據(jù)AI初創(chuàng)公司Diffbot近日數(shù)據(jù)顯示，在中國產(chǎn)出機器學習人才最多的四所一流高校中，62%的學生畢業(yè)后選擇赴美工作。在全球上演高科技人才爭奪戰(zhàn)的背景下，AI人才流失的現(xiàn)象必須引起高度重視。

本周二，全球最大規(guī)模的機器學習（MachineLearning，ML）人才調(diào)查報告新鮮出爐。

調(diào)查報告來自舊金山灣區(qū)的數(shù)據(jù)公司Diffbot，它主要利用人工智能技術(shù)自動抓取網(wǎng)頁關(guān)鍵內(nèi)容，并輸出軟件可以直接識別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。2016年，騰訊與硅谷風投機構(gòu)Felicis Ventures曾領(lǐng)投Diffbot 1000萬美元的A輪融資。

Diffbot在名為“Diffbot State of Machine Learning Report-2018”的報告中，利用“比谷歌還大”的知識圖譜，獲取了全球72萬余名機器學習人才的分布情況。

報告顯示：

擁有機器學習技能的近221600名工作者住在美國，占全球人才庫的約31%。

在培養(yǎng)機器學習畢業(yè)生的四大中國大學中，其中62%的畢業(yè)生在美國就業(yè)。

全球機器學習人才集中于美國

報告認為，全球有720000多人擁有機器學習方面的技能。

其中，美國是全球最大的ML人才聚集地。報告數(shù)據(jù)顯示，擁有機器學習技能的近221600名工作者住在美國，占全球人才庫的約31%。美國吸引的頂尖AI人才超過了第2到第10國家的綜合。

排在美國之后的國家是印度（59980人）、英國（27425人）、加拿大（19259人）和中國（18446人）。

在美國本土，加利福尼亞州是機器學習人才數(shù)量最多的州，74791名工作者住在該州。

考慮到雇用這方面的人才的多是硅谷科技公司，這一分布情況不足為奇。報告數(shù)據(jù)顯示，排在加利福尼亞州后的三個州分別為：紐約州（約3萬人）、得克薩斯州（約2萬人）和馬薩諸塞州（約2萬人）。

中國名校六成ML畢業(yè)生赴美

報告顯示，中國政府大力推行在2030年前成為全球頭號AI創(chuàng)新中心的政策，但中國的大多數(shù)機器學習人才流向了美國雇主。

Diffbot認為，中國在機器學習人才的培養(yǎng)上成績斐然。除美國以外的全球培養(yǎng)機器學習人才的TOP10大學中，中國高校就占據(jù)了5席：

清華大學：排名第一，輸出畢業(yè)生5166名

北京大學：排名第二，輸出畢業(yè)生3471名

上海交大：排名第六，輸出畢業(yè)生3005名

浙江大學：排名第七，輸出畢業(yè)生2899名

中國科大：排名第十，輸出畢業(yè)生2740名

但數(shù)據(jù)表明，清華、北大、上交和中科大的畢業(yè)生只有31%留在了中國，而62%投奔美國。

這些機器學習人才都被吸引到哪了？從雇傭機器學習人才數(shù)量上看，微軟（14965人）、IBM（11087人）和谷歌（10247人）等科技巨頭以及塔塔咨詢（6348人）、埃森哲（5918人）等咨詢服務業(yè)吸引了最多的人才。

卡內(nèi)基?梅隆大學（3854人）和斯坦福大學（3526人）則是最大的機器學習學術(shù)型雇主。

總結(jié)

從報告數(shù)據(jù)上看，就人工智能人才而言，美國仍然遙遙領(lǐng)先于世界。另據(jù)LinkedIn數(shù)據(jù)，中國從業(yè)經(jīng)驗10年以上的人工智能人才比例不足40%，而美國的這一比例則超過70%。

從人才分布角度看，中國人工智能領(lǐng)域人才分布不均勻。據(jù)2017年數(shù)據(jù)統(tǒng)計，中國人工智能基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應用層的人才數(shù)量占比分別為3.3%、34.9%和61.8%。相比之下，美國人工智能領(lǐng)域三個環(huán)節(jié)的人才數(shù)量占比分別為22.7%、37.4%和39.9%，人才分布更加合理均衡，更有利于產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展。

作為一種顛覆性技術(shù)，人工智能在產(chǎn)業(yè)升級、經(jīng)濟發(fā)展、社會進步中的價值不言而喻。但專業(yè)人才不充足、分布不均衡的現(xiàn)象突出，將會限制中國相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展以及與實體經(jīng)濟的深度融合發(fā)展。中國人工智能產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與美國存在的差距，或?qū)⒗^續(xù)加劇人才分布的不均衡與人才的流失。

該報告并未明確定義“輸出畢業(yè)生”是從哪一年開始算的，參考性尚待進一步討論。但全球正在上演人工智能人才爭奪的大戲，人才流失的現(xiàn)象必須引起我們高度重視。