种种证据表明，当前顶级 AI 人才明显供不应求。但这种人才到底有多稀缺以及他们分布在全球哪些地方，却鲜为人知。本报告总结了我们对全球 AI 人才库范围和广度的第二次调查。
我们的研究依赖于三个主要的数据源。首先，为了了解正在推进该领域的研究人员情况，我们回顾了 AI 领域 21 个主要科学会议的出版物，并分析了作者的概况。其次，我们分析了领英网几个定向搜索的结果，结果显示了世界各地有多少人有博士学位以及必备技能。最后，我们寻求外部报告和其它二手资料，以帮助我们将发现的东西放在上下文语境中，并更好地理解快速变化的全球 AI 环境中的人才库。
我们的发现表明，2018 年有 22,400 人在一个或多个机器学习顶级会议上发表过论文，与 2015 年相比上涨了 36%，与去年相比上涨了 19%。同行评审的出版物数量也同步增长，比之 2015 年上涨了 25%，比去年上涨了 16%。女性较少，仅占在这些会议上发表论文的研究人员的 18%。
我们还发现，AI 人才库流动性很大，大约有 1/3 的研究人员不在自己获得博士学位的地方工作。在本文调查的 21 个顶级会议上发表过论文的作者中，约 18% 的人（约 4000）贡献了过去两年对该领域有重大影响的研究。高影响力研究人员（即那 18%）数量最多的国家分别是：美国、中国、英国、澳大利亚和加拿大。
对领英搜索的调查发现，根据我们的搜索标准，总共有 36524 人自报告为 AI 专家。相比去年，这个数字增长了 66%。
本次调查显示，不论是自报告的 AI 专家，还是在 AI 会议上发表科学论文的作者及论文数量，都有显著的增长和扩张趋势。
根据 21 个顶级会议的出版信息，我们计算了会议论文的作者数量，得到的结果是 2018 年有 22400 人在一个或多个顶级会议上发表过论文。为了与前几年的情况对比，我们收集了 2015、2016、2017 年同样的 21 个会议的出版信息。结果显示了明显的增长趋势。
培养高级 AI 专家的国家也在引领就业
根据参与大会的研究人员数据，我们可以观察这些发表论文的作者是在哪里接受培训的。首先，那些高产的作者主要是毕业于美国的博士。在我们的会议作者样本中，超过 44% 的人在美国获得博士学位。在中国获得博士学位的作者约占 11%，其次是英国（6%）、德国（5%）、加拿大（4%）、法国（4%）和日本（4%）。
AI 专家在哪里就业？
主要在五个国家：美国、中国、英国、德国和加拿大，在这些国家工作的 AI 专家占 72%。
点击下图中的气泡可以看到每个国家的会议研究人员和我们在领英中搜索到的人才数量。
美国、中国、英国、澳大利亚和加拿大引领影响力较大的研究
今年的调查发现，在这些顶级国际会议上发表论文的作者总量比去年上涨了 19%。为了评估这些作者当前对这一领域的影响力，我们分析了他们的论文在 2017 和 2018 年的被引用次数。结果发现，约 18%（约 4000）的人这两年里对该领域有显著的影响。
这些作者在顶级学术会议上发表的论文被引用次数最多，而且他们的知识也很渊博，相信他们会继续为这个领域做出重大贡献。对致力于将理论转化为实践的团队来说，这些专家也是潜在的人才来源。
会议数据表明，这些研究人员主要集中在一些国家，此类研究人员数量最多的前五个国家分别是美国（1095）、中国（255）、英国（140）、澳大利亚（80）、加拿大（45）。
各国 AI 人才的学术背景
根据领英网（LinkedIn）的统计，大约 1/3 的 AI 人才都接受过计算机科学方面的教育，不过学术背景的分布在各国略有不同。
这一统计中有一些值得注意的地方。首先，所有领英网的数据都是自报告的：自愿选择加入网站，并自我解释受教育、工作经验和目前工作情况。第二，虽然领英网具有广泛的影响力，但它在一些国家中的代表性不佳。
在美国，已有 1.44 亿美国人拥有 LinkedIn 档案——这大约代表了 44% 的美国人口。在加拿大，领英网也有 38% 人口的高注册率。但在俄罗斯，领英网的渗透率仅有 5%。在中国这个机器学习领域举足轻重的国家，领英网注册人数只有人口的 3%。
去年与 Wired 合作时，我们分析了人才库中机器学习领域的女性研究人员所占比例。结果表明该领域离性别平衡还有很长的路要走：在去年我们调查的 AI 领域三个主要科学会议中，仅有 12% 的作者是女性。
在今年的调查中，这 21 个顶级会议中，女性研究人员仍然很少，仅占了发表论文作者的 18%。我们的调查发现，AI 领域的这种性别失衡在业界和学界都存在：在学界中，在会议上发表论文的作者中有 19% 为女性，而在业界，发表论文的作者中仅有 16% 为女性。
结论
2019 全球 AI 人才报告展示了在人工智能领域有影响力学术论文作者，以及自报告 AI 专家的数量。他们的数量在过去的几年里有了显著的增长。在 AI 领域里，女性的影响力仍然不足，但一些国家相比其他国家更加接近于平等。
从人才的地理分布来看，美国显然在几乎所有指标都遥遥领先。另一方面，人工智能无疑是国际化的，每个地区/国家的生态都有着自己的独特优势和战略。诸多专注与培养人才的国家正推动全球 AI 领域持续向前发展。