不知你是否注意到，近一两年来，不少西方媒体和分析机构都毫不犹豫地在人工智能领域盛赞中国，并将其视为继美国之后最适合培育人工智能的土地。
状态。
比如去年，在采访多位美国政府官员和IT精英后，《纽约时报》得出了一个谨慎的结论：中国将在AI广阔的版图上与美国携手并进。
在他们看来，当创新经济向AI演进时，一个新的技术拐点：深度学习技术起跑线的相对公平；数据量巨大；巨头全力投资；垂直领域初创企业各自的努力；以及顶层政策纲要所勾画的广阔蓝图，或将给中国AI市场带来弯道超车的机会。
这并不难理解。
与西方发达国家（尤其是经济日益萧条的欧洲大陆）相比，中国作为“后发现”国家，经济体量巨大，这就要求其有更迫切的产业升级。
随着产业升级的不断深入，以人工智能、大数据为代表的数字经济必将对宏观经济产生巨大的拉动作用。
去年，中国数字经济规模达到27.2万亿元，对GDP的贡献高达32.9%。
如果一切顺利，数字经济有望成为2020年中国经济发展的第一引擎。
作为未来商业文明的基础设施，要实现这一目标，人工智能必然需要在不同领域扎根。
事实上，如果你仔细听，你会发现AI落地的声音比很多人想象的还要清晰。
要知道，最近AI领域的一个趋势就是大规模融资的频发。
据清华大学《中国AI发展报告》显示：2018年全球人工智能投融资总规模达1亿美元，融资事件达1000万起，其中中国投融资总规模达1亿美元。
1亿美元的融资事件，占全球总量的70%，融资交易笔数达到31%。
与“资本寒冬”的认知相反，中国对人工智能投融资的热情有所增加。
很大程度上，资本已经敏锐地意识到人工智能与各行业嫁接的无限前景。
无论从哪个角度来看，AI当前的进化阶段都与19世纪电气革命催生的“电器”物种爆发颇为相似。
人工智能作为一项通用技术，正处于从“电”到“电器”无限细分的关键时期，市场需求将日益旺盛。
当然，这也意味着国内各大科技公司加大了对人工智能的投入，尤其是投入巨资在全球招募人才。
毕竟，大家都心照不宣，如今的AI军备竞赛本质上是“人才战争”的又一次迭代——正如科技史上多次重复的那样，他们很清楚，在任何平台诞生之初——技术层面，很多看似无法解决的问题，本质上都是因为从事这个行业的人太少。
那么最后一个例子是移动互联网的早期。
只有有足够多的全球工程师扎根Android生态系统，才能构建一个茂盛的移动互联网生态系统。
人工智能也是如此。
必须承认，与人工智能即将在不同领域释放的潜力相比，拥有人工智能专业知识的人才数量并没有以同样的速度增长。
LinkedIn去年发布的《全球AI领域人才报告》勾勒出一条重要线索：过去三年，全球通过LinkedIn发布的AI职位数量从5万个猛增至44万个，增长了近8倍。
尤其是在中国的AI市场，相比毫无根据的“资金荒”，“人才荒”或许更接近事实。
某种程度上，仔细分析这份人才报告和公司LinkedIn或许是了解中国AI人才现状以及AI自身技术发展逻辑的捷径。
这张全球人工智能人才地图揭示了中国人工智能人才的现状。
截至去年一季度，全球AI领域专业技术人才数量超过1万人，其中美国超过85万人，位居第一；华人人才总数突破5万人，位居第一。
排名第七。
虽然历史背景的差异造成中美人才基础存在一定差距，但正如前文所述，中国的人工智能市场发展潜力更大，产业落地速度更快——而中国本土人工智能人才库也在萎缩。
与美国的差距。
报道也从侧面证实了这一点。
比如，相比大洋彼岸，中国年轻一代技术人才占比更高。
28-37岁的中青年人是AI领域发展的主力军，占AI开发者总数的50%以上，并且表现出色——而还有什么比年龄更重要的呢？最主要的是，中国AI从业者在教育背景上更具竞争力。
《全球AI领域人才报告》显示：全球AI从业者普遍学历较高，但在中国，这一数字明显更高。
在中国，研究生和具有学位以上人才的比例为62.1%，高于美国的56.5%。
这并不难理解。
更像是“学数理化”的风潮在今天继续蔓延。
中国在计算机、电子电气工程、物理和数学方面的高等教育处于世界领先地位，而这些学科都从事人工智能应用。
发展的基石可以实现AI人力资源的巨大优势。
正如李开复所说：“中国每年有数百万工程师毕业，一名数学、计算机专业的优秀应届毕业生，经过6个月的培训，就可以进入人工智能领域。
”智能产业，成为一名合格的人工智能工程师。
“除了强大的本土人才成长机制之外，作为中国人工智能人才输入的重要窗口，拥有更多实践经验的海外华人也是一股不可忽视的力量。
众所周知，中国人的力量在全球范围内不断增强。
但是由于各种复杂的原因，中国人的海外职业生涯存在隐形天花板，LinkedIn数据显示，在美国的所有AI人才中，担任董事及以上职位的华人技术人才仅占10.7%左右。
但与此同时，在天平的另一端，中国在“海归潮”的大背景下吸引了海外人工智能人才。
具有海外留学背景的从业者不断增加——而美国已成为中国人工智能领域最大的人才回国来源地，占近十年回国人员的40%以上。
对于很多海外精英来说，实现自身价值的最佳途径，正如LinkedIn中国公共事务总经理王艳平所说：“LinkedIn独有的技能认证、人脉链接等数据颗粒，通过与人才的化学反应，形成‘人才区块’。
Chain的理念将全球近6亿专业人士有效链接在这个人才区块链上并自动校准，确保人才信息真实且不可篡改，并确保宏观人才变化的实时记录。
