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清華Aminer團隊發布「AI 與自動駕駛汽車研究報告」,闡述 AI 研究現狀

雷鋒網 AI科技評論按:近期,清華大學的Aminer團隊利用Aminer數據分析功能推出了一份「AI與自動駕駛汽車研究報告」。截止發稿時間,該報告放出了66頁(據負責人唐傑所說共有100頁左右)。

據雷鋒網了解,報告共有三大塊內容,分別為「AI篇」、「汽車篇」和「AI+汽車篇」。其中「AI篇」包括:AI定義、起源、發展;全球AI學者分布、AI流派、AI發展趨勢及中國AI研究現狀等。「汽車篇」包括全球汽車領域的研究創新趨勢、全球學者分布、中國學者分布、流派以及趨勢分析。在最後的「AI+汽車篇」中,報告給出了AI和汽車研究的交叉創新笛卡爾分析圖,並依據分析圖做了過去十年的熱點分析和未來三年的趨勢分析。本文僅介紹其中「AI篇」的內容,更多詳細內容請查看報告原文。


人工智慧技術源頭

「人工智慧」的名字正式提出是在1956年舉行的為時兩個月的達特茅斯會議,這次會議代表了人工智慧正式誕生和興起。

人工智慧技術源頭,趨勢圖中每條帶子的寬度代表所處年代研究的熱度,每個年代中由上到下是當年研究熱度的排名

全球人工智慧學者分布

報告統計了Aminer中人工智慧所有子領域的專家學者數量,全球人工智慧專家共有18107人。

按照性別來看,其中男性17231人,而女性僅有876人,只佔全部學者中的4.84%。

在全部AI專家中,華裔科學家佔比26.69%,具有中國國籍的AI專家佔比14.77%。其中後者中,大陸地區專家佔比91.13%(全球佔比13.46%),港澳地區佔比8.87%(1.31%)。

報告中根據H index把所有AI專家分為三類。如上面所說,AI專家共有18107人;其中H Index>=30稱為資深 AI 專家,全球範圍內共有4918人;H index>=60的稱為領軍AI專家,共有742人。

由以上數據可以看出,在全球人工智慧專家中,佔比最多的前三名是美國(39.71%)、中國(14.77%)和英國(6.3%),這三個國家的人工智慧專家數量對比其他國家和地區具有絕對優勢。

然而在全球資深人工智慧專家和領軍人工智慧專家數目上,美國(分別為54.13%和68%)佔比多於全球其他所有地區專家數目的總和。而中國在這方面,雖然全球排名第二,但與第一名美國的差距仍然很大;而且是專家越資深,兩國之間數目的差距就越大。


AI 研究流派

根據全球AI專家的關係圖譜,可以看到人工智慧的研究主要以

Ajith Abraham

Peter Norvig

Juan Carlos Augusto

Edward A. Feigenbaum

Bruce G. Buchanan

John Mccarthy

Carl Djerassi

Ben Goertzel

Nils Nilsson

Ryszard Tadeusiewicz

十人為首的流派研究構成。

這些學者在citation、G-index、H-index、diversity和sociability方面都有著不俗的表現,但是近兩年參加的活動較少。例如這位:


全球人工智慧發展趨勢

從全局的熱度來看,artificial intelligence、neural networking、soft computing、fuzzy logic、fuzzy sets、computer intelligence等是整體關注的熱點。

但近期關注的重點則是集中在artificial intelligence、decision making、neural network、computational intelligence、social media等領域。


中國人工智慧領域分類樹

人工智慧既是計算機科學的一個分支,優勢計算機科學、控制論、資訊理論、語言學等多種學科相互滲透而發展起來的綜合性學科。在此原則下,Aminer團隊基於ACM計算分類系統CCS2012,並根據Aminer前期採樣數據以及當前研究熱度和領域,重構了中國人工智慧的領域分類樹,共有27個一級概念和44個二級概念,囊括了中國人工智慧發展的各個領域。


