自然指数首次公示AI研究产出排名!中国居全球第四!

发布时间:2020-12-14

• 中国2015~2019年科研产出增长最快,但美国仍占据AI研究最大生产国地位;


• AI领域自然指数文章总份额前50强机构中,欧美研究机构居主导地位,其中3家美国机构位居榜首:哈佛大学、斯坦福大学和麻省理工学院;


• 规模更大的Dimensions数据库中,中国研究机构以数量最多的AI相关论文及会议论文主导了前十强。其中前三包括:清华大学(第一)、中国科学院大学(第二)、上海交通大学(第三)。



在阅读文章前,小编同时也为大家整理了一份,有关AI的行业报告&期刊干货&论文撰写宝典,让大家在了解AI研究排名的同时,在论文方向上能够打牢基础,提升自己的硬实力


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以下让我们一起阅读正文:


12月10日出版的自然指数(Nature Index)增刊首次聚焦全球人工智能(AI)领域的研究排名。


在最新榜单中,2015~2019年,美国的AI研究产出高居榜首,英国、德国紧随其后,中国位居第四位,但发展势头强劲。


新出版的自然指数聚焦了82本高质量自然科学期刊上发表的AI相关文章的数量,主要关注的是AI应用于化学、物理、生命科学、地球与环境科学这一广泛研究领域的情况。


同时,该增刊还使用了规模更大的Digital Science的Dimensions数据库,对这个快速发展且不乏争议的话题展开了研究。


自然指数AI研究排名


自然指数数据显示,美国在人工智能相关的研究成果方面一直处于领先地位,在过去20年里发表的论文数量最多。


与此同时,中国的自然指数论文数量不断增加。尽管中国在2015年位居第四,AI相关论文的数量大约是德国的一半,但在随后的3年逐渐赶上,并在2019年跃升至第二位,增长了340%。美国、英国和德国的同期产出增加了一倍多。


2019年,中国发表AI相关论文为102161篇,美国发表论文74386篇。印度排名第三,为23398篇。

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同期,AI领域自然指数文章总份额前50强机构中,欧美研究机构居主导地位。其中,除了哈佛大学、斯坦福大学和麻省理工学院三家机构位居榜首,美国机构还占据了50强院校榜单的一半。


在前50强院校榜单中,中国近占3席:中国科学院居第七位;清华大学位居第35位;北京大学位于第43位。在全球排名百强中的其他中国院校还有:中国科学院大学(74位)、北京师范大学(82位)、复旦大学(96位)、中国科学技术大学(100位)。


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Dimensions数据库排名


不过,对规模更大的Dimensions数据库的分析结果显示,AI领先机构大为不同——中国研究机构以数量最多的AI相关论文及会议论文主导了前十强机构。


其中,清华大学位居第一,中国科学院大学第二,上海交通大学第三,北京航空航天大学第四,浙江大学第五,哈尔滨工业大学第六,电子科技大学第八。


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中国整体在Dimensions数据库中的AI研究产出也领先于其他所有国家。


不过,牛津大学人类未来研究所研究中国AI战略的Jeffrey Ding博士表示,出版物数量并非问题的全部。《AI指数报告》统计发现,2019年来自中国的论文被引用量比世界平均水平低约20%,而来自美国的论文被引用量比世界平均水平高约40%。


该报告使用引文数量来衡量人工智能论文的质量。“仅仅是大量的、没有持久影响的原始论文并不是真正有用的,跟上技术前沿更重要。”Ding说。


不断上升的热度


根据对Dimensions数据库跟踪的期刊出版物和会议论文的分析,全球AI研究的产出从2000年的52000多上升到2019年的约40.3万,增幅超过600%。AI现在是北美计算机科学博士生中最受欢迎的专业,它将继续其陡峭的上升轨迹。


考虑到AI技术的潜在好处,各国正在加大投资。斯坦福AI研究所发布的《2019年人工智能指数报告》显示,2019年全球对人工智能的私人投资超过700亿美元。


其中,美国、中国和欧洲所占份额最大。此外,以色列、新加坡和冰岛的人均投资都很高。


据市场研究公司IDC预测,到2020年,AI市场的全球收入将达到1565亿美元,比2019年增长12.3%。尽管由于新冠大流行的影响,2020年的增长速度低于往年,但IDC预计,2024年全球收入将超过3000亿美元。

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自然指数


自然指数通过追踪机构和国家发表在82种高质量自然科学期刊上的科研论文,呈现全球高质量科研产出及合作的情况。该指数主要采用论文数和份额两种科研产出计算方法:


•论文数(Count),即“论文计数 (article count/AC)”,是指一篇文章不论有一个还是多个作者,每位作者所在的国家/地区或机构都获得1分。这就是说一篇论文能为多个国家/地区或机构带来一个分值。


•贡献份额(Share),即“分数式计量(fractional count/FC)”,旨在体现每位论文作者的相对贡献。一篇文章总分值为1,每位作者被认为对论文有相同的贡献,分值在所有作者中平均分配。例如,一篇论文有十个作者,则每位作者的得分为0.1。



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