袁 珩，程如煙

（中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所，北京 100038）

當(dāng)前世界各國(guó)爭(zhēng)相發(fā)展人工智能，而缺少專業(yè)人才成為制約人工智能發(fā)展的瓶頸之一。為保持競(jìng)爭(zhēng)力，各國(guó)政府都在大力培養(yǎng)和吸引全世界的人工智能人才。分析了解全球人工智能人才的情況以及我國(guó)人工智能人才發(fā)展存在的問(wèn)題，對(duì)我國(guó)人工智能的發(fā)展至關(guān)重要。本文梳理了全球人工智能人才發(fā)展的總體情況，分析了我國(guó)人工智能人才存在的不足和問(wèn)題，并對(duì)我國(guó)如何培養(yǎng)人工智能人才發(fā)展提出了建議。

1 全球人工智能人才總體情況

人工智能人才是指在人工智能相關(guān)行業(yè)，從事推動(dòng)人工智能算法、技術(shù)、理論發(fā)展，保障人工智能產(chǎn)品和服務(wù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用的各類人才。當(dāng)前，全球人工智能人才發(fā)展總體呈現(xiàn)以下幾種態(tài)勢(shì)。

1.1 人工智能人才數(shù)量持續(xù)增長(zhǎng)

2017年，全球約有30萬(wàn)人工智能人才，其中包括20萬(wàn)產(chǎn)業(yè)人才，主要分布在各國(guó)人工智能公司和科技巨頭中；10萬(wàn)學(xué)術(shù)人才及儲(chǔ)備人才，主要分布在全球367所高校中[1]。

近年來(lái)，全球人工智能人才數(shù)量呈現(xiàn)逐年上升的趨勢(shì)，特別是在近幾年，美國(guó)、中國(guó)等國(guó)的人工智能人才數(shù)量增長(zhǎng)更為迅速。斯坦福的《2019人工智能指數(shù)》的數(shù)據(jù)顯示，2019年，共有13 500人出席神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)（NeurIPS），比2018年（9 000多人）增長(zhǎng)41%，是2012年人數(shù)的8倍多[2]。加拿大人工智能初創(chuàng)企業(yè)Element AI調(diào)查了2018年在21個(gè)國(guó)際學(xué)會(huì)上發(fā)表論文的作者指出，2018年全球共有2.24萬(wàn)人工智能頂尖人才，這一數(shù)字比2015年增長(zhǎng)36%，比2017年增長(zhǎng)19%[3]。

1.2 人工智能人才國(guó)別分布不均衡

當(dāng)前在全球范圍內(nèi)，人工智能人才的分布仍然以美國(guó)為主導(dǎo)，中國(guó)、英國(guó)、法國(guó)、德國(guó)、加拿大等國(guó)緊隨其后?！度蛉斯ぶ悄苋瞬艌?bào)告2020》顯示，在美國(guó)工作的人工智能研究人員占全球的47.89%，在中國(guó)工作的占11.4%，之后依次是英國(guó)（5.3%）、法國(guó)（4.9%）、德國(guó)（4.7%）、加拿大（3.9%）和日本（2%）。劍橋大學(xué)發(fā)布的《2020人工智能全景報(bào)告》則顯示，有90%在美國(guó)的留學(xué)生博士畢業(yè)后會(huì)選擇留在美國(guó)工作；而在離開(kāi)美國(guó)的博士中，僅有18%和17%的人到英國(guó)和中國(guó)就業(yè)[4]。

1.3 人工智能人才供不應(yīng)求

人工智能發(fā)展日新月異,伴隨而來(lái)的是人工智能領(lǐng)域人才需求激增。2017年全球?qū)C(jī)器學(xué)習(xí)的人才需求比2015年增長(zhǎng)了34倍，對(duì)自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器人等學(xué)科人才的需求各增長(zhǎng)了4～9倍不等[5]。

