AI人才增長迅猛，但仍有很大缺口。

人才是國家科技創(chuàng)新經(jīng)濟發(fā)展的首要驅(qū)動力，是在當今日趨嚴峻的國際競爭中取得優(yōu)勢的核心要素。信息時代，面向海量的人才數(shù)據(jù)和復雜多樣的人才需求，如何實現(xiàn)人才大數(shù)據(jù)的高效管理和人才情況的深度洞察，是困擾政府、企業(yè)、高校等人才業(yè)務關聯(lián)部門的重大難題。

我們推薦清華大學的研究報告《智慧人才發(fā)展報告》，以人工智能領域為例，通過對比分析美國、英國、日本、中國等全球主要經(jīng)濟體國家在人才競爭戰(zhàn)略、人才培養(yǎng)制度、人才引進政策等方面的舉措，總結(jié)我國人才發(fā)展過程中的問題與原因。

01.國外人才策略

在國際競爭激烈、國內(nèi)形勢嚴峻的環(huán)境中，為搶奪人才這一緊缺戰(zhàn)略資源，國際人才爭奪戰(zhàn)愈演愈烈，國際人才的戰(zhàn)略效應已經(jīng)得到各國政府的高度關注，各主要國家已經(jīng)或正在實施“短、平、快”的人才爭奪戰(zhàn)略，各類吸引和留住人才的戰(zhàn)略規(guī)劃不斷完善和創(chuàng)新。按照地域和發(fā)展階段分類，重點分析了美國、英國、日本、中國等四個不同制度、不同文化背景、不同發(fā)展階段國家的人才發(fā)展治理實踐，聚焦各國在人才競爭戰(zhàn)略、人才培養(yǎng)制度、人才引進政策等方面的治理措施，從中尋求世界主要經(jīng)濟體國家人才發(fā)展治理實踐的規(guī)律性特征。

美國是全世界最發(fā)達國家之一，其在不同的歷史階段采取不同的人才戰(zhàn)略。例如，美國早期移民階段的人才戰(zhàn)略是“所有的人都是才”；

西部大開發(fā)時期的人才戰(zhàn)略是“一方面以產(chǎn)權(quán)、補貼和法律保護收益來吸引人，另一方面利用優(yōu)化制度激勵和鼓勵人發(fā)揮才能”；

“二戰(zhàn)”期間的人才戰(zhàn)略是“集中和配套使用人才和資源進行集中科技攻關”，這時期實施的“曼哈頓工程”就是重要標志；

“二戰(zhàn)”后的人才戰(zhàn)略是“關注科技人才的同時重視退伍軍人培養(yǎng)”；

當處于蘇聯(lián)斯普特尼克衛(wèi)星（ Sputnik）成功發(fā)射后的競爭階段時，美國的人才戰(zhàn)略是“高度關注國家對科技的支持”；

在 20 世紀 90 年代至 21 世紀初的人才戰(zhàn)略是依靠私營部門力量提升汽車和電子等方面的國家競爭力；

進入全球創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)競爭時期后，美國不斷加大對科學、技術、工程和數(shù)學（STEM）人才的重視程度，擴大國外 STEM人才引進力度，并制定了《STEM 教育戰(zhàn)略規(guī)劃（2013-2018 年）》。之后分別于2009 年、 2011 年、 2015 年發(fā)布了《美國創(chuàng)新戰(zhàn)略》，對培養(yǎng)和儲備 STEM 領域人才進行部署，持續(xù)提升國際競爭力。

英國是世界上最重要的科技強國之一，其科技戰(zhàn)略具有鮮明的特點，不斷與時俱進。英國人才競爭戰(zhàn)略注重基礎科學研究，采取開放寬松的移民政策以培養(yǎng)、保留高科技人才，同時注重政府與企業(yè)和代理機構(gòu)間分工合作，從而打造良好的科學環(huán)境。其在不同時期的有不同的戰(zhàn)略規(guī)劃，制定出了不同的教育、科技、創(chuàng)新、研發(fā)和人才吸引與保留的政策。

21 世紀以來，英國制定了一系列關于人才發(fā)展的戰(zhàn)略和政策措施：包括 2000 年頒布的《卓越與機遇——21 世紀的科學與創(chuàng)新政策》， 2008 年頒布的《創(chuàng)新國家》以及 2013 年頒布的《促進增長的創(chuàng)新和研究戰(zhàn)略》等政策。

其中，英國在 2014 年頒布了《我們的增長計劃：科學和創(chuàng)新》戰(zhàn)略文件，該政策的目標是培育世界一流的科技和商業(yè)環(huán)境，把“科學和創(chuàng)新”置于英國經(jīng)濟發(fā)展計劃的長期核心位置。以卓越、敏捷、合作、融入和開放為原則，以優(yōu)先重點、培養(yǎng)人才、科研設施、一流研究、刺激創(chuàng)新和國際化為戰(zhàn)略要素。

日本一直重視國際優(yōu)秀人才儲備。早在 20 世紀 80 年代，日本政府就成立了21 世紀留學生政策委員會，并于 1983 年提出到 21 世紀日本將接收 10 萬名留學生的目標；2008 年日本又提出“30 萬留學生計劃”，目標是到 2020 年將留學生數(shù)量增加到 30 萬人，戰(zhàn)略重點是吸引亞洲國家優(yōu)秀留學生。

之后日本配套實施了“30 所國際大學”項目（簡稱 G30 項目），選擇 30 所大學建設國際化大學基地，資助大學開展英語教學、完善接收留學生相關制度、促進國際合作和培養(yǎng)國際化人才，以這些大學為載體引進優(yōu)秀科技人員和留學生。

此外，日本注重通過與外國科學家合作達到吸引人才的目標。1988 年日本科學技術廳設置了科學技術振興事業(yè)團，推行“日本科學技術廳獎學金”（STAFellowship）制度，支持國立科學事業(yè)和研究機構(gòu)聘請優(yōu)秀外籍人才。

2007 年 5 月日本頒布“創(chuàng)新 25 戰(zhàn)略（Innovation25）”，重點在設立研究基礎項目以吸引世界級高層人才，加強環(huán)境、能源領域國際科研合作并促進日本科學家參與國際項目，其目標是在 2025 年前將日本發(fā)展成為世界先進創(chuàng)新國家，以應對老齡化和國際競爭。

中國中共中央、國務院對人才工作做出了一系列重大決策部署，以加快建設人才強國，實現(xiàn)建設創(chuàng)新型國家的目標。2002 年 5 月，中央辦公廳、國務院辦公廳聯(lián)合印發(fā)了《2002-2005 年全國人才隊伍建設規(guī)劃綱要》（中辦發(fā)〔 2002〕 12號），根據(jù)事業(yè)長遠發(fā)展和人才總體需求，做出樹立發(fā)展新理念，實施“人才強國”戰(zhàn)略的部署，至此，人才強國戰(zhàn)略正式上升為國家戰(zhàn)略，人才工作在黨和國家整體部署中的戰(zhàn)略位置得以確立。

2003 年 12 月，我國第一次“全國人才工作會議”在北京召開，會上提出“把實施人才強國戰(zhàn)略作為黨和國家一項重大而緊迫的任務抓緊抓好”，隨后，以中共中央、國務院印發(fā)《關于進一步加強人才工作的決定》（中發(fā)〔 2003〕 16 號），對人才強國戰(zhàn)略實施進行具體部署，全國人才工作進入新的歷史時期。

