2016年，美國白宮在發(fā)布的《國家人工智能研究與發(fā)展策略規(guī)劃報告》中提到，2013年~2015年SCI收錄的人工智能方向的論文里涉及深度學(xué)習(xí)的論文數(shù)量增長了約六倍。在SCI的統(tǒng)計數(shù)字中，中國在深度學(xué)習(xí)方面的論文發(fā)表數(shù)量以及論文的引用（文章至少被引用一次）的數(shù)量均在2014年對美國實(shí)現(xiàn)反超并大幅度領(lǐng)先其他國家。

不僅僅是論文數(shù)量，AI人才的儲備和流向也出現(xiàn)了新趨勢。大數(shù)據(jù)顯示，截至2017年一季度，全球人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人才數(shù)量超過190萬，美國人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人才總數(shù)超過85萬，高居榜首。華人在人工智能領(lǐng)域正扮演著重要角色。

根據(jù)領(lǐng)英發(fā)布的《全球AI領(lǐng)域人才報告》，全球的華人AI技術(shù)人才占全球AI技術(shù)人才總數(shù)的6.5%左右，華人技術(shù)人才占比最高的是新加坡（29.4%）、加拿大（10.2%）、澳大利亞（8.5%）、美國（7.9%）和德國（2.7%）。

出乎意料的是，中國AI人才并沒有想象中那么“學(xué)院派”。截至2010年，中國有10%左右的人工智能領(lǐng)域從業(yè)者曾在高?；蜓芯克ぷ鬟^，其中超過一半的人此后流入企業(yè)。相比中國，美國人工智能領(lǐng)域從業(yè)者曾在高校或研究所工作的人數(shù)占比超過25%。

從競爭的角度來看，人才結(jié)構(gòu)還存在顯著差異。中國信息技術(shù)行業(yè)擁有十年以上工作經(jīng)驗(yàn)的人才只占15%左右，而美國以超過70%的超高比例領(lǐng)先于世界平均水平。

中國有著最大的消費(fèi)數(shù)據(jù)，也就意味著有更多的應(yīng)用場景，因此也會更容易催生AI項(xiàng)目。從AI行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域來看，基礎(chǔ)層（包括軟件算法、機(jī)器學(xué)習(xí)等）的人才需求量大，目前處于技術(shù)快速發(fā)展突破瓶頸階段。從技術(shù)層看，計算機(jī)視覺和自然語言處理領(lǐng)域?qū)θ瞬判枨筝^大，而應(yīng)用層最需要人才的是處于風(fēng)口的機(jī)器人行業(yè)。

在互聯(lián)網(wǎng)時代的上半場，全球互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展幾乎全部由美國引領(lǐng)，中國正嘗試在人工智能領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)彎道超車。專家表示AI到了一個爆發(fā)的臨界點(diǎn)。第一是計算力已經(jīng)達(dá)到了（要求），第二是數(shù)據(jù)的洪流，第三是深度學(xué)習(xí)的算法?！?/p>

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