2018年，中國(guó)有 12 113 個(gè)人工智能相關(guān)崗位空缺，空缺數(shù)量全球第一；其次是美國(guó)，有7 465個(gè)崗位空缺；再次是日本，有3 369個(gè)崗位空缺。英國(guó)、印度、德國(guó)、法國(guó)、加拿大、澳大利亞等國(guó)家也面臨人工智能人才短缺的局面[6]。

1.4 人工智能人才具有較強(qiáng)流動(dòng)性

人工智能人才的流動(dòng)性既體現(xiàn)在跨部門(mén)流動(dòng)中，又體現(xiàn)在跨地域流動(dòng)中。

（1）人工智能人才整體呈現(xiàn)出從學(xué)術(shù)界向產(chǎn)業(yè)界流動(dòng)的趨勢(shì)。1998—2017年，美國(guó)和中國(guó)均呈現(xiàn)出人工智能人才從學(xué)術(shù)界流向產(chǎn)業(yè)界的趨勢(shì)，從學(xué)術(shù)界流向企業(yè)界的人工智能人才數(shù)量大于從企業(yè)界流向?qū)W術(shù)界的數(shù)量，并且這種趨勢(shì)在最近幾年（2013—2017年）進(jìn)展加快（見(jiàn)表1）[7]。

表1 1998—2017年，美國(guó)和中國(guó)人工智能研究人員在本國(guó)內(nèi)跨部門(mén)遷移情況（單位：人）

（2）美國(guó)和中國(guó)的人工智能人才總體呈流入趨勢(shì)。1998—2017年，歐盟有7.8%的人工智能研究人員流出，6.8%流入，總體呈流出趨勢(shì)；中國(guó)的人工智能研究人員有3.5%流出，3.6%流入，以0.1%的微小優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)人工智能人才凈流入；美國(guó)為8.6%流出，8.9%流入，總體呈流入趨勢(shì)（見(jiàn)表2）。

表2 美國(guó)和中國(guó)人工智能人才流動(dòng)情況比較（單位：%）

2 我國(guó)人工智能人才發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題

近年來(lái)，在政府《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的支持和推動(dòng)下，我國(guó)人工智能企業(yè)快速發(fā)展（截至 2019年，我國(guó)共有745家人工智能企業(yè)，數(shù)量位居全球第二），越來(lái)越多的高校（截至2020年3月共有215家）開(kāi)設(shè)了人工智能專業(yè)，并有15所高校進(jìn)入全球計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)排名CS Rankings總榜前100名[8]，這為我國(guó)人工智能人才的培養(yǎng)和使用提供了良好的基礎(chǔ)。

2.1 我國(guó)人工智能人才的整體水平低于美國(guó)

中國(guó)人工智能研究人員不僅總量不及美國(guó)，其研究影響力也較美國(guó)有一定差距。根據(jù)愛(ài)思唯爾針對(duì)中美1998—2007年間的人工智能人才對(duì)比結(jié)果，中國(guó)常住型人工智能人才的影響力要遠(yuǎn)低于美國(guó)。

愛(ài)思唯爾根據(jù)流動(dòng)性將各國(guó)的人工智能人才劃分為常住型（Sedentary）、暫住型（Transitory）和移民型（Migratory），移民型又分為移民流入型（Migration Inflow）和移民流出型（Migration Outflow）。常住型是指1998—2017年間僅在一個(gè)地區(qū)居住的研究人員；暫住型是指在國(guó)外或某一地區(qū)停留不到兩年的研究人員；移民型是指在國(guó)外或某一地區(qū)停留兩年及以上的研究人員。

從表3的結(jié)果可以看出，我國(guó)人工智能人才以常住型為主，暫住型人才也占了近20%，移民型人才數(shù)量較少；在影響力上，我國(guó)的常住型和移民流入型人才整體不及美國(guó)這兩類人才的影響力高。

美國(guó)的人工智能人才以常住型和暫住型為主，二者占比較為接近；其常住型人才的影響力比我國(guó)各類人工智能人才的影響力都高。美國(guó)的移民流入型人才影響力最高。

由此可見(jiàn)，我國(guó)高水平人工智能人才主要出自規(guī)模較小的移民流入型人才，而美國(guó)則主要依靠影響力較高、長(zhǎng)期居住在國(guó)內(nèi)的人才，并且對(duì)高水平人才也具有較大吸引力。

