中美人工智慧領域人才競爭力比拼

人工智慧概念從1956年提出，至今歷經了60多年的演進，已從單一功能設備向通用設備、單一場景到複雜場景、簡單行為到複雜行為的逐漸發展。人工智慧是國際科研領域的「最前沿」，不但已經成為當前國際科技競爭的最重要技術之一，也是判斷一個國家創新能力的標誌性領域。2016年7月，在國務院印發的《「十三五」國家科技創新規劃》中，人工智慧就被作為新一代信息技術中的一項列入規劃。2016年5月，國家頒布了《「互聯網+」人工智慧三年行動實施方案》，明確提出培育發展人工智慧新興產業、推進重點領域智能產品創新、提升終端產品智能化水平。

「得人工智慧者得天下」，「得人才者得人工智慧」充分反映了如今AI領域人才的重要性。就應用層面而言，的演算法發展程度與其他國家並無太大差距。然而，的研究人員在基礎演算法研發領域仍遠遠落後於英美同行，其中最主要原因就是人才短缺。

一、中美AI人才大比拼；各有所長，總體實力低於美國

總體數量：美國人才數量基本是的17倍。領英近期發布的《全球AI領域人才報告》顯示，截至2017年一季度，基於領英平台的全球AI領域技術人才數量超過190萬，其中美國相關人才總數超過85萬，高居榜首；超過5萬，位居第七。

領域分佈基本一致。雖然從領英的報告中來看，AI人才在硬體、GPU、智能晶元領域超過美國，但實際情況是在這些領域的發展遠不及美國，特別是高端晶元需要大量進口。由此看來，AI人才集中於演算法、機器學習、機器人、計算機視覺和語音識別等領域。美國也基本集中於這些領域。

地域分佈：集中，美國分散。70%的AI人才扎堆北京上海；而美國AI人才的分佈則星羅棋布，除舊金山灣區（17.2%）和紐約（14.3%），波士頓、華盛頓、西雅圖、芝加哥地區也匯聚眾多AI人才。

工作年限分佈：美國資深人才比高出近一倍。中美兩國AI領域從業十年以上人才均佔兩國AI總體人數的較大比例。但資深AI人才數量與美國差距顯著，十年從業者僅佔38.7%，遠低於美國的71.5%。

專業教育：美國AI專業數量高出。同時，只有不到30所大學的研究實驗室專註於人工智慧，輸出人才的數量遠遠無法滿足人工智慧企業的用人需求。在美國基本上大的院校都有人工智慧教授。以美國卡梅隆大學為例，設有專門的機器人研究所，其中僅教授就有100多位，布局的時間也比較晚。

二、謹防國外以安全為由，限制AI人才向流動

2013～2016年，畢業歸國的AI人才平均年增長率約為14%，而有海外工作背景的歸國AI人才平均年增長率約為10%。其中，美國是這些海歸人才的第一大來源國，佔比超過40%。人才的迴流與近年來國內企業對國外AI領域的投資，引起了國外政府的高度重視。除了投資收到嚴格審查；AI中的部分組件，如晶元、感測器等受到管制；還需要警惕國外阻撓AI領域高級人才向的流動。