一、人工智能行业现状与发展前景分析
当前人工智能行业正处于快速发展的黄金时期，可以说是新一轮科技变革的前沿领域。随着人工智能技术的日益成熟与应用广泛，掌握相应技术的人才需求也随之增加。不仅企业对人工智能行业的投资力度不断加大，而且城市和区域也积极发展人工智能技术以推动经济的转型升级。一个显著的现象是，人工智能产业的企业主要集中在北上深广（北京、上海、深圳、广州）这四大城市，这四个城市的分布比率分别为42.9%、16.7%、15.5%和7.7%。
二、人工智能人才选择工作城市的主要考虑因素
人工智能科技人才在选择工作地点时，通常会优先考虑以下六大方面：企业的研究方向、企业对各项目的融资情况、企业及地区的发展前景、企业提供的薪资待遇、企业所在地的地理位置以及生活环境状况。这些因素直接关系到人工智能人才的个人职业发展以及生活品质。
三、层次分析法在人才去向选择中的应用
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一种决策分析方法，通过构建递阶层次结构模型，对各个因素进行成对比较，并利用判断矩阵确定各因素的重要性权重。在此基础上，构建吸引力函数模型，对不同城市的人才吸引力进行评价和比较，从而得出最优选择方案。
具体而言，研究方向、融资情况、发展前景、薪资待遇、地理位置、环境状况等六个因素被确定为影响人工智能人才去向的主要因素，并进一步构建出判断矩阵。通过计算一致性指标和随机一致性指标，验证判断矩阵的一致性，进而得到各因素的权重值，确定人工智能人才在北上深广四个城市中的最佳选择。
四、最优选择的确定及权重分析
利用层次分析法所得到的权重值，构建出层次总权值表，通过matlab软件进行计算，最终得出对于选择标准的总排序权值。从总排序权值可以看出，北京在各因素的综合考量下，成为人工智能人才去向的最优选择，其次是深圳和上海。
五、选择标准的个体差异性
需要注意的是，由于每个个体的需求和偏好不同，不同标度的权重值将适应于不同的个体或群体。因此，虽然北京、深圳和上海在人工智能人才去向选择中具有较强的吸引力，但每个人根据自己的情况和偏好，可能做出不同的选择。
六、层次分析法的局限性
层次分析法虽然为人工智能人才去向选择提供了一定的科学依据，但仍存在一定的局限性。例如，选择的城市范围相对较少，可能无法反映个例情况；此外，影响人才去向的因素众多，而层次分析法主要考虑的是六个主要因素，无法涵盖所有可能的因素，如房价、物价、海外资源等；层次分析法是基于一定假设条件下的模型，不同的标度建立也会影响结果的准确性。因此，在进行决策时，还需考虑更多实际情况和个性化需求。
人工智能人才在选择工作城市时，需要综合考量个人发展、企业投资、地区发展前景、薪资待遇、地理位置、生活环境等多方面因素。通过层次分析法，虽然可以得出一个大致的最优选择方案，但最终的选择还需结合个人实际需求和偏好，进行更细致的分析和考虑。
