人才市场盈利能力，人才市场盈利能力分析

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人才市场盈利能力的问题，于是小编就整理了1个相关介绍人才市场盈利能力的解答，让我们一起看看吧。

国内的AI人才市场现状是什么样子？

去年，DeepTech深科技与学术分析系统 AMiner 联合发布了 2017 年度影响力最大的人工智能领域学者排行榜 AI Top 100。

我们统计了人工智能不同领域中为研究界带来了持久贡献和影响的学者，通过 AMiner 的计算机算法自动分析了不同领域顶级刊物，我们找出了 2017 年相关领域被引用次数最多的学者。

我们将这些领域氛围狭义人工智能、机器学习、数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、网络信息检索和计算机图形等。

在这个七大类总计 700 人次榜单中，我们发现，按照国籍计算，美国学者总计 370 人次排行第一，中国学者 25 人次（含港澳台地区）排行第二，加拿大学者 20 人次排行第三，英国学者 18 人次排行第四，见下图。

当然，这个榜单并不能说明一切，也只是整个人工智能领域人才的冰山之一角，一定有更多的研究者、从业者在为拓展人工智能的应用场景、深入人工智能的研究而辛勤努力。

从这个表里，我们可以看出两个基本信息；第一，美国依然是当之无愧的人工智能人才大本营，这主要是因为美国对顶级人才的持久吸引力以及 20 世纪以来所积累最前沿的科技研发实力，人工智能专家没有理由不诞生在或者不去美国。

第二，受惠于中国国家层面对人工智能战略的定位，以及移动互联网对中国信息化产业的提升，归国创业成为越来越多华人华侨的选择，但是因为中国在上个世纪与主要科技强国的竞争中并不存在优势，历史积累及学术基础比较薄弱，人才储备明显不足。不过，即使这样，中国依然拥有除了美国之外第二大人工智能高级人才库，我们也相信，未来这一局面将被改写。

宏观地来看，随着国力和科技实力的提升，中国的人工智能领域将会形成从人才储备、教育教学到应用研发的完整格局。

到此，以上就是小编对于人才市场盈利能力的问题就介绍到这了，希望介绍关于人才市场盈利能力的1点解答对大家有用。