2010 年，《國家中長期人才發(fā)展規(guī)劃綱要（2010-2020）》（簡稱《人才規(guī)劃綱要》）正式公布，這是我國第一個中長期人才發(fā)展規(guī)劃綱要，是這個時期國家人才工作的指導性文件。2011 年，為推動高層次創(chuàng)新型科技人才隊伍建設，科技部等聯(lián)合制定了《國家中長期科技人才發(fā)展規(guī)劃（2010-2020 年）》。這兩個規(guī)劃文件為科技人才隊伍的發(fā)展指明了方向，人才工作上升到了國家戰(zhàn)略，科技人才也達到了建國以來最好的發(fā)展時期。

2016 年 2 月，中共中央制定了《關于深化人才發(fā)展體制機制改革的意見》，在這個文件中中央首次提出“構(gòu)建科學規(guī)范、運行高效、開放包容的人才發(fā)展治理體系”的要求，以***總書記一系列人才發(fā)展治理理念為指導，對人才發(fā)展治理實踐進行全面部署。2018 年 5 月 28 日，***總書記在中國科學院第十九次院士大會、中國工程院第十四次院士大會上強調(diào)，要牢固確立人才引領發(fā)展的戰(zhàn)略地位，全面聚集人才，著力夯實創(chuàng)新發(fā)展人才基礎。

黨的十九大確立了中國特色社會主義進入新的時代，新時代對人才提出了新要求。對人才的定位是“實現(xiàn)民族振興、贏得國際競爭主動的戰(zhàn)略資源”。為建設創(chuàng)新型國家，要求“培養(yǎng)造就一大批具有國際水平的戰(zhàn)略科技人才、科技領軍人才、青年科技人才和高水平創(chuàng)新團隊”；對科技體制改革提出“建立以企業(yè)為主體、市場為導向、產(chǎn)學研深度融合的技術創(chuàng)新體系，加強對中小企業(yè)創(chuàng)新的支持，促進科技成果轉(zhuǎn)化”的方向；在政策方面，要實行“更加積極、更加開放、更加有效的”人才政策。

02.中國人才發(fā)展狀況

1、 中國人力資源總量

科技人力資源總量反映了中國科技人力資源的存量現(xiàn)狀和科技人力投入的增長潛力。科技人力資源是指實際從事或有潛力從事系統(tǒng)性科學和技術知識的產(chǎn)生、促進、傳播和應用活動的人力資源，既包含實際從事科技活動的勞動力，也包含有資格從事科技活動的勞動力。中國科技人力資源總量是指科技領域大專及以上學歷（或?qū)W位）畢業(yè)生存量，以及雖然沒有高等教育學歷學位但實際從事科技活動的勞動力存量之和。

科技部在 2019 年 5 月發(fā)布的《中國科技人才發(fā)展報告（2018）》集中反映我國科技人才發(fā)展現(xiàn)狀和未來形勢，從多個維度展示了科技人才隊伍的全貌。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，中國科技人力資源總量由 2015 年的 7915 萬，上升到 2016 年的 8301萬和 2017 年的 8705 萬，年均增速為 4.9%。其中，大學本科及以上學歷的科技人力資源總量在 2015 年為 3421 萬， 2016 年為 3687 萬， 2017 年為 3934 萬，年均增速為 7.2%。

報告指出，經(jīng)過 70 年的發(fā)展，我國科技人力資源、全社會研究與試驗發(fā)展（R&D）人員全時當量，均居世界首位。創(chuàng)新能力和國際影響力逐步擴大，對人才吸引力逐漸加強，形成新中國成立以來最大規(guī)模留學人才“歸國潮” ，在中國境內(nèi)工作的外國人已達數(shù)十萬。科技人才引領創(chuàng)新發(fā)展的作用顯著增強，有力推動了我國創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展和創(chuàng)新型國家建設。

2020 年 8 月，中國科協(xié)調(diào)研宣傳部和中國科協(xié)創(chuàng)新戰(zhàn)略研究院聯(lián)合發(fā)布《中國科技人力資源發(fā)展研究報告（2018） ——科技人力資源的總量、結(jié)構(gòu)與科研人員流動》（以下簡稱《報告》）。《報告》研究結(jié)果顯示，不考慮專升本、死亡及出國因素，截至 2018 年底，我國科技人力資源總量達 10154.5 萬人， 規(guī)模繼續(xù)保持世界第一。《報告》指出，我國科技人力資源學歷呈金字塔形結(jié)構(gòu)。

目前，專科層次科技人力資源為主體，但近幾年本科層次科技人力資源的增量和增速均超過專科，未來科技人力資源學歷結(jié)構(gòu)將進一步優(yōu)化；在各學歷層次的科技人力資源中，工學背景的科技人力資源最多，占比均為最高；我國科技人力資源中， 39歲及以下人群超過 3/4；女性科技人力資源比例將進一步提升， 2016-2017 年新增研究生層次科技人力資源中女性超過一半。另外，我國科技人力資源培養(yǎng)的區(qū)域分布不均衡，東部地區(qū)培養(yǎng)總量大、密度較高，中部地區(qū)相對均衡、各省培養(yǎng)總量與密度差異較小，西部地區(qū)培養(yǎng)總量小、密度低。

2、 R&D 人員隊伍

研究與試驗發(fā)展（R&D）人員隊伍建設是提高研發(fā)能力和水平的重要保障。R&D 人員是科技活動的核心要素。R&D 人員是指從事基礎研究、應用研究和試驗發(fā)展三類活動的人員，包括直接參加 R&D 活動的人員，以及直接為 R&D 活動提供服務的管理行政人員和辦事人員。R&D 研究人員是指 R&D 人員中從事新知識、新產(chǎn)品、新工藝、新方法、新系統(tǒng)的構(gòu)想或創(chuàng)造的專業(yè)人員及 R&D 課題的高級管理人員。

中國 R&D 活動人員總量保持十多年高速增長，數(shù)量和質(zhì)量大幅提高，目前無論是按人頭數(shù)還是按全時當量統(tǒng)計，中國投入研發(fā)活動的人力規(guī)模都已經(jīng)成為全球最高的國家。全時當量是全時人員數(shù)加非全時人員數(shù)按工作量折算為全時人員數(shù)的總和。

國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示， 2018 年我國研究與試驗發(fā)展人員全時當量 438.14 萬人年， 2019 年我國研究與試驗發(fā)展人員全時當量 461 萬人年，比上年末增加 22.86萬人年，同比增長 5.22%。

▲2015-2019 年中國研究與試驗發(fā)展人員全時當量情況（萬人年）

2018 年我國研究與試驗發(fā)展經(jīng)費支出 19677.93 億元， 2019 年我國研究與試驗發(fā)展經(jīng)費支出 21737 億元，比上年末增加 2059.07 億元，同比增長 10.46%。

▲2015-2019 年中國研究與試驗發(fā)展經(jīng)費支出情況（億元）

2018 年我國研究與試驗發(fā)展基礎研究經(jīng)費支出 1090.37 億元， 2019 年我國研究與試驗發(fā)展基礎研究經(jīng)費支出 1209 億元，比上年末增加 18.63 億元，同比增 10.88%。

▲ 2015-2019 年中國研究與試驗發(fā)展基礎研究經(jīng)費支出情況（億元）

3、 我國人才發(fā)展中存在的問題與原因

在創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展背景下，當前我國人才發(fā)展治理還存在治理目標不明確、體制不順、環(huán)境不優(yōu)等諸多問題。例如，在人才發(fā)展的支撐上，傾向于高層次人才，通常以各類人才工程、人才項目為抓手，對各層級人才的全覆蓋不夠，存在著“重人選申報、輕后期培養(yǎng)”，“重成果評價、輕潛質(zhì)開發(fā)”，“重個人發(fā)展、輕相互合作”，“重視‘范人才’、忽視‘鏈人才’”等問題；

