我國AI人才發(fā)展過程中的問題與原因總結(jié)

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(dāng)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(fù)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(wù)關(guān)聯(lián)部門的重大難題。

我們推薦清華大學(xué)的研究報告《智慧人才發(fā)展報告》，以人工智能領(lǐng)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(yīng)已經(jīng)得到各國政府的高度關(guān)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(guān)”，這時期實施的“曼哈頓工程”就是重要標(biāo)志；

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

當(dāng)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(guān)注國家對科技的支持”；

在 20 世紀(jì) 90 年代至 21 世紀(jì)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(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué)（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(lǐng)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(chǔ)科學(xué)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(xué)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(jì)以來，英國制定了一系列關(guān)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(jì)的科學(xué)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(xué)和創(chuàng)新》戰(zhàn)略文件，該政策的目標(biāo)是培育世界一流的科技和商業(yè)環(huán)境，把“科學(xué)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(shè)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(jì) 80 年代，日本政府就成立了21 世紀(jì)留學(xué)生政策委員會，并于 1983 年提出到 21 世紀(jì)日本將接收 10 萬名留學(xué)生的目標(biāo)；2008 年日本又提出“30 萬留學(xué)生計劃”，目標(biāo)是到 2020 年將留學(xué)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(xué)生。

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

此外，日本注重通過與外國科學(xué)家合作達到吸引人才的目標(biāo)。1988 年日本科學(xué)技術(shù)廳設(shè)置了科學(xué)技術(shù)振興事業(yè)團，推行“日本科學(xué)技術(shù)廳獎學(xué)金”（STAFellowship）制度，支持國立科學(xué)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(shè)立研究基礎(chǔ)項目以吸引世界級高層人才，加強環(huán)境、能源領(lǐng)域國際科研合作并促進日本科學(xué)家參與國際項目，其目標(biāo)是在 2025 年前將日本發(fā)展成為世界先進創(chuàng)新國家，以應(yīng)對老齡化和國際競爭。

中國中共中央、國務(wù)院對人才工作做出了一系列重大決策部署，以加快建設(shè)人才強國，實現(xiàn)建設(shè)創(chuàng)新型國家的目標(biāo)。2002 年 5 月，中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳聯(lián)合印發(fā)了《2002-2005 年全國人才隊伍建設(shè)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(wù)抓緊抓好”，隨后，以中共中央、國務(wù)院印發(fā)《關(guān)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(dǎo)性文件。2011 年，為推動高層次創(chuàng)新型科技人才隊伍建設(shè)，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(guān)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(xué)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(dǎo)，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(xué)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(lǐng)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(chǔ)。

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(shè)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(lǐng)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(dǎo)向、產(chǎn)學(xué)研深度融合的技術(shù)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?fàn)顩r

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?？萍既肆Y源是指實際從事或有潛力從事系統(tǒng)性科學(xué)和技術(shù)知識的產(chǎn)生、促進、傳播和應(yīng)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(lǐng)域大專及以上學(xué)歷（或?qū)W位）畢業(yè)生存量，以及雖然沒有高等教育學(xué)歷學(xué)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(xué)本科及以上學(xué)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(dāng)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(xué)人才“歸國潮” ，在中國境內(nèi)工作的外國人已達數(shù)十萬?？萍既瞬乓I(lǐng)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(shè)。

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?！秷蟾妗分赋觯覈萍既肆Y源學(xué)歷呈金字塔形結(jié)構(gòu)。

目前，?？茖哟慰萍既肆Y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?？疲磥砜萍既肆Y源學(xué)歷結(jié)構(gòu)將進一步優(yōu)化；在各學(xué)歷層次的科技人力資源中，工學(xué)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(shè)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(chǔ)研究、應(yīng)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(wù)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(dāng)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(dāng)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(dāng)量 438.14 萬人年， 2019 年我國研究與試驗發(fā)展人員全時當(dāng)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(dāng)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(chǔ)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(chǔ)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(chǔ)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(dāng)前我國人才發(fā)展治理還存在治理目標(biāo)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(yù)測不夠科學(xué)，高校專業(yè)設(shè)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(yīng)用，技術(shù)技能人才培養(yǎng)開發(fā)模式不夠科學(xué)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(shè)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(xué)校的教學(xué)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(dǎo)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(dǎo)致人才的作用難以得到有效發(fā)揮。

