到2025年我國關鍵軟件人才新增缺口將達到83萬

隨著全球數字經濟的發展，研發設計、生產控制、信息管理等工業軟件的應用場景進一步增加，工業軟件領域的人才需求也呈現上升態勢。

在近日舉行的一場國際會議上，來自華中科技大學平均年齡24歲的團隊摘得EDA領域算法競賽全球冠軍，這也是三位“90”末核心成員第一次出戰該類比賽。

像華科團隊這樣能從事工業軟件設計的人才有多少?

據賽迪《關鍵軟件人才需求預測報告》預測，到2025年，我國關鍵軟件人才新增缺口將達到83萬，從需求類型來看，關鍵軟件領域緊缺崗位集中于高端技術職位，其中架構師、前端(算法)開發工程師最為緊缺。工業軟件人才缺口將為12萬，工業軟件將成為人才緊缺度最高的領域之一。

賽迪顧問業務總監高丹對第一財經記者表示，軟件人才缺乏是我國軟件產業發展亟待解決的重大問題，特別是新興領域和核心關鍵領域的軟件人才缺乏問題尤為突出。工業軟件與其他行業軟件研發具有較大的區別，因為以制造業為主的行業類型豐富，不同制造業行業制造流程區別較大、不同規模企業信息化水平不一致，因此工業軟件需要解決的問題差異性也較大。

華中科技大學計算機學院呂志鵬教授接受第一財經記者采訪時表示，現在學科的特點是按專業方向來劃分的，而在未來的EDA(電子設計自動化)人才培養方面，應該以產業界來牽頭提需求，讓既懂微電子、又懂算法、還懂建模的人來把問題梳理清楚，最后再去開放給做算法的人。

年輕人開始關注設計軟件

工業軟件包含研發設計類(EDA、CAD、CAE等)、生產調度和過程控制類(MES、SCADA等)、業務管理類(ERP、SCM、HRM等)三大領域，其中研發設計類最為核心和關鍵。以被稱作“芯片之母”的EDA為例，是電子設計的基石產業。

在11月4日結束的EDA領域國際會議ICCAD 2021上，呂志鵬教授團隊獲得了CAD Contest布局布線(Routing with Cell Movement Advanced)算法競賽的第一名。

這個始于1980年的會議，是EDA領域歷史最悠久的頂級學術會議之一，其中的CAD Contest算法競賽更是備受關注。

“可以說EDA屬于工業軟件里面難度最高、最復雜的一類軟件，大家都知道沒有光刻機造不出芯片，但是在前端設計的時候，是需要EDA這類軟件和工具的。”呂志鵬對記者解釋，雖然EDA市場規模并不大，但這個領域卻相當關鍵。因為在萬物互聯的時代，不僅是IT界，任何行業的應用，最終都會收攏到芯片上來。

談到這次比賽的意義，呂志鵬認為，是引起了各界的關注和熱情，大家開始關注什么是工業軟件、什么是EDA。“之前在芯片領域民間可能更關注光刻機，鮮少有人去關注底層EDA軟件的發展。”

不過，即使獲得了該算法領域的冠軍，但諸如芯片設計類的工業軟件人才儲備仍然不足。方正證券研報顯示，目前國內從事EDA軟件研發的人員約1500人，真正為本土EDA研發服務的只有約300人。

在此前舉行的2021中國工業軟件大會上，清華大學軟件學院院長王建民也表示，隨著信息化、網絡化、智能化的發展，工業軟件不斷有新的內涵拓展。人才培養方面，我國大學以前的教育，基本上沒有工業軟件。工業軟件研發人才嚴重匱乏，特別是復合型人才。

值得注意的是，這一次算法競賽的參賽隊員，平均年齡只有24歲，三位主要核心成員出生于1998年、1999年。

“實驗室三位學弟有一個讀研二，兩個在讀研一，其中兩個學弟準備比賽時還在讀大四。”團隊指導人之一、正在從事博士后研究的蘇宙行告訴記者，從碩士算起，蘇宙行已經在組合優化算法領域鉆研了7年。

蘇宙行告訴記者，在計算機學院念本科時學的還是通識教育，到了研究生階段他才逐步聚焦于NP-hard問題與組合優化算法等方向，并一路讀到博士后。

而對于已經在研究領域呆了近20年的呂志鵬，近兩年有一個明顯的感受。他說，和此前相比，近幾年招收有意愿從事工業軟件方向的研究生總量、質量以及上升速度都在提高，特別是“90末”“00后”對工業軟件領域的關注度在變高。

人才培養如何破局

在人才工作的長期性特征下，我國工業軟件所需的高水平、經驗型人才仍然供不應求，滿足產業高速發展的產教融合人才培養體系尚未形成。

一位從事芯片行業近20年的人士曾告訴第一財經記者，集成電路人才存在市場缺口大、缺乏相關專業大學畢業生等問題。而芯片產業的極致專業性，使得企業無人可用。

王建民也在上述會議上談道，當前我國尚未建立工業軟件基礎人才選拔與培養有效機制。例如高校CAD軟件理論與技術研發人才培養斷檔，高校重應用不重基礎研發，加上一些互聯網應用產業產生的虹吸效應，高端工業軟件人才存量不足。 需要從擴大工業軟件教育人才基數、建設工業軟件一條龍的考核新機制、特色化軟件學院等政策建設、建立工業軟件教育系統工程等加強人才的培養。

在高丹看來，與傳統軟件人才培養不同，工業軟件人才的培養更多需要注意的問題是對制造業行業的深入理解以及對工業企業信息化問題的了解，因此培養過程中一方面要增加工業軟件人才對制造業整體流程的了解，另一方面要注重聯合工業企業開展人才培養，設計相關的課程，并開展相關的實踐和培訓。“研發本就是一件前期資本投入大的事業，越接近基礎研究周期越長、短期效益見效越少，但是一旦研發成功就會釋放巨大的價值。”

值得注意的是，本次華科團隊其實并不是一直關注芯片設計，雖然實驗室已經成立了40余年，在三年前呂志鵬主攻是工業優化算法研究，從2018年開始進行EDA方面的研究。

呂志鵬說，EDA領域內核其實是復雜的算法，而按高校的學科劃分來看，這些人才分散在計算機、數學等多個院系。“做芯片設計的可能是集成電路專業的學生，但是他們并不是學算法出身。”

呂志鵬認為，在未來的人才培養過程中，需要產業界和學校共同培養。用需求做牽引，有算法跟建模的專家幫助業界梳理問題，同時需要吸引各個專業做算法的復合型人才。同時這種專業的競賽也可以吸納能解決實際問題的人才。

高丹建議，對于工業軟件的投入來說，不僅包括資本、還包括時間，要做好長期研發的準備。另外對于學界、研發機構和企業界，甚至政府，既要合作，又要明確各自的職能，從合作協同方面來說，設置專項基金、開展重點項目研發是其中一種路徑;從職責明確方面來說，學界要做好基礎人才的培養、設計好課程，學界和研發機構組織好項目研發，要勇于攻關。

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