表3 1998—2017年中美四種類型人工智能人才的占比及影響力指數(shù)比較

2.2 我國(guó)缺少人工智能高端人才

我國(guó)在人工智能人才儲(chǔ)備方面存在短板，特別是缺少高端人才，無(wú)法滿足人工智能快速發(fā)展的強(qiáng)烈需求。這種不足通過(guò)以下數(shù)據(jù)可以體現(xiàn)出來(lái)：（1）美國(guó)智庫(kù)信息技術(shù)與創(chuàng)新基金會(huì)（ITIF）根據(jù)H指數(shù)排名統(tǒng)計(jì)國(guó)際前10%的人工智能研究人員數(shù)量，發(fā)現(xiàn)截至2017年，中國(guó)約有977名高H指數(shù)人工智能研究人員，低于歐盟（5 787）和美國(guó)（5 158）[9]。（2）馬可波羅智庫(kù)的研究顯示，2018年NeurIPS大會(huì)上的前1%人工智能人才口頭演講者中，29%為美國(guó)籍，9%為中國(guó)籍；且在前1%中，60%的人才在美國(guó)機(jī)構(gòu)工作，1%在中國(guó)機(jī)構(gòu)工作[10]。（3）領(lǐng)英《2017全球人工智能領(lǐng)域人才報(bào)告》[11]顯示，美國(guó)人工智能領(lǐng)域10年以上資深人士占比為71.5%，而中國(guó)為38.5%。（4）清華大學(xué)《2020年人工智能全球2 000位最具影響力學(xué)者榜單》顯示，在20個(gè)子領(lǐng)域排名前100的學(xué)者中，美國(guó)在人工智能領(lǐng)域占有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，達(dá)1 128人；中國(guó)只有171人入選，在規(guī)模上排名第二[12]。

2.3 我國(guó)的人工智能人才結(jié)構(gòu)不均衡

人工智能產(chǎn)業(yè)的技術(shù)構(gòu)架通常由基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層構(gòu)成?；A(chǔ)層由軟硬件設(shè)施及數(shù)據(jù)服務(wù)組成，為人工智能產(chǎn)業(yè)鏈提供算力和數(shù)據(jù)服務(wù)支撐。技術(shù)層由基礎(chǔ)框架、算法模型以及通用技術(shù)組成，為人工智能產(chǎn)業(yè)鏈提供通用性的技術(shù)能力。應(yīng)用層主要包括應(yīng)用平臺(tái)和智能產(chǎn)品，為服務(wù)對(duì)象提供各類具體應(yīng)用和適配行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的產(chǎn)品或服務(wù)[13]。

按人才結(jié)構(gòu)來(lái)看，2018年，中國(guó)人工智能基礎(chǔ)層人才僅占中國(guó)全部人工智能人才的3%，而應(yīng)用層人才占比為62%。相比之下，美國(guó)人工智能人才的分布更加均衡，具體見(jiàn)表4。這表明，我國(guó)人工智能人才結(jié)構(gòu)尚不均衡，人才大多集中在應(yīng)用層和技術(shù)層，基礎(chǔ)層的人才儲(chǔ)備極其薄弱[1]。

表4 2018年中美人工智能在基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層中的人才數(shù)量對(duì)比

2.4 我國(guó)人工智能研究人員外流情況嚴(yán)峻

馬可波羅智庫(kù)的研究顯示，參加2017年和2018年NeurIPS大會(huì)的中國(guó)籍高級(jí)研究人員中，59%隸屬于美國(guó)研究機(jī)構(gòu)，33%隸屬于中國(guó)研究機(jī)構(gòu)，約9%隸屬于加拿大、新加坡、日本等國(guó)家。在從美國(guó)院校畢業(yè)的中國(guó)籍學(xué)生中，約78%在美國(guó)研究機(jī)構(gòu)工作，僅有21%在中國(guó)研究機(jī)構(gòu)工作[10]。

