京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
从大数据看全球VR未来增长趋势
2016年被业界定义为VR元年,同时也让虚拟现实成为全球最炙手可热的“金矿产业”,大量的金融资本和行业巨头纷纷抢滩布局VR领域,而业界对于VR发展前景和商业化趋势也看法不一。而就VR产业的人力储备来看,通过全球职场社交平台LinkedIn的最新数据,我们却可以针对当前全球VR人才进行了一个“全景式的扫描”,基于“人才大数据”揭示当前全球VR产业布局,并通过VR人才聚集的区域、行业职能分布、以及人才供需特点等核心要素,分析VR人才与产业发展的协同关系,为VR业内人士提供数据洞察。
从整体数据中可以看出,全球VR人才市场展现出了以下特征:
VR人才的三大梯队:当前全球VR从业者主要分布在美国、英国、加拿大、德国、印度等以IT高科技为主导的创新型国家和地区。作为第一梯队,美国VR人才以占全球总数40%的绝对优势一骑绝尘,其后的第二梯队英国拥有全球8%的VR人才。与这两大巨头拉开较大差距的第三梯队包括加拿大、印度、法国、德国及中国,VR人才比例介于1%至5%的之间。在亚太地区,中国VR人才数量占全球2%仅次于印度,紧跟其后的是新加坡、日本和韩国等东亚国家。
当前全球VR人才分布图
实战人才与研究人才并举:在全球VR人才最集中的三个国家中,美国的VR人才在全球独树一帜,他们多在谷歌、微软、英特尔等大型IT巨头企业工作,利用这些企业雄厚的研发资金和多元化的业务优势开展VR研发和基于商用及消费端的VR商业化。值得注意的是,英国、加拿大却多以学术研究型人才居多,大多集中在高等院校和研究机构,主导VR科技的基础研究和创新。
当前美、英、加拿大VR人才雇主对比图
各国VR发展各具特色:各国VR人才基本任职于各大高科技公司,职能集中在计算机软件、IT技术和服务方面。从各国特色行业来看,美国的娱乐游戏和英国的设计等领域集中了大量VR人才;加拿大、日本的VR人才则在大学和研究机构分布较多,以学术研究和高等教育领域为主;德国的VR人才除了在研究机构进行研发之外,还专注于其传统强项汽车和工程制造领域的前沿VR探索;中国的VR人才则在建筑与规划、互联网和电子产品领域有相当的侧重。
当前美、英、德、中四个国家VR人才所属行业对比
亮点一:中国VR产业仍在摸索阶段,亟缺复合型专业人才
正在起步期的中国VR产业,单以绝对人数来看,并不缺乏VR从业者。但高质量、专业的VR人才的储备不完善,当前很多VR人才都是为了业务发展需求而从企业其他部门抽调而来的,同时,产业生态建设和产业链部分环节的缺失,成了限制产业发展的一大重要因素。
VR的核心技术主要涉足图形图像、输入算法、交互、光学等尖端领域,对于人才的要求近乎严苛。在这个复合度极高的领域里,能专攻某一领域的专业人才本身就很少,能综合性地扎根VR就更加凤毛麟角。然而,当前VR开发人员大多是从游戏、动漫、3D仿真、模型等行业转型而来,因此,由于行业技术间的差异性,人才很难快速融入VR领域。
亮点二:中国VR产业生态系统缺失,导致销售人员占比高
中国的VR产业迅速爆发,在短期内资本大量注入,商业展示、线下体验店等多种形式的商业化进程遍地开花,但一方面又缺乏足够成熟的产业生态体系支持长期发展。众多的VR 线下体验店基本主打单一内容体验,盈利来源于消费者对于VR的好奇心。但单一化的内容体验能够持续多久,或许是商家最难预判的难题。因此,商家更需要的是内容提供商在内容差异化上的做出更多创新,才能让其商业模式得到可持续发展。
当前美、英、德、中VR人才工作职能对比
从工作职能上分析,销售高居中国VR工作职能第二位,在全球VR人才职能分布中独具特色。从中也可以看出,由于中国市场在VR商业类展示及情景体验等方面初步展现商机,使得一些企业在VR应用软件和内容缺乏,甚至硬件功能尚不完善的情况下,依靠销售来迅速拓展眼前的商业机会,但这或许并不利于VR产业的长期发展。
亮点三:中国VR人才需求量全球第二,爆发式发展的同时泡沫激增
从当前在领英平台上发布的VR职位需求量来看,美国独占近半,中国则约占18%紧随其后。国内很多大型IT企业向VR人才抛出了高薪的橄榄枝,但由于与国外先进技术的差距等核心因素,企业依然难觅专业的、复合型VR人才,取而代之的是从其他软硬件开发部门借调人员,临时跟风拼凑起VR业务部门。
全球VR相关职位需求比例
另一方面,更多具备VR相关资源的人士,选择自己登上VR舞台。通过与国外院校的华裔教授或校友合作,他们将某一先进技术引进,单枪匹马地撬动国内产业。但产业链的割裂局面让一些厂商只专注于做硬件,另一些只聚焦于内容,缺乏协同的产业生态环境。
高质量VR人才的匮乏成为中国VR产业发展的核心症结,可以预见的是,在未来的竞争中,得人才者得天下,VR人才的培养和争夺将是VR产业发展的重中之重。在培养本土优质人才的同时,中国企业能不能“走出去”,把海外尖端人才和技术请进来,将是决定中国VR产业能否异军突起的关键因素之一。
大数据映射行业趋势
时至今日,大数据不再是虚无缥缈的概念,已成为许多企业的决胜武器。然而,这并不意味着每一个企业都能成功地运用大数据。如何利用大数据帮助企业赢得市场,对于这个问题的探索,已经成为企业把控市场的关键。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31