去年中国 AI 顶级论文数量和专利授权高于美国

去年中国 AI 顶级论文数量和专利授权高于美国 中国科学技术信息研究所和北京大学发表《2023 全球人工智能创新指数报告》,报告称去年中国 AI 顶级论文数量和专利授权均高于美国,但在综合能力上美国仍然领先于中国。在主要国家 AI 顶级论文数量占比上,中国占比 36.7%,美国占比 22.6%。在主要国家 AI 专利授权数量占比上,中国占比 34.7%,美国占比 32%。《报告》显示,2023 年产业界独立研发的机器学习模型达到 176 个,是学术界的 3.5 倍。近十年 GitHub 上人工智能开源项目总数持续增长,从 2013 年的 1.2 万个增加到 2023 年的约 190 万个。印度成为最大的开源项目来源国,每年贡献的人工智能开源项目数量占全球的比重从 2013 年的 3.1% 增长到 2023 年的 27.3%。 via Solidot

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2023年中国人工智能顶级论文数量和专利授权均高于美国

2023年中国人工智能顶级论文数量和专利授权均高于美国 该《报告》聚焦基础支撑、资源与环境、科技研发、产业与应用、国际合作交流等5个维度构建指标体系,对46个重点国家的人工智能创新发展和治理情况进行量化评估。澎湃科技注意到,综合考虑总得分、国家间分差、一级指标排名等因素,报告将参评国家划分为四个梯队,美国和中国稳居第一梯队,总得分明显高于其他国家,第二梯队与第一梯队的差距进一步拉大。中美两国AI水平稳居第一梯队总体格局上,2023年全球人工智能美国和中国稳居第一梯队,英国、日本、新加坡等9个国家位居第二梯队。其中,美国以74.71的总分大幅领先,中国总分为52.69分,排名第二,比排名第三的英国高出近15分。美国全面领先,中美在多数指标上处于“断层式”领先。自指数创建五年来,美国一直排名全球第一,中国从2020年起近四年一直排名第二。《2023全球人工智能创新指数报告》正式发布《报告》指出,美国和中国在人工智能高层次人才数量和人工智能企业数量上均领先于第二梯队国家。在主要国家人工智能顶级论文数量和主要国家人工智能专利授权数量上,中国远高于美国。比如,在主要国家人工智能顶级论文数量占比上,中国占比36.7%,美国占比22.6%。在主要国家人工智能专利授权数量占比上,中国占比34.7%,美国占比32%。《报告》也提到,第二梯队中,英国在整体教育资源和高质量的学术研究成果方面比较突出,日本专利也较为突出。德国在产业和应用方面,尤其是在人工智能风险投资以及国内市场规模方面很有优势。第三、四梯队部分国家有所进步,其中印度和沙特阿拉伯连续三年排位上升。学习模型研发数量中,美国人工智能企业表现突出统观当下全球人工智能创新发展趋势,赵志耘提到了当下全球趋势呈现四个特点。趋势一,大模型的突破带动人工智能技术创新加快,自然语言处理、多模态等领域研发提速。多模态领域的模型数量大幅增长,从2022年的9个增加到2023年的35个。需要注意的是,2023年AI for Science持续深入,面向生物/医药、地球科学、数学、材料科学等科研领域的机器学习模型不断涌现。全球趋势观察趋势二,产业界在模型开发上的领先优势凸显。《报告》显示,2023年产业界独立研发的机器学习模型达到176个,是学术界的3.5倍。澎湃科技注意到,在2023年机器学习模型研发数量的机构中,美国人工智能企业表现尤为突出,2023年推出2个以上机器学习模型的13家机构中,美国7家,研发学习模型数量最多的来自Google,数量达到19个。中国2家(阿里巴巴、北京智源人工智能研究院)、英国、加拿大、法国、阿联酋各占1家。《报告》同时还提及,近十年产业界独立研发的机器学习模型数量占比从2013年的25%上升到2023年的62.6%,学术界却不断下降,与产业界的差距拉大。趋势三,生成式人工智能开源项目激增,开源仍是人工智能技术研发应用的重要模式。《报告》指出,近十年GitHub上人工智能开源项目总数持续增长,从2013年的1.2万个增加到2023年的约190万个。印度成为最大的开源项目来源国,每年贡献的人工智能开源项目数量占全球的比重从2013年的3.1%增长到2023年的27.3%,2020年开始反超美国。趋势四,人工智能企业新增数量开始增长,2023年生成式人工智能风险投资规模急剧扩大,主要集中在美国、法国、中国、以色列、英国等国家。在过去的2018-2022年,全球新增人工智能企业数量在逐年递减,但是这种递减趋势在2023年得到了抑制,同时有回转的倾向,2023年新增企业数量同比上涨了21.5%。同时有一个更为乐观的趋势是,全球人工智能风险投资额虽然还是下降的趋势,但是这种下降的幅度在明显缩减。尤其是2023年生成式人工智能的风险投资规模在快速扩大,也使得生成式人工智能在推动人工智能创新发展方面起到非常重要的作用。原始创新需要加强《报告》指出,中国人工智能综合水平保持全球第二,但尚未形成具有绝对领先优势的核心竞争力。在人才培养、科研产出、产业发展等方面,中国取得积极成效。在高层次人工智能人才队伍上,顶会顶刊论文作者数量从2018年的328人增长到2022年的1674人,与美国的差距正逐渐缩小。高质量科研成果数量明显上升,顶会顶刊论文数量已经超过美国,位居全球第一,累计贡献的高影响力人工智能开源项目目前位居全球第三,仅次于美国和印度。不过,赵志耘指出,从当前主流技术路线的趋势特征以及支撑技术大规模应用的基础条件来看,中国人工智能发展还存在一些不足,尤其在数据开发利用、原始创新等方面需要进一步加强。《报告》也同时提到对中国人工智能发展的建议及展望。赵志耘表示,应加快高水平规模化的应用,这将是中国最大的优势。此外,加强数据资源建设,健全公共数据开放共享机制,建设安全合规、大规模、高质量的语料库。加大高层次人才引育,加快高水平规模化应用,聚焦关键领域打造一批具有技术先进性和规模化潜力的重大场景,推动大小模型协同落地。 ... PC版: 手机版:

