按AI頂會評實力:谷歌雄霸全球第一,騰訊和清華分獲中國產學No.1

AIBigbull2050發表於2019-12-23

轉載自:量子位(ID:QbitAI)

本文 4657字,建議閱讀 12分鐘

本文介紹全球AI實力榜單。

一年一度AI研究排名來了!

這一次,排名分析了兩大AI頂會——NeurIPS和ICML。

排名研究了2200篇被接受的論文,還列出了一份作者及其附屬組織的名單,並計算了每個組織的出版指數。

美國出版指數接近中國7倍,中國位居第二;

清華、北大入圍全球大學排名前20;

騰訊、阿里、百度、華為入圍全球公司排名前20。

值得注意的是,騰訊在公司排名中,位居中國第一,奪得8.8分,超越了阿里、百度和華為。

那麼排名是根據什麼方法?

據作者介紹,排名方法是受到了《自然指數》(Nature Index)的啟發。

為了在不被重複計算的情況下,收集一個國家、地區或機構對一篇文章的貢獻,《自然指數》使用了分數式計量(FC)方法,這個方法能考慮到每篇論文作者的貢獻份額。

一篇論文的FC總值為1,如果每位作者的貢獻度是一樣的,那麼就平分這個總值。例如一篇論文有10個作者,且貢獻度相同,那麼每位作者的獲得的FC就是0.1。

如果作者不止屬於一個機構,那麼作者的FC將在每個機構之間平均分配。

某機構的FC,就是將屬於這個機構的所有作者FC求和。

而這項研究排名與《自然指數》唯一的區別就在於,它將海外實驗室計入總部所在國/地區(而非所在國/地區)。

舉個例子。

如果一篇論文有5位作者,其中三位來自MIT,一位來自牛津,剩下的一位來自谷歌,那麼每位作者將獲得0.2分。

按機構而言,MIT將獲得3 x 0.2,即0.6分;牛津和谷歌分別獲得0.2分。

按國家/地區而言,美國將獲得0.8分,歐洲將獲得0.2分。

如果有一位作者隸屬於兩家機構,比如來自谷歌的作者還屬於史丹佛,那麼谷歌和斯坦獲得的分數分別為0.2/2,即0.1分。

那麼,研究排名為什麼會選擇NeurIPS和ICML呢?作者解釋到:

它們在頂尖AI研究人員當中都有相似的知名度、相似的機構參與度以及相似的論文接受率(NeurIPS的論文接受率為21.2%,ICML的論文接受率為22.6%)。

▌2019 AI研究排名 ▌

2019年人工智慧研究領先的全球前40大組織(工業與學術界)

按AI頂會評實力:谷歌雄霸全球第一,騰訊和清華分獲中國產學No.1

  1. 谷歌 (USA) — 167.3
  2. 史丹佛大學 (USA) — 82.3
  3. 麻省理工學院 (USA) — 69.8
  4. 卡內基·梅隆大學 (USA) — 67.7
  5. UC 伯克利 (USA) — 54.0
  6. 微軟(USA) — 51.9
  7. 牛津大學(UK) — 37.7
  8. Facebook (USA) — 33.1
  9. 普林斯頓大學 (USA) — 31.5
  10. 康奈爾大學 (USA) — 30.9
  11. 佐治亞理工學院 (USA) — 30.1
  12. 得克薩斯大學奧斯汀分校 (USA) — 29.9
  13. 伊利諾伊大學 (USA) — 29.4
  14. 哥倫比亞大學 (USA) — 29.2
  15. 清華大學 (China) — 28.4
  16. 加州大學洛杉磯分校 (USA) — 27.2
  17. 蘇黎世聯邦理工學院 (Switzerland) — 27.0
  18. IBM (USA) — 25.8
  19. 華盛頓大學 (USA) — 24.0
  20. 法國國家資訊與自動化研究所 (France) — 23.2
  21. 洛桑聯邦理工學院 (Switzerland) — 22.3
  22. 北京大學(China) — 21.6
  23. 多倫多大學 (Canada) — 21.4
  24. 哈佛大學 (USA) — 19.2
  25. 杜克大學 (USA) — 18.7
  26. 紐約大學 (USA) — 17.7
  27. 劍橋大學 (UK) — 15.1
  28. 韓國科學技術院 (South Korea) — 14.8
  29. 以色列理工學院 (Israel) — 14.6
  30. 加州大學聖迭戈分校 (USA) — 14.6
  31. 威斯康星大學麥迪遜分校 (USA) — 14.4
  32. 亞馬遜 (USA) — 14.3
  33. 馬薩諸塞大學安姆斯特分校 (USA) — 13.8
  34. 倫敦大學學院 (UK) — 13.7
  35. 蒙特利爾學習演算法研究所 (Canada) — 13.5
  36. 南加利福尼亞大學 (USA) — 13.5
  37. 賓夕法尼亞大學 (USA) — 13.3
  38. 首爾大學 (South Korea) — 12.7
  39. 約翰斯·霍普金斯大學 (USA) — 12.6
  40. 日本理化學研究所 (Japan) — 12.3