（2）缺乏科學(xué)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(biāo)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(yīng)不足的現(xiàn)象，導(dǎo)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(lǐng)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(guān)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(shù)、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(shù)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(lǐng)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(dāng)前人工智能已經(jīng)成為各國創(chuàng)新技術(shù)競爭的焦點領(lǐng)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(dǎo)、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(lǐng)域的學(xué)術(shù)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(xué)術(shù)能力，均遙遙領(lǐng)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(lǐng)域的學(xué)科建設(shè)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(dǎo)建議。

美國。美國頂尖的大學(xué)正在加大研究力度，并提高其計算機科學(xué)學(xué)位課程的集中度，以適應(yīng)人工智能領(lǐng)域。有些美國高校將人工智能專業(yè)設(shè)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(xué)位和博士學(xué)位。將 AI 作為計算機科學(xué)學(xué)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(xué)計算機科學(xué)專業(yè)可以選擇的九種課程之一。該課程的學(xué)生參加的課程包括：AI 原理和技術(shù)，自然語言處理，機器人技術(shù)和控制以及 AI 方法；加州理工學(xué)院在計算機學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域為其 CS 專業(yè)提供類似的課程；伊利諾伊大學(xué)為計算機工程專業(yè)的學(xué)生提供人工智能，機器人技術(shù)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(xué)結(jié)合在一起，例如在賓夕法尼亞大學(xué)， AI方向的學(xué)生需要學(xué)習(xí)計算機與認知科學(xué)的雙學(xué)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(xué)生要獲得人工智能學(xué)位， 需要參加計算機科學(xué)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(xué)方面要求學(xué)習(xí)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(xué)有 26 所大學(xué)開設(shè)了人工智能本科課程， 20 所大學(xué)有超過 30 個人工智能相關(guān)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(yīng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的需要。

英國商務(wù)、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(xué)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(xué)科布局，在 15 所大學(xué)設(shè)立了 16 個博士點，并結(jié)合人工智能的應(yīng)用方向，把醫(yī)學(xué)、醫(yī)療保健、語言、計算、環(huán)境、音樂作為重點應(yīng)用的學(xué)科專業(yè)。

每個博士點側(cè)重一個學(xué)科或?qū)I(yè)，例如倫敦大學(xué)學(xué)院人工智能支持醫(yī)療保健系統(tǒng)、愛丁堡大學(xué)生物醫(yī)學(xué)人工智能、利茲大學(xué)人工智能在醫(yī)學(xué)診斷和護理中應(yīng)用、劍橋大學(xué)人工智能在環(huán)境風(fēng)險研究中應(yīng)用等，每個博士點由一名教授領(lǐng)導(dǎo)。人工智能碩士學(xué)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(shè)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(shè)的碩士點和博士點， 擴大碩士和博士研究生招生規(guī)?？墒褂趲啄陜?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(xué)為例進行詳細說明英國高校 AI 課程設(shè)置情況。英國愛丁堡大學(xué)開設(shè)了人工智能、 人工智能與計算機科學(xué)兩個有關(guān)人工智能的專業(yè)。

下面就人工智能榮譽學(xué)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(shù)，因此相當(dāng)于 AI 既是一門科學(xué)又是一門工程學(xué)。開設(shè)的AI 相關(guān)課程包括：視覺與機器人學(xué)導(dǎo)論、 自動推理、 應(yīng)用型機器學(xué)習(xí)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(yīng)用、自動語音識別、機器學(xué)習(xí)與模式識別、機器學(xué)習(xí)實用、自然語言的理解和生成、機器翻譯、生物信息學(xué)、自然計算等。

