虽然非洲的发展不如亚洲、北美和欧洲，但是2017年仍然有显著的增长 。非洲致力于在农业和移动领域实施人工智能应用 。非洲机器智能研究所（MIIA）主席Jacques Ludik估计，他的协会约有1,500名成员，其中70％是来自各自领域的专家 。
亚洲和欧洲AI人才流动几乎不存在
“入境”表示研究人员移民到该国的数量，“出境”表示在该国获得博士学位，然后去他国就业的人数 。
研究组也对这些AI人才的流动做了一些研究，从候选人母校的位置与他们当前工作地点的差异可以看出，更多的AI人才可能会选择前往美国接受教育，然后再到其他国家工作 。
根据图中显示，在加拿大，英国，德国，法国或中国接受教育的候选人更有可能移居美国从事专业工作 。此外，途中关联的国家拥有最多的人才交流 。
这些弧线表明，美国充当着人工智能研究和教育的“中心”，跨国和全球合作是工业界和学术界共享AI知识的关键 。
有趣的是，亚洲和欧洲之间的这种人才流动几乎不存在 。
学术界和工业界：人才比1：2
LinkedIn的数据与AI专家数据相互作用使我们能够做出一些有趣的观察 。假设专家人才也在LinkedIn的数据中，那么大概有三分之一人才来自学术界 。通常，出席学术会议的人都是来自学术界，但从2017年NIPS的与会人员数据开看，有88％来自学术界，12％的来自工业界 。虽然三分之一的比例看起来很高，但我们发现一个很明显的特征：一些国家，如以色列和日本，AI领域有更高比例的学术人才 。
德国从学术界转入工业界的专家，有将近44％的AI人才可能曾经出席过学术会议 。而英国则较低，只有14％的AI人才出席过学术会议 。这些趋势反映了我们上文所述的新闻发现：在德国，AI的发展更多得益学术界的推动，而在英国，则更多来自行业驱动，促使更多人从学术界转向工业界 。
学术界人才占比最高的是以色列（75％）和日本（57％），这意味着他们的AI工作主要由学术界推动 。尽管如此，工业界仍是全球人工智能发展的重要推动力 。
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