2019全球AI人才分布图：美国占44%，中国人才净流入

来源：网络大数据
网络

人工智能技术正在快速发展，而各国对于AI人才的需求是没有止境的：你们都在培养和争夺人才上作文章。前不久，教育部批准了国内35所大学的人工智能本科专业;加拿大正但愿经过“全球技能战略签证”吸引国外人才流入。机器学习

今天全球人工智能领域人才的分布是什么样子?中美在AI领域的差距究竟有多大?最近，加拿大Element AI的首席执行官JF Gagne发布了2019版的《全球AI人才报告》，为咱们解答了这些问题。学习

调查发现，全球AI论文发表最多的学者之中，有44%是在美国得到的博士学位，国内博士数量占11%。另外一方面，AI人才的流动性很高，大约1/3的人工智能博士都不会在培养国工做，在这方面，中美都是人才净流入国。大数据

种种证据代表，当前顶级 AI 人才明显供不该求。但这种人才到底有多稀缺以及他们分布在全球哪些地方，却不为人知。本报告总结了咱们对全球 AI 人才库范围和广度的第二次调查。网站

咱们的研究依赖于三个主要的数据源。首先，为了了解正在推动该领域的研究人员状况，咱们回顾了 AI 领域 21 个主要科学会议的出版物，并分析了做者的概况。其次，咱们分析了领英网几个定向搜索的结果，结果显示了世界各地有多少人有博士学位以及必备技能。最后，咱们寻求外部报告和其它二手资料，以帮助咱们将发现的东西放在上下文语境中，并更好地理解快速变化的全球 AI 环境中的人才库。人工智能

咱们的发现代表，2018 年有 22,400 人在一个或多个机器学习顶级会议上发表过论文，与 2015 年相比上涨了 36%，与去年相比上涨了 19%。同行评审的出版物数量也同步增加，比之 2015 年上涨了 25%，比去年上涨了 16%。女性较少，仅占在这些会议上发表论文的研究人员的 18%。spa

咱们还发现，AI 人才库流动性很大，大约有 1/3 的研究人员不在本身得到博士学位的地方工做。在本文调查的 21 个顶级会议上发表过论文的做者中，约 18% 的人(约 4000)贡献了过去两年对该领域有重大影响的研究。高影响力研究人员(即那 18%)数量最多的国家分别是：美国、中国、英国、澳大利亚和加拿大。同步

对领英搜索的调查发现，根据咱们的搜索标准，总共有 36524 人自报告为 AI 专家。相比去年，这个数字增加了 66%。class

本次调查显示，不管是自报告的 AI 专家，仍是在 AI 会议上发表科学论文的做者及论文数量，都有显著的增加和扩张趋势。计算机科学

根据 21 个顶级会议的出版信息，咱们计算了会议论文的做者数量，获得的结果是 2018 年有 22400 人在一个或多个顶级会议上发表过论文。为了与前几年的状况对比，咱们收集了 201五、201六、2017 年一样的 21 个会议的出版信息。结果显示了明显的增加趋势。

培养高级 AI 专家的国家也在引领就业

根据参与大会的研究人员数据，咱们能够观察这些发表论文的做者是在哪里接受培训的。首先，那些高产的做者主要是毕业于美国的博士。在咱们的会议做者样本中，超过 44% 的人在美国得到博士学位。在中国得到博士学位的做者约占 11%，其次是英国(6%)、德国(5%)、加拿大(4%)、法国(4%)和日本(4%)。

AI 专家在哪里就业?

主要在五个国家：美国、中国、英国、德国和加拿大，在这些国家工做的 AI 专家占 72%。

点击下图中的气泡能够看到每一个国家的会议研究人员和咱们在领英中搜索到的人才数量。

就业数据也具备类似的地域分布。咱们的调查显示，美国继续吸引 AI 研究人员为之工做，占样本的 46%。在中国工做的 AI 研究人员占样本的 11% 以上，其次是英国(7%)。加拿大、德国和日本各占样本的 4%。总之，18 个最大国家的 AI 研究人员占做者的 94%，其中美国、中国、英国、德国和加拿大位列前五名(占样本的 72%)。绝大多数会议做者(77%)在学界工做，而 23% 在业界工做。

为了评估 AI 专家的工做地点，咱们观察他们所在公司的总部位置，而不是实际工做和生活的地点。举例而言，若是一些人在法国得到博士学位，而在谷歌的巴黎办公室工做，咱们的数据则会显示其在法国接受培训，但为美国公司工做(谷歌是美国公司)。

在这种状况下，外国公司的出现会为东道国带来本地投资、培训等效益，而且专家依然归属于东道国。可是，该外国公司将对其本地创造的知识产权拥有全部权。虽然这种计算方法下降了许多生态系统的价值，主要是对美国有利，但咱们以为它更好地反映了人才在世界各地流动的方式和地点。