從人才培養(yǎng)開發(fā)方面看，存在著人才開發(fā)盲目性強，隊伍監(jiān)測預測不夠科學，高校專業(yè)設置、人才培養(yǎng)等不能根據(jù)發(fā)展需要及時調(diào)整，人才培養(yǎng)中重理論、輕實踐，重研究、輕應用，技術技能人才培養(yǎng)開發(fā)模式不夠科學等問題；從人才評價方面看，“機制缺失與建立問題”仍未解決，現(xiàn)有的評價維度設計過于單一等。這些問題需要在推進人才發(fā)展治理體系與治理能力現(xiàn)代化過程中逐步解決。

以上問題的主要原因可以歸納為：

（1）人才培養(yǎng)機制與經(jīng)濟和社會發(fā)展需求還存在較大差距。一方面，容易受到高等學校的教學內(nèi)容和方法跟不上培養(yǎng)高素質(zhì)、高層次人才的要求制約；另一方面，國家以及各級政府的教育投入未充分發(fā)揮作用。主要體現(xiàn)在教育投資容易用在規(guī)模擴大方面，從而導致求數(shù)量而忽視質(zhì)量的問題；此外，缺乏多層次的高等教育體系，使得人才的培養(yǎng)層次比較單一，不利于人才的知識更新，導致人才的作用難以得到有效發(fā)揮。

（2）缺乏科學合理的人才激勵機制。我國存在人才短缺和浪費并存現(xiàn)象，因為國家知識創(chuàng)新工程的實施和人才引進政策的落實，而產(chǎn)生了新的分配不公等矛盾，使得高層次人才的作用沒有得到充分發(fā)揮。比如，國家對從國外引進的人才和重點扶持的項目人員實施高薪政策，享受特殊待遇，但由此造成了其他類型人員與他們存在收入差距過大，挫傷這些人員的工作積極性，使得國家高薪激勵人員發(fā)揮創(chuàng)新帶頭作用的目標受阻。

（3）未建立成熟完善的人才流動機制。我國的高層次人才是短缺的，但是同時還存在許多單位人力過剩和人才供應不足的現(xiàn)象，導致以上問題的主要原因是人才流動的市場機制沒有發(fā)育起來。雖然國家建立了形式多樣的人才市場，但是通過這些市場流動的高層次人才數(shù)量非常有限，高層次人才跨單位、跨部門、跨地區(qū)的流動存在多種障礙。與先進發(fā)達國家相比，我國的高層次人才流動存在流動渠道窄、流動量小等問題，高層次人才難以通過流動來充分發(fā)揮作用。

03.AI領域人才現(xiàn)狀分析

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量，加快發(fā)展新一代人工智能是我國能否抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革機遇的戰(zhàn)略問題。為貫徹中央關于推動我國新一代人工智能健康發(fā)展的重要指示，社會各界加快推進在人工智能新技術、新業(yè)態(tài)、新模式、新人才等方面的探索，為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供強勁發(fā)展動能。黨的十八大以來， 人工智能技術先后三次被寫入政府報告中， 人工智能的發(fā)展已被提升到國家戰(zhàn)略高度。

但隨著人工智能產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展， 出現(xiàn)了“行業(yè)火爆、人才稀缺” 現(xiàn)象。因此，本報告以人工智能領域為代表， 通過分析全球主要國家的 AI 人才的培養(yǎng)模式、科研人才和產(chǎn)業(yè)人才的發(fā)展情況，發(fā)現(xiàn)挖掘 AI 人才的痛點問題，可以“以小見大”推理和發(fā)現(xiàn)我國人才發(fā)展治理遇到的困境和挑戰(zhàn)，并分析判斷出我國人才發(fā)展治理的趨勢要求。

1、 AI人才培養(yǎng)模式

當前人工智能已經(jīng)成為各國創(chuàng)新技術競爭的焦點領域，包括中國在內(nèi)的全球諸多國家將人工智能列入國家科技戰(zhàn)略部署序列。中國、美國、歐盟、英國、德國、俄羅斯、日本、韓國、印度等主要國家在 2016 年至 2019 年間密集發(fā)布人工智能專項政策及行動規(guī)劃，引導、推動人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展已成為全球經(jīng)濟共同體的重要共識。

根據(jù)《2017 全球人工智能人才白皮書》中數(shù)據(jù)顯示，全球共有367 所具有人工智能研究方向的高校， AI 領域的學術及儲備人才數(shù)量約有 10 萬人。在這 367 所高校中，美國擁有 168 所，占據(jù)全球的 45.7%， 美國無論是高校規(guī)模、學術能力，均遙遙領先。

中國（20 所）和英國（20 所）緊隨其后，處于第二梯隊。本節(jié)主要分析美國、英國、日本、中國在 AI 領域的學科建設和人才培養(yǎng)等情況，旨在發(fā)現(xiàn)中國 AI 人才發(fā)展過程中的核心問題和薄弱環(huán)節(jié)，并借鑒AI 發(fā)達國家的經(jīng)驗做法，提供指導建議。

美國。美國頂尖的大學正在加大研究力度，并提高其計算機科學學位課程的集中度，以適應人工智能領域。有些美國高校將人工智能專業(yè)設在了計算機系、電子工程系或自動化系的專業(yè)方向中， 不直接提供 AI 專業(yè)，而只授予碩士學位和博士學位。將 AI 作為計算機科學學位的一部分來進行跟蹤或集中研究。

例如，人工智能是斯坦福大學計算機科學專業(yè)可以選擇的九種課程之一。該課程的學生參加的課程包括：AI 原理和技術，自然語言處理，機器人技術和控制以及 AI 方法；加州理工學院在計算機學習和人工智能領域為其 CS 專業(yè)提供類似的課程；伊利諾伊大學為計算機工程專業(yè)的學生提供人工智能，機器人技術和控制論的專業(yè)。還有些高校的人工智能專業(yè)與認知科學結(jié)合在一起，例如在賓夕法尼亞大學， AI方向的學生需要學習計算機與認知科學的雙學位。

▲CSRankings 2019年-2020年美國 AI 排名 TOP 20 高校

根據(jù) CSRankings 2019年至2020年度排名，美國高校在 AI 方向的排名如上圖所示。美國學生要獲得人工智能學位， 需要參加計算機科學課程的核心課程，這些課程的主題包括：命令式計算、 函數(shù)式編程、 順序數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法以及計算機系統(tǒng)；數(shù)學方面要求學習微分和積分、 矩陣和線性變換、線性回歸及概率論等課程。

英國。根據(jù) 2017 年英國政府網(wǎng)站發(fā)布的《在英國發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)》的報告顯示， 英國大學有 26 所大學開設了人工智能本科課程， 20 所大學有超過 30 個人工智能相關的研究生項目。盡管英國人工智能教育起步較早，但隨著產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，英國人工智能人才培養(yǎng)在專業(yè)結(jié)構(gòu)、層次結(jié)構(gòu)和數(shù)量上遠遠不能適應人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的需要。

英國商務、能源和工業(yè)戰(zhàn)略部與數(shù)字化、文化、媒體和體育部兩部委聯(lián)合發(fā)表聲明，從 2019 年 9 月起，英國大學每年擴大招收人工智能碩士研究生 200 人，英國科技公司積極參與人才培養(yǎng)并提供資助。同時，英國統(tǒng)籌考慮人工智能教育的院校和學科布局，在 15 所大學設立了 16 個博士點，并結(jié)合人工智能的應用方向，把醫(yī)學、醫(yī)療保健、語言、計算、環(huán)境、音樂作為重點應用的學科專業(yè)。

