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一、AI学术会议规模迅速增加

这份报告的一个主要数据来源是AI学术会议，报告一共涵盖了21个AI会议，并调查了这些会议上发表论文的作者资料。这21个会议如下：

1、计算语言学协会北美分会年会（NAACL）

2、促进人工智能促进会议（AAAI）

3、计算语言学会议协会（ACL）

4、计算机视觉和模式识别会议（CVPR）

5、自然语言处理经验方法会议（EMNLP）

6、学习理论会议（COLT）

7、神经信息处理系统会议（NeurIPS）

8、人工智能不确定性会议（UAI）

9、遗传和进化计算会议（GECCO）

10、国际声学，语音和信号处理会议（ICASSP）

11、国际人工智能与统计会议（AISTATS）

12、自治代理和多代理系统国际会议（AAMAS）

13、国际计算机视觉会议（ICCV）

14、智能机器人和系统国际会议（IROS）

15、国际机器学习会议（ICML）

16、医学图像计算与计算机辅助干预国际会议（MICCAI）

17、机器人与自动化国际会议（ICRA）

18、国际人工智能联合会议（IJCAI）

19、INTERSPEECH

20、机器人：科学与系统（RSS）

21、计算机视觉应用冬季会议（WACV）

2018年，在上述会议发表论文的作者数量达到了22400人，相比2015年，发表论文人数增长了36%，相比2018年也增长了19%。论文总数相比2015、2017年分别增长了25%和16%。

二、女性AI人才仍旧不足

Element AI去年的报告中显示，在调查的3个主要学术会议中，只有12%的作者是女性。而今年，即使研究对象扩大到了21个学术会议，结果仍旧不乐观，只有18%的作者是女性。而且，在工业界也存在相同的问题，根据Element AI的数据，整体AI学术界19%的论文作者是女性，而在工业界女性只占16%。

根据斯坦福大学出版的AI Index 2018报告，女性在本科人工智能和机器学习课程中的比例严重不足：斯坦福大学2017年人工智能课程中男性占74％，加州大学伯克利分校的男生占73％。参加大学机器学习入门课程的女性比例更低，其中男性占斯坦福大学课程学生的76％，加州大学伯克利分校课程学生占79％。报告还发现在美国，大多数申请 AI工作的申请人（71％）都是男性。

Element AI数据显示，各国作者性别比例各不相同，有些国家的女性作者比例高于平均18％，包括西班牙（26％），台湾（23％）和新加坡（23％）单。中国和澳大利亚（均为22％），美国（20％），瑞士（19％），英国和意大利（均为18％）和印度（17％）也进入了前十名。一些国家的女性研究人员比例远高于平均水平 – 例如，伊朗的作者群体中女性占71％ – 但整体群体太小而无法纳入分析。从绝对数字来看，美国是女性作者最多的国家，其次是中国，英国，德国，加拿大，法国，澳大利亚，印度，意大利和新加坡。

▲各国AI论文作者性别比例

三、培养人才多的国家有更多的就业机会

根据会议论文数据，美国是培养AI人才最多的国家，占到总数的44%，在中国获得学位的作者占近11％，其次是英国（6％），德国（5％）和加拿大，法国和日本（各占4％）。

AI就业数据也有类似的地理分布，46 ％的样本人才为美国雇主工作。而中国拥有超过11 ％的人才，在就业最佳国家名单中排名第二，其次是英国（7 ％）。加拿大，德国和日本各占样本的4 ％。总体而言，18个最大的国家占作者的94％。前五大国家，美国，中国，英国，德国和加拿大，占作者总数的72％。

▲世界各国AI人才

四、培养AI博士不一定让本国收益

会议数据还为研究人员完成博士学位后的工作进展提供了深刻见解。总的来说，样本中几乎三分之一（27 ％）的研究人员在一个非获得学位的国家工作。在拥有至少150位作者的国家中，这一比例甚至更高，为32 ％。这些运动的全球地图很复杂，每一步行动背后的故事都是独一无二的。尽管如此，这些数据使我们能够对跨越国界的AI人才流动做出一些观察。

▲AI人才流动情况

在美国的雇主吸引在国外研究人员的机率最高，中国排第二，几乎占美国吸引的研究人员数量的四分之一。其他入境研究人员比例高于出境研究人员的国家分别是：瑞典，韩国，西班牙，瑞士，日本，英国和澳大利亚。

五、高影响力的研究

今年的调查发现，顶级国际学术会议的作者总数比去年增加了19％。分析他们的每一个2017年和2018年出版的引引用率。我们发现，18％ – 约4,000人- 正在进行的研究对整个领域产生了显着影响。我们相信，这些AI专家的知识足够深入，可以继续为该领域做出实质性贡献。这些专家也可能是致力于将理论应用于实际的潜在应用人才来源。

这些研究人员在一些国家比其他国家更集中。这些研究人员总数排名前五位的国家是美国（1,095），其次是中国（255），英国（140），澳大利亚（80）和加拿大（45）。