培养博士生的国家并不老是受益方
人才流往何处

AI 人才流动性很大，大约三分之一的研究人员并无在得到博士学位的国家工做。

咱们的会议数据也了解了 AI 研究人员在完成其博士学位后将去往哪里工做。总的说来，大约三分之一(27%)的研究人员并无选择在其读博的国家工做。在至少拥有 150 名做者的国家，这一比例更是高达 32%。这些 AI 人才的全球流动性很是复杂，而且流动背后的故事各有不一样。尽管如此，这一数据依然可使咱们观察到 AI 人才在全球的流动状况。

首先，咱们的数据显示，一些国家对机器学习领域的研究人员特别具备吸引力。根据调查，美国最能吸引那些在其它国家接受培训的 AI 研究人员为之工做。中国其次，其能吸引的研究人员绝对数量约占美国的四分之一。咱们认为每一个国家的工做机会等几个不一样因素会对这些结果产生影响。

根据咱们的数据，这 10 个地区和国家流入的 AI 研究人员比例高于流出的人员比例：台湾、瑞典、韩国、西班牙、美国、瑞士、中国、日本、英国和澳大利亚。其中，瑞士和瑞典在接收世界各地 AI 专家方面处于领先位置，其拥有的在外国接受培训的 AI 人才分别占 50% 和 49%。英国位列第三，在外国得到博士学位的研究人员比例占 44%。在将来的项目中，咱们但愿探究一些国家为什么有如此多流入的研究人员;这大概因为一系列缘由，包括工做机会和研究人员回归故国。

比较各个国家的人才流入与流出

根据各个国家 AI 人才的流入与流出，咱们绘制了下图：

美国、中国、英国、澳大利亚和加拿大引领影响力较大的研究

今年的调查发现，在这些顶级国际会议上发表论文的做者总量比去年上涨了 19%。为了评估这些做者当前对这一领域的影响力，咱们分析了他们的论文在 2017 和 2018 年的被引用次数。结果发现，约 18%(约 4000)的人这两年里对该领域有显著的影响。

这些做者在顶级学术会议上发表的论文被引用次数最多，并且他们的知识也很渊博，相信他们会继续为这个领域作出重大贡献。对致力于将理论转化为实践的团队来讲，这些专家也是潜在的人才来源。

会议数据代表，这些研究人员主要集中在一些国家，此类研究人员数量最多的前五个国家分别是美国(1095)、中国(255)、英国(140)、澳大利亚(80)、加拿大(45)。

各国 AI 人才的学术背景

根据领英网(LinkedIn)的统计，大约 1/3 的 AI 人才都接受过计算机科学方面的教育，不过学术背景的分布在各国略有不一样。

这一统计中有一些值得注意的地方。首先，全部领英网的数据都是自报告的：自愿选择加入网站，并自我解释受教育、工做经验和目前工做状况。第二，虽然领英网具备普遍的影响力，但它在一些国家中的表明性不佳。

在美国，已有 1.44 亿美国人拥有 LinkedIn 档案——这大约表明了 44% 的美国人口。在加拿大，领英网也有 38% 人口的高注册率。但在俄罗斯，领英网的渗透率仅有 5%。在中国这个机器学习领域举足轻重的国家，领英网注册人数只有人口的 3%。

去年与 Wired 合做时，咱们分析了人才库中机器学习领域的女性研究人员所占比例。结果代表该领域离性别平衡还有很长的路要走：在去年咱们调查的 AI 领域三个主要科学会议中，仅有 12% 的做者是女性。

在今年的调查中，这 21 个顶级会议中，女性研究人员仍然不多，仅占了发表论文做者的 18%。咱们的调查发现，AI 领域的这种性别失衡在业界和学界都存在：在学界中，在会议上发表论文的做者中有 19% 为女性，而在业界，发表论文的做者中仅有 16% 为女性。

结论

2019 全球 AI 人才报告展现了在人工智能领域有影响力学术论文做者，以及自报告 AI 专家的数量。他们的数量在过去的几年里有了显著的增加。在 AI 领域里，女性的影响力仍然不足，但一些国家相比其余国家更加接近于平等。

从人才的地理分布来看，美国显然在几乎全部指标都遥遥领先。另外一方面，人工智能无疑是国际化的，每一个地区/国家的生态都有着本身的独特优点和战略。诸多专一与培养人才的国家正推进全球 AI 领域持续向前发展。

将来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能，互联网和脑科学交叉研究机构。

将来智能实验室的主要工做包括：创建AI智能系统智商评测体系，开展世界人工智能智商评测；开展互联网（城市）云脑研究计划，构建互联网（城市）云脑技术和企业图谱，为提高企业，行业与城市的智能水平服务。

  若是您对实验室的研究感兴趣，欢迎加入将来智能实验室线上平台。扫描如下二维码或点击本文左下角“阅读原文”