중국정부는 인공지능을 국가전략측면으로 격상시켰으나 국가의 AI인재 수급 불균형이 심각한 현황을 단시일내에 바꾸기는 힘들다. 이에 비추어 중국은 정부, 기업, 대학, 협회 등 다양한 경로를 통해 인공지능분야의 3단계 목표를 수립하였다. 인재부족문제를 해결하기 위해서는 보다 우월한 조건으로 인재를 유치시키는 외에 기초연구의 지식비축을 강화해야 한다. 인공지능전략의 실현은 연구개발비용과 연구인력규모 면에서의 지속적인 투입을 필요로 할 뿐만 아니라 기초학과의 인력양성을 강화할 필요가 있으며, 특히 알고리즘과 계산능력이 그러하다. 보다 많은 연구인력이 투입되어 기초연구를 꾸준히 강화해야만 기술우위를 보다 많이 갖출 수 있다. 텐센트연구원은 2017년 8월에 「중미양국인공지능산업발전전면해석」과 「2017년 중미인공지능창업투자현황 및 추세 연구보고서」를 선후로 발표한 이후 많은 독자들의 호응을 받았다. 본문은 글로벌 인공지능 인재에 관한 보고서로 알고리즘과 계산력이 향상된 오늘날 AI산업의 발전은 보다 많은 측면에서 과학자와 각 계층의 연구자에 의존한다. 간단히 말하면 AI는 연구자를 근본으로 한다. 보고서에서 AI기업의 관련 데이터는 「해석」과 「창업투자」 보고서에서 발췌하였으며, 해외부분의 데이터는 Venture Scanner에서 발췌하였고 중문데이터는 IT桔子에서 발췌하였다. 본 보고서에서 글로벌 정상급 인재와 관련된 데이터는 5개 부분으로 구성된다. 대학과 학계인재에 관한 데이터는 CSRanking, Google학술에서 발췌하였다. 그중 SCRanking은 인공지능 간련 과정을 개설한 대학의 색인을 제공하였고 이러한 색인에 근거해 대학의 AI 전문가와 석박사생 규모를 예측하였다. 과기형 대기업의 AI 책임자와 관련된 자료는 공개된 데이터를 검색 수집한 것으로 주로, Facebook, Google, IBM, Intel, Microsoft, Amazon, Apple, 텐센트, 알리바바, 바이두 등 10대 기업이 포함된다. 인공지능과 직접적으로 관련된 직위데이터, 예를 들면, 자율주행, 자연언어처리, 컴퓨터시각, 탐구알고리즘, 알고리즘 엔지니어, 추천알고리즘, 그래픽개발, 딥러닝, 화상인식, 음성인식, 기기시각, 어의인식, NLP, 신경네트워크 등을 추출하였다. 데이터는 기입한 정보의 신빙성에 근거해 허위 정보와 요구에 부합되지 않는 수치는 삭제하였다.

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