人工智能研究——全球趋势报告

学术出版公司Elsevier最近发布了一份关于全球人工智能（AI）研究的报告，全文如下：

https://www.elsevier.com/research-intelligence/resource-library/ai-report

我觉得其中AI在各个国家和地区发展比较的部分很有意思，翻译了一下，和大家分享。

过去5年中，AI方面的研究发表在以每年12.9%的速度增长。研究的主要领域有以下几个：

机器学习

神经网络

计算机视觉 / 图像识别

自然语言识别

搜索及优化

模糊系统

规划 / 决策

而其中机器学习与计算机视觉的发展尤为迅速。除了在同行审阅的期刊上发表之外，arXiv是一个更快速传播研究成果的途径。很多研究人员将论文的预印本提交到arxiv，之后再正式投稿到期刊。arxiv没有同行审阅机制，但提交预印本的学者必须得到arxiv成员的背书。在过去5年中，arXiv上AI论文预印本的数目以每年37.4%的速度增加。

AI研究在全球都得到了广泛关注，近年来中国在AI方面的研究发展很快。

上图显示了过去20年中，中国，欧洲，美国和其他国家发表的AI论文的比例。欧洲现在依然是对AI研究贡献最大的地区，但中国赶超的很快，已经超过了美国。在其他国家中，印度紧随美国之后，伊朗和日本等国家也在AI研究上进步迅速。

各个国家研发AI的应用领域也有不同。欧洲和美国的AI应用更多集中在医疗和健康领域。而中国的AI研究更偏向农业应用。与此相关的是，各国AI的课题也存在不同偏好。相比欧洲和美国，中国在语言识别领域的AI研究发表就很少。可能一个原因是语言识别的研究更多是在公司内部进行，而不是在学术圈，因此论文产出不多。在2009年以前，中国的AI研究主流是模糊系统研究。而中国现阶段最有优势的AI研究领域是图像识别，同时和图像识别密切相关的领域，包括机器学习和搜索优化，也在近年发展良好。

欧洲和美国的AI研究领域相仿，其中最强势的领域是规划 / 决策和图像识别。规划 / 决策AI对于自动化系统，机器人，人机交互界面的发展有直接的帮助，这可能和欧美工业自动化的传统有关。此外神经网络和语言识别在欧美也是热门领域。

我们以上讨论的主要依据是发表的AI论文。作为一个快速发展的领域，会议文章可能比论文发表更准确的反应当前研究的趋势。1998年到2007年间带有AI关键词的会议论文有800篇。而2008至2018年间会议论文的总数是1700篇。会议文章总数上升的同时，各个国家和地区的分布变化不大（下图）。

如果我们看会议论文作者的身份，我们发现多数论文是出自大学。此外很多公司和政府机构也致力于AI研究。在中国，来自公司的AI论文贡献远远高于政府。在欧美，公司和政府的AI成果差距则不大。

我们最后来具体看一下每个国家和地区的最大贡献机构。（按发表数量和影响力因子综合排序）

中国

中科院

清华

哈工大

上海交通大学

浙江大学

华中理工大学

北航

欧洲

Universite Paris Saclay (法国)

INRIA Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (法国)

帝国理工（英国）

Universite Pierre et Marie Curie (法国)

University of Granada (西班牙)

爱丁堡大学（英国）

鲁汶大学（比利时）

美国

卡内基梅隆大学

麻省理工

微软

IBM

斯坦福大学

南加州大学

佐治亚理工

此外很多其他国家和地区也有优秀的AI研究机构，包括新加坡，伊朗，加拿大，中国台湾，中国香港，日本和澳大利亚。