日本。目前許多大學(xué)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(xué)生。日本向全年約為50萬人的所有大學(xué)生和高等?？茖W(xué)校學(xué)生提供初級水平的AI教育。要求學(xué)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(xué)生頒發(fā)相應(yīng)水平的結(jié)業(yè)證， 方便學(xué)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(xué)生其進行深度培訓(xùn)， 目標(biāo)是使其理解機器學(xué)習(xí)的算法。為了全面推進 AI 普及教育，日本的文科和理科學(xué)生都需要學(xué)習(xí)“AI 與經(jīng)濟學(xué)” 和“數(shù)據(jù)科學(xué)與心理學(xué)” 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(xué)和技術(shù)學(xué)校的學(xué)生將參加初學(xué)者 AI 課程。每年約有 600000 名畢業(yè)生，目標(biāo)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(xué)為代表，介紹其 AI 研究情況。東京大學(xué)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(chǔ)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(dāng)前 AI 技術(shù)的框架和局限性，以構(gòu)建有關(guān)人類和人工智能的新型科學(xué)技術(shù)計劃。AI 中心成立了一個校際研究組織，將東京大學(xué)的所有相關(guān)學(xué)科從科學(xué)技術(shù)到人文科學(xué)，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(xué)科和專業(yè)正在加快推進。2018 年 4 月，為落實《國務(wù)院關(guān)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(dǎo)高等學(xué)校瞄準(zhǔn)世界科技前沿，不斷提高人工智能領(lǐng)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(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》?！队媱潯分刑岢?，要加強人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)建設(shè)，推進“新工科”建設(shè)，形成“人工智能+X”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式。

過去一年來，為了貫徹落實國務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》和教育部《高等學(xué)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(xué)科建設(shè)，開設(shè)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(shè)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(guān)于公布 2019年度普通高等學(xué)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(shè)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(lǐng)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(xùn)模式。高校積極布局人工智能相關(guān)的學(xué)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(xué)科建設(shè)主要有三種模式：新增人工智能專業(yè)、原有相關(guān)專業(yè)中新增人工智能培養(yǎng)方向、重組原有相關(guān)專業(yè)設(shè)立人工智能學(xué)院。這三種學(xué)科建設(shè)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(guān)于公布 2018 年度普通高等學(xué)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(shè)專業(yè)），學(xué)位授予門類為工學(xué)。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(shè)立， 2019 年度高校新增設(shè)置“機器人工程” 專業(yè)、“智能科學(xué)與技術(shù)” 專業(yè)以及“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)” 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(yīng)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(xué)校人工智能相關(guān)本科專業(yè)新增情況

在人工智能時代，探索產(chǎn)學(xué)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(wù)院政府工作報告指出，堅持創(chuàng)新引領(lǐng)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(yīng)用，健全以企業(yè)為主體的產(chǎn)學(xué)研一體化創(chuàng)新機制。加大基礎(chǔ)研究和應(yīng)用基礎(chǔ)研究支持力度，強化原始創(chuàng)新，加強關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)。教育部《高等學(xué)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(lǐng)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(lǐng)域人才。

2019 年，教育部大力開展深化產(chǎn)教融合、產(chǎn)學(xué)合作、協(xié)同育人項目，公布了兩批產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目申報。產(chǎn)學(xué)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(xué)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(wù)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(shè)試點實施方案》。

根據(jù)方案， 產(chǎn)教融合型城市建設(shè)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(lǐng)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(xué)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(xué)、重慶郵電大學(xué)、南寧學(xué)院、安徽信息工程學(xué)院、江西應(yīng)用科技學(xué)院、重慶科創(chuàng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院創(chuàng)建人工智能學(xué)院。

從區(qū)域進展來看， 北京、上海、 廣州在人工智能產(chǎn)學(xué)研協(xié)同技術(shù)攻關(guān)方面處于領(lǐng)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(xué)研用協(xié)同創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化，以及以引進技術(shù)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(xué)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(guān)鍵共性技術(shù)，將人工智能前沿技術(shù)和成果進行產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)化。圍繞產(chǎn)學(xué)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(shù)創(chuàng)新成果更快的落地到最后的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用里面。

