清华Aminer团队发布「AI 与自动驾驶汽车研究报告」,阐述 AI 研究现状

雷锋网 AI科技评论按:近期,清华大学的Aminer团队利用Aminer数据分析功能推出了一份「AI与自动驾驶汽车研究报告」。截止发稿时间,该报告放出了66页(据负责人唐杰所说共有100页左右)。

据雷锋网了解,报告共有三大块内容,分别为「AI篇」、「汽车篇」和「AI+汽车篇」。其中「AI篇」包括:AI定义、起源、发展;全球AI学者分布、AI流派、AI发展趋势及中国AI研究现状等。「汽车篇」包括全球汽车领域的研究创新趋势、全球学者分布、中国学者分布、流派以及趋势分析。在最后的「AI+汽车篇」中,报告给出了AI和汽车研究的交叉创新笛卡尔分析图,并依据分析图做了过去十年的热点分析和未来三年的趋势分析。本文仅介绍其中「AI篇」的内容,更多详细内容请查看报告原文

人工智能技术源头

「人工智能」的名字正式提出是在1956年举行的为时两个月的达特茅斯会议,这次会议代表了人工智能正式诞生和兴起。

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人工智能技术源头,趋势图中每条带子的宽度代表所处年代研究的热度,每个年代中由上到下是当年研究热度的排名

全球人工智能学者分布

报告统计了Aminer中人工智能所有子领域的专家学者数量,全球人工智能专家共有18107人。

按照性别来看,其中男性17231人,而女性仅有876人,只占全部学者中的4.84%。

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在全部AI专家中,华裔科学家占比26.69%,具有中国国籍的AI专家占比14.77%。其中后者中,大陆地区专家占比91.13%(全球占比13.46%),港澳地区占比8.87%(1.31%)。

报告中根据H index把所有AI专家分为三类。如上面所说,AI专家共有18107人;其中H Index>=30称为资深 AI 专家,全球范围内共有4918人;H index>=60的称为领军AI专家,共有742人。

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由以上数据可以看出,在全球人工智能专家中,占比最多的前三名是美国(39.71%)、中国(14.77%)和英国(6.3%),这三个国家的人工智能专家数量对比其他国家和地区具有绝对优势。

然而在全球资深人工智能专家和领军人工智能专家数目上,美国(分别为54.13%和68%)占比多于全球其他所有地区专家数目的总和。而中国在这方面,虽然全球排名第二,但与第一名美国的差距仍然很大;而且是专家越资深,两国之间数目的差距就越大。

AI 研究流派

根据全球AI专家的关系图谱,可以看到人工智能的研究主要以

Ajith Abraham

Peter Norvig

Juan Carlos Augusto

Edward A. Feigenbaum

Bruce G. Buchanan

John Mccarthy

Carl Djerassi

Ben Goertzel

Nils Nilsson

Ryszard Tadeusiewicz

十人为首的流派研究构成。

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这些学者在citation、G-index、H-index、diversity和sociability方面都有着不俗的表现,但是近两年参加的活动较少。例如这位:

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全球人工智能发展趋势

从全局的热度来看,artificial intelligence、neural networking、soft computing、fuzzy logic、fuzzy sets、computer intelligence等是整体关注的热点。

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但近期关注的重点则是集中在artificial intelligence、decision making、neural network、computational intelligence、social media等领域。

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中国人工智能领域分类树

人工智能既是计算机科学的一个分支,优势计算机科学、控制论、信息论、语言学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性学科。在此原则下,Aminer团队基于ACM计算分类系统CCS2012,并根据Aminer前期采样数据以及当前研究热度和领域,重构了中国人工智能的领域分类树,共有27个一级概念和44个二级概念,囊括了中国人工智能发展的各个领域。