每個博士點側(cè)重一個學科或?qū)I(yè)，例如倫敦大學學院人工智能支持醫(yī)療保健系統(tǒng)、愛丁堡大學生物醫(yī)學人工智能、利茲大學人工智能在醫(yī)學診斷和護理中應用、劍橋大學人工智能在環(huán)境風險研究中應用等，每個博士點由一名教授領導。人工智能碩士學位課程優(yōu)秀畢業(yè)生有機會申請碩博連讀課程，實行貫通培養(yǎng)。

新設博士點每年招生 200 人，力爭用 5 年時間，招生人數(shù)總計達到 1000 人。新設的碩士點和博士點， 擴大碩士和博士研究生招生規(guī)模可使英國在幾年內(nèi)增加培養(yǎng)人工智能人才達數(shù)千人。

▲CSRankings 2019年-2020 年英國 AI 排名TOP 20 高校

上圖展示了英國在 CSRankings2019 年至 2020 年度排名 TOP 20 高校情況。從這些高校的得分情況可以看出，相比美國，英國高校的高水平論文發(fā)表量存在一定差距。參考以上榜單，下面以愛丁堡大學為例進行詳細說明英國高校 AI 課程設置情況。英國愛丁堡大學開設了人工智能、 人工智能與計算機科學兩個有關人工智能的專業(yè)。

下面就人工智能榮譽學士為例進行說明，其包含兩個主要研究方向：一類是通過使用計算機模型來了解自然智能；另一類提供用于構(gòu)建能夠進行智能決策和動作的系統(tǒng)的技術，因此相當于 AI 既是一門科學又是一門工程學。開設的AI 相關課程包括：視覺與機器人學導論、 自動推理、 應用型機器學習入門、 語音處理、算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、人機交互、算法博弈論及其應用、自動語音識別、機器學習與模式識別、機器學習實用、自然語言的理解和生成、機器翻譯、生物信息學、自然計算等。

日本。目前許多大學正在建立部門，以幫助培養(yǎng)人工智能和大數(shù)據(jù)時代的學生。日本向全年約為50萬人的所有大學生和高等專科學校學生提供初級水平的AI教育。要求學生理解最低限度的編程機制并理解 AI 的倫理道德， 并向接受教育的學生頒發(fā)相應水平的結(jié)業(yè)證， 方便學生未來就業(yè)與發(fā)展。

日本將其中 25 萬人作為專業(yè)級別的 AI 人才加以培育， 除了掌握初級水平之外，還將對這些學生其進行深度培訓， 目標是使其理解機器學習的算法。為了全面推進 AI 普及教育，日本的文科和理科學生都需要學習“AI 與經(jīng)濟學” 和“數(shù)據(jù)科學與心理學” 等科目。根據(jù)內(nèi)閣創(chuàng)新小組發(fā)布的建議草案，所有入讀大學和技術學校的學生將參加初學者 AI 課程。每年約有 600000 名畢業(yè)生，目標是使其中 250000 名擁有先進的 AI專業(yè)知識。

▲CSRankings2019 年-2020 年日本 AI 排名 TOP 高校

上圖展示了日本在 CSRankings2019 年至 2020 年度榜單中的高校情況。日本入選高校無論是數(shù)量還是高水平論文發(fā)表量方面均與美國和日本存在一定差距。結(jié)合該榜單，以東京大學為代表，介紹其 AI 研究情況。東京大學成立了“下一代人工智能研究中心（AI Center） ”，研究重點是“動態(tài)現(xiàn)實世界智能”和“人類人工智能”。該中心通過共享研究成果推動基礎研究的進一步發(fā)展，努力為社會進步做出貢獻。

為此，該中心與行業(yè)和其他合作伙伴合作進行項目。下一代人工智能研究中心（AI Center）試圖超越當前 AI 技術的框架和局限性，以構(gòu)建有關人類和人工智能的新型科學技術計劃。AI 中心成立了一個校際研究組織，將東京大學的所有相關學科從科學技術到人文科學，以及外部合作進行統(tǒng)一，以實現(xiàn)強大的綜合功能。

中國。與國外相比，我國高校人工智能人才培育起步較晚，但近年來我國人工智能學科和專業(yè)正在加快推進。2018 年 4 月，為落實《國務院關于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》（國發(fā)〔 2017〕 35 號），引導高等學校瞄準世界科技前沿，不斷提高人工智能領域科技創(chuàng)新、人才培養(yǎng)和國際合作交流等能力，為我國新一代人工智能發(fā)展提供戰(zhàn)略支撐，教育部特制定《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》。《計劃》中提出，要加強人工智能領域?qū)I(yè)建設，推進“新工科”建設，形成“人工智能+X”復合專業(yè)培養(yǎng)新模式。

過去一年來，為了貫徹落實國務院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》和教育部《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》， 國內(nèi)高校積極快速地布局人工智能學科建設，開設人工智能專業(yè)的高校數(shù)量呈現(xiàn)上漲態(tài)勢， 2019 年度獲批新增開設人工智能專業(yè)的高校數(shù)量較上年增加 400%以上。2020 年 2 月，教育部頒布《關于公布 2019年度普通高等學校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果的通知》。

統(tǒng)計結(jié)果顯示，人工智能方面，本次全國范圍內(nèi)獲得人工智能專業(yè)首批建設資格的共有 180 所，相比 2018年的 35 所，增加了 414%， 反映出人工智能專業(yè)的熱度攀升。表 展示了中國在CSRankings 2019 年至 2020 年度榜單中 AI 領域排名前 20 的高校情況。從中可以看出，中國 AI 高校無論從數(shù)量還是質(zhì)量上均得到明顯提升。

▲CSRankings2019 年-2020 年中國 AI 排名 TOP 20 高校

中國高校面向不同人群開展多層次人才培訓模式。高校積極布局人工智能相關的學科、專業(yè)體系，探索“人工智能+X”人才培養(yǎng)模式。目前，高校人工智能學科建設主要有三種模式：新增人工智能專業(yè)、原有相關專業(yè)中新增人工智能培養(yǎng)方向、重組原有相關專業(yè)設立人工智能學院。這三種學科建設模式在過去一年中均有不同程度進展。

教育部于 2019 年 3 月頒布《關于公布 2018 年度普通高等學校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果的通知》，將人工智能專業(yè)列入新增審批本科專業(yè)名單，專業(yè)代碼為 080717T（T 代表特設專業(yè)），學位授予門類為工學。在教育部發(fā)布的新增備案專業(yè)名單中，由于人工智能專業(yè)的設立， 2019 年度高校新增設置“機器人工程” 專業(yè)、“智能科學與技術” 專業(yè)以及“數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術” 專業(yè)的數(shù)據(jù)較上年均有不同幅度下降；新增“智能制造”專業(yè)、“大數(shù)據(jù)管理與應用”專業(yè)的獲批高校數(shù)量仍有增長。

▲2018-2019 年度普通高等學校人工智能相關本科專業(yè)新增情況

在人工智能時代，探索產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新、探討協(xié)同培養(yǎng)方式是社會經(jīng)濟發(fā)展與進步的重要環(huán)節(jié)。2019 年國務院政府工作報告指出，堅持創(chuàng)新引領發(fā)展，培育壯大新動能，促進新舊動能接續(xù)轉(zhuǎn)換，深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應用，健全以企業(yè)為主體的產(chǎn)學研一體化創(chuàng)新機制。加大基礎研究和應用基礎研究支持力度，強化原始創(chuàng)新，加強關鍵核心技術攻關。教育部《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》 也強調(diào)，要加強人才培養(yǎng)與創(chuàng)新研究基地的融合，完善人工智能領域多主體協(xié)同育人機制，以多種形式培養(yǎng)多層次的人工智能領域人才。

