4月28日，全球份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域丹东塑料挤出设备，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”的中国青年技术袖。
2021年，百度发布个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域和50名活跃于AI交叉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。各域名单如下（本榜单按姓氏排序，排名不分先后）——
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（本榜单按域、姓氏排序，排名不分先后）：
青年学者人才分布
数据显示，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注于科学学术相关研究工作，于高校或机构任职，精进自己业技术的同时，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，助力产研结以及成果和应用落地，推动社会智能化发展。
电话：0316--3233399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年的学者占比多，近30%；毕业于2019年及以后的学者占比近30%，其中两名注于数据挖掘、自然语言处理域的学者虽处于在读阶段，但也已在各自域中产出显著成果，具有较大发展潜力。人才年龄结构在向年轻化不断发展，这对学术域的研究和精进起到了非常重要的作用。
女学者偏爱经典域
学术研究是一个漫长且持久的过程，隔热条设备需要学者付出大量时间和精力，往往在学术域中女学者的人数占比较少。本次进入榜单的学者中，女学者占比达10.7%。从所注域的来看，她们更多投身于经典域的研究，占比达81%，其中数据挖掘域方向占比多。
经典AI域、AI交叉域研究方向注热点
唐朝门下侍郎、尚书左仆射王铎用自己的死告诉世人，得罪谁也不能得罪小人。
我们总觉得，权利和义务都是一代一代传下去的
读了很多心理学书籍，却开始过度分析：恋人是什么依恋类型？朋友说这句话背后有什么心理动机；
这是 漂在一座城 原创的
罗素在《疲劳的工作》中提到，引起人疲劳的，一是体力上的，一个是神经上的。
更悲哀的是：这些人还蒙在鼓里，自以为“了不起”。
通过分析经典AI域、AI交叉域青年学者研究主题发现，在机器学习域中，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；在计算机视觉域中，研究课题与成果主要集中在图像处理与识别、3D视觉、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；不同于其他域研究方向较为集中的情况，自然语言处理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。
与经典域不同，AI交叉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复型人才跨域研究明显
AI+X域的全新学术人才盘点，旨在关注域顶尖的复型人才。他们通常在多个研究域均有建树，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域标签结果显示，同时拥有3个域标签的学者人数占比达44%，同时拥有4个域标签的学者人数达34%。更有6名学者同时拥有6个域标签，研究方向可谓广泛。据域榜单显示，涉及交叉研究域方向达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发展方向，人才的挖掘和培养至关重要。近年来，百度积布局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。此外丹东塑料挤出设备，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。
