2021人工智能发展水平评价分析报告.pdf
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1、智库观点 CKCEST2021 全球人工智能领域评价分析报告 i 序 创新是引领发展的第一动力,也是建设现代化经济体系的战略支撑。国务院 2017 年印发的新一代人工智能发展规划提出“人工智能成为国际竞争的新焦点”、“人工智能成为经济发展的新引擎”、“人工智能带来社会建设的新机遇”。合理并有效运用人工智能这一影响面广的颠覆性技术,大力发展人工智能新兴产业,有助于我国加快建设创新型国家和世界科技强国。2002 年开始,在教育部的支持下,中美大学合作投入约 1 亿美元,成功数字化了近 300 万册图书,目前年度服务用户已达到 2.5 亿次。2012 年,中国工程院看准国内外大数据的趋势,着手建设工
2、程科技领域的大数据项目,即中国工程科技知识中心(简称“知识中心”),目前知识中心也已在中国工程院建设国家高端智库过程中发挥了重要作用。通过两个项目的建设我们发现,数据之间的关联融合会产生大量新的知识,科技创新往往亟需这些融合后的知识,而海量数据的关联融合离不开人工智能技术的发展。为了更好地从全球视角了解人工智能产业布局、发展态势,浙江大学信息资源分析与应用研究中心在知识中心项目的资助下,从2019年开始每年发布人工智能发展水平评价分析报告。项目组以建设中的“中国工程科技专家库”海量成果数据为分析基础,结合人工智能领域科技产出、资金投入、产业发展、专家和学科排名六个维度,提出了人工智能影响力评价
3、指标体系,并从宏观国家层面、中观机构层面和微观学者层面进行计量分析,全面展示全球人工智能领域研究重点、机构与人才布局等。“知不足,然后能自反也;知困,然后能自强也”,我们希望通过长期的数据积累和周期性的评价分析,梳理出人工智能领域的变化态势和发展趋势,为科研人员和咨询工作者提供参考,推动我国成为世界主要人工智能创新中心。智库观点 CKCEST2021 全球人工智能领域评价分析报告 ii 目 录 前 言.1 一、研究方法和数据.2 1.1 研究方法.2 1.2 指标体系.2 1.3 主要计量指标解释.3 1.4 数据来源.4 二、国家发展水平分析.6 2.1 人工智能十二国发展情况比较分析.6
4、2.2 国家科技创新能力分析.8 2.2.1 学术创新活力.13 2.2.2 学术创新水平.14 2.2.3 学术领先水平.15 2.3 洲际发展概览.22 三、国别个案分析.26 3.1 中国.26 3.2 美国.30 3.3 印度.32 3.4 韩国.34 四、机构和学者分析.39 4.1 科研机构分布.39 4.2 企业分布.40 4.3 学者分布.41 智库观点 CKCEST2021 全球人工智能领域评价分析报告 1 前前 言言 浙江大学信息资源分析与应用研究中心(简称:CIRAA)自 2019年始,每年发布人工智能发展水平评价分析报告,以追踪国际人工智能发展态势。创新是引领发展的第一
5、动力,是建设现代化经济体系的战略支撑。合理并有效运用人工智能这一引领诸多领域产生颠覆性变革的使能技术,意味着价值创造和竞争优势。今年为课题组第四次发布,为了更好地从国际视角了解各国人工智能产业布局,以及科研人员在人工智能领域所做的尝试、研究现状和成果,本中心运用文献计量和指标数据建模分析法对人工智能创新主体进行剖析,从宏观国家层面、中观机构层面和微观学者层面进行多维度计量分析,并可视化展示国际人工智能领域研究重点,机构与人才布局,以期为人工智能科研机构和学者提供数据参考。从宏观国家层面来看,报告发现中国 2021 年的人工智能影响力在十二国中名列第二。美国各项指标分值遥遥领先,只有专利稍逊中国
6、。英国总排名第三,专利是英国的短板,分值位列第九。单从 G20国家科技产出(论文)来看,中美发文和引文均远超其他国家。令人意外的是,印度发文量仅次中美,位列第三,引文总量排名第九;沙特阿拉伯的发文年均加速度最高,发文上升势头较快。大多数国家的发文加速度在 2019 年达到顶峰,G20 国家发文年均加速度的平均值基准线为 13.52%,有七个国家超出基准线。G20 国家篇均被引的平均值基准线为 8.73%,有十个国家超出基准线。从洲际发展来看,亚洲发文和引文量最多,但篇均被引最低,北美洲发文和引文量排名第二,但篇均被引最高;欧洲发文和引文量最少,但篇均被引位列第二。从中观机构层面和微观学者层面,