2019 年，教育部大力開展深化產(chǎn)教融合、產(chǎn)學合作、協(xié)同育人項目，公布了兩批產(chǎn)學合作協(xié)同育人項目申報。產(chǎn)學合作協(xié)同育人項目是由教育部高等教育司認可立項的項目。第一批產(chǎn)學合作協(xié)同育人項目共有 324 家企業(yè)支持項目10647 項，并且已經(jīng)立項成功。第二批有 346 家企業(yè)支持項目 12350 項。2019年 10 月，經(jīng)國務院同意，國家發(fā)展改革委、教育部等 6 部門印發(fā)《國家產(chǎn)教融合建設試點實施方案》。

根據(jù)方案， 產(chǎn)教融合型城市建設將覆蓋每個省、自治區(qū)、直轄市。為平衡試點城市的示范性和代表性，國家將在 5 年內(nèi)、 擬分兩批選擇50 個城市開展試點。在過去一年中，各區(qū)域各級政府帶領并促進企業(yè)與院校合作。許多企業(yè)加入人工智能產(chǎn)學研的合作隊伍，早期已開展校企合作的企業(yè)也不斷推出新的合作模式與人才培養(yǎng)方式。例如，科大訊飛先后在西南政法大學、重慶郵電大學、南寧學院、安徽信息工程學院、江西應用科技學院、重慶科創(chuàng)職業(yè)技術學院創(chuàng)建人工智能學院。

從區(qū)域進展來看， 北京、上海、 廣州在人工智能產(chǎn)學研協(xié)同技術攻關方面處于領先地位。其中，北京、 廣州基于高校與科研院所集中優(yōu)勢，著重提出了產(chǎn)學研用協(xié)同創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化，以及以引進技術創(chuàng)新和區(qū)域協(xié)同為主要內(nèi)容的開放式創(chuàng)新。例如， 中國科學院表示要統(tǒng)籌組織院內(nèi)外的機構(gòu)，共同研發(fā)人工智能的關鍵共性技術，將人工智能前沿技術和成果進行產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)化。圍繞產(chǎn)學研合作和生態(tài)共建，科大訊飛公司支持并協(xié)助推動中科院系統(tǒng)內(nèi)優(yōu)質(zhì)的人工智能源頭技術創(chuàng)新成果更快的落地到最后的產(chǎn)業(yè)應用里面。

上海浦東新區(qū)開啟了產(chǎn)學研專項資金（人工智能）申報， 研究目標是推動人工智能創(chuàng)新技術突破，加強算法模型研究以及應用軟件開發(fā)，有效支撐各種應用場景，推動人工智能技術與機器人技術在生產(chǎn)制造、服務等領域的融合創(chuàng)新。項目申報主體須由新區(qū)企業(yè)牽頭，聯(lián)合 1-2家上海地區(qū)高校、科研院所、研究性平臺共同申報。

從企業(yè)層面來看，實力企業(yè)更加主動與學術界聯(lián)合開展研究，并提供資金及技術支持，以突破企業(yè)發(fā)展相關的前沿科技難題。2019 年度，騰訊公司與中國計算機學會（CCF）共同發(fā)起搭建產(chǎn)學研合作及學術交流的平臺 CCF-騰訊犀牛鳥基金，共設立 9 個重點技術領域的 29 項研究課題，在持續(xù)關注人工智能技術的同時，進一步擴充基金項目的專項研究領域，加入車聯(lián)網(wǎng)、機器人、智能芯片、程序分析等產(chǎn)學研合作熱門方向，同時持續(xù)設立微眾銀行技術專題，并新增以智慧教育為主題的開放研究課題。

基金同時設立“犀牛鳥訪問學者計劃”，加強青年學者與企業(yè)研發(fā)團隊在前沿科技領域的深入合作。科大訊飛認知智能國家重點實驗室于 2019 年 3 月發(fā)布“認知智能國家重點實驗室開放基金計劃”，將在認知智能領域的深度學習、機器翻譯、知識圖譜、自然語言理解、輔助診斷等產(chǎn)學研熱點方向資助項目 5-8 個，總額 100 萬元，項目實施周期為 1 年。科大訊飛還將為獲得資助的申請者，提供必要的數(shù)據(jù)、應用場景、教師訪問和學生實習的環(huán)境等優(yōu)勢資源。目前開放基金計劃已經(jīng)對外發(fā)布了覆蓋 21 個研究方向的 7 個研究主題。

過去一年來，經(jīng)過科研院所、高等學校、相關企業(yè)的相互配合、共同推動，人工智能技術在實體經(jīng)濟中逐漸落地應用。北京、上海、 廣州和深圳在人工智能產(chǎn)學研方面效果相對領先。綜合來看，產(chǎn)學研協(xié)同培養(yǎng)已成為當前人工智能人才培養(yǎng)的重要途徑。但是，產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新是一個長期過程，產(chǎn)業(yè)界仍需更多地參與以推動人工智能科研發(fā)展。

根據(jù)科技部新一代人工智能發(fā)展研究中心、中國科學技術發(fā)展戰(zhàn)略研究院聯(lián)合國內(nèi)外十余家機構(gòu)共同編寫發(fā)布的《中國新一代人工智能發(fā)展報告 2019》，中國人工智能校企合作論文比例與美國、以色列等國家相比還有較大差距，人工智能學術研究仍以高校為主，與企業(yè)的結(jié)合程度較弱。高校和科研機構(gòu)的科研成果與企業(yè)的實際需求結(jié)合不夠緊密， 創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化率不高，企業(yè)在科研項目中的參與程度較低，真正以市場為導向、產(chǎn)學研協(xié)同開展的人工智能科研活動仍有待加強。

2、 AI 科研人才現(xiàn)狀

過去十年，全球人工智能發(fā)展迅速。中國、美國、歐盟、英國、德國等國家紛紛從戰(zhàn)略上布局人工智能，加強頂層設計和人才培養(yǎng)。根據(jù)清華大學唐杰教授團隊自主研發(fā)的“科技情報大數(shù)據(jù)挖掘與服務平臺”（簡稱 AMiner）顯示，全球人工智能領域?qū)W者數(shù)量共計 155408 位，覆蓋 120 多個國家。從地域分布來看，全球 AI 人才主要集中在北美洲、歐洲、東亞地區(qū)，如下圖所示。在學者分布地圖中，顏色越深，表示學者越集中；顏色越淺，表示學者越稀少。

▲全球 AI 領域科研人才分布

論文是科技活動的重要表示形式，是科研人才的智慧結(jié)晶。高水平論文發(fā)表量不僅可以體現(xiàn)科研人才的學術水平，還可以反映一個國家、城市和機構(gòu)的科研實力。本報告利用 AMiner 平臺深入挖掘人工智能領域高水平期刊和會議（如附錄 1 所示）上發(fā)表的論文，來獲取論文作者及其工作單位，通過將各單位映射到對應的城市和國家，統(tǒng)計 AI 學者在全球各個國家、城市和機構(gòu)的分布情況，以此來衡量不同國家、城市和機構(gòu)在 AI 領域的科研實力和水平。

