本文摘要：一些有力的证据指出，AI顶级人才供不应求。

一些有力的证据指出，AI顶级人才供不应求。但是对于人才的匮乏度和集中度却缺乏准确的信息。为此，element.ai团队倒数第二年对全球AI人才的范围和广度展开调查。

其研究主要倚赖3个数据来源。1）AI领域21个领先的科学会议的出版物，分析其作者的概况。2）分析若干linkedIn定向搜寻的结果，想到有多少人自称为是博士并且不具备适当的必需技能的。

3）外部报告及其他二手来源，协助找寻涉及背景，并更佳地解读迅快变化的全球AI版图中的人才情况。　　报告找到，2018年有22400人在一或多个机器学习的顶级会议上公开发表了论文，比2015年提高了36%，比去年也上涨了19%。同行评审的出版物数量也比2015年提升了25%，比去年提升了16%。

不过在这些会议上发表文章的研究人员当中，女性仅有占到18%，变得名额严重不足。报告还找到，全球的AI人才池是高度流动的，大约有1/3的研究人员的雇员所在国家与其取得博士学位所在国家是不一样的。报告的分析表明，在21种刊物上公开发表过作品的作者当中有18%（大约4000人）对具有根本性影响的研究（以过去2年被提到数为取决于）作出过贡献。

而享有低影响力研究人员最少的国家依序是美国、中国、英国、澳大利亚以及加拿大。　　对linkedIn履历的辅助调查指出，有36524人合乎自称为的AI专家资格，这比2018年的报告数字减少了66%。　　此次调查的找到指出，无论是自我报告的AI专家数量，还是作者和在AI会议上公开发表的科学论文数量，皆有了明显的提高和扩展，这体现出该领域的活力和国际化。

　　讲解　　对AI专家的市场需求空前加剧，自自学的算法预计可让公司更佳地匹敌发展性，提供最重要但此前不可见的信号，获取动态洞察，协助员工更佳地已完成工作。　　去年的第一次全球AI人才调查证实了一个AI业界的广泛假设：即有人工智能经验的博士很难去找。今年的调查将学术会议的样本从3个提升到21个。

同时还细分了性别、人才流动以及影响力指数情况。同时，报告还搜集了linkedIn上面的履历情况来评估自我报告的AI专家趋势。最后，报告还将找到与外部报告和来源的数据展开关联。　　女性在AI会议出版物作者中的占比依旧严重不足　　我们去年跟《连线》合作分析了人才池的情况，企图弄清楚女性在机器学习研究人员的占比。

我们的评估指出目前这个领域的性别均衡问题仍然十分相当严重：去年调查的3个领先的AI学术会议里面，我们找到只有12%的作者是女性。　　今年的调查范围不断扩大到了21个学术会议，结果找到虽占比有所提高，但这个群体的女性名额仍然严重不足，比例为18%左右。根据我们的调查，AI不存在的这种性别不均衡反映在了产业和学术两方面：我们的数据指出学术界19%的会议作者为女性，而产业界的女性作者占比为16%。

　　考虑到机器学习潜在的普遍社会影响，女性在AI研发和部署方面的参与度是个最重要问题。FacebookAI研究实验室负责人JoellePineau教授阐述了要减少本领域女性数量的理由：相对于其他领域我们肩负着更好的科学责任，因为我们正在研发不会影响相当大一部分比例人口的技术。OpenAI的CEOSamAltman也明确提出了类似于的观点，称之为机器学习在博士毕业生的性别方面是目前我所告诉的最变形的领域，同时又是对我们未来所生活的世界不会产生仅次于影响的领域。　　据斯坦福大学公布的2018年AI指数报告，女性在自学AI和机器学习课程的大学生当中的占比也严重不足：自学斯坦福2017年的《AI导论》课程的74%为男性学生，加州大学伯克利分校的比例则是73%。

升读《机器学习导论》的女性占到比甚至更加较低，斯坦福大学这门课程男学生占了76%，而加州大学伯克利分校某种程度课程的男学生占到比堪称高达79%。同一份报告还找到，美国绝大部分AI职位的申请者都是男性（71%）。　　此次调查的数据指出，有所不同国家/地区之间的性别差距各不相同。

女性作者占到比低于18%的平均水平的国家/地区还包括西班牙（26%）、台湾（23%）、新加坡（23%）、中国大陆（22%）、澳大利亚（22%）、美国（20%）、瑞士（19%）。在意味著数量上，美国的女性作者数量最多，其后是中国、英国、德国、加拿大、法国、澳大利亚、印度、意大利与新加坡。

