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中美AI人才“雙強并立” 《全球人工智能科研態(tài)勢報告》發(fā)布
2025年07月07日 14:59:56 來源：化工儀器網(wǎng) 作者：羊舌木 點擊量：3317

《全球人工智能科研態(tài)勢報告(2015-2024)》的撰寫團隊基于東壁指數(shù)評價體系，對2015-2024年間發(fā)表的96961篇人工智能領(lǐng)域文獻進行深度分析,。

　　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的報告——《全球人工智能科研態(tài)勢報告(2015-2024)》(以下簡稱《報告》)，由聯(lián)合國工業(yè)發(fā)展組織投資和技術(shù)促進辦公室與東壁科技數(shù)據(jù)聯(lián)合發(fā)布,。
 
　　《報告》的撰寫團隊基于東壁指數(shù)評價體系,，對2015-2024年間發(fā)表的96961篇人工智能領(lǐng)域文獻進行深度分析。
 
　　技術(shù)演進：從基礎(chǔ)算法到多模態(tài)創(chuàng)新
 
　　《報告》通過關(guān)鍵詞分析,，清晰勾勒出AI技術(shù)演進的三個階段：2015-2017年主要集中在傳統(tǒng)機器學(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)、計算機視覺,、自然語言處理等應(yīng)用領(lǐng)域興起,；2021-2023年，大型語言模型,、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),。
 
　　在計算機視覺領(lǐng)域，“目標檢測”(object detection)以高達78%的出現(xiàn)率成為該領(lǐng)域“最熱”關(guān)鍵詞,。“語義分割”(semantic segmentation)在2022-2023年熱度登頂,，標志著計算機視覺技術(shù)形成了“目標檢測-語義分割-視覺應(yīng)用”的完整閉環(huán)。
 
　　更值得深思的是,，傳統(tǒng)的計算機視覺關(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比
 
　　《報告》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,，中美兩國以57.7%的占比形成"雙強并立"格局。美國憑借6.3萬研究人員的總量優(yōu)勢,，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,。
 
　　中國則以28.7%的年復(fù)合增長率實現(xiàn)人才規(guī)模躍升,，從2015年不足萬人發(fā)展至2024年的5.2萬人，形成以中國科學(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，同時騰訊(992人),、阿里巴巴(633人)等企業(yè)研發(fā)團隊規(guī)模已超越部分頂尖高校,。
 
　　在科研產(chǎn)出層面，中國科學(xué)院以585篇高影響力論文領(lǐng)跑全球科研機構(gòu),，清華,、北大躋身發(fā)文量前十，呈現(xiàn)“國家隊引領(lǐng)”的特征,。
 
　　然而,，中美在企業(yè)端的差距較為明顯,。美國頭部企業(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)較中國企業(yè)(55次)高出15%,，折射出美國在基礎(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AI研究展現(xiàn)出基礎(chǔ)理論扎實,、技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動和均衡發(fā)展的特點,，在機器學(xué)習(xí)、智能機器人,、專家系統(tǒng)等底層領(lǐng)域擁有絕對優(yōu)勢,，注重AI安全、隱私保護等倫理問題研究,。
 
　　中國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,，在計算機視覺(論文量超美40.8%)、知識圖譜(超美50.1%),、自然語言處理等領(lǐng)域形成比較優(yōu)勢,，這與自動駕駛、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,、移動支付等龐大市場需求和豐富應(yīng)用場景密不可分,。
 
　　這種差異在具體領(lǐng)域表現(xiàn)尤為明顯：中國企業(yè)在推薦系統(tǒng)、智能金融,、自動駕駛等強落地場景表現(xiàn)突出,，在智能算法、邊緣計算等新興領(lǐng)域雖起步較晚但發(fā)展迅速,。而美國在機器學(xué)習(xí),、自然語言處理等基礎(chǔ)領(lǐng)域的持續(xù)投入，為其技術(shù)創(chuàng)新提供了不竭動力,。
 
　　這份由聯(lián)合國工業(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"的互補性,。當美國在基礎(chǔ)理論領(lǐng)域持續(xù)深耕,，中國在應(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,，如何構(gòu)建開放協(xié)作的創(chuàng)新生態(tài),，讓技術(shù)演進與人才培養(yǎng)形成良性互動，將是決定全球AI發(fā)展格局的關(guān)鍵命題,。
 
　　(資料來源：中國科學(xué)報等)
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