​清華&中國工程院聯合發布：人工智慧全球2000位最具影響力學者

• 2020 年 2 月 12 日
• 筆記

今天上午，清華和中國工程院知識智慧聯合研究中心在清華大學聯合發布《人工智慧全球2000位最具影響力學者》，通過AMiner學術數據在全球範圍內遴選出了2000位人工智慧學科最有影響力、最具活力的頂級學者並進行了分析，揭秘了人工智慧領域人才現狀。

概述

AI 2000簡介

AI 2000 人工智慧全球最具影響力學者榜單（以下稱為AI 2000）旨在未來10年通過AMiner學術數據在全球範圍內遴選2000位人工智慧學科最有影響力、最具活力的頂級學者。AMiner由清華大學研發，檢索了19世紀以來全球1億3千餘萬學者發表的2億7千萬餘篇學術論文數據，已吸引全球220個國家/地區1000多萬獨立IP訪問，數據下載量230萬次，年度訪問量超過1100萬。

AI 2000 涵蓋人工智慧學科20個子領域，具體遴選方法為每個子領域每年選出10名獲獎者，未來10年共產生2000名；每年遴選的時候，參考過去十年該領域最有影響力的會議和期刊發表論文的引用情況，排名前10的學者當選該領域當年【AI 2000最具影響力學者獎】，排名前100的其他學者獲【AI 2000最具影響力學者提名獎】；每個領域的期刊和會議由技術委員會專家確定。20個子領域分別為經典AI(AAAI/IJCAI)、機器學習、電腦視覺、自然語言處理、機器人、知識工程、語音識別、數據挖掘、資訊檢索與推薦、資料庫、人機交互、電腦圖形、多媒體、可視化、安全與隱私、電腦網路、電腦系統、計算理論、晶片技術和物聯網。

清華大學AMiner團隊秉持「植根學術土壤，促進學科發展」的初衷，以「客觀公正」為原則，以數據為基礎構建的全球學術知識圖譜、採用人工智慧技術自動生成榜單。AMiner歷次榜單發布都受到世界著名大學和研究機構的官方認可，比如加州伯克利大學、康奈爾大學、杜克大學和 新加坡國立大學，其影響力、公信力和專業性，可見一斑。

評選規則

1、具體規則

AI 2000 涵蓋人工智慧學科20個子領域，具體遴選方法為每個子領域每年選出10名獲獎者，未來10年共產生2000名；每年遴選的時候，參考過去10年該領域最有影響力的會議和期刊發表論文的引用情況，排名前10的學者當選該領域當年【AI 2000最具影響力學者獎】，排名前100的其他學者獲【AI 2000最具影響力學者提名獎】。

榜單通過AMiner系統中所收錄的學術數據用電腦演算法自動化生成榜單排名，確保了榜單的客觀、公平、公正、公開。榜單採用的引用數據來源於Google Scholar，更新日期為2019年12月31日。

2、領域劃分

人工智慧既是電腦科學的一個分支，又是一個融合了多種學科的交叉學科，加上其最近幾年的高速發展，內涵和外延也在不斷的變化，新興的子領域不斷湧現，導致工業界和學術界並沒有一個對人工智慧的明確定義。在進行榜單生成時，綜合參考了電腦領域較為公認的具有權威性的機構（包括：ACM—Association for Computing Machinery 國際電腦學會；CCF—China Computer Federation 中國電腦學會；IEEE—Institute of Electrical and Electronics Engineers 電氣和電子工程師協會 ）中關於學科的分類 。同時，又融合了中國外專家學者的建議，選擇了經典AI（AAAI/IJCAI）、機器學習、電腦視覺、自然語言處理、機器人、知識工程、語音識別、數據挖掘、資訊檢索與推薦、資料庫、人機交互、電腦圖形、多媒體、可視化、安全與隱私、電腦網路、作業系統、計算理論、晶片技術和物聯網20個子領域。

AI 2000各子領域導圖

領域會議和期刊

每個子領域所參考的頂級會議和期刊是根據《CCF推薦國際學術期刊和會議目錄》和ACM計算分類系統相關子領域的A類期刊和會議作為數據的來源。然後徵求相關專家和團體意見，補充新湧現的學科頂級期刊和會議。以下列表給出了20個子領域所採用的頂級會議和期刊。

子領域相應會議/期刊

數據分析

美國學者數量領跑全球

學者地圖用於描述特定領域學者的分布情況，對於進行學者調查、分析各地區競爭力現況尤為重要，下圖為AI 2000全球學者分布情況：

AI 2000學者全球分布

地圖根據學者當前就職機構地理位置進行繪製，其中不同圖標顏色代表不同地區的學者，圖標大小代表學者數量。從地區角度看，AI 2000的學者主要集中在北美洲的美國地區；歐洲中西部也有一定的學者分布；亞洲的人才主要分布於中國及日韓地區；其他諸如南美洲、非洲等地區的學者非常稀少。學者人數TOP10國家如下所示：

學者人數TOP10國家

從國家角度看，美國學者人數的佔比最高，有1128人，佔比61.4%，超過總人數的一半，獨自領跑第一梯隊。中國排在美國之後，領跑第二梯隊，有171人，佔比9.3%。德國位列第三，是歐洲國家中擁有高影響力學者最多的地方；其餘國家的學者人數量均少在100人以下。

