸引优秀的AI工程师。例如，在一些新兴的交叉领域如AI与量子计算、AI与基因编辑，需要既懂AI又懂其他专业知识的工程师，这类人才极为稀缺，薪资也不断攀升 。 可能面临的变数及调整方向 然而，未来也可能存在一些变数影响AI工程师的薪资待遇。随着AI人才市场的成熟，企业在招聘实践和薪酬策略方面可能会变得更加谨慎。一方面，如果AI教育体系不断发展使得市场上人才数量增加供给充足的话，企业会根据人才的实际质量和市场上人才数量重新调整薪酬，这可能导致薪资上涨速度放缓或者在部分地区和企业出现薪资调整下降的情况。如果AI工程师供给与企业需求达到一个较为平衡的状态，薪资会逐渐趋于稳定在一个合理区间，甚至在某些过度饱和的分支领域出现薪资下滑的现象。 另一方面，随着企业对AI职位所需的技能和资质有了更深的了解后，他们可能会对薪资进行更加精细化的管理。例如，将AI工程师根据更细的技术分类确定薪资，避免一揽子式的高薪策略。他们会更加精确地根据不同的技能组合、项目价值等因素确定薪资，而不再是单纯地因为头衔是AI工程师就给予高薪资，而是更具性价比地招聘和支付薪资，这种趋势可能也会导致AI工程师薪资水平在整体增长趋势下出现一定的内部结构调整 。

　　AI工程师的薪资目前处于较高水平。以OpenAI为例，其工程师的薪酬十分惊人，根据Levels.fyi的报告 1，OpenAI向人工智能工程师支付的年平均薪酬达到了92.5万美元。OpenAI的5级软件工程师（通常拥有约10年的行业从业经验）底薪为30万美元，另外还可获得62.5万美元的股票薪酬；薪酬最低的工程师底薪为21万美元（拥有约2 - 4年的行业从业经验，这还不包括每年可获得的股票薪酬），高级软件工程师年薪最高可达140万美元。 在全球范围来看，根据Levels.fyi发布的2024年第一季度薪酬报告，入门级AI工程师的平均薪酬为23.9万美元（约合人民币173万元），不同职级AI工程师的薪酬普遍高于非AI工程师 。如资深AI工程师的平均薪酬为68.05万美元，远超非AI资深工程师的49.5万美元薪酬。从地区看，美国AI工程师的薪酬大幅领先，中国大陆的AI工程师收入水平排在第12名，薪资范围大致在6 - 14万美元之间 。 在中国，从行业来看，AI工程师的薪资也整居前列。智联招聘2024年第二季度《中国企业招聘薪酬报告》显示，人工智能行业招聘薪资领跑，平均招聘月薪13,594元，人工智能工程师更是以平均招聘月薪为22,003元排在各职业第一 。此外，微软的AI软件工程师平均年薪折合人民币约277万元，也彰显了AI工程师的高薪水平 。 当前技术趋势对AI工程师的影响 随着AI技术的发展，其应用日益广泛并对AI工程师有着多方面影响。 改变工作任务和角色定位 在工程系统设计和开发方面，AI和仿真结合越发重要。如在处理系统复杂度增加、某些仿真计算量过大（尤其实时运行模型测试时）的情况时，AI可以使用降阶模型（ROM）增强仿真，许多工程师都在探索将其集成到系统中，包括加速桌面仿真、实现硬件在环测试、加速有限元分析（FEA）仿真等。这要求AI工程师掌握相关技术知识，在嵌入式AI中要考虑模型性能尤其是小型模型的部署，计算机视觉和语言模型方面则要考虑大型模型7。 在工程教育领域，生成式AI（GenAI）成为颠覆性技术。工程学教授于2024年开始在课堂上大规模使用GenAI来辅助教学，例如在教授基本技能（如计算机编程）时帮助节省时间。而AI工程师也可能需要和教育界配合，将AI在教育领域的应用优化或者进行新功能开发等工作，而且自身的知识传授类能力也可能面临GenAI的挑战 。 在机械工程设计中，AI已经在设计、仿真与优化方面展现出强大能力。例如，AI能够分析和优化设计图纸，提高设计效率，传统机械设计软件也开始集成AI辅助设计功能；还能预测零部件失效可能性为设计提供依据等。这使得机械工程师的工作流程发生变化，AI工程师则需要与机械工程师更多地跨领域协作与知识融合，既要理解机械工程原理又要提供有效的AI技术支持。