电子发烧友网报道(文/吴子鹏)近日,一份研究显示,中国在AI(人工智能)理论研究方面已经全面超越美国,是AI研究论文领域无可争议的第一名,在AI论文数量和质量上对美国形成了碾压的态势。
研究指出,2012年是全球AI新一轮爆发初期,美国在AI论文方面处于全球领先的位置。随后中国在这方面奋起直追,并很快在AI论文数量方面超越了美国。不过2012年-2018年期间,美国AI论文的质量明显更高,引用数量更多,但这种情况在2019年发生了变化。
中国AI相关论文数量领先
研究指出,2021年中国共发表了4.3万篇AI相关的论文,数量上已经是美国的两倍。正如上面所提到的,自2012年之后不久,中国在AI论文数量上一直都处于领先的位置。并且,2012年时,中美之间的AI相关论文数量差距也仅有204篇,当时美国以629篇位居全球首位,中国以425篇紧随其后。目前,中美双方在AI论文数量上都已达到了万级。
不过,长久以来,中国AI论文数量被指质疑“注水”,换言之也就是相关论文的质量不高。2019年发布的《中国新一代人工智能发展报告》曾特别指出,2013-2018年,全球人工智能(AI)领域的论文文献产出共304914篇,其中中国已经成为最大的贡献者,贡献了74408篇,超过了美国的51766篇。报告提到,提升论文质量是接下来的目标之一。
政策指引的效果是明显的,随后在2019年中国论文便由量变引起了质变,在AI论文引用数量方面超过了美国。2021年,中国AI相关论文被引用了7401篇,比美国多出70%左右。
研究指出,中国企事业单位在中国AI产业发展的过程中扮演重要的力量,腾讯、阿里巴巴、华为和国家电网均位列AI研究论文的前十大公司之中。当然在头部企业方面,美国依然占据着优势,AI研究论文前十大公司中另外六家公司全部来自美国。不过,情况已经相较2012年有了极大的改观。2012年时,AI研究论文前十大公司里只有一家中国公司。
在国内,企业的AI发展受政策影响很大。以腾讯来举例,腾讯AI Lab成立于2016年,2017年开始宣布加大研发投入。不过,在2019年腾讯依然被行业诟病AI布局迟缓。随后,国家在2019年将AI重要性提高了一档,发布了大量的相关政策,并在国务院《2019年政府工作报告》着重提到了人工智能。随后,马化腾亲自宣布腾讯将加大AI方面的投入。目前,腾讯在国内已经稳稳占据了第一梯队的位置。在NeurIPS 2022上,腾讯AI Lab共有13篇论文被本届会议接收,其中1篇被选为口头报告,以及2篇 Spotlight;在国际权威研究机构Gartner最新出炉的2022年度《Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services》研究报告上,腾讯在机器视觉技术上排名全球第二位。
在政策的引导下,中国已经逐渐成为AI强国,美国出台各项政策对中国AI企业进行制裁,也足见其对中国AI产业发展的重视。AI高速发展同时也带动了大数据、云计算、互联网等与人工智能密切相关的产业发展提速。根据IDC与浪潮信息联合发布《2022-2023 中国人工智能计算力发展评估报告》,2022年我国智能算力规模达到268百亿亿次/秒(EFLOPS),超过通用算力规模,预计未来5年中国智能算力规模的年复合增长率将达52.3%。
中国AI的症结所在
实际上,中国AI不仅论文方面增长迅猛,并且市场规模的年复合增长也领先全球平均水平。不过,这些都无法掩盖国内AI这个产业存在的问题。
在2019年的《中国新一代人工智能发展报告》就已经提到,我国的AI产业存在基础层发展薄弱、产学研合作不够紧密等短板。实际上,到了今天有些问题依然没有得到有效的解决。
在基础层方面,近几年国内值得肯定的是在人工智能算法框架方面的突破,尤其是百度的飞桨以及华为的MindSpore,打破了人工智能核心算法框架均来自美国的局面。发展至今,百度飞桨已经非常成熟,成为继TensorFlow、PyTorch之后,全球第三大人工智能算法框架,击败了Amazon主导的MXNet和微软背书的CNTK等强劲对手。截止到2022年5月20日,飞桨已经凝聚了477万开发者、服务了18万家企业并创建了56万个模型。