7、报告解析了全球人工智能科研机构分布、企业分布和学者分布,发文和引文 TOP100 的研究机构,TOP50 的企业,以及 TOP100 学者国别分析中,中国和美国以绝对优势位居前 2 位。此外,报告选取中国、美国、印度、韩国做深入案例分析,从而从微观层面近距离挖掘出不同国家 AI 领域的主要研究方向、学科属性、机构分布状况及研究热点。智库观点 CKCEST2021 全球人工智能领域评价分析报告 2 一、研究方法和数据一、研究方法和数据 1.1 研究方法研究方法 报告从人工智能(Artificial Intelligence,简称:AI)科技产出(论文和专利)、资金投入、产业发展、专家和学科排名六
8、个维度综合调研人工智能创新主体。文献计量和指标数据建模分析是本报告两个主要研究方法。文献计量法是指运用数学和统计学,定量地分析一切知识载体的方法。本报告文献计量的主要对象是人工智能科技产出(学术论文,技术专利)、人才投入、各国资金投入、产业发展状况、学科排行情况、文献关键词和 AI 研究领域类目分布等,从而多维度评价人工智能领域创新主体。指标数据建模分析一般分为 2 个步骤:一是根据采集到的原始数据特点,进行数据归一化等预处理;二是依据评价领域特征,选择适当模型及赋予各指标权重,从各个维度综合评价分析本体。1.2 指标体系指标体系 课题组经过对国内外人工智能著名排行榜指标体系对比分析,并结合指
9、标评价原则,提出了自己的人工智能评价指标体系(表 1),包括 6 个一级指标,24 个二级指标。表 1 人工智能影响力评价指标 序号序号 一级指标一级指标 二级指标二级指标 1 产业 CB insights-AI100 企业数量 2 公司市值或估值 3 资金 人工智能领域国家经费总数 4 顶尖专家 TOP1000 人工智能专家学者论文总被引 5 TOP1000 人工智能专家数量 6 TOP1000 人工智能专家论文人均被引 7 图灵奖数量 8 AI 研究人员数量 9 QS 2021 TOP100 高校 AI 教授数量 10 专利 AI 申请量 11 AI 授权量 智库观点 CKCEST2021
10、 全球人工智能领域评价分析报告 3 序号序号 一级指标一级指标 二级指标二级指标 12 全行业授权量 13 AI 授权专利/全行业授权专利 14 学科排名 TOP10 数量 15 TOP50 数量 16 TOP100 数量 17 总量 18 论文 总量-WoS 19 总被引-WoS 20 篇均被引-WoS 21 总量-会议论文 22 总被引-会议论文 23 篇均被引-会议论文 24 TOP 刊发文数量 1.3 主要计量指标解释主要计量指标解释 Web of Science 核心合集数据库:主要包括 WOS 引文索引 6个(SCI、SSCI、A&HCI、CPCI-S、CPCI-SSH、ESCI)
11、和化学索引 2 个(CCR-EXPANDED 和 IC);Web of Science 类别(Web of Science Category):针对 Webof Science 核心合集的记录所做的分类标引,总共有 254 个类别;发文数量(Publications),即学者在指定时间范围内(2011-2020 年)的发文数量;被引次数(Citations),即学者在指定时间范围内(2011-2020年)发文的被引次数;高被引论文(Highly Cited Paper):是指按照同一年,同一个ESI 学科发表论文的被引用次数按照由高到低进行排序,排在前 1%的论文;CPP:篇均被引次数(Cit
12、ations per publication),即学者在指定时间范围内单篇发文的被引次数的平均值;发文加速度:智库观点 CKCEST2021 全球人工智能领域评价分析报告 4 定义为:当年发文加速度(%)=当年发文数上一年发文数上一年发文数 100%,此处用来表征学术创新活力。高被引论文占比:即在指定时间范围内(比如:2016-2020年),高被引论文量在发文总量中的占比。此处是用来衡量“学术领先水平”的一个维度。1.4 数据来源数据来源 指标数据获取过程中,注重数据的公开、客观、真实、可获得性,通过检索论文数据库、专利数据库、相关排行榜等公开途径,获得了用于计算榜单排名的大量客观事实数据。(
