百度发布全球首份AI华人青年学者榜单

4月28日，全球首份AI华人青年学者榜单正式揭晓。榜单从全球范围内评选出150名在AI领域贡献出众的华人青年，他们研究方向多聚焦学术、产业热点，覆盖自动驾驶、量子计算、对话系统、生物计算等前沿热点领域，其中70%的入围者在高校从事学术科研工作。

榜单由百度人才智库（TIC）、百度学术、天津大学复杂管理系统实验室、中国科大国金院商业智能中心联合发布。AI华人青年学者榜单的评选，旨在鼓励人工智能及其交叉领域的青年学者做出更多有影响力的成果，挖掘兼具“厚度”和“高度”的中国青年技术领袖。

2021年，百度发布首个AI华人新星百强榜单，该榜单面向全世界范围内在读的AI领域华人学生群体，从计算机视觉、机器学习、自然语言处理、数据挖掘四个领域各筛选出100名优秀青年学生。今年AI华人青年学者榜单由AI华人青年学者榜（经典领域）和AI华人青年学者榜（AI+X）两部分组成，基于186963篇论文和89324名学者数据，从学术水平、学术影响力、学术潜力指数三个维度，利用大数据挖掘技术，遴选出100名活跃在经典AI领域和50名活跃于AI交叉领域的高潜力青年学者。

榜单详情如下。

AI华人青年学者榜（经典领域）

该榜单针对机器学习、数据挖掘、计算机视觉以及自然语言处理四个经典AI领域，分别遴选25名优秀高潜力华人青年学者进入榜单，总计100人。各领域名单如下（本榜单按姓氏排序，排名不分先后）：

机器学习领域

数据挖掘领域

计算机视觉领域

自然语言处理领域

AI华人青年学者榜（AI+X）

该榜单针对自动驾驶、机器人、量子计算、隐私安全、生物计算、城市计算、智能管理等多个AI驱动的前沿交叉领域，共遴选出50名优秀高潜力青年华人学者进入榜单。其名单如下（本榜单按领域、姓氏排序，排名不分先后）：

榜单整体分析

(1)青年学者人才分布

据显示，入围榜单的150名AI华人青年学者来自全球98所顶尖大学或机构，其中来自中国境内的高校或机构为38所，占比39%。在本次榜单中，入选青年学者最多的Top10高校或机构分别为清华大学（8人）、谷歌（8人）、中科院（7人）、微软（含微软亚洲研究院，7人）、香港大学（4人）、上海交通大学（3人）、卡内基梅隆大学（3人）、加州大学圣地亚哥分校（3人）、哥伦比亚大学（3人）、Facebook（3人）。

据榜单显示，70%的入围者毕业后继续专注于科学学术相关研究工作，于高校或机构任职，精进自己专业技术的同时，持续发挥自身学术影响力，为国家AI人才培养做出贡献；另外30%的学者，则投身于工业界，与社会产业紧密相连，助力产研结合以及成果和应用落地，推动社会智能化发展。

(2) 人才发展年轻化

通过对近10年的AI类人才大数据研究发现，随着学术方向的不断精进，人才的年龄结构也在发生着变化，呈年轻化趋势。以本次盘点范围的青年学者为例，毕业于2017年的学者占比最多，近30%；毕业于2019年及以后的学者占比近30%，其中两名专注于数据挖掘、自然语言处理领域的学者虽处于在读阶段，但也已在各自领域中产出显著成果，具有较大发展潜力。人才年龄结构在向年轻化不断发展，这对学术领域的研究和精进起到了非常重要的作用。

(3)女性学者偏爱经典领域

学术研究是一个漫长且持久的过程，需要学者付出大量时间和精力，往往在学术领域中女性学者的人数占比较少。本次进入榜单的学者中，女性学者占比达10.7%。从所专注领域的来看，她们更多投身于经典领域的研究，占比达81%，其中数据挖掘领域方向占比最多。

(4)经典AI领域、AI交叉领域研究方向专注热点

通过分析经典AI领域、AI交叉领域青年学者研究主题发现，在机器学习领域中，机器学习、强化学习、深度学习、优化方法等学习方法的基础理论研究仍然是研究热点；在数据挖掘领域中，推荐系统、信息检索、数据库等是主流研究方向，同时医疗健康大数据、可信AI等新研究方向也备受关注；在计算机视觉领域中，研究课题与成果主要集中在图像处理与识别、3D视觉、视频理解等，同时在机器人、自动驾驶等方向有着较多的应用研究；不同于其他领域研究方向较为集中的情况，自然语言处理领域的研究分布在众多的研究子任务中，包括对话系统、语言识别、迁移学习、知识图谱、问答系统和自动文摘等。

机器学习研究主题词云

数据挖掘研究主题词云

计算机视觉研究主题词云

自然语言处理研究主题词云

与经典领域不同，AI交叉领域更多聚焦于人工智能技术在具体场景下的应用，如机器人、自动驾驶、生物信息学、AI安全、物联网、城市计算等众多不同的研究方向。

AI+X研究主题词云

(5)AI+X复合型人才跨领域研究明显

AI+X领域的全新学术人才盘点，旨在关注领域顶尖的复合型人才。他们通常在多个研究领域均有建树，是产业升级、产业应用的核心驱动力，为社会发展提供重要的支撑。

据AI+X领域标签结果显示，同时拥有3个领域标签的学者人数占比达44%，同时拥有4个领域标签的学者人数达34%。更有6名学者同时拥有6个领域标签，研究方向可谓广泛。据领域榜单显示，涉及交叉研究领域方向达80+个，例如城市计算相关、机器人相关、量子计算相关、生物计算相关、隐私安全相关、智慧能源相关、自动驾驶相关等。

人工智能作为国家战略的重点发展方向，人才的挖掘和培养至关重要。近年来，百度积极布局AI人才培养生态，在AI基础课程、实践教学、技术竞赛、产业实训、科研基金等方面持续投入。目前，百度已经为社会培养近200万AI人才，未来将持续加大投入力度，围绕学习、就业、认证、实践、比赛等环节，实现为社会培养500万AI人才的目标。此外，百度还设立了各类奖学金资助AI青年学者，例如百度奖学金、百度松果计划等。相信青年学者们能够为人工智能的发展带来新的动力，也将为生活带来更多的便捷与智能。