这是好的一面,不好的一面是,目前国内在高端算力芯片方面完全受制于人。大家肯定还对去年上演的英伟达A100和H100芯片禁令“连续剧”印象深刻,当时产业大为恐慌,各种相关内容更是占据头版头条。随后,英伟达宣布向中国市场特供A800芯片,实际上只是在A100的基础上,将NVLink高速互连总线的带宽从600GB/s降低到400GB/s,不过这种降速是没有办法通过软件来提升的。一根“大棒”,一颗“糖丸”,很多业者对此忿忿不平,扬言要是实现高端算力芯片的自主化,实际上在GPGPU方面,国产芯片不仅硬件性能还和英伟达有很大差距,软件生态同样有一道鸿沟,同时我们还要时刻担心后续芯片的量产会不会被制裁。从产业现状来看,以高算力芯片为主的基础层仍将长期困扰中国人工智能产业的发展,这也是为什么部分美国分析师认为,美国不应该推动中美脱钩,而是通过芯片等关键技术长期牵制中国人工智能等产业的发展。
在产学研结合方面,近两年国内取得了积极的进展。随着各大高效纷纷开设人工智能专业,设立人工智能研究院或者是校企合作研究单位,再加上高端人才在高校和企业方面的流动,目前国内AI产学研协同发展很见成效。
不过,随着AI产业向前发展,我们也能够发现,目前AI的发展已经不仅仅是停留在产学研共同研究的层面,又多出来一个用的层面,因此现在叫产学研用。
目前,国内AI在应用落地方面明显遇到了新的瓶颈,因此产业从投资和技术落地有一种要进入寒冬的态势。在政策的引导下,虽然目前很多行业都在尝试使用AI技术,但这些应用实际上很单一,主要面向图像识别、机器智能场景,解决安防以及制造场景中的质检等重复性工作。正如创客总部合伙人、北大校友创业联合会副会长陈荣根所言,AI在落地过程中遇到了技术鸿沟、产品鸿沟和规模鸿沟。这些鸿沟的存在导致AI企业长期不能解决高成本的难题,目前大部分AI项目是定制性的,企业花费高额的成本研发出来,却无法迭代。到了2022年,国内“AI四小龙”商汤科技、旷视科技、依图科技、云从科技依然逃脱不掉持续亏损的魔咒。
落地难的背后是当前AI技术依然缺乏图灵奖获得者、中科院院士、美国科学院外籍院士、清华大学交叉信息研究院院长姚期智教授在2020年提到的“鲁棒性”,导致现阶段AI的适应性和迭代性都非常差,很难跨越产业化的鸿沟。而AI在鲁棒性和普适性上的缺失则因为国内缺乏交叉学科的培养体系,虽然部分院校已经启动了相关工作,不过人才的评估体系依然是“老一套”,导致徒有形式,难有成果。
写在最后
所谓十年磨一剑,这一轮AI发展大潮里,国内AI经过了十年的发展确实取得了很多积极的进展,在相关论文和产业规模方面取得了举世瞩目的成绩。不过,时至今日,国内的AI依然还是一个“不健全”的产业,与我们畅想的“AI+”愿景还有距离。在产业宣传时,我们当然可以扬长避短,但是真正技术落地、产业发展时,这些短板是掩盖不住的。
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IDC新兴技术研究部高级研究经理卢言霞表示,人工智能是数字经济的核心之一。2018年全球人工智能市场规模达到240亿美元,中国市场占9.2%,达23亿美金。进入2019年,市场对人工智能的期望恢复理性,开始进入落地应用阶段。核心AI能力不断扩展,六大行业借助AI
发表于 05-05 17:40
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清华AI研究院院士领衔探索第三代AI,成立基础理论研究中心,基础理论研究中心将会面向青年学者以及学生设立访问交流机会。最新的研究成果,将会在学术会议以及期刊上发布,并设立网站等信息传播平台对外公开。
发表于 07-02 15:08
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8月19日消息,美国当地时间8月18日,美国数据创新中心(Center for Data Innovation)发布针对中国、美国和欧洲三大地区的人工智能发展报告,报告显示,目前美国在AI发展中仍然保持领先优势,中国紧随其后,欧盟排名第三。
发表于 08-20 09:03
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目前,全球已有几万个客户选择借助 AWS 实施机器学习,其中既有巨头企业,也有风口上的初创企业。作为全球云计算领域公认的领先者,AWS在AI领域的定位是什么?AWS是如何推动AI技术实际落地到各行各业场景中?
