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在AI頂尖人才數量上，中國和美國依舊存在較大差距。
根據加拿大初創企業Element AI最新公佈的調查資料顯示，目前全球AI產業共有2.24萬名頂尖人才，其中一半以上的人才在美國（12,950人），中國雖然排名第二，但是人數上僅佔到其中的一成左右，即2525人。位於美中兩國之後的分別是英國（1,475人）、德國（935人）和加拿大（815人）而日本僅以805人排在第六位。
從資料包告可以看出，美國的AI頂尖人才在數量上超過中國近4倍， 中美兩國目前在AI產業上依舊存在較大的差距。
報告指出，與提高資料分析效率、消除分析偏頗以及展示AI判斷過程的相關技術是該領域內最為尖端的技術，並且關於這些技術的研究工作也有很多。
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在技術領域有著較多成就的日本，此次的排名並不靠前，不過這也在情理之中。日本本土教育缺乏培養人才的多樣性，同時日本在海外接受相關專業教育的人才較少，這就導致他們目前在AI領域內缺乏競爭力。
但是日本政府和企業已經開始採取行動，今年3月日本政府提出了每年培育25萬名AI產業人才的目標。
美國之所以能夠在人才數量上遙遙領先，與其對AI教育的重視是分不開的。美國在十年前就已經制定出與AI技術相關的教育政策，而中國則是在2017年才開始制定新一代AI發展計劃並設定相關學科。
在時間上已經落後的中國，要想盡快縮小和美國的差距，需要對AI研究和教育引起更大的重視。5G時代已經到來， AI實際上有很多技術熱點可以研究 。
例如AI加密領域就是一個不錯的方向。在萬物互聯的5G時代，我們的資訊將會在各種資料網路上流通，因此資料的隱私和安全問題將會成為更多人關心的重點。
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對此，從事基礎演算法研究的青年學者王傑林提出了自己的看法。
他表示，“根據夏農理論，在信源編碼和通道編碼上，加密領域已經有方法逼近理論極限，大家都認為這塊已經沒有研究的必要性了，或者已經很難了。 但是這些編碼方法裡沒有一個是我國提出的， 且逼近理論極限並不是達到極限，是否存在更好簡單易實現方法，且達到理論極限？需要研究，傑林碼就是其中之一。”
王老師認為，現在不少高校願意花高薪外聘AI專家，正是說明現在大家重視起來了，認識到自己的短板並不是壞事，但是 技術的創新不是能化緣得到的，合理有效的創新技術辨別能力尤為重要 。有了辨別能力，才能發現人才，培育技術。