這份名為《人工智能:知識的創造、轉移與應用》的報告顯示,2017年中國在人工智能領域出版的文章數量位列全球第一,如果保持當前的勢頭,中國有望在4年內趕超歐洲。
曬曬中、美、歐的成績單
該報告主要聚焦中國、歐洲和美國的人工智能研究現狀。如果劃重點的話,那就是:中國發展迅猛,產出第一,將在該領域成為全球領導者﹔歐洲研究領域多樣,但頂尖科研人才緩慢外流﹔美國在全球人工智能領域的競爭中處於領先地位,企業表現突出。
報告顯示,中國發表人工智能論文數量和引用量均在增長,發展速度與全球人工智能研究的增長率(13%)相當,尤其在計算機視覺和模糊系統兩大領域發展迅速。數據顯示,在過去3年,中國學術界吸引人工智能人才的數量遠遠多於流失的數量,中國的研究環境越來越有吸引力,引用影響力也與日俱增。
歐洲是人工智能科研產出規模最大、最多樣化的地區,與歐洲以外的國際合作比例及增長速度也很高。然而,近年來,歐洲面臨著頂尖人工智能人才流失的嚴峻問題。
與歐洲不同,美國產業界對本土乃至全球的人工智能人才都有強大的吸引力。美國企業吸引了眾多AI人才,科研實力雄厚,這歸功於其跨界組建聯合實驗室的傳統。美國學術界同樣表現不俗,在學術產量和保留人才方面均表現突出。美國在全球人工智能領域的競爭中處於領先地位,其研究領域的多樣性雖不及歐洲,但遠勝中國。
中國要補齊哪些短板
“盡管中國科研成果增長迅速,在該領域的引用影響力仍然較低,這表明中國的研究似乎更具區域性,而非全球性。”報告也指出中國人工智能發展存在的問題,如國際合作水平低,研究人員的流動性較低等。
“國際性流動與合作的模式表明,中國在人工智能領域的研究工作相對孤立。”愛思唯爾分析服務高級副總裁瑪麗亞·德·克萊恩說。
“目前全球人工智能領域的權威學術會議和學術組織主要由歐美主導,我國科研的學術原創力和國際影響力有明顯短板,並且與國際AI科技巨頭和頂尖學術機構之間的產學研交流互動較少,與谷歌、亞馬遜等大公司的合作不是特別多。”中科院自動化研究所研究員、中國科學院大學人工智能技術學院教授孫哲南表示,雖然中國學術、人才和產業的國際化融合趨勢也越來越明顯,但仍要加大力度進一步融入國際主流學術圈、產業生態和社會媒體。
報告指出,中國的人工智能研究集中於計算機視覺,尚未大批量發表包括語音識別在內自然語言處理和知識表示的研究,這是因為這類研究主體是企業,通常不會關注發表學術論文。
“中國目前研究瞄準有商業應用前景、好落地的產業方向,有超過60%的AI創業公司都聚焦於計算機視覺,研發多是應用驅動。一方面,我們有更大的用戶基數,積累了海量數據,在人臉識別、語音識別、文字識別等應用場景驅動的應用基礎研究走在前列﹔但另一方面,客觀來說,基礎研究離頂尖國家水平仍有較大差距,新概念高被引論文數量並不多,鮮有原創性引領性的重大影響力成果。”孫哲南說。
孫哲南介紹,歐美科研人員更有科研定力和耐心,很多是個人興趣驅動的自由探索,有的研究機構敢於啃硬骨頭,政府也支持腦智融合、通用人工智能等前沿性研究。這些探索可能短期不見回報,但一旦有突破就會形成重大產出並呈爆發性增長。他說,目前我國也在通過發布新一代人工智能發展規劃、資助基礎創新科研項目和鼓勵產學研合作等政策,部署前沿領域研究,補齊基礎研究的短板。