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这个判断，和前不久出炉的爱思唯尔《人工智能：知识的创造、转移与应用》（以下称报告）基本一致。作为拥有包括《柳叶刀》《细胞》等知名学术期刊的科技和医学信息分析提供商，爱思唯尔在该报告中提出，2017年中国在人工智能领域出版的文章数量超过美国，位列全球第一，如果保持当前势头，中国有望在4年内赶超“整个欧洲”，成为全球人工智能研究成果最多的地区。
但报告同时提及，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”。
爱思唯尔分析服务高级副总裁玛丽亚?德?克莱恩说，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”，引文影响力较低，国际合作水平和研究人员的流动性也较低。比如，中国围绕人工智能研究开展的国际合作成果，不足整个国家人工智能研究产出的1/4。
“这个问题很值得重视！”孙哲南告诉记者，中国人工智能要想走得更远，必须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。
人工智能在全球范围内究竟有多“热”？报告提到，在过去5年即2013~2017年，全球人工智能研究以每年接近13%的速度快速增长，而在2008年至2012年的5年间增速仅有不到5%。相比之下，过去5年全球范围内所有学科领域的科研产出每年的增长仅为0.8%。
这其中，很大一部分来自中国对全球人工智能研究产出的贡献。报告称，和其他国家一样，中国的人工智能研究并不局限于研究论文，其产出包含多种形式，其中会议论文占中国整体人工智能科研产出的44%。
克莱恩说，在政策的扶持下，中国的人工智能发展迅猛，有望在全球范围引领人工智能浪潮，其在人工智能领域的人才引进同样表明，中国的研究环境越来越有吸引力。
相应地，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。然而报告同时提到，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。
报告称，美国企业吸引了众多人工智能人才，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。
在研究热点上，报告在检索分析了研究、教育、技术与媒体4个领域的共计60万份文档和700多个领域特定的关键词后，揭示出人工智能关注的7个不同研究领域，即搜索与优化、模糊系统、自然语言处理与知识表示、计算机视觉、机器学习与概率推理、规划与决策、神经网络。
这其中，机器学习与概率推理、神经网络和计算机视觉的科研产出最高，增长速度也最快。
中国的人工智能研究，则集中于计算机视觉，尚未形成专攻包括语音识别在内的自然语言处理和知识表示的研究――报告称，这或许是因为，这类研究的研究主体是企业，而它们通常不会发表诸多科学论文。
这也是中国和美国，在人工智能领域的不同之处：2017年，美国企业的科研产出表现突出，而中国企业的贡献相对较少，仅占3%，90%的人工智能研究来自学术界，主要研究机构是中国科学院，其在过去5年发表了超过9000篇人工智能研究论文，其他主要贡献机构还有清华大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、浙江大学等。
孙哲南认为，目前中国人工智能研究趋于应用导向，集中在应用基础研究，因此计算机视觉领域会成为研究热门，而目前国家为科研人员松绑、鼓励科研人员创业的一系列政策，以及相关产学研联合实验室的建立也正在促进科研界与产业界的融合。
至于走向全球的问题，克莱恩表示，中国国际合作的比例为20%，尽管相较欧洲40%的国际合作比例，还有很大的发展空间。但要看到中国的发展速度，中国这一比例是过去20年间，从12%上升而来，如果继续保持该趋势，则有望扭转这一局面。
中国青年报 中青在线记者 邱晨辉 来源：中国青年报
2019年01月21日 08 版