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中国AI学者现状

报告统计了中国四个权威机构的数据,包括中国电子学会(CIE)、中国中文信息学会(CIPSC)、中国自动化学会(CAA)和中国计算机学会(CCF)。

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在四大学会的会员中,从事人工智能相关领域的学者共1073人,分别有1045名来自高校,89名来自科研机构,22名来自企业。可以看出目前中国有97.39%的人工智能学者都任职于高校,远远多于在科研机构或企业中认知的人工智能专家。在这些学者中,又大多分布在一些著名高校,例如清华有72名,北大有66名,中科院有51名。

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同样报告中还统计了这些学者所在的领域。其中分布人数最多的为数据挖掘(230人),其次是机器学习(207人)和计算机视觉(193人);而在机器人、跨学科计算与机器学习应用等领域则人才稍显薄弱。

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同时,报告基于统计结果还发现,人工智能领域呈现出跨学科的特点,大部分学者的专业都是计算机相关专业(如计算机、电子工程、数学等),也有少部分学者专业为与计算机不明显相关的专业(如经济学、生物、心理学等)。

中国 AI 论文现状

报告统计了近2年人工智能领域发表的国际顶会(CCF-A类和CCF-B类)的5573篇论文,其中有1554位中国学者。

在上面提到的AI领域分类树中,中国学者较为活跃的领域有机器学习(796人,51.22%)、计算机视觉(334人,21.49%)、自然语言处理(204人,13.13%)、社交网络(84人,5.41%)等。这些领域也是人工智能在国际上比较活跃的子领域。

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报告还分析了论文作者所在机构的分布情况,结果显示中科院位列第一(127人),清华其次(94人),随后是北大(51人)、微软(48人)、中科大(35人)、南京大学(34人)、哈工大(30人)、香港中文大学(25人)、卡内基梅隆大学(24人)、复旦(24人)以及上海交通大学(23人)。

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上图中还表现了其中学生与老师的情况。借助Aminer系统中学者的数据,他们发现在论文作者中,国内大学老师的数量一般多于学生,如清华大学有64位老师,30位学生;北大有40位老师,11位学生。但是国外大学,如卡内基梅隆(4位老师,20位学生)则经常是学生多于老师。

报告随后选择了12个具有代表性的子领域,从Aminer系统中统计了从2015年至今在各个领域中发表论文的情况,其中发表论文按照人次统计。

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从中可以看出计算机视觉发表论文数量远远超其他领域,其中中国学者在其中也扮演者极为重要的角色。其次就是机器学习(29.85)和自然语言处理(28.57)。而在推理等不活跃的领域,中国学者参与度也同时不是很高。

中国人工智能专利现状

报告基于国家专利局的相关数据,覆盖了AI研究的各个方向,其中在数据库(38038)、机器学习(13877)、人机交互(9969)、大物联网(8929)、大数据(5055)、语音技术(4835)、虚拟现实(3577)、数据挖掘(1422)、深度学习(786)、自然语言处理(819)、机器人学(1547)等领域尤为活跃。

另外在AI的实践应用中,无人机(9356)、人脸识别(3207)、社交网络(710)、自动驾驶(647)等AI具体应用方向专利数量可观。

以深度学习专利来看,在2012年暂无深度学习相关的专利,2013年有31个,2014年为80,2015年为237,到2016年则有465个。通过拟合可以看出,中国在深度学习方面的专利基本曾指数的趋势增长。

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报告还统计了AI专利在各机构中的分布情况,统计结果显示其中61.62%的专利来自各类企业,31.97%的专利来自于各大院校,而只有5.12%的专利是由科研单位申请的,其余的来自机关单位。AI专利中申请最多的前三名分别为乐视(428)、中国电网(328)和百度(241);高校中AI专利申请较多的学校有浙江大学(103)、东南大学(93)、华南理工(92)、清华大学(88)等。

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在AI专利的省市地域分布上,专利申请数量最多的三个城市分别为北京(20.41%)、深圳(8.98%)和上海(7.30%)。这一点,似乎没有人会感觉到意外。

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(某雷锋网(公众号:雷锋网)AI微信公众号的粉丝地域分布)

更多内容及详细信息,请查看报告原文。


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