另外目前看来AI不会完全取代机械工程师，但AI工程师与机械工程师的职能边界会发生动态变化，如AI逐渐承担更多设计初步工作或者数据分析，机械工程师工作更多转向战略性任务，这需要AI工程师更深入理解业务需求并能把AI技术与之更好对接 。 产生新的技术学习要求 以程序员为例，传统程序员受到AI程序员的影响。传统程序员不仅要会写代码，还要学会与AI程序员合作，还要掌握一些人工智能的知识，参加相关的培训班进行学习，要有能力与AI一起对代码进行协同开发、调试等操作。AI工程师作为AI技术的直接开发者，一方面需要不断更新自己在AI领域内的知识结构，如跟进新的算法结构优化或者模型改进等；另一方面，也要理解传统编程知识体系下程序员与AI结合的需求点，开发出更好的工具或者框架来提高效率，对于AI相关的云计算资源管理、数据隐私保护等周边知识也要深入学习，从而确保自己在行业发展中不被淘汰 。 AI工程师薪资与技术发展的关联案例 市场需求推动薪资提升 由于AI技术在多个领域快速崛起，像自动驾驶、医疗健康、金融科技等领域都有AI技术的大量应用场景。企业为在市场竞争中保持竞争力和创新能力，对AI技术的投资不断加大，促使AI工程师的需求量大幅增加 。然而人才的供应短缺，供需矛盾让AI工程师处于优势地位，这直接反映在薪资上。例如，截至2024年4月，美国AI软件工程师的薪资中位数接近30万美元（约人民币217万元），可相比之下非AI软件工程师的薪酬则要低10万美元左右（约人民币72万元） 。以大疆无人机为例，由于在无人机产品中应用人工智能技术，使得在技术应用过程中承担重要角色如将人工智能技术与无人机技术相结合的工程师成为稀缺资源，导致其薪资待遇飙升，大疆也越来越注重这类人才的培养并提供丰厚的待遇，除薪资外，还提供广阔晋升空间和培训机会等福利来吸引优秀工程师 。 AI技术的复杂性支持高薪资 AI技术涵盖深度学习、自然语言处理等多个复杂领域，需要掌握扎实的编程能力、算法基础以及创新能力。例如微软AI部门软件工程师需要深厚技术功底才能胜任工作。AI技术人才要求的高门槛使得具备相关技能的人才相对稀缺，像在大模型领域真正会调模型、训练模型的人才在国内甚至不超过200个人。这也使得企业为吸引这些稀缺人才，给出了高额薪酬。例如一个博士生如果在AI领域对口，刚毕业出来起薪200万还是能看得见的（不含股票） 。 不同公司、地区依据技术布局的薪资差异 OpenAI由于在AI领域的特殊地位，例如推出ChatGPT这一具有巨大影响力的大型语言模型，被广泛认为是增长最快的消费者互联网应用程序。这使得OpenAI在人才争夺战中极具竞争力，能够给出超高水平的薪资，最低待遇都超过90万美元 。 不一样的地区由于对AI技术的重视程度、当地技术发展环境等因素，AI工程师薪资也有差异。例如美国AI工程师薪资大幅领先，仅看AI工程师总薪酬（包括股票和奖金）中位数，旧金山湾区为31.8万美元，西雅图地区31万美元，匹兹堡地区24.3万美元；然而中国AI工程师的收入水平处在第12名，薪资范围大致在6.4 - 13.4万美元（约人民币46.3 - 97万元） 。 未来技术趋势对AI工程师薪资的预测 技术普及程度影响： 若AI技术不断在教育体系等层面深度普及（类似现在AI课程已经逐渐向中小学下沉等情况），会有更多人才涌入AI领域，新进入者会促使市场竞争加剧。从美国的情况来看，据IEEE分析，其自然语言处理以及机器学习技能方面，随着掌握者增多而导致这部分技能的‘值钱度’下降，相关人才平均薪资开始缓和，甚至出现了小幅下滑 。因此推测在一段时期之后全世界内，从长远看如果AI教育体系反馈到产业后，初级AI工程师薪资可能面临下降压力。但是那些具有独特创造性、能解决复杂AI问题、深入掌握新兴技术（如新型模型架构或是新算法突破）等高层次的AI工程师因其难以被轻易替代，其薪资仍然有可能维持在高位甚至继续上升。 