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在过去10年间，随着全球AI人工智能迅速发展，世界各国无不费尽心力投入相关领域的人才培育。据北京清华大学人工智能研究院知识智能研究中心发表的《人工智能发展报告2011- 2020》（下称报告）数据显示，截至2020年底为止，全球人工智能领域学者数量共计155,408位，覆盖120多个国家，主要集中在北美、欧洲及东亚地区。其中，值得关注的是「高层次学者」的名单。

报告所指的高层次学者是AI 2000的最具影响力学者名单 (AI 2000 Most Influential Scholars)。[1]2021年度AI 2000推出200名人工智能全球最具影响力学者和1800名提名学者，分布全球，其中美国占大多数，达1,164人次，占比58.2%，中国大陆在学者规模上位列第二，为222人次，占比11.1%。与此同时，二百多位学者在多个领域上榜，比如 Yoshua Bengio 在五个领域取得杰出科研成果。[2]

报告中的「AI人才」指的是入选 AI 2000榜单的 2,000位高层次学者。由于同一学者会入选不同的领域，因此报告经过去重处理后，得出AI高层次学者共计1,833位。如以地区分类，则美国AI高层次学者的数量最多，有1,244人次，占比62.2%，超过总人数的一半以上，而且是第二位中国大陆196人次 (占比9.8%)的6倍以上。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家；其余国家的学者数量均在100人次以下。人工智能领域高层次学者人数前十大的国家如图1所示。

图1. 人工智能领域高层次学者人数排名前十大国家

来源：AMiner

虽然这里的人才指的是高层次学者，但这些学者不是都藏身在学研机构中作研究、写论文的。事实上，也有不少被大企业网罗，投入AI的应用开发。图2是人工智能领域高层次学者人数排名前十大的单位，当中有7家学研机构，3家企业。当中，有9家是美国的单位，排名第九的北京清华大学是唯一的中国学术单位，不得不说美国在AI人才的培育及取得上，占了很大的优势。从图2可见，全球人工智能领域高层次学者人数前十大单位中，居首位的是美国的Google，拥有 135人，也是唯一一家高层次学者数过百的机构；另外2家企业分别为Microsoft (80人)、Facebook (51人) 。

其中，Google人才的领域分布与Microsoft明显有所区隔，反而与Facebook重迭比例较高。Google人才主要分布领域包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别、安全与隐私；而Microsoft人才主要分布领域则为数据挖掘、信息检索与推荐、数据库、人机交互、可视化及计算机网络。

图2. 人工智能领域高层次学者人数排名前十大单位

来源：2021年AI 2000，AMiner

从图2《人工智能领域高层次学者人数排名前十大单位》中明显可见，AI领域高层次人才培育及养成有很大部分是从学校着手的，因此才会出现十大中学研单位的数目比企业多一倍的现象。

以中国大陆为例，从2018年起开始重点发展，主要藉由高校成立AI学院研究院、设立AI专业课程的方式来培养AI人才。教育部在《高等学校人工智能创新行动计划》中提出，要加强人工智能领域专业建设，形成「人工智能 +X 」复合专业培养新模式。当时目标是到 2020年建设100个「人工智慧 +X 」复合特色专业课程，设立 50 家人工智能学院、研究院或交叉研究中心，并引导高校通过增量支持和存量调整，加大人工智能领域人才培养力度。

在台湾地区的部分也不遑多让，笔者粗略的统计，在最近3年已经有近20家大专院校成立AI人工智能相关学位／学程（附表1）。虽然没有打出「人工智能 +X 」的口号，但事实上各大专院校相关的AI学位／学程就是以「人工智能 +X 」的概念打造出来的。像是医护起家的中台科技大学于2020学年增设人工智能健康管理系，目标培育能将AI技术导入健康产业和医疗院所的人才；以工科起家的大华科技大学2020学年增设「智能制造工程系」、「智能车辆与能源系」；中信金融管理学院于2019学年度起，设立全台第一个人工智能学系（AI系），课程目标以人工智能、区块键、云端运算与大数据等四大方向为主轴；马偕医护管理专科学校成立人工智能暨医疗应用科……等等。以上各校的例子均是在学校本身的专长(X)上，再加上人工智能技术，以达到「1+1 > 2」的加乘效果。

附表2. 中国大陆70所高校人工智能学院、研究院、研究所名单

AI 2000 人工智能全球最具影响力学者榜单（以下称为 AI 2000）是一份在线电子杂志，旨在未来10年通过AMiner学术资料在全球范围内遴选2000位人工智能学科最有影响力、最具活力的顶级学者。由北京清华大学研发之AMiner.cn 为此榜单提供数据支持。AMiner.cn 检索了19世纪以来全球1亿3千多万学者发表的2亿7千多万篇学术论文资料。

AI 2000 涵盖人工智能学科20个子领域，具体遴选方法为每个子领域每年选出10名获奖者，未来10年共产生2000名；每年遴选的时候，参考过去十年该领域最有影响力的会议和期刊发表论文的引用情况，排名前10的学者当选该领域当年【AI 2000最具影响力学者奖】，排名前100的其他学者获【AI 2000最具影响力学者提名奖】；每个领域的期刊和会议由技术委员会专家确定。20个子领域分别为经典AI (AAAI/IJCAI)、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人、知识工程、语音识别、数据挖掘、信息检索与推荐、数据库、人机交互、计算机图形、多媒体、可视化、安全与隐私、计算机网络、计算机系统、计算理论、芯片技术和物联网。
评比规则：通过近十年学者入选论文的总引用数和作者被选论文的发表位次，进行加权计算。计算公式：

在公式中，p表示一位作者在某一篇论文中的引用量权重系数；n 表示一篇论文的作者数量；k表示是该论文的第k位作者。如果是某一篇论文仅一位作者，则n=1, p=1；如果某一篇论文有多位作者，则将最后一位作者视为通讯作者，设定k为2。