中国 AI 研究人员数量从 2015 年不到 1 万人,增长到 2024 年的 5.2 万人,年复合增长率高达 28.7%

多客科技

作者：微信文章

十年磨一剑，中国AI人才队伍以惊人的速度崛起，成为全球人工智能领域不可忽视的力量。

2025年7月，一份在2025全球数字经济大会上发布的《全球人工智能科研态势报告（2015-2024）》揭示了令人震撼的数据：中国AI研究人员数量从2015年不足万人，增长到2024年的5.2万人规模，年复合增长率高达28.7%。

这份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联合发布的报告，基于对全球近20万名学者、9.7万篇高质量人工智能论文的深度分析，描绘了中国AI人才发展的惊人轨迹。

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01 人才规模，十年增长超五倍的“中国速度”


中国AI人才队伍的增长速度令人瞩目。从2015年到2024年，中国研究人员数量实现了超过5倍的增长，平均每年以近30%的速度扩张。

这种增长态势使中国成为全球AI人才增长最快的国家之一。到2024年，中国已经拥有5.2万名AI研究人员，与美国（6.3万余人）共同构成了全球AI人才的“双强并立”格局。

中美两国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。这种人才分布的集中性也反映了人工智能领域研发的高度集约化特征。

02 机构分布，高校与企业共筑人才梯队


中国AI人才分布呈现出“高校为主、企业发力”的典型特征。在高校方面，中国科学院以3453人位居榜首，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。

企业研发团队也在迅速壮大。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，显示出企业在AI研发中日益重要的作用。

这种人才分布格局与美国形成了有趣对比。美国以斯坦福大学2385人、麻省理工学院2191人，与谷歌2569人、微软2461人形成高校与企业双引擎的发展模式。

03 科研产出，从追赶到并跑的跨越


随着人才规模的增长，中国AI科研产出也实现了质的飞跃。在机构竞争力层面，中国呈现“国家队引领”的特征。

中国科学院以585篇高影响力论文位居全球科研机构榜首，清华大学、北京大学也进入全球发文量前十。这表明中国科研机构在国际AI学术界已经占据重要地位。

从研究领域来看，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，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。

报告数据显示，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。

04 结构特点，年轻化与高学历化趋势明显


中国AI人才队伍呈现出显著的年轻化和高学历化特征。中国的AI研究人员多数还不到三十五岁，却已频繁出现在NeurIPS、CVPR等国际顶会上。

更值得注意的是，中国AI人才的增长几乎完全由博士和博士后群体驱动，构成了一个庞大、年轻、受过高等教育的AI人才库。

这种人才结构为中国AI产业的持续发展提供了坚实基础。年轻化意味着更强的创新活力和更长的科研生涯，高学历化则保证了科研质量和深度。

05 国际合作，从学习到引领的转变


中国AI研究在国际合作方面也经历了明显转变。过去，中国学者更多是国际合作的参与者和学习者；如今，越来越多的中国学者成为国际合作的主导者和引领者。

一位获得蚂蚁InTech科技奖的学者分享了他的体验：“十几年前，我读博时出国参加会议，更多是去学习，会场上主要的声音都来自海外学者。但现在完全不同了，很多研究是我们在引领，海外学者会主动来合作。”

这种转变不仅体现在学术会议上，也反映在科研论文的国际合作中。中国产生的海量AI论文也推动了创纪录的专利申请。2024年，中国研究人员提交了35423项与AI相关的专利申请，是美国、英国、加拿大、日本、韩国5国提交的专利申请总数（2678项）的13倍多。

06 人才流动，从单向流出到双向循环


在很长一段时间里，硅谷是全球AI人才的终点站，而中国曾是最大的人才输出地。如今，这种单向流动正在悄然转向。

Digital Science的一份报告指出，美国已经开始对中国出现AI人才净流出的趋势。优秀的青年学者，正在以更快的速度选择回到中国。

斯坦福大学与胡森研究所联合发布的调查发现：DeepSeek的研究人员中，超过一半没有海外学习和留学的经验。这表明中国本土培养的AI人才已经开始崭露头角。

07 未来挑战，从量变到质变的跨越


尽管中国AI人才规模取得了显著增长，但仍面临一些挑战。中美在企业端的科研差距较为明显。

美国头部企业人均科研产出效率显著领先，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。

在基础研究领域，美国在机器学习、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%。

人才流动机制也存在差异。美国形成了典型的“人才旋转门”机制，如卡内基梅隆大学与当地企业人才流动率达37%。而中国高校与企业间互通率不足15%，这堵“隐形墙”亟待打破。

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中国AI人才队伍在过去十年取得了令人瞩目的成就，从2015年不足万人到2024年的5.2万人，年复合增长率高达28.7%，这样的“中国速度”在全球AI发展史上留下了深刻印记。

然而，数量增长只是第一步，实现从量变到质变的跨越才是未来发展的关键。中国需要在保持应用优势的同时，夯实基础研究根基，拆除人才流动壁垒，构建多元包容的创新生态。

随着全球AI竞争进入“人才质量决胜期”，中国AI人才发展战略的调整，将直接影响未来全球科技格局的走向。未来十年，中国AI人才队伍能否从“并跑”到“领跑”，让我们拭目以待。