按AI頂會(huì)評(píng)實(shí)力：谷歌雄霸全球第一，騰訊和清華分獲中國產(chǎn)學(xué)No.1

轉(zhuǎn)載自：量子位（ID：QbitAI）

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本文介紹全球AI實(shí)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(huì)——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，并計(jì)算了每個(gè)組織的出版指數(shù)。

美國出版指數(shù)接近中國7倍，中國位居第二；

清華、北大入圍全球大學(xué)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。

那么排名是根據(jù)什么方法？

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

為了在不被重復(fù)計(jì)算的情況下，收集一個(gè)國家、地區(qū)或機(jī)構(gòu)對(duì)一篇文章的貢獻(xiàn)，《自然指數(shù)》使用了分?jǐn)?shù)式計(jì)量(FC)方法，這個(gè)方法能考慮到每篇論文作者的貢獻(xiàn)份額。

一篇論文的FC總值為1，如果每位作者的貢獻(xiàn)度是一樣的，那么就平分這個(gè)總值。例如一篇論文有10個(gè)作者，且貢獻(xiàn)度相同，那么每位作者的獲得的FC就是0.1。

如果作者不止屬于一個(gè)機(jī)構(gòu)，那么作者的FC將在每個(gè)機(jī)構(gòu)之間平均分配。

某機(jī)構(gòu)的FC，就是將屬于這個(gè)機(jī)構(gòu)的所有作者FC求和。

而這項(xiàng)研究排名與《自然指數(shù)》唯一的區(qū)別就在于，它將海外實(shí)驗(yàn)室計(jì)入總部所在國/地區(qū)(而非所在國/地區(qū))。

舉個(gè)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，那么每位作者將獲得0.2分。

按機(jī)構(gòu)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(qū)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于兩家機(jī)構(gòu)，比如來自谷歌的作者還屬于斯坦福，那么谷歌和斯坦獲得的分?jǐn)?shù)分別為0.2/2，即0.1分。

那么，研究排名為什么會(huì)選擇NeurIPS和ICML呢？作者解釋到：

它們?cè)陧敿釧I研究人員當(dāng)中都有相似的知名度、相似的機(jī)構(gòu)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年人工智能研究領(lǐng)先的全球前40大組織(工業(yè)與學(xué)術(shù)界)

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

2019年人工智能研究排名前20位的地區(qū)

1. 美國 — 1260.2
2. 歐洲經(jīng)濟(jì)區(qū)+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. 中國臺(tái)灣 — 5.3
13. 沙特阿拉伯王國 — 5.0
14. 阿聯(lián)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. 新西蘭 — 0.5

2019年人工智能研究排名前20位的國家

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. 意大利 — 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年美國人工智能研究排名前20位的大學(xué)

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

2019年全球人工智能研究排名前20位的大學(xué)

1.斯坦福大學(xué)（美國）-82.3

2.麻省理工學(xué)院（美國）-69.8

3.卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（美國）-67.7

4.加州大學(xué)伯克利分校（美國）-54.0

5.牛津大學(xué)（英國）-37.7

6.普林斯頓大學(xué)（美國）-31.5

7.康奈爾大學(xué)（美國）-30.9

8.佐治亞理工學(xué)院（美國）-30.1

9.得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校（美國）-29.9

10.伊利諾伊大學(xué)（美國）-29.4

11.哥倫比亞大學(xué)（美國）- 29.2

12.清華大學(xué)（中國）-28.4

13.加州大學(xué)洛杉磯分校（美國）-27.2

14.蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院（瑞士）-27.0

15.華盛頓大學(xué)（美國）-24.0

16.法國國家信息與自動(dòng)化研究所（法國）-23.2

17.洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院（瑞士）- 22.3

18.北京大學(xué)（中國）- 21.6

19.多倫多大學(xué)（加拿大）-21.4

20.哈佛大學(xué)（美國）-19.2

2019年人工智能研究排名前20位的公司

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(dá) (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(xué)術(shù)界 vs. 產(chǎn)業(yè)界：總出版指數(shù)占比

學(xué)術(shù)界占比：77.8%
產(chǎn)業(yè)界占比：22.2%

NeurIPS 2019和ICML 2019，2200篇論文標(biāo)題中出現(xiàn)頻率最高的前150個(gè)單詞

人均出版指數(shù)排名前30的國家和地區(qū)