2019年人工智慧研究排名前20位的地區

按AI頂會評實力:谷歌雄霸全球第一,騰訊和清華分獲中國產學No.1

  1. 美國 — 1260.2
  2. 歐洲經濟區+瑞士 — 431.5
  3. 中國 — 184.5
  4. 加拿大 — 80.3
  5. 日本 — 49.4
  6. 韓國 — 46.8
  7. 以色列 — 43.3
  8. 澳大利亞 — 27.0
  9. 印度 — 17.1
  10. 新加坡— 13.2
  11. 俄羅斯 — 10.6
  12. 台灣 — 5.3
  13. 沙烏地阿拉伯王國 — 5.0
  14. 阿聯酋 — 2.3
  15. 伊朗 — 2.2
  16. 南非 — 1.0
  17. 智利 — 1.0
  18. 馬來西亞 — 0.7
  19. 土耳其 — 0.6
  20. 紐西蘭 — 0.5

2019年人工智慧研究排名前20位的國家

按AI頂會評實力:谷歌雄霸全球第一,騰訊和清華分獲中國產學No.1

  1. 美國 — 1260.2
  2. 中國 — 184.5
  3. 英國 — 126.1
  4. 法國 — 94.3
  5. 加拿大 — 80.3
  6. 德國 — 64.5
  7. 瑞士 — 59.3
  8. 日本 — 49.4
  9. 韓國 — 46.8
  10. 以色列 — 43.3
  11. 澳大利亞 — 27.0
  12. 印度 — 17.1
  13. 荷蘭 — 15.3
  14. 新加坡 — 13.2
  15. 丹麥 — 12.2
  16. 義大利 — 11.5
  17. 瑞典 — 11.3
  18. 俄羅斯 — 10.6
  19. 芬蘭 — 9.6
  20. 奧地利 — 7.4

2019年美國人工智慧研究排名前20位的大學

按AI頂會評實力:谷歌雄霸全球第一,騰訊和清華分獲中國產學No.1

1.史丹佛大學-82.3
2.麻省理工學院-69.8
3.卡內基梅隆大學-67.7
4.伯克利大學-54.0
5.普林斯頓大學-31.5
6.康奈爾大學-30.9
7.佐治亞理工學院-30.1
8.得克薩斯大學奧斯汀分校-29.9
9.伊利諾伊大學-29.4
10.哥倫比亞大學-29.2
11.加州大學洛杉磯分校-27.2
12.華盛頓大學-24
13.哈佛大學-19.2
14.杜克大學-18.7
15.紐約大學-17.7
16.加州大學聖地亞哥分校-14.6
17.威斯康星大學麥迪遜分校-14.4
18.馬薩諸塞大學阿默斯特分校-13.8
19.南加州大學-13.5
20.賓夕法尼亞大學-13.3

2019年全球人工智慧研究排名前20位的大學

按AI頂會評實力:谷歌雄霸全球第一,騰訊和清華分獲中國產學No.1

1.史丹佛大學(美國)-82.3

2.麻省理工學院(美國)-69.8

3.卡內基梅隆大學(美國)-67.7

4.加州大學伯克利分校(美國)-54.0

5.牛津大學(英國)-37.7

6.普林斯頓大學(美國)-31.5

7.康奈爾大學(美國)-30.9

8.佐治亞理工學院(美國)-30.1

9.得克薩斯大學奧斯汀分校(美國)-29.9

10.伊利諾伊大學(美國)-29.4

11.哥倫比亞大學(美國)- 29.2

12.清華大學(中國)-28.4

13.加州大學洛杉磯分校(美國)-27.2

14.蘇黎世聯邦理工學院(瑞士)-27.0

15.華盛頓大學(美國)-24.0

16.法國國家資訊與自動化研究所(法國)-23.2

17.洛桑聯邦理工學院(瑞士)- 22.3

18.北京大學(中國)- 21.6

19.多倫多大學(加拿大)-21.4

20.哈佛大學(美國)-19.2

2019年人工智慧研究排名前20位的公司

按AI頂會評實力:谷歌雄霸全球第一,騰訊和清華分獲中國產學No.1

  1. 谷歌 (USA) — 167.3
  2. 微軟 (USA) — 51.9
  3. Facebook (USA) — 33.1
  4. IBM (USA) — 25.8
  5. 亞馬遜 (USA) — 14.3
  6. 騰訊 (China) — 8.8
  7. 阿里巴巴 (China) — 7.5
  8. 博世 (Germany) — 7.2
  9. Uber (USA) — 7.1
  10. 英特爾 (USA) — 6.9
  11. 豐田 (Japan) — 6.0
  12. Yandex (Russia) — 5.8
  13. 百度 (China) — 5.5
  14. 英偉達 (USA) — 5.2
  15. 蘋果 (USA) — 4.6
  16. Salesforce (USA) — 4.2
  17. PROWLER.io (UK) — 4.2
  18. Criteo (France) — 3.9
  19. 華為 (China) — 3.7
  20. NEC (Japan) — 3.5
    ▌更深入的分析 ▌

