ElementAI 通過Linkeln的搜索數據和搜集整理全球人工智能各大會議的專家數據，為大家展示了全球AI人才分布和流動。還對中、美、加拿大、德國、日本等主流國家的AI人才做了翔實的分析。根據Linkeln的相關數據分析，全世界大約有22,000名擁有博士學位的AI從業人員和研究人員，目前只有3074名候選人正在尋找工作。另外，全球大約有5,400位AI專家，他們常在全球領先的人工智能大會發表演講，并將他們的技術應用到行業中去。
美國AI人才年薪總共6.5億美元
在22,000份LinkedIn簡歷中，幾乎一半的候選人(9,010)都在美國生活和工作。大多數專家的研究領域為計算機科學(12,856)或計算機工程(3,879)。還有包括數學(2,592)，物理學(2,157)和IT(1,175)等領域。這些專家中有相當一部分曾為谷歌(756)，微軟(357)或IBM(265)工作，并且有3到10年的工作經驗。
在最近對AI人才進行的研究中發現，美國一年預計約有6.5億美元用于與人工智能有關的薪水上，同時還與幾家巨頭公司一起籌集額外10億美元以推動人工智能的發展，這使得小國難以與美國競爭。
根據LinkedIn候選人和AI專家兩項數據綜合來看，加拿大排在第三位。其擁有1,154個AI方面的人才，考慮到加拿大的人口和GDP和美國不是一個體量，擁有1154個AI人才和277位AI專家也可以算是美國的競爭對手了。加拿大出現人工智能領域的學生和研究人員回流現象，其中蒙特利爾人才最領先(Facebook，谷歌，優步，三星，DeepMind等也都在那里設立了實驗室，)，多倫多，埃德蒙頓和溫哥華緊隨其后。
英國學術界被掏空，德國卻愁人才多
英國有1,861名AI人才候選人以及269名專家人才，居總榜第二名。英國一直較為重視工業的發展，這導致了AI人才的流失。“衛報”指出，由于英國工業所需要的人才供不應求，AI教授都紛紛進入了工業界。
而德國則面臨著與英國相反的問題，由于有276位AI專家這樣強大的學術存在，德國一直在考慮如何將AI技術商業化，建立新興的技術中心。比如德國南部的硅谷，正在尋求給工業界和學術界一個共同的成長空間。
其他的歐洲國家也擁有較多的AI人才：法國擁有797位候選人和237位專家，西班牙擁有606位候選人和27位專家。總體而言，近年來，歐洲已經成為AI人才的競爭地點。
中國AI領域學術有進步，但人才儲備仍不足
中國人工智能市場增長驚人，美中經濟與安全評估委員會在其2017年年度報告中表示，“中國政府已承諾提供超過70億美元的人工智能資金，深圳等城市準備為人工智能創業提供100萬美元。”
中國科技公司百度，阿里巴巴和騰訊已成為“人工智能的全球領導者”，這一趨勢還得到中國政府的強化，使人工智能成為國家重點。就在去年7月，中國國務院計劃在未來幾年內建設一個價值1500億美元的人工智能產業。
國家的大力推動下，中國在AI領域的學術界取得了很大的飛躍。盡管從LinkedIn提取了413位AI候選人，以及206個AI專家，這樣的數量在人才總榜中排名僅第七，但中國最近人工智能相關論文發表數卻領先于美國。傳統上認為，論文發表數量是研究活動的標志，是該地區人才成長的良好指標。
中國的人工智能教育也一直在快速增長，但人工智能教師仍然很難找到。中國的許多AI從業人員是從電氣工程或計算機科學的其他一些分支領域過渡而來。總體來說，中國的AI人才市場有很大的增長，但是要和美國媲美還有很長的道路。
東南亞AI高級人才實力不可小覷
新加坡也在加速建立人工智能研究中心，國家研究基金會將投資1.1億美元，用于“旨在提升新加坡未來五年人工智能能力的新國家計劃。”
