7月3日，在2025全球数字经济大会“人工智能融合应用发展论坛”上，一份基于对全球近20万名学者、9.7万篇高质量人工智能论文进行深度分析的报告——《全球人工智能科研态势报告（2015-2024）》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。现场还同时揭晓了五项全球AI榜单，全景式展现了全球AI人才图景。

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著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人形成高校与企业双引擎。

“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现场进行报告解读时提到，这不仅是数量上的追赶，也是多维度的靠近。

从论文数量来看，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。

然而，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，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%。

“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。”吴登生说。

从中美的优势领域来看，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说道，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。

中国企业也在推荐系统、智能金融（如移动支付）、自动驾驶等强应用、强落地的领域表现突出。此外，在智能算法、边缘计算等新兴探索领域，中国虽起步相对较晚，但也展现出良好的发展态势。

基于报告核心数据，现场还揭晓了《全球人工智能人才榜TOP100》《全球人工智能南方国家人才榜TOP 20（不含中国）》《全球人工智能女性人才榜TOP50》《中国人工智能人才榜TOP100》《全球人工智能机构榜TOP100》五项榜单。通过榜单可以看到，中美在全球AI生态建设上占据重要地位，中国科学家正在重构世界智力链条。从Top100人才榜看，其中75人隶属中美机构，中国机构就职的学者占55人，美国机构就职的学者有20人。