技术创新与新兴领域的影响： 在未来，如果AI与其他前沿科技（如量子计算等）产生创新性的重大结合，催生出如量子AI算法开发、量子计算下高性能AI模型训练等全新的工作和研究领域。率先掌握相关技能的AI工程师将成为稀缺资源，从而在新的一轮技术变革浪潮中享受超高的薪资待遇。例如量子计算领域本身对人才需求处于饥渴状态，如果量子与AI的结合领域一旦成型，对既有量子计算背景又有AI建模能力的工程师需求会非常大，按照过往新兴技术崛起吸纳人才的规律，在初期薪资会极具竞争力。另外一种情况是AI在新的应用场景大规模爆发，例如AI在物联网下全场景智慧控制或宇宙探索数据处理方面突然实现了产业化突破的情况下，为满足新场景下的开发和运营需求，AI工程师薪资也会随着需求兴起而高涨。 行业与人才市场的短期波动与长期平衡： 短期来看，如果某个特定行业对AI工程师的需求呈爆发式增长（如某短期内新兴的AI医疗应用大规模商业化需要大量工程师进行本地化部署和优化），而人才供应滞后，那么行业内的AI工程师薪资将快速上涨。但从长期趋势而言，当不同行业根据市场信号，调整人才教育培训和招聘策略后（例如高校增加相关专业招生、企业加大培训力度等），AI工程师在各行业的供需会逐渐走向平衡，此时薪资会逐渐趋于稳定，不会出现过度偏离价值的膨胀或者不合理的低谷情况。 不同技术水平AI工程师的薪资差异 不同技术水平的AI工程师在薪水上存在比较明显的差异。 入门级 入门级AI工程师是刚踏入该领域的从业者，虽然经验相对较少，但由于整个AI行业仍处于人才需求大于供给的阶段，入门级AI工程师的平均薪酬依然较高。按照Levels.fyi的数据，入门级AI工程师的平均收入为23.9万美元（约合人民币173万元），这一薪酬相比非AI工程师领域的入门级岗位要高8.57%。例如在中国的初级AI工程师薪资，依据行业和地区差异，处于一定的水平区间，尽管整体低于美国等发达国家，但相对国内其他非AI相关岗位在起步薪资上也占据优势 。 中级（普通工程师） 普通AI工程师相较于入门级拥有更深入的技术和更多的项目经验。他们在技术水平上能够独立承担一定规模的项目任务，可以有效的进行常规的算法优化、模型训练等工作。在企业中承担项目研发流程中的大部分环节，是企业项目执行的中坚力量。在薪资方面，他们的薪资要比同级别的非AI工程师高11.19%。他们不仅仅可以完成基本的任务，还可以对于现有的模型和算法进行小范围改进，并保障项目不至于出现非常明显的技术故障或者开发周期延误。 高级和资深级 高级工程师：高级AI工程师对于技术体系理解深刻，技术综合运用能力强。他们在大型复杂项目中有主导设计和核心开发的能力，如在大型人工智能项目架构设计、框架选型、关键技术难点突破等环节发挥决定性作用，并能带领团队进行创新探索式的研发。在高级这个职级上，Cruise和亚马逊付给AI工程师的薪水要比非AI工程师高得多，分别为45万美元和42.75万美元。他们往往会聚焦于前沿技术的研究并且将其整合到实际项目产品中提升竞争力，而且在跨部门协作或者跨团队整合资源过程中也是关键角色，推动AI技术与不同业务需求的深度耦合。 资深工程师：这是AI工程领域技术的佼佼者。不仅在技术深度上钻研到业内尖端水平，如在深度学习架构创新、超大规模数据机器学习建模等方面有卓越建树，还在技术宽度上具有广泛的视野，涉及从硬件、底层软件到应用端的全链路技术驾驭能力。他们可以主导设计划时代的AI产品或开拓出新的技术应用方向，像为新的行业业务需求定制超高性能的AI解决方案、奠定开创性的AI技术架构体系等。资深AI工程师平均薪酬为68.05万美元，远超过非AI资深工程师的49.5万美元。这类工程师往往是行业内的意见领袖和创新引领者，被不同的企业竞相争抢，他们的薪资水平也是对他们卓越技术实力和行业影响力的一种价值体现。

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