2021-2022毕业论文开题报告书-斯坦福:2021年全球AI指数报告 中国论文引用数超美国

2021-2022毕业论文开题报告书-斯坦福:2021年全球AI指数报告 中国论文引用数超美国

斯坦福“AI指数报告”包括政策、国别分析、技术报告等多个关键部分。它长期跟踪、收集、提炼和​​可视化所有与人工智能相关的数据,旨在为公众提供详细、详细、有偏见、经过仔细审查的数据报告,帮助决策者、研究人员、公司高管、媒体记者和周围其他人以更好地了解人工智能复杂领域的最新技术发展和变化。

该报告由斯坦福大学 for-(面向人类的人工智能研究所)编写和制作。该机构由著名人工智能研究员李飞飞教授和斯坦福大学院长约翰共同领导。

值得注意的是,今年的《人工智能指数报告》指出了2020年全球人工智能发展的一些亮点,包括:

1)该刊去年中国研究人员AI论文被引用次数略占优势(20.7%)超过美国(19.8%)第一次,领先世界;

2)美国和加拿大AI应届博士毕业生外籍比例由4.3%上升至64.3%,其中81.8 %选择留在美国;

3)65%的AI方向博士毕业生进入该行业,比2010年增长20%,标志着该行业在AI技术发展中的重要性日益提升;

4)AI领域的融资总额增长了9.3%,但完成新融资的AI创业公司数量连续三年下降;

5)受新冠疫情影响,2020年医药领域AI私募投资金额较上年增长5倍4.。

论文被引用次数首次称中国超级美

报告作者发现,2020年,中国期刊文章被引次数首次超过美国()。此前,在2004年和2017年,中国发表的期刊文章总数两次超过美国。

此发现的数据源整合自 ()。本论点具体国别定义方法,以论文作者所在单位为准。

换言之,“中国论文被引用次数首次超美”的说法,实际上意味着中国大学、科研机构和企业的作者在全球期刊上发表的论文数量已经超过了第一次引用。为美国大学和研究机构和公司工作的作家。这种定义方法不限于作者所在的国家。

换言之,《人工智能指数报告》中的这一发现,足以说明中国作为一个国家,在人工智能研究方面已经开始展现实力,实力略胜于美国。

让我们仔细看看过去一年世界主要人工智能研究强国发表和引用的数据。根据经合组织的定义,所有涉及人工智能或机器学习类别的论文都被计算在内。

2020年,全球期刊共发表人工智能论文22.80,000篇,比2019年增长34.5%,增幅也有所增加:

这些AI期刊论文的总引用次数达到93.70,000次,其中中国占20.7%,首次超过美国(19.8 %)。与此同时,欧盟期刊文章的引用份额持续下降至11%:

不过,这份《AI指数报告》也指出,虽然今年期刊论文的被引次数已经位列第二,但在美国学术会议上发表的论文被引次数()仍大幅领先中国. 这种优势持续了十年:

不仅如此,2019年,中国在人工智能学术会议论文发表总数中的占比基本与美国持平。2020年大幅下滑,占比15%,落后美国18.9%:

其他值得注意的数据:

1/ 在所有人工智能研究能力强的国家和地区,占比最高的人工智能期刊论文来源仍然是学术机构,但排名第二的来源开始有所不同:在美国,行业公司发表的论文和其相关研究机构占19.2%;在中国和欧盟,国有科研机构论文比例分别为15.6%和17.2%;

2/ 新冠疫情影响了AI学术峰会的举办,大部分会议已移至线上。也正是因为如此,注册参会人数有所增加。数据显示,2020年九大热门AI会议的参会总人数几乎翻了一番;

3/人工智能研究在整个学术界的地位也有所提升。2011年,AI期刊论文占全年发表论文的1.3%,到2019年这一比例上升到3.8%。

大量留学生毕业赴美留学,行业比学术更受追捧

去年,我们报道了保尔森基金会智库的《全球人工智能人才追踪》(The AI)报告发现,美国吸引了世界顶尖的人工智能研究人才。

在最终在美国大学或公司从事研究的外国人才中,绝大多数是在美国完成硕士学业,学生的主要来源地是中国。报告还指出2021-2022毕业论文开题报告书,如果海外人才,尤其是来自中国的人才流失2021-2022毕业论文开题报告书,美国的人工智能人才优势将不复存在。

斯坦福大学 2021 年的《AI 指数报告》进一步强化了这一概念。研究人员发现,近期博士生中国际学生的比例 北美AI毕业生人数再创新高,2019年达到64.3%,较2018年水平提升4.3%。,这一比例也超过了往年国际学生比较热衷的定向专业,如计算机工程、计算机科学、信息学等。

《人工智能指数报告》还发现,2019年面向人工智能的博士生中。毕业生,多达81.8%选择在美国工作,只有8.6%确认出国就业(其他9.6%下落不明)