当我们研究这些研究人员在一个特定国家进行最有影响力的工作占人工智能研究人员总数的百分比时，情况有所改变。这些国家的本地人才库中高于平均水平的百分比正在为该领域做出高影响力的贡献，这表明这些国家在培养顶级人才方面可能正在做正确的事情。其中，澳大利亚名列前茅，其总体作者群体中有18％发表了高影响力的作品，其次是美国，英国和中国（各占13％），瑞士（11％），新加坡（9％），瑞典和西班牙（各占8％），以色列，加拿大和意大利（各占7％）。

在所有国家中，最具影响力的研究更可能来自学术界而不是工业界。中国是一个高影响力研究最有可能来自学术界的国家（90％），其次是意大利（86％），美国（84％），德国（83％）和台湾（81％）。法国是来自工业界的有影响力研究比例最高的国家（30％），其次是印度和以色列（各占29％），西班牙（28％）和英国（27％）。

六、全球AI人才热点地区

1、中国

Element AI的数据完全来自LinkedIn和学术会议，但这可能有一些盲点，一些国家在报告中的代表性可能不足。中国是这些可能遗漏中最为突出的。LinkedIn在中国的渗透率仅为3％。鉴于AI行业的高度国际性，中国的AI专家可能在LinkedIn上的代表性要高于其他行业。尽管如此，仅凭LinkedIn数据绘制的中国图景毫无疑问是不完整的。

中国在会议数据中的代表性更强。大约11％的会议作者在中国获得了学位，同一百分比的作者为中国雇主工作。中国约占样本中女性作者的12％，14％的作者发表了最有影响力的研究。看看中国2018年在顶级学术会议上发表的作者总数，其中13％被纳入高影响力群体。这与美国的百分比相同。在这些具有高影响力的研究人员中，十分之九的人在学术界工作，这也是我们样本中比例最高的。

中国有一个活跃的出版生态系统，并非所有在中国出版的论文都以英语的通用国际会议语言发布。因此，调查国际学术会议可能无法充分反映中国出现的有影响力的研究数量，中国政府已将人工智能的发展作为国家优先事项并进行相应的投资。在2017年7月公布的国家人工智能计划中，中国政府的目标是到2030年成为“世界上主要的人工智能创新中心” ，其行业价值1500亿美元。

中国有许多优点，当涉及到人工智能，包括数据的巨量，其目前的充满活力的创业环境和政府支持。美国在基于H指数的世界顶级AI人才库中保持领先地位，13其次是英国，德国，法国，意大利和中国。然而，就整体人才总数而言，报告称中国仅次于美国。尽管如此，有迹象表明两国之间的差距可能正在迅速缩小：艾伦人工智能研究所最近发布的一项研究发现，中国的影响力将超过美国。

2008年，中国成立了“千人计划”，旨在吸引在其他国家工作的外国和中国研究人员。千人计划提供充足的研究职位，奖金和助学金，成为了成千上万的研究人员将工作带到中国的激励机制，其中大多数来自美国。据《中国日报》，中国已经建立了300多个“创业园”，以容纳从国外返回的学生和工人。

2、新加坡

在超过36,500个LinkedIn个人资料的样本中，约有2％（607 ）位于新加坡。在这一群体中，72％的人报告至少有六年的经验，93％的人表示他们至少有三年的经验。

在新加坡接受培训和/或在新加坡雇主工作的作者占我们样本的1％。在新加坡的一家机构中，有1％的研究人员具备顶级人才资格。然而，当我们查看作者人数与人口数量时，新加坡领先于世界上每个其他国家，每10万人就有5位会议作者。新加坡也是性别问题最低的国家，女性占会议作者的23％。

2017年全球智能城市绩效指数评估城市在移动性，医疗保健，公共安全和生产力方面的连通程度，新加坡是在每个类别中都排名世界第一。Startup Genome的2018年全球创业生态系统报告还将新加坡列为“本地连接十大生态系统之一”。麦肯锡2017 年东南亚人工智能报告发现，构成东南亚国家联盟（ASEAN）的国家，“新加坡在多个行业的人工智能实验中处于领先地位。”=报告强调的一个例子是新加坡的Smart Mobility 2030计划，该计划旨在使用人工智能实时优化汽车，公共汽车，火车和自行车交通。

事实上，新加坡政府正在积极推动人工智能。2017年，新加坡国家研究基金会设立了该国的研发议程，宣布了为期五年，价值1.5亿美元的AISG计划，致力于开发人工智能解决方案。一年之后，新加坡的数字政府蓝图要求所有部委在至少一个“服务提供或政策制定”项目上应用人工智能技术，“我们现在条件已经成熟，能够将政府的数字化转型提升到新的水平”。

与此同时，新加坡正在制定负责任实施人工智能的指导方针。政府在今年1月份分享了其模型人工智能治理框架的初稿，要求组织试行框架并为未来版本提供反馈。

2月，智能国家计划办公室负责人兼外交部长Vivian Balakrishnan宣布，该国将在人工智能方面“双降”，目的是成为一个主要的枢纽用于部署该技术。新加坡也在投资培训和提高技能：例如，AISG的“人工智能”计划旨在向大约10,000名从高中生到在职成人的人教授基本机器学习。“我们不希望每个人都成为AI专家，”Balakrishnan 说。“但AI 是一种通用技术，我们希望我们的员工能够使用这些工具有意义地参与未来的AI驱动型经济。”

