上至發(fā)達(dá)國家政府，下至科技巨頭AI創(chuàng)業(yè)公司，無不將AI視為提升自身的核心競爭力的根本性戰(zhàn)略。能夠引領(lǐng)AI發(fā)展的頂級人才，環(huán)顧全球，尚不足千人，自然成了供不應(yīng)求的搶手貨。然而，人工智能領(lǐng)域人才分布極不平衡，對人才的拼搶將日益激烈。全球AI領(lǐng)域人才約30萬，而市場需求在百萬量級。
一、美國主導(dǎo)下的全球AI人才發(fā)展現(xiàn)狀
全球AI產(chǎn)業(yè)人才分布方面，美國在AI基礎(chǔ)層占據(jù)絕對優(yōu)勢，中國則在應(yīng)用層與美國旗鼓相當(dāng)。截止至2017年6月，全球人工智能初創(chuàng)企業(yè)共計2617家。美國占據(jù)1078家居首，中國以592家企業(yè)排名第二，其后分別是英國，以色列，加拿大。
人工智能企業(yè)擁有數(shù)量TOP5
其中，美國1078家人工智能企業(yè)約有78700名員工，中國592家公司中約有39200位員工，約為美國的50%。
中美人工智能產(chǎn)業(yè)側(cè)重點各有不同
全球人工智能領(lǐng)域20所頂級高校
目前，全球共有367所具有人工智能研究方向的高校，在這367所高校中，美國擁有168所，占據(jù)全球的45.7%，獨占鰲頭，加拿大、中國、印度、英國位于第二梯隊。
中國設(shè)有人工智能研究方向的高校及其相關(guān)院系機構(gòu)
國內(nèi)外高校AI課程設(shè)置對比
國外：系統(tǒng)完善，學(xué)科交叉精耕細(xì)作。對于本科來說，主要課程包括數(shù)學(xué)和計算機課程。必修課程如下：
國內(nèi)：未成體系，師資力量嚴(yán)重欠缺中國高校在AI領(lǐng)域一般設(shè)有計算機科學(xué)學(xué)院與軟件學(xué)院。在培養(yǎng)方式上，前者軟硬件相結(jié)合，側(cè)重研究；后者以軟件為主，側(cè)用應(yīng)用。兩者區(qū)別如下：
二、全球AI頂級人才全景圖
目前，全球AI研究及直接從業(yè)者約有30萬人，主要分布在高校、AI新興企業(yè)、科技巨頭以及其他領(lǐng)域。其中，高校約10萬人，產(chǎn)業(yè)界約20萬人。
人工智能頂尖學(xué)者年齡分布較平均
機器人學(xué)者年齡偏大，機器學(xué)習(xí)學(xué)者相對年輕
機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域頂尖者更多，也樂于在業(yè)界兼職
年輕企業(yè)家實力強勁，來勢洶洶
性別絕對優(yōu)勢，女性AI企業(yè)家數(shù)量極少
高知云集，超過2/3的碩博占比
頂級企業(yè)家大多畢業(yè)于世界名校
大多數(shù)企業(yè)家所學(xué)專業(yè)與人工智能相關(guān)
GoogleAI研發(fā)團隊規(guī)模上千，全球居首
科技巨頭AI負(fù)責(zé)人多為60、70后
跳槽普遍，多數(shù)人工作經(jīng)驗豐富
IDG資本大刀闊斧，投資金額兩倍于第二名
投資人對計算機視覺和自動駕駛項目更感興趣
三、中國AI人才市場為何一將難求
數(shù)據(jù)顯示，2017年前10個月內(nèi)，AI人才需求量已經(jīng)達(dá)到2016年的近兩倍，2015年的5.3倍，人才需求直線上升年復(fù)合增長率超200%。
人才分布集中，北上廣最多
馬太效應(yīng)，中小企業(yè)數(shù)量多需求少
企業(yè)重學(xué)歷，碩士以上超半數(shù)
TOP10AI人才最多高校
海外留學(xué)生成為補給國內(nèi)AI人才的重要一環(huán)
哪個專業(yè)，最受AI公司歡迎？
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80后漸成AI領(lǐng)域核心軍
四、中國AI企業(yè)如何拼搶AI人才
平均月薪2.58萬，招聘薪資水漲船高
AI領(lǐng)域高薪職位
企業(yè)對AI人才工作經(jīng)驗需求走勢
人才期望薪資分布
五、中國的AI之路要怎么走？
總的來說，在這種供需極其不平衡的形勢下招募團隊，大公司比小公司有優(yōu)勢，國際巨頭公司比大公司有優(yōu)勢，在某種意義上，國家比國際巨頭還有力量。而美國人工智能領(lǐng)域的人才無論從數(shù)量、質(zhì)量都要遠(yuǎn)超其他國家。
其實，要解決人才不足的問題，除了以更好的條件來吸引人才以外，還要加強基礎(chǔ)研究的知識儲備。人工智能戰(zhàn)略的實現(xiàn)，不光需要依賴研發(fā)費用和研發(fā)人員規(guī)模上的持續(xù)投入，還需在基礎(chǔ)學(xué)科的人才培養(yǎng)方面加大力度，尤其是算法和算力領(lǐng)域。只有投入更多的科研人員，不斷加強基礎(chǔ)研究，才會獲得更多的技術(shù)優(yōu)勢。
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本文標(biāo)題：2017年全球人工智能人才報告
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