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十张图概览《中国AI指数报告》:中国重头戏是应用,算法和硬件要补课

来源:网络整理   发布时间:2019-04-24
摘要:本周,由长江商学院人工智能与制度研究中心主任许成钢教授和武汉大学大数据与云计算实验室主任崔晓晖教授团队共同研究撰写的《中国人工智能指数报告》在北京正式发布。 该报告从学术、产业、开源软件包使用、公众认知及媒体关注等几个维度进行了中美对比,

本周,由长江商学院人工智能与制度研究中心主任许成钢教授和武汉大学大数据与云计算实验室主任崔晓晖教授团队共同研究撰写的《中国人工智能指数报告》在北京正式发布。

该报告从学术、产业、开源软件包使用、公众认知及媒体关注等几个维度进行了中美对比,以此度量中国人工智能在近十几年里的发展现状及其影响。其中,部分指数的构建沿用了斯坦福大学的人工智能指数(Aritificial intelligence index 2017 Annual Report)的构建方法。不同的是——第一,该报告侧重分析中国的情况,指数针对的是中国市场;第二,通过将美国作为技术前沿的基准进行对比,更好地展现中国的真实情况;第三,在学术部分根据影响力进行了等级划分。

据了解,该报告将每年发布一次。在本次发布会上,许成钢教授对报告的主要内容进行了介绍,并表示,在以人工智能和大数据为核心的第四次产业革命中,中国的企业将会面对过去从未经历过的挑战和机遇,包括革命性的技术变化、商业模式的变化,社会的变化,以及残酷的淘汰过程。而此次发布的《中国人工智能指数报告》,正是希望记录和反映这种变迁。

长江商学院人工智能与制度研究中心主任许成钢教授

以下是报告的部分重要内容:

一、学术

图1:中美人工智能期刊论文年度发表量对比

如图1所示,从1995年至今,中国在人工智能领域发表的研究论文数量整体少于美国,但是在2008年到2012年期间曾大幅超过美国,后又回落,直到近几年来曲线开始出现收敛。

图2:中美学者参加所有人工智能学术会议的总数

图2显示,从1996年至今,美国学者参加学术会议的人次始终明显高于中国,并且差距基本保持不变,没有明显的收敛趋势。
许成钢教授解释,统计这一维度数据的原因在于,人工智能领域的迅速发展,使得大量学者常常会把自己的短期研究成果首先会发表在学术会议上(甚至只发表在学术会议上),之后便投入到实践工作中。而学术会议的常规是,申请者的论文得到会议学术委员会或组织者接受,才获得参会资格。因此,参会人数通常可以视为会议论文发表的数量。

图3:中美人工智能期刊论文被引用总数

图3是中美学者每年在期刊发表的所有人工智能论文的被引用总数,其中,美国学者发表的期刊论文被引用数始终明显高于中国。但是在2010年之后,差距迅速下降,曲线呈收敛趋势。

许成钢教授表示,在学术领域,论文被引用往往意味着其影响力,因此这方面的数据统计可能比简单的论文发表数量更有参考价值。同时,他也指出,发表数量与影响力之间也并不是简单的对应关系,因为也有高质量的论文很少被引用的情况。

为了进一步将两国学者发表的论文质量进行对比,报告将论文的引用数量划分为了6个等级进行分析,分别是千级(引用量 1000 及以上),百千级(引用 量 500-999),百级(引用量 100-499),十级(引用量 10-99),个级(引用量 1-9)以及零 级(引用量 0)引用量文章。统计的次数是每篇论文截止 2018 年 10 月的总引用次数。

以千级和零级两个极端的级别为例:

图4:中美千级期刊论文引用总数量对比分析

如图4所示,美国在千级期刊论文发表数量以及总引用量方面均高于中国。中国学者在 2004 年,2005 年和 2007 年各出现了一篇千级期刊论文, 而同一时期美 国学者发表了 12 篇千级引用量的期刊论文。

图5:中美零级期刊论文发表总数量对比分析

如图5所示,虽然没有被引用的论文数量多年以来两国差距都不是很明显,但是自2011年起,中国却开始大幅超过美国。

对于其中的原因,许成钢教授猜测,可能是由于这些论文讨论的是在比较狭窄的范畴中的应用问题,在超出一定范围后,对于别人就没有引用价值。此外,崔晓晖教授还补充道,中国高校学术生态的特殊性也可能是造成这一结果的原因之一。

二、人才

这部分的数据来源于领英的《全球AI领域人才报告》,其中,中国的AI人才总数为5万人,美国为83万人。(领英人才数据包括了国际上的教育、科研和企业各领域人才,所有参与国际学术或行业交流的人都在其中,但是不参与国际交流的人才有可能未被统计)。

图6:根据从业时间分为五个不同类别进行的中美AI人才分布对比

图6数据显示,美国的AI人才质量优于中国,尤其是通过比较从业年限超过十年的从业人员数量对比可知,美国拥有更多超过十年工作经验的AI人才,并且每个年限段的总数都超过中国。

图7:根据子领域划分对比的两国AI人才分布比例

图7显示,中美两国AI人才的重点发展领域基本一致,但中国的数量总体上比美国要少得多。在人才比例分布上,中国在智能营销和计算机视觉方面的人才比例超过美国,表现中国人工智能在应用方面的特点。另外, 中国在芯片方面的人才比例超过美国,可能反映了追赶硬件发展方面的人才培养和资源配置。值得注意的是,在算法和机器学习方面,美国不但人才的比例比中国大,人才总数也是中国在这方面领域的二十几倍,说明中美在人工智能软件上面的差距显著。

三、产业

在人工智能产业方面,国内已经有不少报告。许成钢教授特别提到了2017年腾讯发布的《中美两国人工智能产业发展全面解读》,并表示,此次报告的这部分内容是在其基础上进行的补充。

图8:中美人工智能领域创业公司数量对比

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