根據(jù)加拿大初創(chuàng)企業(yè)Element AI最新公布的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，目前全球AI產(chǎn)業(yè)共有2.24萬名頂尖人才，其中一半以上的人才在美國（12,950人），中國雖然排名第二，但是人數(shù)上僅占到其中的一成左右，即2525人。位于美中兩國之后的分別是英國（1,475人）、德國（935人）和加拿大（815人）而日本僅以805人排在第六位。

從數(shù)據(jù)報(bào)告可以看出，美國的AI頂尖人才在數(shù)量上超過中國近4倍， 中美兩國目前在AI產(chǎn)業(yè)上依舊存在較大的差距。

報(bào)告指出，與提高數(shù)據(jù)分析效率、消除分析偏頗以及展示AI判斷過程的相關(guān)技術(shù)是該領(lǐng)域內(nèi)最為尖端的技術(shù)，并且關(guān)于這些技術(shù)的研究工作也有很多。

▲圖片來源：網(wǎng)絡(luò)

在技術(shù)領(lǐng)域有著較多成就的日本，此次的排名并不靠前，不過這也在情理之中。日本本土教育缺乏培養(yǎng)人才的多樣性，同時(shí)日本在海外接受相關(guān)專業(yè)教育的人才較少，這就導(dǎo)致他們目前在AI領(lǐng)域內(nèi)缺乏競爭力。

但是日本政府和企業(yè)已經(jīng)開始采取行動(dòng)，今年3月日本政府提出了每年培育25萬名AI產(chǎn)業(yè)人才的目標(biāo)。

美國之所以能夠在人才數(shù)量上遙遙領(lǐng)先，與其對AI教育的重視是分不開的。美國在十年前就已經(jīng)制定出與AI技術(shù)相關(guān)的教育政策，而中國則是在2017年才開始制定新一代AI發(fā)展計(jì)劃并設(shè)置相關(guān)學(xué)科。

在時(shí)間上已經(jīng)落后的中國，要想盡快縮小和美國的差距，需要對AI研究和教育引起更大的重視。5G時(shí)代已經(jīng)到來， AI實(shí)際上有很多技術(shù)熱點(diǎn)可以研究 。

例如AI加密領(lǐng)域就是一個(gè)不錯(cuò)的方向。在萬物互聯(lián)的5G時(shí)代，我們的信息將會(huì)在各種數(shù)據(jù)網(wǎng)路上流通，因此數(shù)據(jù)的隱私和安全問題將會(huì)成為更多人關(guān)心的重點(diǎn)。

對此，從事基礎(chǔ)算法研究的青年學(xué)者王杰林提出了自己的看法。

他表示，“根據(jù)香農(nóng)理論，在信源編碼和信道編碼上，加密領(lǐng)域已經(jīng)有方法逼近理論極限，大家都認(rèn)為這塊已經(jīng)沒有研究的必要性了，或者已經(jīng)很難了。 但是這些編碼方法里沒有一個(gè)是我國提出的， 且逼近理論極限并不是達(dá)到極限，是否存在更好簡單易實(shí)現(xiàn)方法，且達(dá)到理論極限？需要研究，杰林碼就是其中之一。”

王老師認(rèn)為，現(xiàn)在不少高校愿意花高薪外聘AI專家，正是說明現(xiàn)在大家重視起來了，認(rèn)識到自己的短板并不是壞事，但是 技術(shù)的創(chuàng)新不是能化緣得到的，合理有效的創(chuàng)新技術(shù)辨別能力尤為重要 。有了辨別能力，才能發(fā)現(xiàn)人才，培育技術(shù)。