其他与计算机相关的专业,如网络、软件工程、编程语言等都受到了明显的挤压,这些方向的博士学位授予数量也明显减少。同时,如下图所示,很多可以归结于AI领域的方向,如机器学习(ML)、机器人、计算机视觉、算法等,都增加了授予博士学位。

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其中,人工智能/机器学习和机器人/计算机视觉方向的博士学位授予人数增幅最大,分别占所有人工智能领域的22.8%和7.3%。2019年,美国共有近300个AI/ML方向和近100个机器人/计算机视觉方向获奖。

本章还有一个非常有代表性的发现:在过去十年中2021-2022毕业论文开题报告书-斯坦福:2021年全球AI指数报告 中国论文引用数超美国,Ph.D. 选择留在学术界的AI领域毕业生逐年减少。2019年,只有23.7%的博士毕业生留在学术界,几乎是2010年水平的一半;

博士毕业生选择到行业将所学付诸实战或继续在顶尖企业科研部门工作的比例明显上升,从2010年的44.4%上升到6% 5.7 在 2019 年,增幅也接近 50%。

报告认为,出现这种情况主要是由于选择进入学术界的青年学者数量保持稳定,而过去十年飞速发展的AI学生大部分都被行业吸纳了。

毕竟,过去十年,人工智能在行业中的应用在质和量上都有了很大的飞跃。这些增加的人可能自己被顶级公司吸引2021-2022,也可能已经有了明确的求职意向。

不仅博士毕业生更愿意投身行业,《AI指数报告》还指出,美国大学的师资水平也出现了非常明显的人才流失。

2019年发表的一篇论文《人工智能、教育与创业》发现,2004年至2018年间,美国大学的AI教授离开教职走向行业的人数大幅增加,一度堪称“史无前例的人才流失” ()。

论文指出了一个非常值得关注的现象:AI教授正在行业内换工作,尤其是当他们钦佩和认可跳槽的终身教授,而他们的教职由学校停职的教授或排名较低的教授填补时。学校。这方面的博士生会产生较大的心理影响,会使​​他们低估留在学术界的意义。

2019 年 AI 教授转职总体人数低于 2018 年,但情况依然令人担忧,主要原因是被停职的教授(下图中绿色)更愿意留在学校,而终身任职的跳槽教授(下图中紫色)仍创下新高。

以下是2004年至2018年AI教师流失最严重的学校,排名最高的是CMU、佐治亚理工学院、华盛顿大学和加州大学伯克利分校:

其他值得注意的数据:

世界顶尖大学纷纷加大对人工智能教育的投入。在过去四年中,教授学生部署实用人工智能模型所需技能的课程数量在本科和研究生阶段分别增加了 102.9% 和 41.7%;

AI创业融资难,但对接医药更容易

根据其他数据来源,《AI指数报告》发现,过去一年,AI领域私募股权投资金额增长了9.3%(2019年,增幅为9.5.7%),总计达到 400 亿美元。

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但是,能够完成新一轮融资的人工智能创业公司数量比往年少了,也就是更多的钱投在了更少的公司上。这种情况也符合近年来AI领域投资的变化。总体来看,人工智能投资总量在增加,但增速有所放缓。

报告指出,原因之一是在新冠病毒肆虐的一年中,投资者更愿意追逐热点。设计公司。

从下图可以看出,2020年人工智能药物设计研发领域的公司将获得高达138亿美元的私募股权投资,是2019年水平的5倍!

此外,为了避免病毒的传播,世界各地的学校已经长期停止面授。可以看出,人工智能教育和技术的投入也高速增长。(另外,对游戏的投资也大幅增长……)

就具体国家而言,数据显示,美国人工智能公司的私募股权投资仍远高于排名第二的中国。融资总额接近240亿美元,是中国的两倍多。

2020年,人工智能公司的所有投资活动,包括私募、上市、并购等,都比2019年增长了40%,总额达到680亿美元。但是,由于新冠疫情的影响,小企业受到的影响不成比例地更大。报告指出,并购占2020年全球人工智能投融资活动的绝大部分。

年内也发生了一些非常引人注目的并购互动,比如英伟达的并购。

其他值得注意的数据:

1/ 巴西、印度、加拿大、新加坡、南非是全球(2016-2020年)AI人才招聘增幅最高的五个国家,新冠疫情对AI人才招聘未产生显着影响重点国家;

2/ 然而,2020年,美国人工智能相关职位招聘数量占全球比例,为近6年来首次下降。2019年,美国AI招聘人数为32.60,000。这个数字在2020年下降了8.2%至30.10,000。这可能意味着AI从业者未来的求职竞争压力可能会略有增加。

3/ 麦肯锡对人工智能企业和投资者的调查显示,半数受访者表示新冠疫情不会继续投资他们的人工智能领域,27%表示增加投资,不到四分之一减少投资;

您可以在HAI官网下载2021 AI指数报告或阅读精简版。

该生产商还披露了报告背后的所有数据。地址:

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