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中美AI人才“雙強(qiáng)并立” 《全球人工智能科研態(tài)勢(shì)報(bào)告》發(fā)布
2025年07月07日 14:59:56 來(lái)源：化工儀器網(wǎng) 作者：羊舌木 點(diǎn)擊量：8724

《全球人工智能科研態(tài)勢(shì)報(bào)告(2015-2024)》的撰寫(xiě)團(tuán)隊(duì)基于東壁指數(shù)評(píng)價(jià)體系，對(duì)2015-2024年間發(fā)表的96961篇人工智能領(lǐng)域文獻(xiàn)進(jìn)行深度分析。

　　近日，基于高質(zhì)量論文數(shù)據(jù)系統(tǒng)分析人工智能科研演進(jìn)的報(bào)告——《全球人工智能科研態(tài)勢(shì)報(bào)告(2015-2024)》(以下簡(jiǎn)稱《報(bào)告》)，由聯(lián)合國(guó)工業(yè)發(fā)展組織投資和技術(shù)促進(jìn)辦公室與東壁科技數(shù)據(jù)聯(lián)合發(fā)布。
 
　　《報(bào)告》的撰寫(xiě)團(tuán)隊(duì)基于東壁指數(shù)評(píng)價(jià)體系，對(duì)2015-2024年間發(fā)表的96961篇人工智能領(lǐng)域文獻(xiàn)進(jìn)行深度分析。
 
　　技術(shù)演進(jìn)：從基礎(chǔ)算法到多模態(tài)創(chuàng)新
 
　　《報(bào)告》通過(guò)關(guān)鍵詞分析，清晰勾勒出AI技術(shù)演進(jìn)的三個(gè)階段：2015-2017年主要集中在傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)研究方面；2018-2020年，深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等應(yīng)用領(lǐng)域興起；2021-2023年，大型語(yǔ)言模型、生成式AI、多模態(tài)模型成為研究前沿；2024-2025年，可解釋性AI、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、多智能體系統(tǒng)等新興方向涌現(xiàn)。
 
　　在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，“目標(biāo)檢測(cè)”(object detection)以高達(dá)78%的出現(xiàn)率成為該領(lǐng)域“最熱”關(guān)鍵詞。“語(yǔ)義分割”(semantic segmentation)在2022-2023年熱度登頂，標(biāo)志著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)形成了“目標(biāo)檢測(cè)-語(yǔ)義分割-視覺(jué)應(yīng)用”的完整閉環(huán)。
 
　　更值得深思的是，傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)關(guān)鍵詞(如“object detection”“segmentation”)與深度學(xué)習(xí)關(guān)鍵詞(如“neural networks”“deep learning”)在熱度變化上呈現(xiàn)高度同步性，印證了技術(shù)融合已成為AI創(chuàng)新的重要特征。
 
　　人才格局：中美雙雄的科研力量對(duì)比
 
　　《報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示，全球AI研究人才分布具有顯著的不均衡性和地域集中特征，中美兩國(guó)以57.7%的占比形成"雙強(qiáng)并立"格局。美國(guó)憑借6.3萬(wàn)研究人員的總量?jī)?yōu)勢(shì)，構(gòu)建起斯坦福大學(xué)(2385人)、麻省理工學(xué)院(2191人)與谷歌(2569人)、微軟(2461人)協(xié)同的高校-企業(yè)雙引擎。
 
　　中國(guó)則以28.7%的年復(fù)合增長(zhǎng)率實(shí)現(xiàn)人才規(guī)模躍升，從2015年不足萬(wàn)人發(fā)展至2024年的5.2萬(wàn)人，形成以中國(guó)科學(xué)院(3453人)、清華大學(xué)(2667人)、北京大學(xué)(2123人)為核心的第一梯隊(duì)，同時(shí)騰訊(992人)、阿里巴巴(633人)等企業(yè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)規(guī)模已超越部分頂尖高校。
 
　　在科研產(chǎn)出層面，中國(guó)科學(xué)院以585篇高影響力論文領(lǐng)跑全球科研機(jī)構(gòu)，清華、北大躋身發(fā)文量前十，呈現(xiàn)“國(guó)家隊(duì)引領(lǐng)”的特征。
 
　　然而，中美在企業(yè)端的差距較為明顯。美國(guó)頭部企業(yè)人均科研產(chǎn)出效率顯著領(lǐng)先，谷歌、微軟、Meta三大科技巨頭的總發(fā)文量為5896篇，是中國(guó)TOP3企業(yè)騰訊、阿里、華為的1.8倍，其論文平均被引頻次(63.3次)較中國(guó)企業(yè)(55次)高出15%，折射出美國(guó)在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域的深厚積淀。
 
　　路徑分野：基礎(chǔ)研究與應(yīng)用導(dǎo)向的差異
 
　　技術(shù)路線選擇上，美國(guó)AI研究展現(xiàn)出基礎(chǔ)理論扎實(shí)、技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)和均衡發(fā)展的特點(diǎn)，在機(jī)器學(xué)習(xí)、智能機(jī)器人、專家系統(tǒng)等底層領(lǐng)域擁有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，注重AI安全、隱私保護(hù)等倫理問(wèn)題研究。
 
　　中國(guó)AI研究則呈現(xiàn)出鮮明的應(yīng)用導(dǎo)向和產(chǎn)業(yè)結(jié)合緊密的特點(diǎn)，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)(論文量超美40.8%)、知識(shí)圖譜(超美50.1%)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域形成比較優(yōu)勢(shì)，這與自動(dòng)駕駛、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、移動(dòng)支付等龐大市場(chǎng)需求和豐富應(yīng)用場(chǎng)景密不可分。
 
　　這種差異在具體領(lǐng)域表現(xiàn)尤為明顯：中國(guó)企業(yè)在推薦系統(tǒng)、智能金融、自動(dòng)駕駛等強(qiáng)落地場(chǎng)景表現(xiàn)突出，在智能算法、邊緣計(jì)算等新興領(lǐng)域雖起步較晚但發(fā)展迅速。而美國(guó)在機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等基礎(chǔ)領(lǐng)域的持續(xù)投入，為其技術(shù)創(chuàng)新提供了不竭動(dòng)力。
 
　　這份由聯(lián)合國(guó)工業(yè)發(fā)展組織與東壁科技數(shù)據(jù)聯(lián)合發(fā)布的《報(bào)告》，不僅揭示了全球AI科研的十年變遷，更凸顯了中美作為"雙引擎"的互補(bǔ)性。當(dāng)美國(guó)在基礎(chǔ)理論領(lǐng)域持續(xù)深耕，中國(guó)在應(yīng)用創(chuàng)新層面不斷突破，這種差異恰恰為全球AI發(fā)展提供了多元路徑。面向未來(lái)，如何構(gòu)建開(kāi)放協(xié)作的創(chuàng)新生態(tài)，讓技術(shù)演進(jìn)與人才培養(yǎng)形成良性互動(dòng)，將是決定全球AI發(fā)展格局的關(guān)鍵命題。
 
　　(資料來(lái)源：中國(guó)科學(xué)報(bào)等)
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