劍橋《2020人工智能全景報(bào)告》顯示，NeurIPS 2019年接收論文的作者中，有 29% 都曾在中國(guó)獲得本科學(xué)位；從國(guó)內(nèi)大學(xué)畢業(yè)后，繼續(xù)在NeurIPS 上發(fā)表論文的畢業(yè)生中，有 54% 去了美國(guó)[4]。

之所以出現(xiàn)這些問(wèn)題，主要有以下兩方面的原因：一是我國(guó)人工智能發(fā)展起步晚，人工智能的整體實(shí)力較弱，尚未形成對(duì)高水平人才具有足夠吸引力的生態(tài)；二是我國(guó)人工智能人才培養(yǎng)起步較晚，盡管這兩年開(kāi)始重視系統(tǒng)培養(yǎng)人工智能專業(yè)人才，但專業(yè)人才的培育需要長(zhǎng)期的積累和沉淀，培養(yǎng)出高水平的人工智能人才還需時(shí)日。

3 建議

針對(duì)我國(guó)在人工智能人才方面存在的問(wèn)題和不足，借鑒發(fā)達(dá)國(guó)家成功的經(jīng)驗(yàn)和做法，對(duì)我國(guó)提出以下建議。

（1）把人工智能教育貫穿到中小學(xué)階段。

發(fā)達(dá)國(guó)家把人工智能的教育前移至中小學(xué)甚至幼兒園階段，注重從小培養(yǎng)學(xué)生們的人工智能思維。日本提出使所有高中和大專院校畢業(yè)生掌握數(shù)理、數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)；韓國(guó)將在中小學(xué)階段開(kāi)設(shè)軟件、人工智能等課程，在大學(xué)中增設(shè)人工智能專業(yè)，法國(guó)《國(guó)家人工智能戰(zhàn)略》提出要改善教育環(huán)境，從小學(xué)階段開(kāi)始引入人工智能課程；美國(guó)《國(guó)家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》提出，在幼兒園階段開(kāi)始計(jì)算機(jī)課程，在中小學(xué)中引進(jìn)數(shù)據(jù)科學(xué)課程，培養(yǎng)計(jì)算機(jī)思維技能。

為此，建議我國(guó)從基礎(chǔ)教育階段開(kāi)始著手，將人工智能教育納入到中小學(xué)階段。通過(guò)設(shè)置人工智能相關(guān)課程，開(kāi)展科普活動(dòng)等方式，推動(dòng)中小學(xué)人工智能教育的發(fā)展。

（2）大學(xué)階段要加強(qiáng)跨學(xué)科培養(yǎng)人工智能人才。

人工智能的多學(xué)科融合特點(diǎn)要求人工智能人才盡可能掌握多個(gè)學(xué)科的知識(shí)和技能。英國(guó)采用在區(qū)域內(nèi)構(gòu)建多學(xué)科生態(tài)系統(tǒng)的方式來(lái)培養(yǎng)人工智能人才，英國(guó)的“倫敦-牛津-劍橋”高校群，擁有以牛津大學(xué)、劍橋大學(xué)、帝國(guó)理工大學(xué)和倫敦大學(xué)學(xué)院為中心的人工智能學(xué)科群，匯集密集的教育研究資源，形成了良好的多學(xué)科生態(tài)環(huán)境。美國(guó)很多高校正在推動(dòng)內(nèi)部院系學(xué)科交叉的方式來(lái)培養(yǎng)人工智能人才，如卡內(nèi)基梅隆大學(xué)宣布啟動(dòng)CMU AI計(jì)劃，整合校內(nèi)所有人工智能研究資源，促進(jìn)跨學(xué)院、跨學(xué)科的人工智能合作，更好地培養(yǎng)人工智能人才[13]。