13、1)人工智能学术论文 本报告主要关注人工智能前沿研究情况,因此,数据源选取 Web of Science(以下简称:WoS)数据库核心合集的数据。学术会议也是人工智能领域科研活动不可或缺的环节,因此本部分的数据集还包含WOS 学科 AI 领域中所涵盖的会议论文数据。具体数据集构建步骤如下:1)在 Web of Science 核心合集数据库中检索收录在 AI 领域顶级期刊(Artificial Intelligence、IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence、International Journal of Compute
14、r Vision、Journal of Machine Learning Research)2011-2021十年间的所有文献(文献类型限定为:Article、Review 和Proceedings Paper)共计 5,252 篇,提取上述文献的关键词,并从13,435 对共现关键词对中筛选出2,139 对关键词,在 WoS核心合集数据库中检索,获得近 5 年(2016-2021 年)发表的文献 950,048 篇。2)在 WoS 核心合集数据库的会议标题字段中检索“Artificial Intelligence”,限定“出版年:2016-2021”,获得会议论文 39,438篇。将以上两个
15、数据源合并后,形成本报告分析的数据基础全球人工智能论文数据集,以下简称“AI 数据集”,共计 975,289 篇。(2)专利数据库 智库观点 CKCEST2021 全球人工智能领域评价分析报告 5 本报告的专利数据来自 Derwent Innovation 专利数据库(该数据库涵盖中国知识产权局、欧洲专利局、美国专利局、日本专利局等 40余家专利局信息),获取每个国家 2011-2020 年近 10 年人工智能领域专利申请量、专利授权量、全行业专利授权量等二级指标数据共计2,266 万条。(3)学科排行榜 学科排行榜可从侧面反映国家对某个学科在教育层面的投入,但由于学科指标设置不同,排名会有差
16、异。项目组选取了 USNEWS、ARWU、QS、THE、ESI 五个主流排行榜官网,由于在各大学科排行榜中均未设置人工智能学科排行榜,故以计算机学科入手,收集各国计算机相关学科进入排行榜的机构总量、TOP10 数量、TOP50 数量、TOP100 数量四个二级指标。(4)人工智能领域国家经费 国家经费是资源投入的直接体现。经费数据来源以科慧(Sci-Fund)平台、各国项目数据库人工检索为主。以美国 NSF、NIH、SBIR基金,英国 RCUK、UKRI、MRC、EPSRC 基金,日本 JST、JSPS 基金、加拿大 CFI、CIHR、NSERC 基金,澳大利亚 NHMRC、ARC 基金,法国
17、 ANR 基金,以色列 ISF 基金等各国理事会、基金会项目库为数据来源,检索各国资助的人工智能项目及其经费情况。(5)人工智能人才 顶尖专家网站:分别从 QS 排名各大高校官网、图灵奖、学术网站 Guide2Research 四类国际人才专家网站上,获取顶尖专家数据,包括 2011-2020 年 AI 研究人员数量、QS2021TOP100 高校 AI 教授数量、1966-2020 年图灵奖专家总量、学术网站 Guide2Reseach 人工智能领域的前 1000 名专家数量以及专家影响力。(6)引用其他报告数据 公司市值或估值、人工智能产业产值指标数据引用已有人工智能报告,其中公司市值或估
18、值从 CB Insights 发布的 2021 AI 100 Startups榜单中获取每个国家 AI 公司市值或估值数据。智库观点 CKCEST2021 全球人工智能领域评价分析报告 6 二、国家发展水平分析二、国家发展水平分析 2.1 人工智能十二国发展情况比较分析人工智能十二国发展情况比较分析 本部分从人工智能科技产出(学术产出和技术专利)、资金投入、产业发展、专家和学科排名六个维度来综合调研中国、美国、英国、加拿大、德国、法国、日本、澳大利亚、以色列、印度、新加坡、韩国十二个国家人工智能发展的状况。在指标数据预处理阶段,本课题组针对数量级相差较大的指标数据,引入对数变换,消除数量级相差
19、较大的情况,从而使得倾斜分布尽可能的接近正态分布。随后,进行数据补全及赋予权重等数据预处理。建模阶段,课题组最终选择线性加权法对评价对象的总评价目标进行评价,依其大小来确定评价对象的优劣。该方法使复杂的问题系统化、数学化和模型化,将以人的主观判断为主的定性分析定量化。将各种判断要素之间的差异数值化,帮助人们保持思维过程的一致性。按照以上数据处理方法和权重分配,计算得到各指标的分项得分和总得分,并将十二国人工智能各项分值进行对比分析,如表 2 所示。表 2 人工智能影响力排行榜(2020-2021 年对比)国家国家 产业产业-2021 产业产业-2020 资金资金-2021 资金资金-2020
