2018中国人工智能指数_52页_3mb

2018 中国人工智能指数总结

核心内容概述

《2018 中国人工智能指数》从学术、产业、开源软件包使用、公众认知及媒体报道等方面，对中美两国的人工智能发展进行了对比分析，以定量评估中国人工智能的发展现状及其影响。

主要观点与关键信息

学术领域发展对比

1. 论文发表数量

   • 中国在人工智能领域发表的论文总数整体上少于美国，但自2006年起快速增长，2017年发表数量比1996年增长约41倍，远超美国的5.5倍增长。
   • 在2016年后，中国论文发表数量与美国差距缩小，但高影响力论文（极高引用率）数量仍显著落后。

2. 学术会议参与情况

   • 美国学者在人工智能学术会议的参会人次始终明显高于中国，差距基本恒定。
   • 中国学者在大型会议的参会人次差距在2009年后有所收窄，但整体仍低于美国。
   • 在小型会议的参会人次方面，美国学者持续领先，且差距在最近十年有所扩大。

3. 论文引用指数

   • 美国学者在论文引用总量上持续领先中国。
   • 中国在2010年后逐渐缩小与美国的差距，尤其在中等影响力论文的引用数量上有所提升。

4. 论文质量分析（分级引用指数）

   • 中国在千级、百千级论文的发表数量和引用次数上仍落后于美国。
   • 在2010年后，中国在百级、十级论文的引用次数上逐步接近美国。
   • 中国在个级和零级论文的发表数量上已超过美国，显示中国在应用性研究方面有较强发展。

5. 人工智能子领域分析

   • 在机器学习、文本分析和NLP、计算机图像与视频分析、虚拟代理及群体智能等领域，中国与美国的论文发表数量和引用次数差距缩小。
   • 在深度学习、机器人流程自动化以及推理学习等领域，中国与美国的差距仍然显著。

人才储备与分布

1. 总体AI人才数量

   • 中国AI人才总数为5万，美国为83万，美国是中国的16.5倍。
   • 美国AI人才在从业年限上更长，超过10年经验的人才占比高达71.5%，而中国仅为38.7%。

2. 学术人才分布

   • 中国AI学术人才在算法和机器学习、机器人、硬件与GPU、图像识别等领域有较高的比例，尤其在智能营销和计算机视觉方面。
   • 美国在算法和机器学习领域的人才比例更高，且人才总数远超中国。
   • 中国在部分领域（如芯片）的人才比例超过美国，可能反映其在硬件发展方面的投入。

产业领域发展

1. 创业公司数量
   • 中国人工智能创业公司数量在2012年之前多于美国，但之后被美国超越。
   • 2016年之后，中国创业公司数量大幅下降，而美国则持续增长。
   • 中国在人工智能产业领域的投入后劲不足，与美国相比，增长速度较慢。

开源软件包使用情况

1. 开源软件包关注度
   • 中国AI研究者在2015年后对开源AI软件包的关注数量迅速增长，2017年中超过美国。
   • 中国AI研究者主要关注美国机构开发的开源AI软件包，其中Google的TensorFlow使用最多。
   • 中国AI研究者对开源AI软件包的关注总数是美国的20多倍，显示其对美国开源技术的高度依赖。

公众认知及媒体报道

1. 媒体报道趋势
   • 中国媒体对人工智能的正面报道比例从2014年起迅速提升，2016年后每月正面报道比例超过82%，负报道比例下降。
   • 英语国家媒体对人工智能的报道以中性为主，正面报道比例最高仅达到30%，中性报道占66%以上。
   • 中国媒体对人工智能的报道更倾向于正面，且在2016年后全面压倒负面报道。

结构清晰总结

学术领域发展

• 论文发表数量：中国自2006年起快速增长，2017年论文数量比1996年增长41倍，但整体仍低于美国。
• 会议参与人次：美国学者参会人次始终高于中国，差距基本恒定。
• 论文引用指数：美国在论文引用总量上持续领先，但中国在中等影响力论文引用上有所提升。
• 论文质量分析：中国在千级、百千级论文方面仍落后于美国，但在百级、十级论文方面逐步接近。
• 子领域分析：中国在多个子领域缩小了与美国的差距，但在深度学习、机器人流程自动化等方面仍存在显著差距。

人才储备及分布

• 总体AI人才数量：美国AI人才是中国的16.5倍。
• 从业年限分布：美国AI人才有更高的比例拥有十年以上工作经验。
• 学术人才分布：中国在算法和机器学习、机器人、硬件与GPU等领域有较高比例，且在智能营销和计算机视觉方面超过美国。
• 人才质量对比：美国在学术人才质量上优于中国，尤其在基础理论和方法论方面。

产业领域发展

• 创业公司数量：中国在2012年后被美国超越，2016年后数量大幅下降，显示产业投入不足。
• 产业增长趋势：美国在人工智能创业公司数量上增长迅速，而中国增长缓慢。

开源软件包使用情况

• 开源软件关注度：中国在2015年后对开源AI软件包的关注迅速增长，2017年中超过美国。
• 软件包依赖：中国AI研究者主要使用美国机构开发的开源软件包，其中TensorFlow使用最多。
• 技术依赖：中国在基础算法方面对美国开源技术依赖显著，显示技术发展上的差距。

公众认知及媒体报道

• 媒体报道趋势：中国媒体对人工智能的正面报道比例自2014年起显著上升，2016年后全面压倒负面报道。
• 报道倾向：英语国家媒体对人工智能的报道以中性为主，正面报道比例较低。
• 社会影响：公众对人工智能的认知可能影响其在商业和社会中的应用，以及相关监管和立法。

关键信息汇总

• 学术发展：中国在论文数量和引用次数上快速增长，但高影响力论文仍落后于美国。
• 人才分布：美国AI人才数量和质量远超中国，尤其在基础研究方面。
• 产业增长：中国创业公司数量在2016年后下降，显示产业投入不足。
• 技术依赖：中国AI研究者主要依赖美国开源技术，尤其在基础算法方面。
• 媒体报道：中国媒体对人工智能的报道更积极，正面比例显著高于英语国家媒体。

总结

《2018 中国人工智能指数》全面反映了中国在人工智能领域的快速发展趋势，尤其在学术论文数量、开源软件包使用和媒体报道方面。然而，美国在学术影响力、人才质量及产业投入方面仍保持领先地位。中国在部分子领域和应用层面有所突破，但仍需在基础研究和核心技术上加大投入，以缩小与美国的差距。