中國AI學者現狀

報告統計了中國四個權威機構的數據,包括中國電子學會(CIE)、中國中文信息學會(CIPSC)、中國自動化學會(CAA)和中國計算機學會(CCF)。

在四大學會的會員中,從事人工智慧相關領域的學者共1073人,分別有1045名來自高校,89名來自科研機構,22名來自企業。可以看出目前中國有97.39%的人工智慧學者都任職於高校,遠遠多於在科研機構或企業中認知的人工智慧專家。在這些學者中,又大多分布在一些著名高校,例如清華有72名,北大有66名,中科院有51名。

同樣報告中還統計了這些學者所在的領域。其中分布人數最多的為數據挖掘(230人),其次是機器學習(207人)和計算機視覺(193人);而在機器人、跨學科計算與機器學習應用等領域則人才稍顯薄弱。

同時,報告基於統計結果還發現,人工智慧領域呈現出跨學科的特點,大部分學者的專業都是計算機相關專業(如計算機、電子工程、數學等),也有少部分學者專業為與計算機不明顯相關的專業(如經濟學、生物、心理學等)。


中國 AI 論文現狀

報告統計了近2年人工智慧領域發表的國際頂會(CCF-A類和CCF-B類)的5573篇論文,其中有1554位中國學者。

在上面提到的AI領域分類樹中,中國學者較為活躍的領域有機器學習(796人,51.22%)、計算機視覺(334人,21.49%)、自然語言處理(204人,13.13%)、社交網路(84人,5.41%)等。這些領域也是人工智慧在國際上比較活躍的子領域。

報告還分析了論文作者所在機構的分布情況,結果顯示中科院位列第一(127人),清華其次(94人),隨後是北大(51人)、微軟(48人)、中科大(35人)、南京大學(34人)、哈工大(30人)、香港中文大學(25人)、卡內基梅隆大學(24人)、復旦(24人)以及上海交通大學(23人)。

上圖中還表現了其中學生與老師的情況。藉助Aminer系統中學者的數據,他們發現在論文作者中,國內大學老師的數量一般多於學生,如清華大學有64位老師,30位學生;北大有40位老師,11位學生。但是國外大學,如卡內基梅隆(4位老師,20位學生)則經常是學生多於老師。

報告隨後選擇了12個具有代表性的子領域,從Aminer系統中統計了從2015年至今在各個領域中發表論文的情況,其中發表論文按照人次統計。

從中可以看出計算機視覺發表論文數量遠遠超其他領域,其中中國學者在其中也扮演者極為重要的角色。其次就是機器學習(29.85)和自然語言處理(28.57)。而在推理等不活躍的領域,中國學者參與度也同時不是很高。


中國人工智慧專利現狀

報告基於國家專利局的相關數據,覆蓋了AI研究的各個方向,其中在資料庫(38038)、機器學習(13877)、人機交互(9969)、大物聯網(8929)、大數據(5055)、語音技術(4835)、虛擬現實(3577)、數據挖掘(1422)、深度學習(786)、自然語言處理(819)、機器人學(1547)等領域尤為活躍。

另外在AI的實踐應用中,無人機(9356)、人臉識別(3207)、社交網路(710)、自動駕駛(647)等AI具體應用方向專利數量可觀。

以深度學習專利來看,在2012年暫無深度學習相關的專利,2013年有31個,2014年為80,2015年為237,到2016年則有465個。通過擬合可以看出,中國在深度學習方面的專利基本曾指數的趨勢增長。

報告還統計了AI專利在各機構中的分布情況,統計結果顯示其中61.62%的專利來自各類企業,31.97%的專利來自於各大院校,而只有5.12%的專利是由科研單位申請的,其餘的來自機關單位。AI專利中申請最多的前三名分別為樂視(428)、中國電網(328)和百度(241);高校中AI專利申請較多的學校有浙江大學(103)、東南大學(93)、華南理工(92)、清華大學(88)等。

在AI專利的省市地域分布上,專利申請數量最多的三個城市分別為北京(20.41%)、深圳(8.98%)和上海(7.30%)。這一點,似乎沒有人會感覺到意外。

(某雷鋒網AI微信公眾號的粉絲地域分布)


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