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(shí)-0.44
18.愛沙尼亞-0.44
19.日本-0.39
20.挪威-0.32
21.塞浦路斯-0.28
22.阿拉伯聯(lián)合酋長國-0.26
23.中國臺(tái)灣-0.22
24.愛爾蘭-0.21
25.意大利-0.19
26.沙特阿拉伯-0.15
27.希臘-0.14
28.中國-0.13
29.捷克共和國-0.11
30.新西蘭-0.11

2019年人工智能研究領(lǐng)先的全球前40大組織(樹圖)

總體而言，排名前40位的組織貢獻(xiàn)了出版指數(shù)總數(shù)的55% ，在總計(jì)2200篇論文中合計(jì)為1212.3篇。

人工智能研究中的競爭力(赫芬達(dá)爾指數(shù))

赫芬達(dá)爾指數(shù)是用來衡量參與者人數(shù)與行業(yè)的關(guān)系，也是衡量參與者之間競爭程度的指標(biāo)。

其公式如下：

其中，

H值低于100表示這是一個(gè)競爭激烈的行業(yè)；
H值低于1500表示該行業(yè)不集中；
H值在1500到2500之間表示行業(yè)集中程度適中；
H值高于2500表示行業(yè)集中程度較高。

在這項(xiàng)研究中，H值為146.47，表示行業(yè)不集中。也就是說，2019年AI行業(yè)沒有出現(xiàn)壟斷的現(xiàn)象。

▌?wù)l在引領(lǐng)人工智能行業(yè)？ ▌

現(xiàn)如今，中國和美國在人工智能領(lǐng)域間的競爭較為激烈。這項(xiàng)排名傾向于站在較平衡角度去研究，但在分析這個(gè)問題之前，先來回顧一下歷史：

2016年，人工智能領(lǐng)域發(fā)生了2件大事。

3月份，谷歌的AlphaGo成為首個(gè)擊敗圍棋9段專業(yè)選手李世石的電腦程序；10月，奧巴馬政府發(fā)布了一項(xiàng)關(guān)于人工智能未來發(fā)展方向和考慮的戰(zhàn)略，名為“為人工智能的未來做準(zhǔn)備”。

在中國，這兩件事推動(dòng)了政府優(yōu)先考慮并大幅增加對(duì)人工智能的投入。

2017年7月，中國將2030年設(shè)定為人工智能發(fā)展的一個(gè)期限：2020年達(dá)到人工智能經(jīng)濟(jì)體的頂級(jí)水平，2025年實(shí)現(xiàn)重大新突破，2030年成為全球人工智能的領(lǐng)跑者。

像CNAS這樣的智庫認(rèn)為，中國的人工智能戰(zhàn)略反映了奧巴馬政府報(bào)告中的關(guān)鍵原則——現(xiàn)在是中國在采用人工智能，而不是美國。

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

2017年，美國出版指數(shù)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，艾倫人工智能研究所(Allen Institute for Artificial Intelligence)的分析發(fā)現(xiàn)，在被引用次數(shù)Top 10的論文中，中國作者的比例穩(wěn)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(huì)說，未來十年，美國在人工智能領(lǐng)域的競爭力可能會(huì)削弱。

而這項(xiàng)排名研究認(rèn)為，結(jié)果將取決于現(xiàn)代人工智能的三個(gè)關(guān)鍵要素：算法、硬件和訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

誰要想在人工智能領(lǐng)域占領(lǐng)主導(dǎo)地位，就需要把這三個(gè)要素都做好。

目前，美國的優(yōu)勢(shì)在于算法和硬件，而中國的優(yōu)勢(shì)在海量的數(shù)據(jù)。

排名研究作者認(rèn)為，雖然很難得出結(jié)論，但未來幾年內(nèi)，美國仍將保持人工智能領(lǐng)先地位。

▌研究數(shù)據(jù) ▌

此項(xiàng)排名研究還公布了數(shù)據(jù)。

由于人工智能頂會(huì)的數(shù)據(jù)不會(huì)采用標(biāo)準(zhǔn)化的形式，所以分析基本上靠人工手動(dòng)(HTML解析、Python轉(zhuǎn)換、大量手工名稱標(biāo)準(zhǔn)化等)。

數(shù)據(jù)下載鏈接如下：
http://people.csail.mit.edu/chuvpilo/publications.html

文章來源

Medium博客：
https://medium.com/@chuvpilo/ai-research-rankings-2019-insights-from-neurips-and-icml-leading-ai-conferences-ee6953152c1a

— 完 —

https://www.toutiao.com/i6773271868079079944/