中国如何成为全球AI机器人最强国

这份名为《人工智能：知识的创造、转移与应用》的报告显示，2017年中国在人工智能领域出版的文章数量位列全球第一，如果保持当前的势头，中国有望在4年内赶超欧洲。

晒晒中、美、欧的成绩单

该报告主要聚焦中国、欧洲和美国的人工智能研究现状。如果划重点的话，那就是：中国发展迅猛，产出第一，将在该领域成为全球领导者；欧洲研究领域多样，但顶尖科研人才缓慢外流；美国在全球人工智能领域的竞争中处于领先地位，企业表现突出。

报告显示，中国发表人工智能论文数量和引用量均在增长，发展速度与全球人工智能研究的增长率（13％）相当，尤其在计算机视觉和模糊系统两大领域发展迅速。数据显示，在过去3年，中国学术界吸引人工智能人才的数量远远多于流失的数量，中国的研究环境越来越有吸引力，引用影响力也与日俱增。

欧洲是人工智能科研产出规模最大、最多样化的地区，与欧洲以外的国际合作比例及增长速度也很高。然而，近年来，欧洲面临着顶尖人工智能人才流失的严峻问题。

与欧洲不同，美国产业界对本土乃至全球的人工智能人才都有强大的吸引力。美国企业吸引了众多AI人才，科研实力雄厚，这归功于其跨界组建联合实验室的传统。美国学术界同样表现不俗，在学术产量和保留人才方面均表现突出。美国在全球人工智能领域的竞争中处于领先地位，其研究领域的多样性虽不及欧洲，但远胜中国。

中国要补齐哪些短板

“尽管中国科研成果增长迅速，在该领域的引用影响力仍然较低，这表明中国的研究似乎更具区域性，而非全球性。”报告也指出中国人工智能发展存在的问题，如国际合作水平低，研究人员的流动性较低等。

“国际性流动与合作的模式表明，中国在人工智能领域的研究工作相对孤立。”爱思唯尔分析服务高级副总裁玛丽亚·德·克莱恩说。

“目前全球人工智能领域的权威学术会议和学术组织主要由欧美主导，我国科研的学术原创力和国际影响力有明显短板，并且与国际AI科技巨头和顶尖学术机构之间的产学研交流互动较少，与谷歌、亚马逊等大公司的合作不是特别多。”中科院自动化研究所研究员、中国科学院大学人工智能技术学院教授孙哲南表示，虽然中国学术、人才和产业的国际化融合趋势也越来越明显，但仍要加大力度进一步融入国际主流学术圈、产业生态和社会媒体。

报告指出，中国的人工智能研究集中于计算机视觉，尚未大批量发表包括语音识别在内自然语言处理和知识表示的研究，这是因为这类研究主体是企业，通常不会关注发表学术论文。

“中国目前研究瞄准有商业应用前景、好落地的产业方向，有超过60％的AI创业公司都聚焦于计算机视觉，研发多是应用驱动。一方面，我们有更大的用户基数，积累了海量数据，在人脸识别、语音识别、文字识别等应用场景驱动的应用基础研究走在前列；但另一方面，客观来说，基础研究离顶尖国家水平仍有较大差距，新概念高被引论文数量并不多，鲜有原创性引领性的重大影响力成果。”孙哲南说。

孙哲南介绍，欧美科研人员更有科研定力和耐心，很多是个人兴趣驱动的自由探索，有的研究机构敢于啃硬骨头，政府也支持脑智融合、通用人工智能等前沿性研究。这些探索可能短期不见回报，但一旦有突破就会形成重大产出并呈爆发性增长。他说，目前我国也在通过发布新一代人工智能发展规划、资助基础创新科研项目和鼓励产学研合作等政策，部署前沿领域研究，补齐基础研究的短板。