近日，清華大學(xué)發(fā)布了人工智能全球2000位最具影響力學(xué)者榜單（AI 2000 Most Influential Scholar Award）。該榜單覆蓋了人工智能學(xué)科20個(gè)子領(lǐng)域，包含經(jīng)典AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、機(jī)器人、知識(shí)工程、語音識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘、信息檢索與推薦、數(shù)據(jù)庫、人機(jī)交互、計(jì)算機(jī)圖形、多媒體、可視化、安全與隱私、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、操作系統(tǒng)、計(jì)算理論、芯片技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)。

而當(dāng)前人工智能領(lǐng)域熱點(diǎn)研究話題位居前十的是：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、移動(dòng)設(shè)備、社交網(wǎng)絡(luò)、語音識(shí)別、信息檢索、支持向量機(jī)和數(shù)據(jù)挖掘。其中，中美學(xué)者合作的論文數(shù)量遙遙領(lǐng)先，達(dá)1059篇，占28．93％。

據(jù)了解，榜單參考過去十年該領(lǐng)域最有影響力的會(huì)議和期刊發(fā)表論文的引用情況，每個(gè)領(lǐng)域的期刊和會(huì)議由技術(shù)委員會(huì)專家確定。榜單通過AMiner系統(tǒng)中所收錄的學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)用AI算法自動(dòng)生成榜單排名，采用的引用數(shù)據(jù)來源于Google Scholar，更新日期截止2019年12月31日。

我國上榜人數(shù)位列第二

2020年的榜單中，美國學(xué)者人數(shù)的占比61．4％，共1128人，超過總?cè)藬?shù)的一半，領(lǐng)跑第一梯隊(duì)。

我國緊跟美國之后，暫列第二名，共有171人，占比9．3％。德國排名第三，屬于歐洲地區(qū)中擁有高影響力學(xué)者數(shù)量最多的國家；其余國家的學(xué)者人數(shù)量均少在100人以下。

此外，該報(bào)告高影響力學(xué)者信息的統(tǒng)計(jì)中，還針對(duì)所有上榜學(xué)者性別做出統(tǒng)計(jì)。男性在各領(lǐng)域中均占1663人；女學(xué)者共175人。

統(tǒng)計(jì)顯示，AI機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的男學(xué)者比例為98％；人機(jī)交互領(lǐng)域的女學(xué)者比例最高，但也只占該領(lǐng)域的24％。

報(bào)告顯示，雖然中國在學(xué)者規(guī)模上位列第二，但是與美國還有很大的差距，相應(yīng)地，我國高水平學(xué)者集中的研究機(jī)構(gòu)較為匱乏，我國人工智能領(lǐng)域的人才隊(duì)伍亟待加強(qiáng)。

谷歌包攬人才數(shù)量最多

以研究機(jī)構(gòu)為單位進(jìn)行劃分，人工智能領(lǐng)域?qū)W者數(shù)量TOP10的研究機(jī)構(gòu)位居首位的是谷歌公司，共165人入選榜單，也是唯一學(xué)者數(shù)量突破百人的研究機(jī)構(gòu)。而我國僅清華大學(xué)入選研究機(jī)構(gòu)，其余皆為美國研究單位，統(tǒng)計(jì)顯示美國機(jī)構(gòu)總體人數(shù)位列第一梯隊(duì)。

谷歌公司在經(jīng)典AI等多個(gè)領(lǐng)域包攬的學(xué)者數(shù)量都位居榜首；麻省理工則在機(jī)器人與計(jì)算理論領(lǐng)域的學(xué)者數(shù)量位居榜首；其他領(lǐng)域的榜首分布在不同的機(jī)構(gòu)中，中國科學(xué)院在多媒體領(lǐng)域的學(xué)者數(shù)量最多。

人才短缺

從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中來看，人工智能正在我國蓬勃發(fā)展，我們在為民族企業(yè)感到的自豪的同時(shí)，也需要明白人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展不是靠一家企業(yè)單打獨(dú)斗，唯有整個(gè)產(chǎn)業(yè)界協(xié)同努力，才能爭取到世界范圍內(nèi)的科技話語權(quán)。

2019年，人工智能第三次被寫入全國政府工作報(bào)告，進(jìn)一步推動(dòng)著人工智能產(chǎn)業(yè)走向更高臺(tái)階，AI技術(shù)正廣泛應(yīng)用于工業(yè)制造、醫(yī)療、倉儲(chǔ)物流等各領(lǐng)域。但“AI＋產(chǎn)業(yè)”的快速發(fā)展也暴露人才的短缺問題，如何彌補(bǔ)龐大的產(chǎn)業(yè)集群中人才短板的難題，或許是行業(yè)下一步需要面臨的問題。