論文是研究新技術(shù)、開發(fā)新產(chǎn)品獲取“圖紙”的重要途徑之一,OpenAI的研究人員正是借鑒了Transformer的論文(被引用超過9萬次),才開發(fā)出了對全球各行業(yè)影響巨大的產(chǎn)品ChatGPT。
而論文的數(shù)量、通過率和被引用次數(shù)是衡量一個國家科技人才素質(zhì),以及技術(shù)創(chuàng)新能力的重要標準之一。
根據(jù)美國最古老大學之一喬治城大學的數(shù)據(jù)分析平臺ETO,在今年5月發(fā)布的最新調(diào)查報告顯示:2017—2022年期間,全球一共發(fā)布了125.5萬篇與AI相關(guān)的論文。
其中,中國發(fā)布了24.3萬篇AI論文,占到了總數(shù)的25%,成為發(fā)布論文最多的國家;
美國發(fā)布了17.1萬篇論文,占總數(shù)的18%,排名第二;剩下的論文由歐洲、亞太地區(qū)國家貢獻。
需要注意的是,ETO只統(tǒng)計了英文技術(shù)論文,如果算上中文論文,那么中國發(fā)布的論文數(shù)量將會更多。
在AI論文研究領(lǐng)域方面,中國對計算機視覺模型、機器人技術(shù)成為發(fā)布、研究最多的領(lǐng)域總計14萬篇左右;在自然語言處理為1.9萬篇左右、AI安全方面為2557篇。
從每年被引用次數(shù)最多的10%論文來看,美國達到34036篇,中國是29229篇。
如果細分到學術(shù)、研究機構(gòu),中國AI論文的被引用次數(shù)是領(lǐng)先美國的,中國科學院排名第一、谷歌排名第二,清華大學排名第三超過了麻省理工、斯坦福、卡內(nèi)基梅隆等著名大學。
北京大學、中國科學院大學、上海交通大學和浙江大學在AI論文的發(fā)表和被引用方面也很出色。
從企業(yè)角度來看的話,谷歌排名第一,發(fā)布了6529篇論文,平均每篇被引用次數(shù)達到183.8;微軟排名第二發(fā)布了5558篇,平均引用82.8;騰訊排名第三,發(fā)布了2760篇,平均引用54.2;
阿里巴巴排名第四,發(fā)布了2518篇,平均被引用42.3;Meta排名第五,發(fā)布了2280篇,平均引用181;亞馬遜排名第六,發(fā)布了2026篇,平均引用43.5;IBM排名第七,發(fā)布了1574,平均引用52.5;
三星排名第八,發(fā)布了1530篇,平均引用29.3;華為排名第九,發(fā)布了1485,平均引用36;百度排名第十,發(fā)布了1355篇,平均引用61。
本次報告的其他主要發(fā)現(xiàn):
從2017—2022年,全球AI研究增長了一倍多,這在很大程度上得益于自然語言處理和計算機視覺模型研究的快速增長。機器人研究進展緩慢,但仍然比較明顯。
AI安全研究進展很快,但基礎(chǔ)比較薄弱。ETO估計,AI安全研究僅占整個AI研究的2%。
中國在AI研究產(chǎn)出方面處于領(lǐng)先地位;但如果僅計算高頻率被引用論文數(shù)量,美國略高排名第一。
中國科學院的AI研究總量以及高頻率引用研究論文,均位居世界榜首。
此外,在2017—2022年期間,大約有40萬篇論文是關(guān)于AI視覺模型的,整體增長了121%,成為AI增長最快的子領(lǐng)域。典型代表產(chǎn)品有Midjourney、Stable Difusion、DALL·E3、Sora、Gen-3等。
在2017—2022年期間,大約有13.5萬篇論文是關(guān)于自然語言處理的,整體增長了104%。典型產(chǎn)品有ChatGPT、文心一言、Kimi、訊飛星火、通義千問等。
其實關(guān)于論文數(shù)量這個問題,「AIGC開放社區(qū)」是深有體會。如果你經(jīng)?碼rxiv、SSRN、《自然》、acm、IEEE等頂級論文平臺,以及Huggingface、Github的開源項目就能發(fā)現(xiàn),國內(nèi)出現(xiàn)頻率相當高,而且多數(shù)項目創(chuàng)新性都不錯,評價也很高。
即便是國外科技巨頭谷歌、微軟、OpenAI、Meta、蘋果等AI論文、項目,華人的貢獻也占據(jù)了重要地位。
例如,OpenAI的最初ChatGPT研發(fā)團隊華人有9位,有5位本科是在中國念完的,其中3位畢業(yè)于清華大學、1位畢業(yè)北京大學、1位畢業(yè)華中科技大學。
此外,在上周United Nations在官網(wǎng)發(fā)布的最新調(diào)查顯示,中國在生成式AI(AIGC)申請的專利數(shù)量為38210個,美國只有6276個,是其6倍。就算別的國家全都加在一起連中國的一半都不到。
這也充分證明了,中國對生成式AI、大模型的重視程度、技術(shù)環(huán)境以及擁有龐大的AI人才庫。
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