報告指出，新加坡有291個高素質AI人才，以及21位在頂會上發表論文的專家。據估計，目前在新加坡和整個東南亞約有1500名合格的AI高級人才。
韓國計劃創造55萬個AI相關新崗位
谷歌DeepMind計劃“AlphaGo”在2016年擊敗韓國圍棋冠軍李世石之后，韓國政府宣布將在未來五年投資8.63億美元用于人工智能研究。
數據表明，目前在韓國工作的大約有147名AI人才，以及21位是該領域的專家。雖然韓國是電子產業的強國，在人工智能方面有一定的行業影響力，但韓國在人工智能方面的學術研究論文數量排名第七，不及中國和日本。
2018年韓國智能知識學會理事會的目標是在人工智能上花費2440億韓元(約合2260萬美元)。總計將從2018年到2022年在13個創新增長領域花費7.96萬億韓元。韓國目前的計劃是到2025年創造55萬個AI相關的新職位。
日本AI發展歷史悠久，非洲剛剛起步
日本在機器人和人工智能領域的研究有著悠久的歷史，他們的研究更偏向于學術。據統計，日本擁有大約117位專家與204位AI候選人。日本的AI人才短缺體現在“在先進信息技術研究生招收的15,659名學生中，有619名學生與AI緊密相關，其中有123人預計完成博士學位。”
不過，去年8月，日本政府宣布計劃投資數十億日元推進下一代半導體和其他對人工智能發展至關重要的技術。預計，2018年的資金相較于2017年增加517億日元(4.87億美元)，預計超過1000億日元(9.42億元)的融資方案。這些資金投入已經取得了一些成果：創業公司PreferredNetworks Inc獲得來自于豐田的9500萬美元融資，致力于自動駕駛技術的開發。
雖然非洲的發展不如亞洲、北美和歐洲，但是2017年仍然有顯著的增長。非洲致力于在農業和移動領域實施人工智能應用。非洲機器智能研究所(MIIA)主席Jacques Ludik估計，他的協會約有1,500名成員，其中70%是來自各自領域的專家。
亞洲和歐洲AI人才流動幾乎不存在
“入境”表示研究人員移民到該國的數量，“出境”表示在該國獲得博士學位，然后去他國就業的人數。
研究組也對這些AI人才的流動做了一些研究，從候選人母校的位置與他們當前工作地點的差異可以看出，更多的AI人才可能會選擇前往美國接受教育，然后再到其他國家工作。
根據圖中顯示，在加拿大，英國，德國，法國或中國接受教育的候選人更有可能移居美國從事專業工作。此外，途中關聯的國家擁有最多的人才交流。
這些弧線表明，美國充當著人工智能研究和教育的“中心”，跨國和全球合作是工業界和學術界共享AI知識的關鍵。
有趣的是，亞洲和歐洲之間的這種人才流動幾乎不存在。
學術界和工業界：人才比1：2
LinkedIn的數據與AI專家數據相互作用使我們能夠做出一些有趣的觀察。假設專家人才也在LinkedIn的數據中，那么大概有三分之一人才來自學術界。通常，出席學術會議的人都是來自學術界，但從2017年NIPS的與會人員數據開看，有88%來自學術界，12%的來自工業界。雖然三分之一的比例看起來很高，但我們發現一個很明顯的特征：一些國家，如以色列和日本，AI領域有更高比例的學術人才。
德國從學術界轉入工業界的專家，有將近44%的AI人才可能曾經出席過學術會議。而英國則較低，只有14%的AI人才出席過學術會議。這些趨勢反映了我們上文所述的新聞發現：在德國，AI的發展更多得益學術界的推動，而在英國，則更多來自行業驅動，促使更多人從學術界轉向工業界。
學術界人才占比最高的是以色列(75%)和日本(57%)，這意味著他們的AI工作主要由學術界推動。盡管如此，工業界仍是全球人工智能發展的重要推動力。
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