為此，建議我國(guó)大力支持高校人工智能相關(guān)學(xué)科的發(fā)展，擴(kuò)大研究生的培養(yǎng)規(guī)模；鼓勵(lì)各高校內(nèi)部整合多個(gè)院系的資源或者多個(gè)高校聯(lián)合形成人工智能學(xué)科群，進(jìn)行復(fù)合型人工智能人才的培養(yǎng)；為非人工智能專業(yè)的大學(xué)生開(kāi)設(shè)人工智能相關(guān)課程，使更多學(xué)生接觸人工智能知識(shí)，培養(yǎng)跨學(xué)科人才。

（3）推進(jìn)產(chǎn)學(xué)研合作的培養(yǎng)模式，發(fā)揮領(lǐng)軍企業(yè)的人才培養(yǎng)作用。

算法、算力、數(shù)據(jù)是驅(qū)動(dòng)人工智能快速發(fā)展的三大要素。高校、研究機(jī)構(gòu)的理論研究基礎(chǔ)雄厚，企業(yè)擁有較多實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和海量數(shù)據(jù)。要想培養(yǎng)高水平的人工智能人才，需要在算法、算力、數(shù)據(jù)多方面進(jìn)行涉獵，需要產(chǎn)、學(xué)、研加強(qiáng)合作培養(yǎng)人才。Facebook與紐約大學(xué)合作建立數(shù)據(jù)科學(xué)中心，紐約大學(xué)的博士生可以申請(qǐng)?jiān)贔acebook的人工智能實(shí)驗(yàn)室長(zhǎng)期實(shí)習(xí)[14]。微軟在內(nèi)部設(shè)立了人工智能大學(xué)，培養(yǎng)不同專業(yè)背景的人才快速學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)課程，并使用這些技能。谷歌開(kāi)設(shè)了內(nèi)部機(jī)器學(xué)習(xí)課程，在2012—2017年對(duì)其1.7萬(wàn)名工程師進(jìn)行了培訓(xùn)。

為此，建議鼓勵(lì)我國(guó)人工智能相關(guān)企業(yè)創(chuàng)辦研究機(jī)構(gòu)，與高校聯(lián)合建設(shè)實(shí)驗(yàn)室，培養(yǎng)人才；鼓勵(lì)研究人員在高校和企業(yè)之間流動(dòng)；面向制造、金融、醫(yī)療等重點(diǎn)行業(yè)培育應(yīng)用型人才。

（4）培育以人為中心的科研環(huán)境，吸引和留住人工智能人才。

人工智能人才具有較強(qiáng)的流動(dòng)性，科研實(shí)力強(qiáng)大、科研環(huán)境良好的國(guó)家在吸引人工智能人才方面占有優(yōu)勢(shì)。當(dāng)前，主要國(guó)家都在采取措施吸引人工智能人才。歐盟的《人工智能協(xié)調(diào)計(jì)劃》堅(jiān)持“以人為中心”的發(fā)展理念，提出將人才留在歐洲。美國(guó)《國(guó)家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》提出，提升人工智能研發(fā)隊(duì)伍并促使其優(yōu)先在美國(guó)工作，維持美國(guó)的領(lǐng)導(dǎo)地位。日本《人工智能戰(zhàn)略2019》將“從全球范圍內(nèi)吸引人才”確定為戰(zhàn)略目標(biāo)。

面對(duì)各國(guó)激烈搶奪人工智能人才的國(guó)際環(huán)境，為了使更多人工智能人才回流，建議我國(guó)完善吸引人才的制度設(shè)計(jì)，實(shí)施靈活、開(kāi)放的人才政策，如為引進(jìn)人才的身份轉(zhuǎn)換提供更大便利；完善引進(jìn)人才的配套服務(wù)，如教育、醫(yī)療以及人才屬地化管理；為引進(jìn)人才的發(fā)展提供發(fā)展平臺(tái)，使之在回國(guó)后有發(fā)揮才能的用武之地；形成引進(jìn)人才的回流網(wǎng)絡(luò)，如更好地發(fā)揮社會(huì)中介組織的作用，同政府及用人單位形成立體化的回流網(wǎng)絡(luò)，利用中介組織渠道廣、專業(yè)性強(qiáng)的特點(diǎn)，通過(guò)購(gòu)買(mǎi)服務(wù)等多種方式靈活引才[15]。