AlphaGo和李世石的“人機圍棋大戰”所引進的社會效應還在不斷發酵，使得“人工智能”從一個大多數人眼中的科幻小說詞匯，變成了現實生活中近在咫尺的高逼格存在。
事實上，是云計算和大數據的蓬勃發展使AI人工智能迎來了新的契機，而人工智能也不僅僅意味著一個會下棋的機器人，從手機上的計算器到醫療、教育，到無人機、無人駕駛汽車，到未來可能改變世界的重大變革，人工智能可以改變每個人的生活，也可以顛覆我們的世界。
全世界都需要優秀的人工智能人才，以進一步釋放機器計算和機器學習技術的巨大潛能。當前，領英數據分析顯示，領英平臺上的全球人工智能人才數量約為25萬，主要分布在美國、歐洲、印度及中國。目前擁有人工智能相關專業人才數量最多的十個國家依次為：美國、英國、印度、加拿大、法國、荷蘭、德國、西班牙、澳大利亞、巴西、中國。
圖：當前全球人工智能人才分布圖
我國人工智能人才培養潛能巨大，不輸歐美
從中美人工智能人才的從業年限構成比例上看，美國擁有10年以上經驗的人工智能人才比例接近50%，而我國十年以上經驗的人才比率只有不到25%。然而，美國5年以下經驗的人才比例約為28%，而我國的這一數字比率超過了40%。盡管我國人工智能專業人才總量較美國和歐洲發達國家來說還較少，10年以上資深人才尚缺乏，但從人才從業年限結構分布上來看，我國新一代人工智能人才比例較高，人才培養和發展空間廣闊。
圖：全球、美國、中國人工智能人才從業年限結構對比
目前我國人工智能人才最集中的Top10雇主排名中，高等院校占據四席，分別為清華大學、北京大學、中科院和浙江大學；而美國人工智能人才Top10雇主中，有三所世界頂尖大學，卡內基梅隆大學、麻省理工大學和斯坦福大學。
圖：當前全球、美國、中國人工智能人才聚集的Top10雇主排名
雖然從當前的人工智能人才整理培養實力上看，我國與美國尚有差距，但是我國在理工科，特別是基礎學科人才培養方面有深厚的底蘊，例如計算機相關專業、電子與電氣工程、物理、數學等專業教學水平在全球保持領先地位，而這些學科都是從事人工智能和機器學習應用開發的核心基礎。
圖：當前美國與中國人工智能人才的專業教育背景對比
高校科研與企業實力相對接，為AI人才創造發展空間
過去，人工智能專家是高校科研機構或是實驗室里需要的研究型人才，但如今，越來越多的高科技公司開設機器人或者人工智能業務分部，人工智能或機器學習類專業人才正在變得炙手可熱。據《經濟學人》報道，Uber去年從卡耐基梅隆大學的國家機器人工程中心招募了40名員工，幾乎是該研究中心員工總數的三分之一。曾任斯坦福大學講師的百度人工智能團隊負責人Andrew Ng指出，領先的科技公司對于人工智能人才來說有兩大吸引力——他們能提供強大的計算能力和大量的數據資產，這對于從事機器學習領域的人才來說非常重要。
根據領英數據，目前在為人工智能Top10雇主工作的美國人才中，僅有16%來自高等院校，大部分人才都服務于企業雇主；而我國有約32%的人才為清華大學、北京大學、中科院和浙江大學這四所科研院校工作。隨著BAT、華為、大疆無人機等高科技企業在人工智能應用和開發上的不斷探索，或許也將刺激更多人才和資本向人工智能商業應用領域涌入。
但這種趨勢并不意味著科研機構對于人工智能人才失去了吸引力，科研機構需要將更多的重點研究項目與企業市場應用開發相對接，將高校的技術研發實力與企業的數據資產能力相結合，這樣將有助于釋放人工智能產業潛能，給人才更多的創新和發展空間。從而能夠將我國在計算機、物理、數學等基礎學科人才培養方面的優勢充分利用。
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