红星资本局7月4日消息，在7月3日举办的2025全球数字经济大会人工智能融合应用发展论坛上，发布了全球首份基于高质量论文数据系统分析人工智能十年科研演进的报告——《全球人工智能科研态势报告（2015-2024）》，现场还揭晓了五份聚焦全球人工智能科研人才的榜单。
该报告由联合国工业发展组织投资和技术促进办公室与东壁科技数据有限责任公司（东壁科技数据）联合发布，基于东壁指数（Dongbi Index）评价体系，对2015-2024年间发表的96961篇人工智能领域文献进行深度分析。
红星资本局注意到，美国虽以6.3万余人的人才数量居全球领先地位，但中国以28.7%的年复合增长率展现出惊人的张力，现已达到5.2万人的规模。
榜单上的一些华人“技术大牛”仍在人工智能前沿探索领域活跃，同时就职于国内知名企业。
图据图虫创意
中国AI人才奋起直追
年复合增长率达28.7%
报告显示，中美两国以合计近六成的全球AI研究人员占比形成“双强并立”的格局，并揭示了中美各自在人才规模、结构、效能与生态建设上的比较优势。数据显示，全球AI研究人才分布具有显着的不均衡性和地域集中特征。美国和中国的研究人员数量合计占全球57.7%，凸显了两国在该领域的主导地位。
其中，中国的研究人员数量从2015年不足万人到2024年的5.2万人规模，以28.7%的年复合增长率展现出惊人的张力。其中，中国科学院3453人、清华大学2667人、北京大学2123人，这些高校人才构成了中国AI人才第一梯队。另一方面，腾讯、阿里巴巴等科技企业的研发团队分别以992人、633人的规模超越部分实力高校。
美国以6.3万余人的人才数量居全球领先地位，其中，斯坦福大学2385人、麻省理工学院2191人，与谷歌2569人、微软2461人形成高校企业双引擎。
“中国人才规模的增长速度很快，以5.3万人紧追美国的6.3万人”，东壁科技数据创始人、深圳大学特聘教授吴登生对比数据指出，“这不仅是数量上的追赶，也是多维度的靠近。”
报告显示，美国AI研究展现出基础理论扎实、技术创新驱动和均衡发展的特点，在机器学习、智能机器人、专家系统等基础理论和技术创新领域拥有绝对优势，研究注重底层突破和技术伦理，如AI安全与隐私保护。中国AI研究呈现出鲜明的应用导向和产业结合紧密的特点，在计算机视觉、知识图谱和自然语言处理方面具有相对优势。
“中国在计算机视觉领域的论文数量比美国高40.8%，知识图谱领域高50.1%，在自然语言处理领域也略有优势，”吴登生援引报告数据指出，“这与中国在自动驾驶、互联网应用、知识管理方面具有庞大市场需求和丰富应用场景密不可分。”
多位“技术大牛”活跃于国内企业中
AI作为技术密集型产业，其学术研究也高度集中于头部企业，中美两国TOP15企业的发文集中度均超过99%。
中国发文最多的前三名企业分别为腾讯（1354篇）、阿里巴巴（1034篇）和华为（885篇），而美国前三名企业为谷歌（2895篇）、微软（1582篇）、Meta（1419篇）。
中美在企业端的差距较为明显。美国头部企业人均科研产出效率显着领先，谷歌、微软、Meta三大科技巨头的总发文量为5896篇，是中国TOP3企业腾讯、阿里、华为的1.8倍，这背后是美国基础研究数十年的沉淀，尤其在机器学习、自然语言处理等基础领域，美国企业论文的平均被引频次为63.3次，较中国企业的55次高出15%。
而平均发文量方面，美国企业平均发文543篇，中国企业平均发文302篇，美国企业在平均学术产出上同样是中国企业的1.8倍。这表明美国企业单体研发实力也较中国企业具有明显优势。
企业人才数量来看，谷歌公司和微软公司各有约2500名人工智能人才，稳居第一梯队，占据了全球AI人才的主导地位。第二梯队则由拥有1640名相关人才的美国IBM公司，以及拥有1249名人工智能人才的美国Meta公司占据。
来自中国的腾讯和阿里巴巴公司也表现突出，两家公司分别拥有992名和633名人工智能人才，在全球竞争中占据重要位置。
红星资本局注意到，全球人工智能领域的Top100人才榜单中，这些人现多数就职于国内外企业，仍在人工智能前沿探索领域活跃。
比如张祥雨，其身份是旷视科技研究院基础模型组负责人，他的团队曾获CVPR2016最佳论文奖，并多次问鼎ImageNet、COCO等顶级视觉竞赛。
还有华为的田奇、王云鹤以及谢凌曦，商汤科技的王晓刚、石建萍，蔚来汽车的任少卿，以及MiniMax闫俊杰、Sand.AI曹越等AI新锐企业的领军人。
红星新闻记者 王田
编辑 肖世清
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