报告指出，新加坡有291个高素质AI人才，以及21位在顶会上发表论文的专家 。据估计，目前在新加坡和整个东南亚约有1500名合格的AI高级人才 。
韩国计划创造55万个AI相关新岗位
谷歌DeepMind计划“AlphaGo”在2016年击败韩国围棋冠军李世石之后，韩国政府宣布将在未来五年投资8.63亿美元用于人工智能研究 。
数据表明，目前在韩国工作的大约有147名AI人才，以及21位是该领域的专家 。虽然韩国是电子产业的强国，在人工智能方面有一定的行业影响力，但韩国在人工智能方面的学术研究论文数量排名第七，不及中国和日本 。
2018年韩国智能知识学会理事会的目标是在人工智能上花费2440亿韩元（约合2260万美元） 。总计将从2018年到2022年在13个创新增长领域花费7.96万亿韩元 。韩国目前的计划是到2025年创造55万个AI相关的新职位 。
日本AI发展历史悠久，非洲刚刚起步
日本在机器人和人工智能领域的研究有着悠久的历史，他们的研究更偏向于学术 。据统计，日本拥有大约117位专家与204位AI候选人 。日本的AI人才短缺体现在“在先进信息技术研究生招收的15,659名学生中，有619名学生与AI紧密相关，其中有123人预计完成博士学位 。”
不过，去年8月，日本政府宣布计划投资数十亿日元推进下一代半导体和其他对人工智能发展至关重要的技术 。预计，2018年的资金相较于2017年增加517亿日元（4.87亿美元），预计超过1000亿日元（9.42亿元）的融资方案 。这些资金投入已经取得了一些成果：创业公司PreferredNetworks Inc获得来自于丰田的9500万美元融资，致力于自动驾驶技术的开发 。
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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