2016全球人工智能发展报告学术与研究篇_21页_3mb

乌镇指数：全球人工智能发展报告（2016）总结

核心内容

本报告由乌镇智库、网易科技与网易智能联合发布，聚焦全球人工智能领域的学术与研究发展现状。报告通过分析专利申请、论文发表、大学排名及企业影响力等方面，全面展示了人工智能技术在全球范围内的发展趋势与格局。

主要观点

1. 人工智能发展与学科相关性

• 生物学与人工智能的相关性较低，尽管人工智能在某些领域与生物学交叉，但整体相关性并未达到预期。
• 机器学习与计算机科学、数学及逻辑学的相关性最高，且在近年来呈现持续上升趋势。
• 计算机视觉与计算机科学高度相关，是人工智能领域的重要分支。
• 自然语言处理与计算机科学有明显提高，但其他学科的相关性波动不大。
• 机器人与计算机科学及物理学相关性有所提高，其余学科相关性基本稳定。

2. 专利与论文趋势

• 2004年以来，中国人工智能专利申请数呈现爆发式增长，年均增幅显著。
• 美国专利申请数保持稳定增长，2011年后增速加快，与资本涌入趋势一致。
• 日本专利申请数自2001年起波动不大，甚至在2010年后出现下滑。
• 中国在2012年首次超过美国，成为全球人工智能专利申请数最多的国家。
• 中美日三国占据全球人工智能专利的73.85%，德国仅为中国的27.8%。

3. 专利地域分布

• 中国人工智能专利申请主要集中在北京、长三角、珠三角地区，中西部以重庆、成都为中心。
• 一线及省会城市成为人工智能专利申请的主要聚集地。

4. 大学排名

• 全球人工智能大学排名中，麻省理工学院、卡内基·梅隆大学、斯坦福大学等美国高校占据前列。
• 中国大陆大学未进入全球TOP50，但清华大学在人工智能中国大学排名中位列第一，北京大学、上海交通大学、浙江大学紧随其后。
• 中国大学排名中，中山大学、大连理工大学、重庆大学等高校表现突出。

5. 企业影响力

• 微软、IBM、谷歌、三星等企业在人工智能专利和论文影响力方面表现强劲。
• 传统企业如西门子、东芝、波音等也对人工智能表现出高度关注。
• 达芬奇机器人（INTUITIVE SURGICAL）在2000年成为首个获FDA认证的腹腔镜微创手术自动控制机械系统，具有重要历史意义。

关键信息

专利与论文增长与经济环境的关系

• 2000年互联网泡沫破灭和2008年金融危机后，人工智能专利与论文的增长趋势有所放缓。

中国人工智能发展现状

• 中国在人工智能领域迅速崛起，专利数量远超美国，但学术影响力仍较弱。
• 清华大学在人工智能中国大学排名中表现最佳，显示出中国高校在该领域的研究实力。

人工智能未来发展方向

• 从大数据驱动的蛮力计算向数据与知识结合的深度推理转变。
• 无监督学习、迁移学习等技术仍是研究重点。
• 未来需加强基础研究与产业验证，推动技术迭代与商业化落地。

专家观察

张晓东（乌镇智库理事长）

• 人工智能发展迅速，需借助数据与知识全面了解其现状与未来。
• 预期知识自动化和软件定义将成为未来社会的重要实力。

王飞跃（中国科学院自动化研究所主任）

• 人工智能正从“牛顿时代”向“默顿时代”转变，即从大定律小数据向大数据小定律发展。
• 强调人工智能未来的发展方向是深度推理与探索式学习。

吕乃基（东南大学教授）

• 提出“奇点人”概念，认为其涉及心与脑、形式与质料、个体与互联网大脑等多重关系。
• 奇点人与人类的关系取决于人类的参与方式。

吴飞（浙江大学计算机学院副院长）

• 强调人工智能应从大数据驱动向数据与知识结合发展。
• 提出整合逻辑推理与神经科学记忆机理是未来研究热点。

李志飞（出门问问创始人）

• 建议围绕人的行为轨迹，开发面向大众的AI产品，推动技术商业化。

俞志晨（图灵机器人创始人）

• 预计深度学习仍将持续发展，同时关注网络轻量化等技术方向。

陈孝良（SoundAI CEO）

• 指出当前AI仍处于初级阶段，数据采集与标注是主要挑战之一。
• 强调基础研究与产业验证对技术迭代的重要性。

数据来源

• 本报告数据来源于乌镇智库数据库及公开资料。
• 大学排名综合考虑了学术与影响力两个维度，学术包括论文数量、质量与引用数，影响力包括杰出校友数与维基百科引用数。