中国居全球第四！自然指数首次聚焦AI研究产出

导读：新智元报道 来源：科学网 编辑：SF 【新智元导读】 自然指数（Nature Index）增刊首次聚焦全球人工智能（AI）领域的研究排名，中国2015~2019年科研产出增长最快，但AI领域自然指数文章总份额前50强机构中，欧美研究机构居主导地位。 12月10日出版的自然指数...

新智元报道

来源：科学网

编辑：SF

【新智元导读】自然指数（Nature Index）增刊首次聚焦全球人工智能（AI）领域的研究排名，中国2015~2019年科研产出增长最快，但AI领域自然指数文章总份额前50强机构中，欧美研究机构居主导地位。

12月10日出版的自然指数（Nature Index）增刊首次聚焦全球人工智能（AI）领域的研究排名。在最新榜单中，2015~2019年，美国的AI研究产出高居榜首，英国、德国紧随其后，中国位居第四位，但发展势头强劲。

新出版的自然指数聚焦了82本高质量自然科学期刊上发表的AI相关文章的数量，主要关注的是AI应用于化学、物理、生命科学、地球与环境科学这一广泛研究领域的情况。

同时，该增刊还使用了规模更大的Digital Science的Dimensions数据库，对这个快速发展且不乏争议的话题展开了研究。

自然指数AI研究排名

自然指数数据显示，美国在人工智能相关的研究成果方面一直处于领先地位，在过去20年里发表的论文数量最多。

与此同时，中国的自然指数论文数量不断增加。尽管中国在2015年位居第四，AI相关论文的数量大约是德国的一半，但在随后的3年逐渐赶上，并在2019年跃升至第二位，增长了340%。美国、英国和德国的同期产出增加了一倍多。

2019年，中国发表AI相关论文为102161篇，美国发表论文74386篇。印度排名第三，为23398篇。

同期，AI领域自然指数文章总份额前50强机构中，欧美研究机构居主导地位。其中，除了哈佛大学、斯坦福大学和麻省理工学院三家机构位居榜首，美国机构还占据了50强院校榜单的一半。

在前50强院校榜单中，中国近占3席：中国科学院居第七位；清华大学位居第35位；北京大学位于第43位。

在全球排名百强中的其他中国院校还有：中国科学院大学（74位）、北京师范大学（82位）、复旦大学（96位）、中国科学技术大学（100位）。

Dimensions数据库排名

不过，对规模更大的Dimensions数据库的分析结果显示，AI领先机构大为不同中国研究机构以数量最多的AI相关论文及会议论文主导了前十强机构。

其中，清华大学位居第一，中国科学院大学第二，上海交通大学第三，北京航空航天大学第四，浙江大学第五，哈尔滨工业大学第六，电子科技大学第八。

Dimensions 数据库中的前50个排名

中国整体在Dimensions数据库中的AI研究产出也领先于其他所有国家。

不过，牛津大学人类未来研究所研究中国AI战略的Jeffrey Ding博士表示，出版物数量并非问题的全部。《AI指数报告》统计发现，2019年来自中国的论文被引用量比世界平均水平低约20%，而来自美国的论文被引用量比世界平均水平高约40%。

该报告使用引文数量来衡量人工智能论文的质量。“仅仅是大量的、没有持久影响的原始论文并不是真正有用的，跟上技术前沿更重要。”Ding说。

不断上升的热度

根据对Dimensions数据库跟踪的期刊出版物和会议论文的分析，全球AI研究的产出从2000年的52000多上升到2019年的约40.3万，增幅超过600%。AI现在是北美计算机科学博士生中最受欢迎的专业，它将继续其陡峭的上升轨迹。

考虑到AI技术的潜在好处，各国正在加大投资。斯坦福AI研究所发布的《2019年人工智能指数报告》显示，2019年全球对人工智能的私人投资超过700亿美元。

其中，美国、中国和欧洲所占份额最大。此外，以色列、新加坡和冰岛的人均投资都很高。

据市场研究公司IDC预测，到2020年，AI市场的全球收入将达到1565亿美元，比2019年增长12.3%。尽管由于新冠大流行的影响，2020年的增长速度低于往年，但IDC预计，2024年全球收入将超过3000亿美元。

自然指数

自然指数通过追踪机构和国家发表在82种高质量自然科学期刊上的科研论文，呈现全球高质量科研产出及合作的情况。该指数主要采用论文数和份额两种科研产出计算方法：

论文数（Count），即“论文计数 （article count/AC）”，是指一篇文章不论有一个还是多个作者，每位作者所在的国家/地区或机构都获得1分。这就是说一篇论文能为多个国家/地区或机构带来一个分值。

贡献份额（Share），即“分数式计量（fractional count/FC）”，旨在体现每位论文作者的相对贡献。一篇文章总分值为1，每位作者被认为对论文有相同的贡献，分值在所有作者中平均分配。例如，一篇论文有十个作者，则每位作者的得分为0.1。