下圖展示了 AI 領域的高水平論文發(fā)表量 TOP 10 國家及其科研人才數(shù)量。這些國家主要分布在北美洲（2 個）、歐洲（3 個）、亞洲（4 個）、大洋洲（1 個）。美國排名世界第 1，其高水平論文發(fā)表量為 69764，體現(xiàn)出美國對該領域的重視。中國的高水平論文發(fā)表量和學者數(shù)量均居世界第 2，且中國在論文發(fā)表量和論文作者數(shù)量兩方面是位于第 3 名德國的 2 倍以上。中美兩國的高水平論文發(fā)表量和論文作者數(shù)量遠高于其他國家。

但是，雖然中國僅次于美國，但是與美國相比仍存在較大差距：美國的高水平論文發(fā)表量（69764） 是中國（25418）的 2.74 倍，美國（49116）高水平論文作者數(shù)量是中國（17368）的 2.83 倍。全球眾多國家已經(jīng)充分參與到 AI 領域的研究中，中國應該繼續(xù)加強高水平 AI 人才隊伍的建設，進一步提升 AI 領域的基礎創(chuàng)新能力，力爭在新一輪國際科技競爭中掌握主導權(quán)。

▲AI 領域高水平論文發(fā)表量 TOP 10 國家及其科研人才數(shù)量

▲ AI 領域的高水平論文發(fā)表量 TOP 10 全球機構(gòu)及其科研人才數(shù)量

從高水平論文發(fā)表量排名 TOP 10 全球機構(gòu)類型看，包含 7 所高校和 3 家企業(yè)。從歸屬地看，共有 9 所美國機構(gòu)和 1 所中國機構(gòu)，凸顯了美國在 AI 領域研究的地位和影響力。全球排名前 3 的機構(gòu)分別是美國的微軟公司、谷歌公司和卡耐基梅隆大學， 三家機構(gòu)的高水平論文發(fā)表量均超過 4000。按照論文發(fā)表數(shù)量排序，清華大學位居第 6，按照論文作者數(shù)量排序，清華大學位居第 7。

清華大學與世界頂級機構(gòu)存在一定差距，排名第 1 的微軟公司（5664）的論文發(fā)表量是清華大學（2759）的 2.05 倍，微軟公司（1900）的 AI 論文作者數(shù)量比清華大學（1274）多出 49%。以上數(shù)據(jù)從側(cè)面反映出，中國機構(gòu)與美國相比還存在一定差距， 中國政府有必要采取相關措施，建設高水平人才隊伍，加強機構(gòu)的科研實力和水平。

下圖展示了 AI 領域的高水平論文發(fā)表量 TOP 10 中國城市及其科研人才數(shù)量。排名前 3 的城市分別為北京、香港和上海。北京位居中國第 1，具有突出優(yōu)勢，北京的論文發(fā)表量（7872）是排名第 2 位香港（3509）的 2.24 倍，論文作者數(shù)量（4167） 是排名第 2 位上海（1503） 的 2.77 倍。從分布上來看，南北差異較大， TOP10 城市中有 8 座城市位于中國南方。北京、長三角和粵港澳大灣區(qū)等地區(qū)表現(xiàn)突出，中西部地區(qū)的成都、西安和武漢表現(xiàn)突出。

從以上數(shù)據(jù)可以看出，中國高水平論文發(fā)表量 TOP10 城市主要集中在中國政治、經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)。科研之間的差距會進一步拉大發(fā)達地區(qū)與欠發(fā)達地區(qū)之間的差距。人才的地區(qū)分布會影響科研資源的配置，政府應該加大經(jīng)濟弱勢地區(qū)的科研投入和立項力度通過科技政策協(xié)調(diào)各個地區(qū)的科研資源配置，改善人才地區(qū)分布集中的情況。同時應該加強地區(qū)之間的人才合作交流，使技術在各地區(qū)平衡發(fā)展。

▲AI 領域高水平論文發(fā)表量 TOP 10 中國城市及其科研人才數(shù)量

下圖展示了 AI 領域的高水平論文發(fā)表量 TOP 10 中國機構(gòu)及其科研人才數(shù)量。TOP10 機構(gòu)中有 9 所科研院所和 1 家企業(yè)（阿里巴巴公司），這些機構(gòu)主要分布在北京市（3 個）、浙江省（2 個）、香港特別行政區(qū)（2 個）、上海市（1 個）、安徽省（1 個）、臺灣省（1 個）等地區(qū)。其中清華大學位居中國第 1，學術水平較高， 遙遙領先于其他機構(gòu)，其高水平論文發(fā)表量達到 2759，作者數(shù)量為 1274。

值得注意的是，雖然香港中文大學和香港科技大學的作者數(shù)量不多，但是產(chǎn)出的高水平論文的數(shù)量卻不少，雙雙進入了高水平論文發(fā)表量榜單的前 5 名。從圖中可以看出，中國其他機構(gòu)與清華大學之間的差距較大，應該加強清華大學與各機構(gòu)之間的交流合作，促進各機構(gòu)共同發(fā)展。

▲AI 領域高水平論文發(fā)表量 TOP 10 中國機構(gòu)及其科研人才數(shù)量

下圖展示了 AI 高層次學者數(shù)量 TOP 10 全球國家分布。全球高層次學者數(shù)量中排名第 1 的是美國，學者數(shù)量為 1244 人次，占比 67.87%，這體現(xiàn)出了美國對 AI 領域的高度重視和其出色的科研實力。中國以學者數(shù)量 196 人次居世界第2，排名第 3 的是德國（113 人次），也是歐洲國家中擁有高影響力學者最多的地方。

剩余國家的學者數(shù)量均在 100 人次以下。排名前 10 的國家中，除中國外均為發(fā)達國家，可見科研實力與各國的經(jīng)濟發(fā)展水平密切相關。高層次學者數(shù)量占比超過 10%的只有美國和中國，雖然中國的排名僅次于美國，但是美國的高層次學者數(shù)量（1244）是中國（196）的 6.35 倍，差距相當之大。中國相關部門應該采取措施，吸收、引進和培養(yǎng) AI 領域的人才， 加快建設高水平的人才隊伍。

▲ AI 高層次科研人才數(shù)量 TOP 10 國家分布

下圖展示了 AI 高層次學者數(shù)量 TOP 10 全球機構(gòu)分布。前 10 的機構(gòu)中有6 所高校、 4 家企業(yè)。其中，美國的機構(gòu)呈現(xiàn)出數(shù)量多、實力強的特點，在 TOP10機構(gòu)中，美國機構(gòu)包攬前 9 名，第 10 名為中國的清華大學。美國的企業(yè)實力很強，全球排名前 5 的機構(gòu)中，美國企業(yè)類型的機構(gòu)占了 3 個，且包攬 TOP 2。排名第 1 的機構(gòu)是美國谷歌公司，其高層次學者數(shù)量為 185 人次，也是 TOP 10 中唯一一家高層次學者數(shù)過百的機構(gòu)。谷歌公司的高層次學者數(shù)量（185）約是排名第 10 名的清華大學（27）的 6.85 倍，可見中國機構(gòu)的高層次學者數(shù)量與世界頂尖機構(gòu)相比還存在很大的差距，中國有必要采取措施，實行人才獎勵、引進等相關措施，加速建設高水平的人才隊伍。

▲AI 高層次科研人才數(shù)量 TOP 10 全球機構(gòu)分布

下圖展示了 AI 高層次學者數(shù)量 TOP 10 中國城市分布。北京市排名第 1，數(shù)量為 79 人次，在全球 AI 高層次學者數(shù)量中占比 4.31%，是中國 AI 科研的前沿城市。北京市的高層次學者數(shù)量優(yōu)勢顯著，是排名第 2 的香港（36 人次）的2.19 倍。北京、香港和杭州的高層次學者數(shù)量占比均超過 1%。從地區(qū)分布看，數(shù)量較多的城市主要分布在東部地區(qū)；且南北差異明顯， TOP10 城市中，南方城市占 8 座，北方只有 2 座。整體而言，北京、長三角地區(qū)和粵港澳大灣區(qū)表現(xiàn)突出。中國應該采取措施改善人才地區(qū)分布集中的情況，加強各地區(qū)之間的人才交流，促使技術在各區(qū)域之間平衡發(fā)展。