20、顶尖顶尖专家专家-2021 顶尖顶尖专家专家-2020 专利专利-2021 专利专利-2020 学科学科排名排名-2021 学科学科排名排名-2020 论文论文-2021 论文论文-2020 总得分总得分-2021 总得分总得分-2020 排名排名-2021 排名排名-2020 美国美国 23.07 23.075 13.85 13.84 13.85 13.84 8.46 8.46 13.84 13.84 18.46 18.46 91.53 91.53 1 1 中国中国 21.15 19.225 12.69 11.53 12.69 9.225 9.23 9.23 12.69 12.69 16.9
21、2 16.92 85.37 78.825 2 2 英国英国 19.23 21.15 11.54 12.69 11.54 12.69 2.3 2.3 11.53 11.53 15.38 15.38 71.51 75.745 3 3 加拿大加拿大 17.3 17.3 10.38 10.38 10.38 11.53 5.38 4.61 10.38 10.38 12.3 12.3 66.12 66.505 4 4 德国德国 9.6 13.45 6.915 9.225 9.225 8.07 4.61 5.38 5.76 5.76 13.84 13.84 49.95 55.725 5 5 法国法国 7.6
22、8 11.525 4.605 6.915 8.07 6.915 3.84 3.84 6.92 8.07 10.76 10.76 41.86 48.025 6 6 澳大利澳大利亚亚 1.9 1.9 5.76 8.07 6.915 5.76 6.15 6.15 9.225 9.225 9.22 9.22 39.17 40.325 7 7 以色列以色列 15.38 15.375 8.07 5.76 5.76 10.38 0.76 0.76 1.14 1.14 6.14 6.14 37.24 39.555 8 8 韩国韩国 11.53 1.9 9.225 2.295 1.14 2.295 7.69 7
23、.69 2.295 3.45 3.06 3.06 34.94 19.535 9 11 智库观点 CKCEST2021 全球人工智能领域评价分析报告 7 国家国家 产业产业-2021 产业产业-2020 资金资金-2021 资金资金-2020 顶尖顶尖专家专家-2021 顶尖顶尖专家专家-2020 专利专利-2021 专利专利-2020 学科学科排名排名-2021 学科学科排名排名-2020 论文论文-2021 论文论文-2020 总得分总得分-2021 总得分总得分-2020 排名排名-2021 排名排名-2020 日本日本 13.45 9.6 1.14 1.14 2.295 1.14 6.9
24、2 6.92 4.605 4.605 4.6 4.6 33.01 29.16 10 9 新加坡新加坡 1.9 1.9 2.295 2.295 4.605 2.295 1.53 1.53 8.07 6.915 7.68 7.68 26.08 23.771 11 10 印度印度 1.9 1.9 2.295 2.295 3.45 2.295 3.07 3.07 3.45 2.295 1.52 1.52 15.68 15.685 12 12 人工智能影响力排行榜 2020 版与 2021 版对比来看(详见表 2),美国仍保持强劲的领先势头,在六个一级指标中,除了专利指标稍逊中国,其余指标分值都遥遥领先
25、。中国 2021 年的人工智能影响力表现在十二国中依然名列第二,但其产业指标、资金指标、专家指标分值都所有增长,其中,专利指标表现仍然突出,位列第一。英国虽然产业、资金、顶尖专家的分值较 2020 年有所下滑,但仍然名列第三名,专利仍然是英国的短板,分值位列第九。加拿大、德国、法国、澳大利亚、以色列、印度总体得分基本与 2020 年持平,排名不变。韩国产业、资金分值大幅提升,排名上升 2 位,位列第九名。日本产业、顶尖专家分值有所提升,但提升幅度不如韩国,故排名下降一位,位列第十。新加坡顶尖专家和学科排名分值有所提升,但提升幅度不如韩国,位列第十一。智库观点 CKCEST2021 全球人工智能
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