上海浦東新區(qū)開啟了產(chǎn)學(xué)研專項資金（人工智能）申報， 研究目標(biāo)是推動人工智能創(chuàng)新技術(shù)突破，加強算法模型研究以及應(yīng)用軟件開發(fā)，有效支撐各種應(yīng)用場景，推動人工智能技術(shù)與機器人技術(shù)在生產(chǎn)制造、服務(wù)等領(lǐng)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(xué)術(shù)界聯(lián)合開展研究，并提供資金及技術(shù)支持，以突破企業(yè)發(fā)展相關(guān)的前沿科技難題。2019 年度，騰訊公司與中國計算機學(xué)會（CCF）共同發(fā)起搭建產(chǎn)學(xué)研合作及學(xué)術(shù)交流的平臺 CCF-騰訊犀牛鳥基金，共設(shè)立 9 個重點技術(shù)領(lǐng)域的 29 項研究課題，在持續(xù)關(guān)注人工智能技術(shù)的同時，進一步擴充基金項目的專項研究領(lǐng)域，加入車聯(lián)網(wǎng)、機器人、智能芯片、程序分析等產(chǎn)學(xué)研合作熱門方向，同時持續(xù)設(shè)立微眾銀行技術(shù)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(shè)立“犀牛鳥訪問學(xué)者計劃”，加強青年學(xué)者與企業(yè)研發(fā)團隊在前沿科技領(lǐng)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(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)、機器翻譯、知識圖譜、自然語言理解、輔助診斷等產(chǎn)學(xué)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(yīng)用場景、教師訪問和學(xué)生實習(xí)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(xué)校、相關(guān)企業(yè)的相互配合、共同推動，人工智能技術(shù)在實體經(jīng)濟中逐漸落地應(yīng)用。北京、上海、 廣州和深圳在人工智能產(chǎn)學(xué)研方面效果相對領(lǐng)先。綜合來看，產(chǎn)學(xué)研協(xié)同培養(yǎng)已成為當(dāng)前人工智能人才培養(yǎng)的重要途徑。但是，產(chǎn)學(xué)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(xué)技術(shù)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(xué)術(shù)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(dǎo)向、產(chǎn)學(xué)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(shè)計和人才培養(yǎng)。根據(jù)清華大學(xué)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(wù)平臺”（簡稱 AMiner）顯示，全球人工智能領(lǐng)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(xué)者分布地圖中，顏色越深，表示學(xué)者越集中；顏色越淺，表示學(xué)者越稀少。

▲全球 AI 領(lǐng)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(xué)術(shù)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(lǐng)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(yīng)的城市和國家，統(tǒng)計 AI 學(xué)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(lǐng)域的科研實力和水平。

下圖展示了 AI 領(lǐng)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(lǐng)域的重視。中國的高水平論文發(fā)表量和學(xué)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(lǐng)域的研究中，中國應(yīng)該繼續(xù)加強高水平 AI 人才隊伍的建設(shè)，進一步提升 AI 領(lǐng)域的基礎(chǔ)創(chuàng)新能力，力爭在新一輪國際科技競爭中掌握主導(dǎo)權(quán)。

▲AI 領(lǐng)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(lǐng)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(lǐng)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(xué)， 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(xué)位居第 6，按照論文作者數(shù)量排序，清華大學(xué)位居第 7。

清華大學(xué)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(xué)（2759）的 2.05 倍，微軟公司（1900）的 AI 論文作者數(shù)量比清華大學(xué)（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(guān)措施，建設(shè)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(lǐng)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)?？蒲兄g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(yīng)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(yīng)該加強地區(qū)之間的人才合作交流，使技術(shù)在各地區(qū)平衡發(fā)展。

▲AI 領(lǐng)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(lǐng)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?。? 個）、香港特別行政區(qū)（2 個）、上海市（1 個）、安徽?。? 個）、臺灣?。? 個）等地區(qū)。其中清華大學(xué)位居中國第 1，學(xué)術(shù)水平較高， 遙遙領(lǐng)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(xué)和香港科技大學(xué)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(xué)之間的差距較大，應(yīng)該加強清華大學(xué)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(lǐng)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(xué)者數(shù)量 TOP 10 全球國家分布。全球高層次學(xué)者數(shù)量中排名第 1 的是美國，學(xué)者數(shù)量為 1244 人次，占比 67.87%，這體現(xiàn)出了美國對 AI 領(lǐng)域的高度重視和其出色的科研實力。中國以學(xué)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(xué)者最多的地方。

