全球人工智能研究趋势首次在全球发表。中国和

我们如何量化中国与美国之间的AI，教育和研究的差异？观察人才和文档数量等维度是一个相对客观的措施。 7月3日，2025年的全球数字经济学会议还发布了有关基于高质量造纸数据系统的10年科学研究分析的首次报告：《人工智能研究趋势的全球报告》（2015-2024），该报告于该地点发表。该报告由联合国和Dombi Technology Data Inc.工业发展技术局（DONBI Technology Data）共同发布。根据Dongbi指数资格制度，在2015年至2024年之间出版的人工智能领域实施了96,961个文献。其中许多AI工业，学院和学院包括调查的巨头。 Zhang Xianyu，“人工智能才能清单顶级100 in China", is head of the basic group of MEGVII Science and Technology Research Institute. His team has won the best CVPR 2016 prize and has won many visual competitions, including imagenet and Coco. Representative works include the Re Net and Shuffle Net series. Google Scholar cites more than 40,000 times. Also in a list of 100 people in Global and China, the researchers who work in the company include Tian Qi de Huawei, Wang Yunhe and Zie Lingxi，Wang Xiaogang和Sensetime，Ren Shaoqing，Yan Junjie de Minax和Cao Yue de Sand.ai。 Junyan在卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）和其他人工作。Rd University，妇女名单之一。同时，中国也已成为吸引全球AI人才的重要磁极。该报告表明，就国家分销而言，美国仍然控制着AI全球人才帐户，而Google，Microsoft，IBM，Meta和Amazon的60％以上分发给了美国。但是，中国表现出了很大的增长，并已成为人才的第二大会议。腾讯（94.6％）和阿里巴巴（90.2％）在该国拥有非常专注的人才，微软在中国部署了714个才能，占世界人才29.0％的人才。在过去的十年中，进化的三个主要阶段，东北技术数据的创始人和深圳大学的著名教授，“从早期多元化探索到深度学习的爆炸性增长，增强了工程和新方向的爆炸性，最初的起始时期（2015-2016），Regip Development journal（2017-2-2）（2017-2）（2017-2）（2017-2）（2017-2）（2017-2）019）和钟成熟的高峰期（2020-2023）和波动调整期（2024）。最大到期期。 2022年将有一个短暂的挫折，但对AI的调查显示了一个强烈的时刻。其中，其中的2020-2021据说深度学习季节的参考。 “ 17,074，实现了比2015年的急剧增长近四倍。在这个阶段，IA工程被完全促进了。一个新阶段已经开始进入深度专业化和精确的应用方向，并说“展示广泛的网络”的告别。另一方面，从2017年到2017年，从2017年到2017年，它的基本研究为202020. 20. 20. 20. 20. 20. 2010年20月20日。到2025年，出现了新兴方向，例如可解释的AI，自适应学习和多个代理系统（2015-2024），中国科学院的绝对优势在2,386个主要人才和4,639个主要杂志上的优势NTS。 “人工智能领域的科学研究趋势报告（2015-2024）”支持美国的深厚遗产。美国首次在全球学术影响下首次分类，其中有35,117个文件（2,534个主要文件）和35,117个文件（2,534个中央文件），其中有228千倍以上。大约949,000次引用。数字2。数据表明，AI调查人才的全球分布具有重要的失衡和区域集中特征。美国和中国研究人员的总数代表着全球57.7％的人，这强调了这两个国家在这一领域的统治。 2015年，中国研究人员的数量为20,000，基于少于10,000。在2024年，人数令人难以置信的紧张局势高达52,000。其中有3,453个中国科学院，尤拉大学有2,667名和北京大学的2,123个。这些大学的才华构成E中国AI的第一个人才等级。同时，腾讯和阿里巴巴等技术公司的研发团队分别在992和633量表上超过了一些强大的大学。美国是世界上的主要职位之一，其中包括斯坦福大学2,385人，2,191人，MIT，2,569名Google和2,461个Microsoft。吴·丹森（Wu Denshen）在比较数据中说：“中国人才的规模迅速增长，在美国，有53,000人追逐63,000人。” Google和Microsoft拥有大约2,500个人工智能才能，在头等舱中牢固地分类并占据了AI的全球人才。第二步是由美国IBM占据的。 uu。具有1,640个相关才能，具有1,249个人工智能才能的目标。中国的腾讯和阿里巴巴在全球竞争中也具有重要的立场，分别具有992和633人的AI才能。