　　培育出有顶级AI专家的国家在雇佣人才方面也领先　　来自美国、中国、英国、德国、加拿大的作者占到了72%　　我们的会议研究人员数据让我们以求仔细观察论文作者是在哪里拒绝接受培训的。首先，在培育AI人才方面，美国之后领先优势：在这份调查的会议作者样本中，44%的作者的博士学位是在美国取得的。而在中国军官学校的作者占了大约11%，其后是英国（6%），德国（5%）以及加拿大、法国和日本（皆为4%）。

　　雇佣数据也表明出有了类似于的地理分布特征。我们的调查指出，美国雇员之后更有研究人员前往工作，样本数据中46%的人替美国的雇员工作，中国名列第二，占比为11%，第三的英国占比为7%。加拿大、德国、日本各占到样本的4%。名列前18的国家就占了作者总量的94%。

而名列前5的国家美国、中国、英国、德国、加拿大的占比超过了72%。　　会议样本绝大部分都是学术界的（77%），23%在产业界工作。

尽管业界一些仅次于的私营公司仍之后更有人才进驻其总部，但我们也看见很多公司开始聘用专家让他们在母国的办公地点工作。这份报告也把这些人看作是为公司总部所在国工作。

比如说，某人是在法国建得博士然后在Google的法国分公司工作，报告会把此人看作是在法国军官学校为美国公司工作。所以在统计资料方面美国获益是仅次于的。　　为他人做到嫁衣培育博士的国家不一定总是获益　　人才流动情况　　左侧：在哪里取得博士学位；右侧：在哪里工作　　本次的会议数据还分析了研究人员在已完成博士学业后去到了哪里工作。

总体而言，我们找到在样本当中将近有1/3（27%）的研究人员工作的雇员所在国家跟他们拒绝接受培训所在的国家是不一样的。在作者数量最少在150以上的国家当中，这个比例甚至高达32%。这些人才流动的全球地图很简单，背后的故事当然是跟个人密切相关的。

但无论如何，这一数据能让我们对AI人才的跨境流动一探端倪。（编者注：从中国的人才流向和流入来看，我们还是净流入的多；而美国流向流入的体量都相当大）　　首先，我们的数据指出，某些国家对机器学习领域的研究人员尤其有吸引力。

总部在美国的雇员更有海外军官学校研究人员的几率最低。中国是更有在别国获得博士学位的研究人员可能性第二大的国家，在更有的研究人员数量上完全是美国的1/4。我们估算不会有若干因素回应产生影响，其中就还包括每个国家的涉及职位情况。

　　其中人才流向小于流入的10个国家/地区是：中国台湾、瑞典、韩国、西班牙、美国、瑞士、中国、日本、英国、澳大利亚。而在拒绝接受海外专家方面的赢家是瑞士和瑞典，外来人才占到比分别超过了50%和49%。

　　有所不同国家人才流向流入情况对比　　这一数据还可以让我们对比每个国家/地区的人才流向流入情况。人才流向回应的是在x国/地区工作但是在y国/地区获得博士学位的人数除以x国/地区的AI人才总数。这个指标可以用来取决于一个生态体系对人才的吸引力。

　　四象限：左上锚定国；左下生产国；右上邀国；右下：平台国　　另一方面，人才流入回应的是在x国/地区获得博士学位但现在为y国/地区的雇员工作的人数，再行除以x国/地区的AI人才总数。这个比例可以显现出一个国家/地区觅人才的能力。　　跟平均水平比起，澳大利亚、西班牙、中国台湾的流向情况要小于流入。

这意味著这些国家/地区在劝说自己培育的人才并更有外来人才方面比较更为顺利。这些生态体系我们称作邀国。忽略，法国、以色列这样的国家归属于生产国，因为跟平均水平比起，其人才流入要低于人才流向，但是差距并不大。

　　美国的人才流向和流入情况都比较较较少。这并无法体现出有其人才库的深度：就意味著数字而言，美国仍然是全球领先的人才磁石。忽略，它体现的是人才库的比较稳定性。

中国、德国、印度、意大利、日本和韩国也呈现完全相同的模式。这类国家我们称作锚定国。　　最后，还有好几个国家的人才流向和流入都低于平均水平。

这些国家顺利地更有了海外培育的人才，同时期研究生流动也低于平均水平。这些生态体系我们称作平台国。，其中还包括了加拿大、荷兰、新加坡、瑞士以及英国。

　　我们的会议数据还找到一些国家之间的人才交流引人关注。中美之间的交流特别是在引人注目，所以整体而言谁都没占到过于大的低廉：我们找到在我们的22400名研究人员数据集当中有大约500位是在中国拿获得博士学位然后为美国雇员工作的，不过也有大约500名字美国获得博士学位的人为中国的雇员工作。美国与英国之间也有类似于的现象。

