
從大數(shù)據(jù)看全球VR未來增長趨勢
2016年被業(yè)界定義為VR元年,同時(shí)也讓虛擬現(xiàn)實(shí)成為全球最炙手可熱的“金礦產(chǎn)業(yè)”,大量的金融資本和行業(yè)巨頭紛紛搶灘布局VR領(lǐng)域,而業(yè)界對于VR發(fā)展前景和商業(yè)化趨勢也看法不一。而就VR產(chǎn)業(yè)的人力儲備來看,通過全球職場社交平臺LinkedIn的最新數(shù)據(jù),我們卻可以針對當(dāng)前全球VR人才進(jìn)行了一個(gè)“全景式的掃描”,基于“人才大數(shù)據(jù)”揭示當(dāng)前全球VR產(chǎn)業(yè)布局,并通過VR人才聚集的區(qū)域、行業(yè)職能分布、以及人才供需特點(diǎn)等核心要素,分析VR人才與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的協(xié)同關(guān)系,為VR業(yè)內(nèi)人士提供數(shù)據(jù)洞察。
從整體數(shù)據(jù)中可以看出,全球VR人才市場展現(xiàn)出了以下特征:
VR人才的三大梯隊(duì):當(dāng)前全球VR從業(yè)者主要分布在美國、英國、加拿大、德國、印度等以IT高科技為主導(dǎo)的創(chuàng)新型國家和地區(qū)。作為第一梯隊(duì),美國VR人才以占全球總數(shù)40%的絕對優(yōu)勢一騎絕塵,其后的第二梯隊(duì)英國擁有全球8%的VR人才。與這兩大巨頭拉開較大差距的第三梯隊(duì)包括加拿大、印度、法國、德國及中國,VR人才比例介于1%至5%的之間。在亞太地區(qū),中國VR人才數(shù)量占全球2%僅次于印度,緊跟其后的是新加坡、日本和韓國等東亞國家。
當(dāng)前全球VR人才分布圖
實(shí)戰(zhàn)人才與研究人才并舉:在全球VR人才最集中的三個(gè)國家中,美國的VR人才在全球獨(dú)樹一幟,他們多在谷歌、微軟、英特爾等大型IT巨頭企業(yè)工作,利用這些企業(yè)雄厚的研發(fā)資金和多元化的業(yè)務(wù)優(yōu)勢開展VR研發(fā)和基于商用及消費(fèi)端的VR商業(yè)化。值得注意的是,英國、加拿大卻多以學(xué)術(shù)研究型人才居多,大多集中在高等院校和研究機(jī)構(gòu),主導(dǎo)VR科技的基礎(chǔ)研究和創(chuàng)新。
當(dāng)前美、英、加拿大VR人才雇主對比圖
各國VR發(fā)展各具特色:各國VR人才基本任職于各大高科技公司,職能集中在計(jì)算機(jī)軟件、IT技術(shù)和服務(wù)方面。從各國特色行業(yè)來看,美國的娛樂游戲和英國的設(shè)計(jì)等領(lǐng)域集中了大量VR人才;加拿大、日本的VR人才則在大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)分布較多,以學(xué)術(shù)研究和高等教育領(lǐng)域?yàn)橹?德國的VR人才除了在研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行研發(fā)之外,還專注于其傳統(tǒng)強(qiáng)項(xiàng)汽車和工程制造領(lǐng)域的前沿VR探索;中國的VR人才則在建筑與規(guī)劃、互聯(lián)網(wǎng)和電子產(chǎn)品領(lǐng)域有相當(dāng)?shù)膫?cè)重。
當(dāng)前美、英、德、中四個(gè)國家VR人才所屬行業(yè)對比
亮點(diǎn)一:中國VR產(chǎn)業(yè)仍在摸索階段,亟缺復(fù)合型專業(yè)人才
正在起步期的中國VR產(chǎn)業(yè),單以絕對人數(shù)來看,并不缺乏VR從業(yè)者。但高質(zhì)量、專業(yè)的VR人才的儲備不完善,當(dāng)前很多VR人才都是為了業(yè)務(wù)發(fā)展需求而從企業(yè)其他部門抽調(diào)而來的,同時(shí),產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)和產(chǎn)業(yè)鏈部分環(huán)節(jié)的缺失,成了限制產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一大重要因素。
