人工智能（AI）领域正迅速发展，涉及多个子领域。然而，根据最新的就业市场数据和趋势，以下几个领域在当前阶段最缺乏人才：
1. 机器学习与深度学习工程师：随着企业对自动化和智能化解决方案的需求增加，对能够设计和实施复杂机器学习模型的工程师的需求也在增长。这些工程师通常需要具备深厚的数学、统计学和编程知识，以及处理大量数据集的能力。
2. 自然语言处理（NLP）专家：NLP是AI的一个重要分支，它涉及到使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。随着智能助手、聊天机器人和翻译工具的普及，对NLP专家的需求也在不断增加。这些专家通常需要具备语言学、心理学和计算机科学的知识。
3. 计算机视觉工程师：计算机视觉是AI的另一个重要领域，它涉及到使计算机能够理解和解析图像或视频的技术。随着自动驾驶汽车、医疗影像分析和安全监控等领域的发展，对计算机视觉工程师的需求也在增加。这些工程师通常需要具备图像处理、模式识别和机器学习的知识。
4. 强化学习工程师：强化学习是一种使计算机通过试错来学习和改进的方法。在游戏、机器人控制和预测建模等领域，强化学习的应用越来越广泛。因此，对强化学习工程师的需求也在增加。这些工程师通常需要具备数学、统计学和计算机科学的知识。
5. AI伦理与政策专家：随着AI技术的不断发展，其伦理和社会影响也日益受到关注。因此，对AI伦理与政策专家的需求也在增加。这些专家通常需要具备伦理学、社会学和政治学的知识，以确保AI技术的发展符合社会的利益和价值观。
6. AI架构师：AI架构师负责设计和维护AI系统的架构，包括算法、硬件和软件的整合。随着AI技术的快速发展，对AI架构师的需求也在不断增加。这些架构师通常需要具备深厚的计算机科学、数学和工程知识。
7. AI产品经理：随着AI技术的普及，越来越多的企业开始开发自己的AI产品。因此，对AI产品经理的需求也在增加。这些产品经理通常需要具备商业、技术和产品管理的知识，以确保AI产品的成功推出和商业化。
8. AI数据科学家：数据是AI系统的核心，因此对能够收集、处理和分析大数据的AI数据科学家的需求也在增加。这些数据科学家通常需要具备统计学、编程和机器学习的知识。
综上所述，目前最缺乏人才的领域主要集中在机器学习与深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、AI伦理与政策、AI架构师、AI产品经理和AI数据科学家等子领域。随着AI技术的不断发展和应用领域的扩大，这些领域的专业人才需求将继续增加。