　　根本性影响研究：美国、中国、英国、澳大利亚、加拿大领先　　今年的调查还找到在顶级国际学术会议上经常出现的作者数量比去年减少了19%。为了评估这些作者目前在领域内的影响力，报告分析了其2017、2018两年间出版物的被提到情况。其中有18%（大约4000人）具备更为明显的影响力。这些人也是致力于将理论付诸应用于的团队想谋求的对象。

　　而不具备低影响力的作者的国家也主要集中于在几个国家，分别是美国（1095）、中国（255）、英国（140）、澳大利亚（80）以及加拿大（45）。　　不过如果分析低影响力作者在本地AI人才中的占比的话，情况不会有所转变。这指标体现的是培育本地顶级人才的能力。

这方面澳大利亚名列第一，18%的作者公开发表了不具备根本性影响的文章，其后是美国、英国和中国（皆为13%），瑞士（11%）、新加坡（9%）、瑞典和西班牙（8%），以及以色列、加拿大与意大利（7%）。　　总体而言，最不具影响力的研究更加有可能出自于学术界而不是产业界。

但是有些国家特别是在如此。中国的高影响力研究是最有可能出自于学术界的（90%），紧随其后的是意大利（86%），美国（84%），德国（83%）以及中国台湾（81%）。

而来自产业界的占比最低的国家是法国（30%），其后是印度和以色列（29%），西班牙（28%）以及英国（27%）。　　社交网络数据指出更加多人是自称为的AI专家　　我们的会议研究人员数据指出在AI领域的21个顶级学术会议上公开发表论文的作者和论文数量皆有了明显提高。为了理解低收入市场否有某种程度的情况，我们调查了全球用于最普遍的职业社交网络linkedIn。

　　我们的研究对象是那些不具备机器学习技术能力、若干工作经验，并且需要在交叉学科环境下文学创作的职场人士。搜寻还包括了数据科学家、研究科学家、机器学习工程师、机器学习研究人员以及数据分析师，而且学历必需是博士。最后检索出有36524名符合条件的人士。

相比之下，去年的数据为22064，也就是说比去年快速增长了66%。　　跟去年，今年的调查找到，linkedIn上的AI专家主要集中于在美国、英国、加拿大、法国以及德国。

不过，增长率最慢的国家是意大利、突尼斯、以色列、爱沙尼亚以及阿根廷。　　从linkedIn样本分析来看，这些专家的主修专业各不一样。其中计算机科学是占到比最低的（28%）。而且在一些国家这个比例甚至还要大，比如法国（47%）和中国（44%）。

类似于地，一些国家其中一些学科的占比也比平均水平引人注目。比如物理专业的平均值占比为9%，但在德国其占比却低约28%。另一个例子是数学和统计资料。

平均值占比为18%，但以色列、美国这个数字就升至了27%，而俄罗斯堪称高达35%。　　有所不同国家的学科差异　　计算机科学大约占到1/3，但有所不同国家差异相当大　　当然，利用linkedIn分析有一些问题必须留意。首先是linkedIn上面的信息都是用户回忆的。其次，linkedIn的代表性对一些国家来说并严重不足。

linkedIn自称为有44%的美国人在上面有履历，加拿大的占比也有38%。但俄罗斯的占到比比却只有5%，而中国堪称只有3%。

　　不过对于用于linkedIn活跃的国家来说，linkedIn上面的活动需要为AI领域的人才规模和兴趣转变获取洞察。就本次调查而言，我们找到机器学习专业经常出现了明显的提高。

这有可能是体现出有一个日益推崇AI技能与专业知识的市场推展了人才库的扩展。　　全球的AI人才热点　　中国　　从会议作者数据看，大约11%的会议作者是在中国培育的，也有完全相同比例的作者是为中国雇员工作。在样本中中国攻占女性作者的12%，其中有14%公开发表了最有影响力的研究。

2018年在顶级会议上公开发表论文的作者当中，有13%归属于低影响力群体。　　在AI方面，中国具有若干优势。其中还包括大规模的数据，具有活力的创业环境，政府反对等。根据清华大学2018年6大约公布的《中国人工智能发展报告》，中国在论文总量和低被谓之论文数量上都位列世界第一，中国早已沦为全球人工智能专利布局最少的国家，风险投资上，中国人工智能领域的投融资占了全球的60%，沦为全球最吸金的国家。