剩余國家的學(xué)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(guān)。高層次學(xué)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(xué)者數(shù)量（1244）是中國（196）的 6.35 倍，差距相當(dāng)之大。中國相關(guān)部門應(yīng)該采取措施，吸收、引進和培養(yǎng) AI 領(lǐng)域的人才， 加快建設(shè)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(xué)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(xué)。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(xué)者數(shù)量為 185 人次，也是 TOP 10 中唯一一家高層次學(xué)者數(shù)過百的機構(gòu)。谷歌公司的高層次學(xué)者數(shù)量（185）約是排名第 10 名的清華大學(xué)（27）的 6.85 倍，可見中國機構(gòu)的高層次學(xué)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(guān)措施，加速建設(shè)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(xué)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(xué)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(xué)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(xué)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(yīng)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(shù)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(xué)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?。? 個）、廣東省（1 個）、安徽?。? 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(xué)位居榜首，學(xué)者數(shù)量為 27 人次，占比 13.78%。清華大學(xué)優(yōu)勢非常突出，學(xué)者數(shù)量是位居第 2 位香港中文大學(xué)（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(xué)者數(shù)量均為 6，實力相當(dāng)。清華大學(xué)實力很強、人才數(shù)量占有明顯優(yōu)勢，應(yīng)加強清華大學(xué)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(guān)鍵詞，通過與專利的標(biāo)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(lǐng)先地位，遙遙領(lǐng)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(guān)。

▲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(lǐng)域的創(chuàng)新主要還是依靠高科技互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和高?？蒲袡C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(lǐng)域的創(chuàng)新能力比較突出，對相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的引領(lǐng)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(dāng)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(wù)院在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》 明確提出當(dāng)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(shè)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(shù)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(guān)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(shù)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(shù)架構(gòu)中的基礎(chǔ)層和技術(shù)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(shù)崗、算法研究崗、應(yīng)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(shù)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(yīng)用開發(fā)崗主要是將人工智能算法及各項技術(shù)（例如機器學(xué)習(xí)、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(guān)應(yīng)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(shù)的基本概念，能夠結(jié)合特定使用場景，保障人工智能相關(guān)應(yīng)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(yīng)用的眾多環(huán)節(jié)。管理、技術(shù)和服務(wù)等多類型人才協(xié)同，推進人工智能應(yīng)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(guān)專業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)，人工智能產(chǎn)業(yè)人才應(yīng)具備的能力要素可以劃分為綜合能力、專業(yè)知識、技術(shù)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(shù)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(shù)方向崗位的人才供需比均低于 0.4，說明該技術(shù)方向的人才供應(yīng)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(guān)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(shù)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(yīng)越充足。

▲人工智能各技術(shù)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(yīng)用開發(fā)崗、實用技能崗和高端技術(shù)崗的人才供需比分別為0.13、 0.17、 0.98、 0.45，表明技術(shù)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(zé)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(yīng)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(yīng)尤為突出，這主要受制于區(qū)域產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、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(dāng)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(xué)技術(shù)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(shè)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(guān)政策促進人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。人工智能和機器學(xué)習(xí)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(wù)院在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》 明確提出當(dāng)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(shè)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(xué)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(lǐng)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(xué)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(xué)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(xué)入榜，分別位居第7 和第 10。中國應(yīng)該繼續(xù)加強 AI 領(lǐng)域的高水平人才隊伍建設(shè)和基礎(chǔ)創(chuàng)新能力，力爭在新一輪國際科技競爭中掌握主導(dǎo)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(xué)者數(shù)量方面表現(xiàn)突出。

AI 領(lǐng)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(lǐng)域的高水平論文發(fā)表量和高層次學(xué)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(xué)、中國科學(xué)院和北京大學(xué)，以及香港特別行政區(qū)的香港中文大學(xué)、香港科技大學(xué)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(yīng)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(yīng)該加強地區(qū)之間的人才合作交流，使技術(shù)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(lǐng)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?。? 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(guān)。

4、 中國 AI 技術(shù)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(shù)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(shù)方向的人才供應(yīng)嚴重不足，且相關(guān)人才極度稀缺。說明該技術(shù)方向的人才供應(yīng)嚴重不足。算法研究崗、應(yīng)用開發(fā)崗、實用技能崗和高端技術(shù)崗的人才供需比分別為 0.13、 0.17、 0.98、0.45，表明技術(shù)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(lǐng)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(biāo)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

文章出處：【微信公眾號：傳感器技術(shù)】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

責(zé)任編輯：haq