从文档数量的角度来看机构竞争力的条款，中国介绍了“国家队领导”的特征。中国科学院是第一个拥有585个高影响力文件的全球企业研究所中的资格，尤拉大学和北京大学也是世界上最好的十个出版物。但是，业务方面的差距相对明确。美国主要公司的科学研究生产的效率远远超出了董事会的领先地位。三个主要技术巨头Google，Microsoft和Meta的出版物总数为5.896，是中国临时，阿里巴巴和华为的1.8倍。在此背后，在美国有数十年的基础研究降水量。特别是，在基本领域，例如自动学习和自然语言处理，是美国公司文件的平均约会频率。它是63.3次，比中文高15％公司。该报告还揭示了一个有趣的现象。换句话说，中国公司和斯塔德尼德斯表现出在人工智能领域显而易见的路线分化特征。从2015年到2024年，美国公司发表的学术文章总数为10,330，而中国公司的数量为5.748。美国公司发表的文章数量是中国公司的1.8倍，其优势为4,582（79.7％）。这反映了美国公司在基础研究和学术生产能力上的投资中的重要好处。关于文档的平均数量，美国公司平均发布了543个文件，而中国公司平均发布了302个文件。美国公司的平均学术生产也是中国公司的1.8倍。这表明美国公司的个人研发能力也是StronGER比中国公司的GER，对该行业具有明显的优势。作为一个密集型技术行业，AI学术研究也高度集中在大型公司中，其中99％的出版物在中国和美国的15家主要公司中。发表大多数文章的三家主要公司是腾讯（1,354），阿里巴巴（1,034）和华为（885），而美国的三家主要公司是Google（2,895），Microsoft（1,582）和目标（1,419）。其中，Google在美国的出版物数量超过了两家主要中国公司的总数，这反映了美国技术巨头在AI基础研究中的大量积累。吴·邓申还提到了重要发现。 “美国已经形成了一个典型的“人才旋转门”，包括卡内基·梅隆大学和当地公司之间的人才计费。小于15％，此“可见墙”必须被打破。基本理论和创新领域（例如自动学习，智能机器人和专家系统）具有绝对的优势，研究重点介绍了对AI和隐私保护安全至关重要的进步和技术道德。中国的研究表明，在计算机视觉，知识图和自然语言处理方面，应用程序的明确方向和狭窄的整合，具有相对优势。 Wu Dengsheng表示：“现场视觉领域中的中国文档的数量比美国高40.8％，在知识图形领域高出50.1％，在语言过程的自然领域也有略有优势。”中国公司还在推荐系统，智能金融和自动驾驶等领域工作。此外，中国在新探索领域的较晚推出，例如智能算法和EDGE计算，但也显示出良好的发展趋势。关于中国妇女关注率低的报告揭示了人才的性别失衡。 9.3％，而美国代表20.1％。这百分比是中国在世界上20个主要中的第二位，不到美国的一半。公司的。隐含偏见的妇女以及Alta强度的研发工作。适应性差异的问题是AI人才性别结构失衡的三个主要原因。 “但是我们也找到了出色的方面。”吴·邓山（Wu Dengsheng）说：“在中国的AI领域，诸如新闻技术大学（例如西安大学电子技术和四川大学）等整体大学比传统工程机构具有更高的流派。该活动提供了全球人才图，并具有“ nucleus nucleus nucleus nucleus nucleus”结构。G北京，香港，上海，深圳，新加坡和首尔，表明亚太地区和太平洋地区正在成为全球科学和技术创新的重要增长杆，包括纽约，硅谷和波士顿，仍然保持着强大的才能的吸引力。欧洲地区由伦敦，苏黎世和其他国家代表，并显示了各种创新模式。数据表明，在国家一级，美国在AI的全球人才汇编中具有绝对的主导地位。超过60％至90％的Google，Microsoft，IBM，Meta和Amazon分发给了美国。铅，集成和深度学习工程将成为未来的趋势。通过关键字分析，该报告清楚地说明了中央技术人工智能途径的变化。吴·丹森（Wu Denshen）介绍：“深度学习绝对是过去十年中的Protabsolute激动剂。”关键字“深度学习” incre的累积频率ASED 84次，特别是从2018年到2023年，平均年增长率高达217％，表明爆炸性令人难以置信。但是，他还指出：“其增长率是2024年第一个进入平台的扩展开发时期模型量表面向瓶颈的时期。”对象检测 - 视觉应用。 “自动学习的基本理论继续变得更加直觉，子进食作为“强化学习”。王牌已经活跃了10年，平均年增长率为12％。与理解相关的语义关键字，例如“语义学”，每年每年增加45％以来，自2022年以来，“同一词也可以揭示出“认知智能的重点”，这一词的重点是该综合的重点，这是一回合。 “自动学习”，“分类”和“分组”，反映了这些基本概念的重要性，并从新兴技术的角度（即KE）保持了相对稳定的知名度。Yword“ Transfor” Mers在2022年之后出现，并显着改变了自然语言处理和多模式AI的领域。设计为“功能提取”和“优化”的关键字显示自2020年以来的连续供暖趋势，表明研究方法已将算法创新更改为工程优化和实践实施。此外，该报告还强调了不同技术领域之间整合的趋势。该报告发现，传统的关键关键字（例如“对象检测”和“细分”）在流行变化方面与深度学习关键字（例如“神经元网络”和“深度学习”）高度同步。 Wu Dengsheng总结道：“这显然反映了AI发展的“融合”的一般趋势，而岛屿风格的研究已成为过去。”注意：文本/张夏伊，文章来源：钛媒体（公共帐户ID：TAIMEITI），本文是独立的观点作者，并不代表Yibang动态的位置。