但是，在顶级AI人才这个关键方面占到较为较低（名列依序是美国、英国、德国、法国、意大利和中国）。而在人才总量，方面，该报告指出中国次于美国。但是有迹象指出中美之间的差距迅速就不会增大：AllenInstituteforArtificialIntelligence（艾伦人工智能研究所）最近的一项研究找到，到2020年，中国的高影响力出版物就将多达美国。这或许就是中国的AI战略将培育顶级人才列入优先事项的原因之一。

　　这项战略的部分内容或许是将海外工作的中国研究人员送回中国，在获取卓越研究岗位、奖金补贴的鼓舞下，顺利地更有了成千上万的研究人员将自己的工作带回中国，其中绝大部分都是来自美国。与此同时，中国还建设了多达300座创业园区，让海外学生和人员回国。　　来自美国国家科学基金会的数据指出，相对于之前，称之为完成学业后不愿留下的在美国取得数学或者计算机科学博士学位的中国博士生占到比上升了。

2012至2015年期间，中国学生占了非美国籍的赴美国求学博士生的42%，其中有87%的人说道想留下，说道意味著要留下的比例也有57%。尽管回应完成学业后要回到美国的中国学生的占比仍低于世界平均水平，但相对于2004到07年期间，这两个数字实质上是上升了，那段时间传达留下意愿的占比为91%，说道意味著不会留下的占了65%。这些数据指出，在美国修完数学和计算机科学博士学位的海归正在更加多。

　　像国内这样的人才召募计划，再行再加AI领域空前的投资所带给的商业机会，正在沦为部分研究人员考虑到将实验室迁到中国的鼓舞因素。另一个考虑到因素是所谓的竹子天花板：亚裔的STEM毕业生获得外国公司的雇佣有可能很更容易，但是晋升却无法像部分同事那么更容易。2015年对Google、惠普、英特尔、linkedIn以及Yahoo展开的一项雇佣数据研究指出，尽管亚裔占到到这些公司专业劳动力的27%，但主管的占比却只有14%。

　　美国　　在多达36500份linkedIn履历的样本里面，有将近一半（15747）是在美国的。其中相当大一部分（大约20%）目前或者之前在微软公司（1077）、IBM（667）、Google（697）、Amazon（511）以及或者苹果（393）工作。这些履历当中87%都有最少6年的经验，而且完全全都（97%）称有最少3年的经验。这个人才库当中大约有1/3都是在旧金山湾区工作。

　　在会议数据方面，美国完全在每一个指标的绝对数方面都是领先的。在美国不受教育的人占了样本论文作者的将近一半（44%）。

雇用美国公司或大学的占比超过了46%。在女性群体扎伊占到比甚至更高：数据集的的4085名女性当中，有1960（48%）是为美国雇员工作的。在美国机构工作的高影响力（论文被提到数名列靠前）作者占了60%。

低影响力人才占了美国AI人才的13%。其中学术家攻占84%，产业界占到16%。　　美国在若干指标领先并不胆怯。

一方面，美国在基础AI研究上依旧领先。据李开复的众说纷纭，美国致力于在未来30到40年保持研究领导力和研究生教育方面的全球领先优势。　　此外，美国公司和美国政府在AI研发方面的投放相当大。

Facebook、苹果、微软公司、Google和Amazon这些美国巨头皆在机器学习方面加倍庄家。OECD2018年12月公布的一份报告称之为，无论是从交易额和交易数量来看，自从2011年以来，绝大部分的AI初创企业股权投资都流向美国公司。

美国军方也在大力投放AI研究：比方说DARPA在2018年11月就宣告未来5年投放20亿美元用作建构第三波AI技术潮的新的杨家计划。　　结论　　我们的2019全球AI人才报告指出，过去一年，AI领域的作者数、具备根本性影响的科学论文数、以及自称为的AI专家数皆有了明显提高。不过女性的名额依旧严重不足，但有一些国家在性别平衡方面展现出得更为出众。

从人才产于的地缘情况看，美国在完全每一个指标的绝对数方面都是领导者。但这个领域毫无疑问是十分国际化的，每一个本地生态体系都有独有的优势和战略。专心于培育这一领域专业人士的国家正在协助将AI人才库的蛋糕做到大，从而推展本领域向前发展。

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