▲AI 高層次科研人才數(shù)量 TOP 10 中國城市分布

下圖展示了 AI 高層次學者數(shù)量 TOP 10 中國機構(gòu)分布。TOP10 機構(gòu)分布在北京市（4 個）、香港特別行政區(qū)（2 個）、浙江省（2 個）、廣東省（1 個）、安徽省（1 個）等中國的政治和經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，其中科研院所 7 所、企業(yè) 3 家。清華大學位居榜首，學者數(shù)量為 27 人次，占比 13.78%。清華大學優(yōu)勢非常突出，學者數(shù)量是位居第 2 位香港中文大學（16 人次）的 1.69 倍。TOP10 機構(gòu)中的中國企業(yè)分別是阿里巴巴、京東和華為，它們的學者數(shù)量均為 6，實力相當。清華大學實力很強、人才數(shù)量占有明顯優(yōu)勢，應加強清華大學與其他機構(gòu)之間的人才交流合作，以促進各機構(gòu)共同進步、共同發(fā)展。

▲AI 高層次科研人才數(shù)量 TOP 10 中國機構(gòu)分布

3、 AI 產(chǎn)業(yè)人才現(xiàn)狀

為了明確 AI 產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況，本節(jié)一方面根據(jù) AI 關鍵詞，通過與專利的標題、摘要和權(quán)利要求等文本進行匹配，獲取 2010 年-2020 年的全球?qū)＠暾埩繑?shù)據(jù)（728349），從全球范圍和中國范圍分析對比不同國家、中國不同省市，以及中國不同機構(gòu)之間的專利申請量情況。另一方面，根據(jù)資料調(diào)研，分析說明AI 產(chǎn)業(yè)人才崗位分布和崗位類型，以及不同崗位和地區(qū)的 AI 人才供需情況。

下圖展示了全球 AI 專利申請數(shù)量排名前十的國家。從圖中可以看出，中國和美國處于領先地位，遙遙領先其他國家。中國專利申請量為 464449，位居世界第一，占全球總量（728349）的 63.77%，中國 AI 專利申請量是排名第二的美國的 3.12 倍。另外，亞洲國家表現(xiàn)突出，中、日、韓三國均位列前五名。整體而言，全球 AI 專利申請量主要集中在中、美、日、韓等國家。

▲全球 AI 專利申請量 Top10 國家

下圖展示了中國各省市 AI 專利申請數(shù)量的分布情況。從圖中可以看出，廣東省的 AI 專利申請量以 90191 位居第一， 比排名第二的北京市（61072）多出47.68%，具有突出優(yōu)勢。前十名的省份主要分布在東部、中部、西部等地區(qū)，分布較為均衡，但是以東部省市居多， 江浙滬三省市均位居前五名。這與這些地區(qū)的經(jīng)濟水平、發(fā)展程度、科研投入及知識產(chǎn)權(quán)保護等因素密切相關。

▲全國 AI 專利申請量 TOP10 省份

下圖展示了中國 AI 專利申請數(shù)量排名前十的機構(gòu)。這 10 個機構(gòu)中有 6 家企業(yè)和 4 所高校， 主要分布在廣東（4 所）、北京（3 所）、浙江（2 所）、四川（1所）。目前中國在 AI 專利領域的創(chuàng)新主要還是依靠高科技互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和高校科研機構(gòu)等方面的共同努力。百度公司申請量排名第一， AI 專利申請量為 3919 件，國家電網(wǎng)緊隨其后，申請量為 3729 件。體現(xiàn)出百度和國家電網(wǎng)在 AI 領域的創(chuàng)新能力比較突出，對相關技術領域的引領作用較強。

▲中國 AI 專利申請量 TOP10 機構(gòu)

人工智能的火熱發(fā)展，展現(xiàn)了巨大的潛力，已成為當前經(jīng)濟發(fā)展的新引擎。國家在大力實施人工智能戰(zhàn)略，扶持人工智能產(chǎn)業(yè)，一個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開人才的供給。國務院在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》 明確提出當前我國人工智能尖端人才遠不能滿足需求，并在總體部署中將加強人才隊伍建設作為構(gòu)建開放協(xié)同的人工智能科技創(chuàng)新體系四大主要支撐之一。本節(jié)主要結(jié)合工信部發(fā)布的《人工智能產(chǎn)業(yè)人才發(fā)展報告(2019-2020 年年版)》、《人工智能產(chǎn)業(yè)人才崗位能力要求》等文件，對 AI 產(chǎn)業(yè)人才的供需現(xiàn)狀進行分析。

人工智能產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)步發(fā)展一方面加速了技術革新的進程，同時在產(chǎn)業(yè)人才需求上也催生出眾多的人工智能相關崗位，如下圖所示。這些崗位主要基于人工智能產(chǎn)業(yè)技術架構(gòu)以及人工智能企業(yè)的實際用人需求進行梳理，涵蓋技術架構(gòu)中的基礎層和技術層。

▲人工智能產(chǎn)業(yè)人才崗位分布

根據(jù)上述的人工智能企業(yè)崗位人才需求，可將崗位類型歸納為高級管理崗、高端技術崗、算法研究崗、應用開發(fā)崗、實際技能崗、產(chǎn)品經(jīng)理崗等類型，如下圖所示。其中，算法研究崗主要指創(chuàng)新、突破人工智能算法和技術研究，并將人工智能前沿理論與實際算法模型開發(fā)相結(jié)合的崗位。應用開發(fā)崗主要是將人工智能算法及各項技術（例如機器學習、自然語言處理、智能語音、計算機視覺等）與行業(yè)需求相結(jié)合，實現(xiàn)相關應用工程化落地的崗位。實用技能崗主要指理解人工智能技術的基本概念，能夠結(jié)合特定使用場景，保障人工智能相關應用快速、高效的規(guī)模化產(chǎn)出和穩(wěn)定運行的崗位。這一崗位需求分類也契合人工智能從研發(fā)到應用的眾多環(huán)節(jié)。管理、技術和服務等多類型人才協(xié)同，推進人工智能應用落地，成為數(shù)字經(jīng)濟背景下人工智能產(chǎn)業(yè)人才內(nèi)涵的特色。

▲人工智能產(chǎn)業(yè)人才崗位類型

根據(jù)人工智能企業(yè)對核心崗位人才的能力遴選要求，同時參考本科及職業(yè)院校人工智能相關專業(yè)的培養(yǎng)目標，人工智能產(chǎn)業(yè)人才應具備的能力要素可以劃分為綜合能力、專業(yè)知識、技術技能以及工程實踐能力四類，如下圖所示。

▲人工智能產(chǎn)業(yè)人才能力要素

1、 AI 各技術方向崗位人才供需情況。根據(jù)《人工智能產(chǎn)業(yè)人才發(fā)展報告 (2019-2020 年年版)》的數(shù)據(jù)顯示人工智能不同技術方向崗位的人才供需比均低于 0.4，說明該技術方向的人才供應嚴重不足。從細分行業(yè)來看，智能語音和計算機視覺的崗位人才供需比分別為 0.08、0.09，相關人才極度稀缺。其中，崗位人才供需比計算方法是意向進入崗位的人才數(shù)量與崗位數(shù)量的比值。崗位人才供需比值來反映人工智能產(chǎn)業(yè)各技術方向崗位和不同職能崗位的人才供需情況。崗位人才供需比越高，表明該崗位的人才供應越充足。