3、澳大利亚

数据表明，澳大利亚是一个新兴的人工智能热点。从整体数据来看，我们的LinkedIn数据中约有4％（1,299）位于澳大利亚，前21个国际会议的作者总数中有3％在澳大利亚或者学位。相同比例的作者就职于澳大利亚。

并且，当涉及到最有影响力的研究时，澳大利亚的研究人员数量位居世界第四。在其总体作者群中，18％（这是所有国家中最高的），被列入高影响力的类别，澳大利亚也是吸引更多人才的国家之一。

4、加拿大

加拿大人口约占美国人口的十分之一，他们在LinkedIn上的数据大致也是该比例，有1,487份资料表明他们的总部设在加拿大。观察会议数据，在加拿大获得博士学位的研究人员以及为加拿大雇主工作的研究人员均占样本的4％左右。加拿大是顶级人才的领导者，发表高影响力研究的作者人数排名第五。

然而，有一些线索表明加拿大人工智能生态系统比这个数据集更大，并且正在快速增长。加拿大政府在2017年对人工智能进行了重大投资，当时它为泛加拿大人工智能战略拨款 1.25 亿美元，该战略旨在培养人才。在2018年，我们的研究发现，在加拿大活跃AI相关的创业公司的数量相比前一年增长 28％，有近650 AI初创公司。在同一时期，我们还注意到越来越多的国际参与者在该国一些最具活力的集群城市开设AI实验室，包括多伦多，蒙特利尔，温哥华，埃德蒙顿，滑铁卢，渥太华和魁北克市。

5、美国

在超过36,500个LinkedIn个人资料的样本中，近一半（15,747个）位于美国。这些专家中有相当一部分 – 大约五分之一 – 目前在微软（1,077），IBM（667），谷歌（697），亚马逊（511）或苹果（393）工作或曾经工作过。这些概况中有87％具有至少六年的经验，而且几乎所有人（97％）都表示他们至少有三年的经验。该人才库中约有三分之一（36％）的美国专家在旧金山湾区工作。

在谈到会议数据时，美国的绝对数量几乎引领了每一项指标。在美国接受过培训的人员占样本中已发表作者的近一半（44％）。百分之四十六的人受雇于美国的公司或大学。在女性中，这一比例甚至更高：在我们数据集中的4,085名女性作者中，1,960名（48％）在美国雇主工作。在过去两年中，通过引用率来衡量，在美国机构工作的作者占研究最有影响力的研究人员的60％（1,095）。美国研究人员总数中约有13％达到或超过阈值，有资格成为“高影响力”的作者。在这些顶尖人才中，84％在学术界工作，16％在工业界工作。

美国将引领多个指标并不令人惊讶。首先，美国大学继续领导基础AI研究。李开复表示，美国将在未来30至40年内保持“研究领导力”和研究生教育的主要全球优势。

此外，美国公司和美国政府正在大力投资人工智能研发。总部设在美国的Facebook，Apple，微软，谷歌和亚马逊正在加倍研发机器学习技术。美国军方也非常积极投资AI：在美国国防部高级研究计划局（DARPA）2018年11月宣布，他们将拨出二十亿美元，支持为期五年的AI计划。

6、欧洲

在超过36,500个LinkedIn个人资料的样本中，约有37％（13,553 ）位于欧洲地区。其中，有7个国家占样本的至少2％：约9％（3,387个简介）位于英国，4％（1,426）位于法国，4％（1,351）位于德国，3西班牙为％（975），荷兰为2％（687），意大利为2％（681），瑞士为2％（625）。

在去年排名前21位的会议上发表的研究人员总数中，27％的人在欧洲地区接受过培训，25％的人在其中一个国家工作。样本中四分之一（25％）的女性研究人员为欧洲地区的雇主工作。在进行最有影响力的研究的研究人员中，有16％的人在这些国家的公司工作。

欧盟（EU）和欧洲地区的几个国家正在开发人工智能技能和能力方面进行重大投资。欧洲委员会（EC）在2018年表示，作为地平线2020计划的一部分，它将投入15亿欧元资助为期两年人工智能研究，每年增长70％。在国家层面，成员国也在人工智能领域的研究中投入资金：例如，英国政府和私营部门去年合作投资了大约10亿英镑用于人工智能研究。与此同时，法国投资了15亿欧元欧洲委员会将在今年晚些时候发布一项计划，详细说明欧洲如何与成员国一起，在未来十年内每年可以达到200亿欧元的人工智能支出。

在AI领域发表论文的作者和有影响力的论文数量，在过去一年中显着增加。但性别失衡仍然AI领域的不小的问题。从AI人才的地理分布来看，美国几乎占有绝对优势，但每个国家的生态系统都有自己独特的优势和战略。未来随着中国的高速增长，或许会形成AI两超多强的局面。

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