美國機構數量多實力強

統計各領域高引學者數TOP10的研究機構如下圖所示，位居首位的是Google公司，共165人入選榜單，也是唯一一家學者數過百的機構。從國家分布來看，只有清華大學為中國入選機構，其餘均為美國研究機構，且美國機構學者總體人數遙遙領先。

學者人數TOP10機構

此外，各領域榜首機構統計如下圖所示。Google在經典人工智慧等10個領域的學者數量都位居榜首；麻省理工學院在機器人以及計算理論2個領域的學者數量位居榜首；其他領域的榜首分布在不同的機構中，其中，中國科學院在多媒體領域的學者數量最多。

各領域學者數榜首機構統計

男女比例差異明顯

本報告高影響力學者資訊的統計中，我們針對所有上榜學者性別做出統計。男性在各領域中均占多數，共1663人；女性學者稀少，共175人。其中，機器學習領域的男性學者比例最高，達98%；人機交互領域的女性學者比例最高，但也只佔該領域的24%。

學者整體水平較高

h-index是中國外公認的評價學者學術成就的方法，從下圖可以看出本次AI 2000學者均具有較高h-index值，其中h-index大於60的人數最多，有385人，佔比20.9%。

AI 2000學者h-index分布

研究領域多點開花

AI 2000的學者中，有多位學者的研究方向涉及了多個領域，其中有2位學者出現在四個領域，他們分別是Yoshua Bengio以及Alex J. Smola；此外，有19位學者出現在3個領域，有118位學者出現在2個領域。

領域技術分析系統

領域技術分析系統可以基於AMiner大量的論文和學者資訊進行深入挖掘，對技術趨勢、國際趨勢等方面進行分析。在本榜單期刊/會議基礎上，AI 2000的趨勢分析如下：

1、技術發展趨勢

AI 2000技術趨勢分析如下圖所示。圖中每條色帶表示一個話題，其寬度表示該術語在當年的熱度，與當年該話題的論文數量呈正相關，每一年份中按照其熱度由高到低進行進行排序。通過技術趨勢分析可以發現當前熱點研究話題TOP10是：Neural Network（神經網路）、Convolutional Neural Network（卷積神經網路）、Machine Learning（機器學習）、Computer Vision（電腦視覺）、Mobile Device（移動設備）、Social Network（社交網路）、Speech Recognition（語音識別）、Information Retrieval（資訊檢索）、Support Vector Machine（支援向量機）、Data Mining（數據挖掘）。技術趨勢分析描述了技術的出現、變遷過程，可以幫助研究人員理解領域的研究歷史和現狀，快速識別研究的前沿熱點問題，例如下圖反映出的神經網路、卷積神經網路等領域在近期的快速發展

AI 2000技術發展趨勢

2、國家發展趨勢

AI 2000國家趨勢分析如下圖所示。圖中每條色帶表示一個國家，其寬度表示該國家在當年的研究熱度，與當年該國論文數量呈正相關，每一年份中按照其熱度由高到低進行排序。通過國家趨勢分析可以發現熱度TOP10的國家分別是：United States（美國）、China（中國）、United Kingdom（英國）、Germany（德國）、Canada（加拿大）、Japan（日本）、Australia（澳大利亞）、South Korea（韓國）、Italy（義大利）、France（法國）。當前研究熱度最高的國家是美國，從全局熱度來看，美國早期就有著領先優勢並一直保持著最高的熱度，同時中國的研究熱度緊隨美國之後。

AI 2000國家發展趨勢

3、國家合作

國家間論文合作情況可以根據論文中的單位資訊，將作者映射到各個國家中，進而統計各國之間的論文合作情況，合作論文數量T OP10的關係如下圖所示。在合作論文數量上，中美合作的論文數遙遙領先；在合作對象上，絕大多數的合作關係都包含美國，體現出美國的突出地位。

國家間論文合作情況

結語

通過以上分析可以發現，在學者數量方面，美國在人工智慧整體層面上佔有絕對優勢，擁有超過一半的高水平學者，為美國人工智慧的發展奠定了堅實的人才基礎；這些學者又廣泛分布在高校、企業等研究機構中，人才聚集必然會帶動各機構的快速發展。

相較而言，雖然中國在學者規模上位列第二，但是與美國還有很大的差距，相應地，中國高水平學者集中的研究機構也很匱乏，中國人工智慧領域的人才隊伍亟待加強。

在學者特點方面，AI 2000涵蓋的學者整體研究水平高，跨領域學者數量多，有利於各領域的協同發展，但是也有男女比例不均衡等問題。

在趨勢發展方面，我們可以通過分析技術趨勢了解先進技術的歷史和現狀，例如洞察神經網路的發展進程；通過分析國家趨勢了解各個國家的發展情況，通過分析國家合作認識國際合作潮流，例如美國是現在發展熱度最高的國家，由此也帶動了其他國家與美國的合作。

相信不久的將來會有更多的人工智慧關鍵技術實現突破，中國人工智慧的發展也將更加耀眼，培養更多的人才投入到人工智慧領域的發展建設中去。