发表于 09-20 14:50
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在7月3日下午,Imagination中国区市场及业务发展高级经理郑魁在视频采访直播间接受了的采访,他介绍了Imagination在AI领域的技术创新,在中国的市场布局,以及如何支持中国IC设计企业,甚至设备、系统厂商加速应用落地。
发表于 07-15 13:53
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近日,北京趋动科技有限公司(以下简称“趋动科技”)加入元脑生态,将与浪潮联合打造一体化AI加速器资源池化解决方案,提供全球领先的AI PaaS平台,让用户可共享使用数据中心任何一台服务器之上的AI算
发表于 08-25 09:31
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华为云AI首席科学家田奇介绍华为云长期扎根AI基础技术研究,覆盖计算机视觉、语音语义和决策优化三大AI领域,提出了六大基础研究计划。这些计划产生的许多研究成果以即插即用的方式逐步部署于华为云ModelArts,助力行业AI落地。
发表于 09-25 14:12
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《全球和中国领先Tier1智能座舱业务深度分析报告》分为上下两册,其中:上册覆盖了博世、大陆、电装、法雷奥、佛吉亚、松下6家Tier1厂商研究(《全球和中国领先Tier1智能座舱业务深度分析报告(上
发表于 12-04 15:51
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总体而言,实现高质量的发展必须实现依靠创新驱动的内涵型增长,更大力提升自主创新能力,尽快突破关键核心技术。这也是多年来智同科技努力的方向,以理论研究和技术创新为核心,专注产品,立志于做好中国RV减速器自主品牌。
发表于 12-31 09:44
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从研究角度来讲,中国已经成为AI成果发布和专利方面的全球领导者。照这个趋势,中国也即将在语音和图像识别应用等AI辅助商业方面走到领先位置。中国AI发展为何如此迅速?未来限制中国AI发展的又有哪些因素?
发表于 03-19 15:35
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本文综述了旋涂技术的综合理论,重点介绍了控制旋涂过程的基本原理和参数,包括旋涂速度、旋涂时间、加速和排烟。该方法通常包括四个阶段:分配阶段、衬底加速阶段、以恒定速率旋转衬底并且流体粘性力支配流体变薄
发表于 02-10 13:24
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今日,《2022中国AI商业落地研究报告》及《2022中国AI商业落地TOP100企业榜单》在世界人工智能大会“AI商业落地论坛”重磅发布。云天励飞入选AI商业落地TOP200榜单。值得一提的是,云天励飞已
发表于 09-05 11:01
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9月3日,由世界人工智能大会组委会办公室指导,专业研究平台亿欧智库主办的世界人工智能大会“AI商业落地论坛”成功举办。会上,亿欧重磅发布了《2022中国AI商业落地研究报告》。
发表于 09-09 10:51
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《2022年中国AI商业落地报告》重点关注AI企业的技术与服务、安全与效率、业务拓展与场景实践能力等,对国内AI企业的商业落地潜力做出评估,寻找商业落地过程中的优质企业与案例。
发表于 09-16 11:05
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简单来说,自旋玻璃理论研究的是物理学中的复杂系统,对于理解无序自旋相互作用系统发挥了非常重要的作用,近年来该理论框架为约束满足、组合优化、统计推断、神经网络等理论研究提供了众多启发。
发表于 09-21 10:54
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通过密度泛函理论(DFT)和波函数从头算方法(NEVPT2),本项目研究了10个酮分子和5个醛分子的激发态质子转移过程以及它们的荧光发射谱。结果表明在光照条件下,体系首先被激发到定域的明态(ππ*)。
发表于 02-02 10:55
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