要一张人才地图，而不是一个宏观指数
Metix AI 按公开职业档案做公司或赛道的人才结构。本页只说明口径。
1. 档案从哪来
人才地图读的是公开职业档案和在招岗位，库的规模在报告库首页写作 8.6 亿+（metix.ai/reports）。不引用问卷，不引用政府就业调查。
2. 一条记录是什么
一条可见记录是「当前在职 + 目标雇主 + 可识别职能」。可见样本不是官方编制，也不用来推算全球员工总数。
3. 职能和行业怎么加总
有的地图按标签计职能或行业，一岗可以多标，加总可以超过岗位数。例子见海外岗位结构，不要把标签份额当成岗位数相加。
4. 流动不是净招聘
公司之间的流动，是当前档案上看得见的上一站到现职，不是完整的净流入、流出或留存。三家实验室地图写了这条限制：OpenAI、Anthropic 与 xAI。
5. 在招/在职代理比率
当地图把在招岗位和可识别在职人才放在一起时，代理比率是职位数除以可识别在职人才，不是官方空缺率。见AI 基建人才争夺战。
6. 华人识别
涉及华人构成的地图用五类信号一起看：姓名族裔模型、汉字、中文能力、中国院校、多拼写姓氏。主口径是高置信加中置信。已发布的前沿实验室地图里的华人章节是另一篇的全量分章，本页不重算那一章。
7. 姓名
公开页默认不印出完整姓名。完整名单经表单跟进，不写进 HTML。
8. How to cite
Metix AI. (2026). 这些人才地图的数字怎么来的 Metix AI Talent Intelligence. https://metix.ai/reports/zh/methodology
9. 地图与兄弟页
系列报告的计数规则在系列方法页：专属企业主页分母、Senior 计入、在招只在实测后引用。那一页不解释人才地图样本，本页也不替换那一套规则。
FAQ
这是官方编制吗？
不是。人才地图是公开职业档案的可见样本。例子：三家实验室地图的岗位、来源与流动对比覆盖 9,421 条美国档案（https://metix.ai/reports/zh/mapping/openai-anthropic-xai-talent-structure），这个分母属于那一篇，不是全库普查。
海外岗位的职能占比为什么能加总超过 100%？
那一篇按标签计，一岗可以多标。见 https://metix.ai/reports/zh/mapping/job-distribution-ex-china-2026。
在招/在职代理比率是空缺率吗？
不是。它是职位数除以可识别的在职人才。见 https://metix.ai/reports/zh/mapping/nvidia-ai-infrastructure-talent-race-2026。
华人怎么判定？
五类信号一起看：姓名族裔模型、汉字、中文能力、中国院校、多拼写姓氏。主口径是高置信加中置信。前沿实验室地图的华人章节是单独分章（https://metix.ai/reports/zh/mapping/frontier-ai-labs-talent-2026），本页不重算。
怎样引用一个数字？
数字引用该报告页或问题页的规范网址、日期，以及 Metix AI Talent Intelligence。方法引用本页。可见样本不是官方编制。