▲人工智能各技術方向崗位人才供需比

2、 AI 各職能崗位人才供需情況。根據(jù)《人工智能產(chǎn)業(yè)人才發(fā)展報告 (2019-2020 年年版)》的數(shù)據(jù)顯示，現(xiàn)階段，算法研究崗、應用開發(fā)崗、實用技能崗和高端技術崗的人才供需比分別為0.13、 0.17、 0.98、 0.45，表明技術類崗位的人才缺口較大，而實際技能崗人才供給處于相對充足狀態(tài)。相比之下，產(chǎn)品經(jīng)理崗、銷售崗和負責企業(yè)經(jīng)營管理的高級管理崗的崗位人才供需比分別為 4.52、 7.14、 3.44，人才供應較為充足。

▲人工智能各職能崗位人才供需比

3、 AI 產(chǎn)業(yè)人才主要區(qū)域的供需情況。根據(jù)《人工智能產(chǎn)業(yè)人才發(fā)展報告 (2019-2020 年年版)》報告顯示，人工智能產(chǎn)業(yè)人才在需求和供給方面的區(qū)域集聚效應尤為突出，這主要受制于區(qū)域產(chǎn)業(yè)基礎、人才積累的差距。京津冀地區(qū)、長三角地區(qū)、粵港澳大灣區(qū)和川渝地區(qū)是當前人工智能產(chǎn)業(yè)的主要發(fā)展高地，同時也是人工智能產(chǎn)業(yè)人才資源的主要聚集地，人才需求規(guī)模占全國總需求的 90.9%，人才供給規(guī)模占全國總供給的 82.9%。

▲全國主要區(qū)域的人才的需求情況及求職人才意向的區(qū)域情況

4、 AI 人才發(fā)展問題

隨著科學技術的發(fā)展，人工智能深入人們的日常生活， 出現(xiàn)越來越多的人工智能公司和產(chǎn)品，高校也紛紛開設人工智能專業(yè)課程。人工智能的發(fā)展已被提升到國家戰(zhàn)略高度，各國紛紛出臺相關政策促進人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。人工智能和機器學習類專業(yè)人才正在變得炙手可熱，而人工智能人才短缺也成為了中國乃至全球普遍的問題。國務院在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》 明確提出當前我國人工智能尖端人才遠不能滿足需求，并在總體部署中將加強人才隊伍建設作為構(gòu)建開放協(xié)同的人工智能科技創(chuàng)新體系四大主要支撐之一。本節(jié)主要基于前述的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，總結(jié)概況中國 AI 人才發(fā)展過程中存在的現(xiàn)狀和問題。

1、中國 AI 高水平論文發(fā)表量和高層次學者數(shù)量排名全球第二，但與排名第一的美國差距較大。

AI 領域的高水平論文發(fā)表量排名前 10 的國家主要分布在北美洲（2 個）、歐洲（3 個）、亞洲（4 個）、大洋洲（1 個）。其中，美國 AI 高水平論文發(fā)表量排名第 1（69764），中國第 2（25418），美國約是中國的 2.74 倍，中國約是排名第3 的德國（10127） 2.51 倍。

在 AI 高層次學者方面，美國（1244 人）排名第 1，約是排名第 2 的中國（196 人） 6.35 倍。在 AI 高水平論文發(fā)表量和高層次學者排名前 10 的全球機構(gòu)中，美國占據(jù) 9 所，中國僅有清華大學入榜，分別位居第7 和第 10。中國應該繼續(xù)加強 AI 領域的高水平人才隊伍建設和基礎創(chuàng)新能力，力爭在新一輪國際科技競爭中掌握主導權(quán)。

2、 中國的北京市、長三角和粵港澳等地區(qū)在 AI 高水平論文發(fā)表量和高層次學者數(shù)量方面表現(xiàn)突出。

AI 領域的高水平論文發(fā)表量排名前 10 的中國城市主要分布在北京市、長三角地區(qū)（上海市、杭州市、南京市）、粵港澳大灣區(qū)（香港特別行政區(qū)、深圳市）等地區(qū)。其中，北京排名第 1，高水平論文發(fā)表量（7872）約是排名第 2 位香港（3509）的 2.24 倍。

AI 領域的高水平論文發(fā)表量和高層次學者數(shù)量排名前 10的中國機構(gòu)主要分布在北京市、浙江省、香港特別行政區(qū)、上海市、廣東省、安徽省、臺灣省等地區(qū)。其中，北京的清華大學、中國科學院和北京大學，以及香港特別行政區(qū)的香港中文大學、香港科技大學表現(xiàn)突出。人才的地區(qū)分布會影響科研資源的配置，政府應該加大經(jīng)濟弱勢地區(qū)的科研投入和立項力度，通過科技政策協(xié)調(diào)各個地區(qū)的科研資源配置，改善人才地區(qū)分布集中的情況。同時應該加強地區(qū)之間的人才合作交流，使技術在各地區(qū)平衡發(fā)展。

3、 中國 AI 專利申請量位居世界第一，占全球總量一半以上，其中廣東省和北京市領跑全國。

中國專利申請量為 464449，位居世界第一，占全球總量（728349）的 63.77%，中國 AI 專利申請量是排名第二的美國的 3.12 倍。全球 AI 專利申請量主要集中在中國、美國、日本、韓國等國家，亞洲國家表現(xiàn)突出。AI 專利申請量排名前10 的中國省市主要分布在東部、中部、西部等地區(qū)，分布較為均衡，但是以東部省市居多。其中，廣東省的 AI 專利申請量以 90191 位居國內(nèi)第一， 約是排名第二的北京市（61072） 1.48 倍。此外， 中國 AI 專利申請數(shù)量排名前 10 的機構(gòu)中，廣東省（4 所）和北京市（3 所）占據(jù) 7 所。以上現(xiàn)象與這些地區(qū)經(jīng)濟水平、發(fā)展程度、科研投入及知識產(chǎn)權(quán)保護等因素密切相關。

4、 中國 AI 技術崗位和職能崗位人才供需結(jié)構(gòu)不平衡。

參考崗位人才供需比計算方法，即意向進入崗位的人才數(shù)量與崗位數(shù)量的比值，人工智能不同技術方向崗位的人才供需比均低于 0.4，尤其是智能語音和計算機視覺的崗位人才供需比分別為 0.08、 0.09，說明該技術方向的人才供應嚴重不足，且相關人才極度稀缺。說明該技術方向的人才供應嚴重不足。算法研究崗、應用開發(fā)崗、實用技能崗和高端技術崗的人才供需比分別為 0.13、 0.17、 0.98、0.45，表明技術類崗位的人才缺口較大，而實際技能崗人才供給處于相對充足狀態(tài)。

隨著人類進入第四次產(chǎn)業(yè)革命，各行各業(yè)的競爭歸根結(jié)底都是人才的競爭。從人工智能人才發(fā)展趨勢來看，中國進步飛速，但在高水平人才方面仍和美國有著很大的差距。而且，從細分領域來看， 智能語音和計算機視覺崗位缺人的局面仍會持續(xù)很久。未來，隨著我國從“人口紅利”向“人才紅利”轉(zhuǎn)變，國家對人才的重視程度不斷提高，我國人工智能行業(yè)會和美國真正形成“兩超”的局面。

原文標題：清華AI人才報告：AI專業(yè)高校兩年翻四倍，計算機視覺、智能語音最缺人

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