对此，LinkedIn的“经济地图”研究可以准确洞察人才发展趋势，我们最近的研究清楚地表明，随着中国经济的不断发展和产业转型，中国已经从人才输出国转变为人才吸引国等等。
越来越多的海归和外籍人才正在考虑或已经在中国获得就业机会，新一线城市的商业创新能力和创新速度逐渐达到世界水平，对国际人才的吸引力日益增强。
“这种吸引力对于技术人才来说尤其难以抗拒。
我忘了在哪里看到过一段对话。
一位AI科学家决定从美国回国工作。
有人问他为什么，他给出了直观的答案。
很难理解。
”反驳答案：这个时代对全人类来说最大的变量有两个，一个是中国，一个是人工智能。
大概是对的，人工智能的运行逻辑只能在这两个变量中找到。
大多数人可以尝试去了解中国，但他们对人工智能是什么有一些模糊的认识。
所以今天我们不妨“喝水想想”。
来源”，并以《全球AI领域人才报告》作为LinkedIn上的发布者。
作为样本，我们分析了人工智能在职业社交网络中的可能性。
事实上，除了通过大数据洞察全球AI人才趋势之外，LinkedIn本身就是全球最有资格谈论人工智能的公司之一。
从一开始，人工智能就成为LinkedIn的核心产品战略和文化。
与一些公司将人工智能视为“调味品”并将其添加到特定体验的优化过程中不同，LinkedIn已将人工智能渗透到整个平台的毛细血管中——几乎没有一个功能不是人工智能加持的。
LinkedIn人工智能团队负责人Deepak Agarwal表示，人工智能对于LinkedIn来说就像氧气一样重要。
他目前正带领数百人的团队通过人工智能不断推动LinkedIn整个社交体系的变革。
这一推动的原始动力无疑来自于数据。
众所周知，在深度学习框架下的AI竞争中，数据本身就是最坚固的护城河，而LinkedIn是一个巨大的数据池，拥有数亿用户的真实职业档案，而每一个档案的背后都是教育信息。
专业背景、关系网络、最新动态等丰富细分数据；此外，还有数千万个公司主页和有效职位信息。
在持续算法的驱动下，这些动态更新的数据将会爆发出巨大的价值。
例如，它可以颠覆传统时代复杂且不确定的招聘流程。
LinkedIn可以根据个人资料、工作经历、教育背景、技能、社交活动等不同数据的交叉引用来完成精准匹配：当您更新职位名称时，系统会自动推荐所有您可能感兴趣的职位你——数据显示，利用AI提高“可能感兴趣的职位”功能的个性化，使用户职位申请数量增加了30%。
换到招聘角度，企业发布职位时，通过智能匹配，HR收到的现场推荐是基于人工智能自动生成的，这使得他们收到的现场信件的回复率提高了45%。
更重要的是，遵循网络经济收益递增的原则，以数据为血液的人工智能产品将陷入“越多人使用，越智能，越智能，越智能”的循环。
人们会使用它。
” LinkedIn 同样，其机器算法也实现了“自我学习”和“自我进化”，正如 Deepak Agarwal 所说：“机器算法会根据人才推荐的反馈结果进行跟踪，收集所有反馈结果并进行汇总分析，并会不断对算法进行修正和完善，最终会形成一个整体的算法体系，因此，机器算法不仅是根据招聘关键词进行推荐，还需要综合多种因素来实现智能推荐。
”涉及求职和招聘。
除了招聘系统之外，人工智能在LinkedIn上也无处不在。
举几个例子：例如，基于“你可能认识的人”功能，LinkedIn可以推荐用户与相关且合适的人建立联系。
这正是机器的好处。
智慧。
另一个例子是利用人工智能向用户推送相关且有用的内容，使每个用户主页上的内容可以被数千人查看。
这也让LinkedIn上的推送文章数量增加了10%-20%。
当然，在LinkedIn的资源池中，AI带来的好处也让B端市场受益——比如LinkedIn营销解决方案就得到了AI的全面支持：它可以通过人工智能向最相关的用户投放广告，并分析用户使用偏好、点击和访问活动等属性来寻找合适的人员并提高销售投资回报率。
人工智能还可以用来扩大销售人员的目标受众数量，找到更多具有相似背景的目标对象。
2017年，LinkedIn营销解决方案在中国正式推出。
这种真实性和准确性得到了广告商的一致认可。
值得一提的是，除了在现有产品上大做文章之外，为了更好地将AI融入到LinkedIn的骨子里，推动整个社交体系的不断进化，LinkedIn还成立了人工智能学院，让人们更加高效的。
员工（特别是工程和产品相关人员）配备了相关知识，学院针对不同的工作角色和业务需求开设了不同的课程。
正如 LinkedIn 科学与工程主管 Craig Martell 所言：“我们的目标是在 LinkedIn 范围内的公司内部推广人工智能，让我们所有的员工与人工智能专家有共同语言，这将有助于促进人工智能的发展。
”进一步合作，让我们能够继续为会员提供更多价值。
”结论那么，用AI创造更多的价值，就是这个时代，科技给人类带来了最大的变异性。
要知道，人类社会发展的根本动力始终是科技——更重要的是商业化的过程。
令人欣慰的是，与过去几十年以学术研究为主的其他几波人工智能浪潮（最终消亡）不同，LinkedIn 对人工智能的掌握无论是宏观层面还是微观层面都是如此。
不难发现，这一轮AI热潮以满足用户需求、解决社会问题的商业活动为主，正在全速奔向成为接管互联网的下一代基础设施。
比大多数人想象的要快。