VR的核心技術(shù)主要涉足圖形圖像、輸入算法、交互、光學(xué)等尖端領(lǐng)域,對于人才的要求近乎嚴(yán)苛。在這個(gè)復(fù)合度極高的領(lǐng)域里,能專攻某一領(lǐng)域的專業(yè)人才本身就很少,能綜合性地扎根VR就更加鳳毛麟角。然而,當(dāng)前VR開發(fā)人員大多是從游戲、動漫、3D仿真、模型等行業(yè)轉(zhuǎn)型而來,因此,由于行業(yè)技術(shù)間的差異性,人才很難快速融入VR領(lǐng)域。
亮點(diǎn)二:中國VR產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)缺失,導(dǎo)致銷售人員占比高
中國的VR產(chǎn)業(yè)迅速爆發(fā),在短期內(nèi)資本大量注入,商業(yè)展示、線下體驗(yàn)店等多種形式的商業(yè)化進(jìn)程遍地開花,但一方面又缺乏足夠成熟的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系支持長期發(fā)展。眾多的VR 線下體驗(yàn)店基本主打單一內(nèi)容體驗(yàn),盈利來源于消費(fèi)者對于VR的好奇心。但單一化的內(nèi)容體驗(yàn)?zāi)軌虺掷m(xù)多久,或許是商家最難預(yù)判的難題。因此,商家更需要的是內(nèi)容提供商在內(nèi)容差異化上的做出更多創(chuàng)新,才能讓其商業(yè)模式得到可持續(xù)發(fā)展。
當(dāng)前美、英、德、中VR人才工作職能對比
從工作職能上分析,銷售高居中國VR工作職能第二位,在全球VR人才職能分布中獨(dú)具特色。從中也可以看出,由于中國市場在VR商業(yè)類展示及情景體驗(yàn)等方面初步展現(xiàn)商機(jī),使得一些企業(yè)在VR應(yīng)用軟件和內(nèi)容缺乏,甚至硬件功能尚不完善的情況下,依靠銷售來迅速拓展眼前的商業(yè)機(jī)會,但這或許并不利于VR產(chǎn)業(yè)的長期發(fā)展。
亮點(diǎn)三:中國VR人才需求量全球第二,爆發(fā)式發(fā)展的同時(shí)泡沫激增
從當(dāng)前在領(lǐng)英平臺上發(fā)布的VR職位需求量來看,美國獨(dú)占近半,中國則約占18%緊隨其后。國內(nèi)很多大型IT企業(yè)向VR人才拋出了高薪的橄欖枝,但由于與國外先進(jìn)技術(shù)的差距等核心因素,企業(yè)依然難覓專業(yè)的、復(fù)合型VR人才,取而代之的是從其他軟硬件開發(fā)部門借調(diào)人員,臨時(shí)跟風(fēng)拼湊起VR業(yè)務(wù)部門。
全球VR相關(guān)職位需求比例
另一方面,更多具備VR相關(guān)資源的人士,選擇自己登上VR舞臺。通過與國外院校的華裔教授或校友合作,他們將某一先進(jìn)技術(shù)引進(jìn),單槍匹馬地撬動國內(nèi)產(chǎn)業(yè)。但產(chǎn)業(yè)鏈的割裂局面讓一些廠商只專注于做硬件,另一些只聚焦于內(nèi)容,缺乏協(xié)同的產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境。
高質(zhì)量VR人才的匱乏成為中國VR產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心癥結(jié),可以預(yù)見的是,在未來的競爭中,得人才者得天下,VR人才的培養(yǎng)和爭奪將是VR產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重中之重。在培養(yǎng)本土優(yōu)質(zhì)人才的同時(shí),中國企業(yè)能不能“走出去”,把海外尖端人才和技術(shù)請進(jìn)來,將是決定中國VR產(chǎn)業(yè)能否異軍突起的關(guān)鍵因素之一。
大數(shù)據(jù)映射行業(yè)趨勢
時(shí)至今日,大數(shù)據(jù)不再是虛無縹緲的概念,已成為許多企業(yè)的決勝武器。然而,這并不意味著每一個(gè)企業(yè)都能成功地運(yùn)用大數(shù)據(jù)。如何利用大數(shù)據(jù)幫助企業(yè)贏得市場,對于這個(gè)問題的探索,已經(jīng)成為企業(yè)把控市場的關(guān)鍵。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10