學術界 vs. 產業界:總出版指數佔比

按AI頂會評實力:谷歌雄霸全球第一,騰訊和清華分獲中國產學No.1

學術界佔比:77.8%
產業界佔比:22.2%

NeurIPS 2019和ICML 2019,2200篇論文標題中出現頻率最高的前150個單詞

按AI頂會評實力:谷歌雄霸全球第一,騰訊和清華分獲中國產學No.1

人均出版指數排名前30的國家和地區

按AI頂會評實力:谷歌雄霸全球第一,騰訊和清華分獲中國產學No.1

1.瑞士-6.97
2.以色列-4.88
3.美國-3.85
4.新加坡-2.34
5.加拿大-2.17
6.丹麥-2.11
7.英國-1.90
8.芬蘭-1.75
9.法國-1.41
10.瑞典-1.11
11.澳大利亞-1.08
12.韓國-0.91
13.荷蘭-0.89
14.奧地利-0.84
15.德國-0.78
16.拉脫維亞-0.67
17.比利時-0.44
18.愛沙尼亞-0.44
19.日本-0.39
20.挪威-0.32
21.塞普勒斯-0.28
22.阿拉伯聯合大公國-0.26
23.台灣-0.22
24.愛爾蘭-0.21
25.義大利-0.19
26.沙烏地阿拉伯-0.15
27.希臘-0.14
28.中國-0.13
29.捷克共和國-0.11
30.紐西蘭-0.11

2019年人工智慧研究領先的全球前40大組織(樹圖)

按AI頂會評實力:谷歌雄霸全球第一,騰訊和清華分獲中國產學No.1

總體而言,排名前40位的組織貢獻了出版指數總數的55% ,在總計2200篇論文中合計為1212.3篇。

人工智慧研究中的競爭力(赫芬達爾指數)

赫芬達爾指數是用來衡量參與者人數與行業的關係,也是衡量參與者之間競爭程度的指標。

其公式如下:

按AI頂會評實力:谷歌雄霸全球第一,騰訊和清華分獲中國產學No.1

其中,

H值低於100表示這是一個競爭激烈的行業;
H值低於1500表示該行業不集中;
H值在1500到2500之間表示行業集中程度適中;
H值高於2500表示行業集中程度較高。

在這項研究中,H值為146.47,表示行業不集中。也就是說,2019年AI行業沒有出現壟斷的現象。

▌誰在引領人工智慧行業? ▌

現如今,中國和美國在人工智慧領域間的競爭較為激烈。這項排名傾向於站在較平衡角度去研究,但在分析這個問題之前,先來回顧一下歷史:

2016年,人工智慧領域發生了2件大事。

3月份,谷歌的AlphaGo成為首個擊敗圍棋9段專業選手李世石的電腦程式;10月,奧巴馬政府釋出了一項關於人工智慧未來發展方向和考慮的戰略,名為“為人工智慧的未來做準備”。

在中國,這兩件事推動了政府優先考慮並大幅增加對人工智慧的投入。

2017年7月,中國將2030年設定為人工智慧發展的一個期限:2020年達到人工智慧經濟體的頂級水平,2025年實現重大新突破,2030年成為全球人工智慧的領跑者。

像CNAS這樣的智庫認為,中國的人工智慧戰略反映了奧巴馬政府報告中的關鍵原則——現在是中國在採用人工智慧,而不是美國。

這項研究排名是從2017年開始的,下圖反映了2017年出版指數排名前10的國家。

按AI頂會評實力:谷歌雄霸全球第一,騰訊和清華分獲中國產學No.1

2017年,美國出版指數是中國的11倍。

而到了2019年,這一差距縮小到了7倍(美國1260.2,中國184.5)。

此外,艾倫人工智慧研究所(Allen Institute for Artificial Intelligence)的分析發現,在被引用次數Top 10的論文中,中國作者的比例穩步上升:2018年,中國作者的比例為26.5%,與美國的29%相差無幾。

有人會說,未來十年,美國在人工智慧領域的競爭力可能會削弱。

而這項排名研究認為,結果將取決於現代人工智慧的三個關鍵要素:演算法、硬體和訓練資料。

誰要想在人工智慧領域佔領主導地位,就需要把這三個要素都做好。

目前,美國的優勢在於演算法和硬體,而中國的優勢在海量的資料。

排名研究作者認為,雖然很難得出結論,但未來幾年內,美國仍將保持人工智慧領先地位。

▌研究資料 ▌

此項排名研究還公佈了資料。

由於人工智慧頂會的資料不會採用標準化的形式,所以分析基本上靠人工手動(HTML解析、Python轉換、大量手工名稱標準化等)。

資料下載連結如下:

文章來源

Medium部落格:

— 完 —







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