上周，2018年度的斯坦福AI報告發(fā)布，從學界、企業(yè)、政府和公眾等不同主體出發(fā)，對人工智能當前的進展進行了數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。經(jīng)過長期的跟蹤、整理和分析人工智能相關數(shù)據(jù)，報告發(fā)現(xiàn)，美國目前在人工智能的學術影響力專利產(chǎn)出、和商業(yè)活躍質量具有明顯優(yōu)勢，中國則在學術論文發(fā)表方面相當高產(chǎn)，但就發(fā)展質量而言仍有待提升。在人工智能內部，機器學習和概率推理、神經(jīng)網(wǎng)絡、計算機視覺三個子領域備受學界關注，這也影響到了企業(yè)創(chuàng)業(yè)和人才需求。

以下，億歐智庫以論文發(fā)布、論文引用、學術會議、初創(chuàng)公司等幾個模塊，對報告的主要內容進行呈現(xiàn)整理：

論文發(fā)布情況

從發(fā)布論文主題來看，AI相關的論文增速（8x）在2010年后已經(jīng)大幅超過計算機科學領域（6x），從一定程度表明人工智能領域的論文增長不僅僅是由人們對計算機科學興趣的提高所驅動的。

從區(qū)域來看，歐洲一直是AI論文主要的發(fā)布來源地，占到整體的28％。中國（25％）自2006年后開始超越美國（17％），并在2008年實現(xiàn)出版數(shù)的高漲，報告推測是《國家中長期科學和技術發(fā)展規(guī)劃綱要（2006－2020）》和其他政府項目為人工智能研究提供資金和一系列激勵政策的結果。

在AI領域的子類目中（類別間不互相排斥），機器學習和概率推理（Machine Learning and Probabilistic Reasoning）占到最高比例，為56％，而神經(jīng)網(wǎng)絡（Neural Networks）是2014年以來增速最快的研究領域，年復合增長率達到37％。計算機視覺也保持了較高的增速。搜索及優(yōu)化、自然語言處理及知識表示、模糊系統(tǒng)、規(guī)劃和決策類論文目前還未呈現(xiàn)大的增長。

ArXiv是收錄科學文獻預印本的在線數(shù)據(jù)庫（其中預印本是指學者的還未在正式出版物上發(fā)表，而出于和同行交流目的自愿發(fā)布的科研論文或報告），投稿量每月高達上萬篇。鑒于知識的更迭速度和研究主題的競爭性，學者往往會在漫長的期刊／學術會議審核期之前就投稿在ArXiv上。數(shù)據(jù)顯示投稿的AI相關論文整體呈現(xiàn)增長，其中計算機視覺和模式識別占最大比例，體現(xiàn)了學者較高的傳播意愿。

從關注領域來看，中國對AI的研究側重于工程技術和農(nóng)業(yè)科技，歐美則集中在人文和醫(yī)藥科學。

從論文發(fā)布的主體來看，學術論文仍占絕大部分，其次則來自政府、企業(yè)。以中國為例，92％的AI論文來自學術領域。此外，2017年中國政府主體發(fā)布的論文是企業(yè)的4倍。而美國的企業(yè)主體發(fā)布的論文不論從數(shù)量還是所占比例來講都高于中國。由此可見，美國在人工智能科研方面的商業(yè)化驅動力相對更強。

論文被引用量

FWCI（Field－Weighted Citation Impact，領域權重引用影響系數(shù)）是指該區(qū)域AI學者收到的平均引用次數(shù)除以所有AI作者的平均引用次數(shù)，能在一定程度反映論文質量。從數(shù)據(jù)來看美國的FWCI指數(shù)達到1．83，盡管歐洲的AI論文發(fā)布量最高，但其FWCI指數(shù)略高于平均水平。中國的論文質量則在持續(xù)穩(wěn)步的提高中。

考慮到AI學者的國際流動性，報告也針對做出研究。數(shù)據(jù)顯示，中美歐三個區(qū)域的久居型學者（指從未遷移至外國發(fā)表論文）的產(chǎn)出率最低，而那些動態(tài)遷出遷入的“候鳥型”作者的論文產(chǎn)出和被引用水平更高。其中中國的久居型學者所占比例最高（75％），相比歐美同類型學者更加高產(chǎn)，但論文質量仍有待提升。