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中国申请了逾三万生成式 AI 专利 日经等机构的分析显示,中国正大量申请生成式 AI 相关专利。根据占世界专利申请数量 8 成的五大专利局(日本国专利厅、美国专利商标局、欧洲专利局、中国国家知识产权局、韩国知识产权局)的数据,中国的生成式 AI 相关专利申请数为 30124 项,远远超过了美国的 12530 项。中国最近几年的专利申请急剧增加。世界五大专利局的统计显示,从 2022 年的专利申请量来看,中国为 162 万项、美国为 59 万项、日本为 29 万项、韩国为 24 万项、欧洲为 19 万项。百度是中国申请生成式 AI 专利最多的公司,有 575 项,其次是腾讯的 561 项。 via Solidot

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日本法院裁定AI发明的装置不予授权专利 就人工智能生成的发明是否能获得专利的诉讼,日本东京地方法院5月16日作出裁决,指出“发明人仅限于人类”,因而不予授权。原告现居美国,就人工智能发明的装置申请专利,发明人一栏中填写的是“DABUS 自主发明本装置的人工智能”。3年前,日本特许厅以“发明人仅限于人类”为由不予授权。原告不服,提起诉讼,要求撤销不予注册的决定。东京地方法院审判长中岛基至在16日的判决中指出:“知识产权基本法对发明的定义是人类活动创造的产物…… 。”中岛同时还指出,目前有关专利的法律并没有考虑到人工智能的发明,“人工智能使社会和经济结构发生了变化,按照目前的法律解释会产生诸多问题。首先,应该讨论立法,期待尽可能快地得出结论”,他敦促国会就此展开讨论。

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全球顶级AI人才调查:最精英的首选美国就业 中国输出最多

全球顶级AI人才调查:最精英的首选美国就业 中国输出最多 麦克罗波洛智库利用了神经信息处理系统会议(NeurIPS)的作者数据 。NeurIPS被公认为AI领域的顶会之一。在NeurIPS上发表的研究特别关注神经网络和深度学习的理论进展,这两个子领域推动了人工智能的许多最新进展。在2022年的NeurIPS会议上, 2,671 篇论文被接受,接受率为 25.6%。2019年的接受率更低,为21.6%。麦克罗波洛智库将这些被收录论文的作者视为AI研究领域的顶级人才,大致占据了整体AI研究人才的前20%。NeurIPS会议上,能够获得口头报告的机会更是难能可贵。2022年仅有190篇论文获得了这一荣誉,录取率仅为1.8%。这些论文的作者共计955名,麦克罗波洛智库将他们认定为AI人才中最精英(约前2%)的成员。由于会议接受的论文数量过多,麦克罗波洛智库从中随机抽取了186篇进行分析,这些论文的作者总数为867名。根据论文作者的求学经历和工作机构,麦克罗波洛智库总结出了顶级AI人才流动的特征和趋势[1]。在2020年,麦克罗波洛智库曾经公布过一次“全球人工智能人才追踪”调查数据,这次是数据库的一次更新。对比两次的数据,能够看到人才流动趋势的变化。最精英的AI人才首选在美国就业,中国其次数据显示,中国和美国是顶级AI人才的主要来源地和目标工作地,70%的顶级AI人才在中国或美国的机构中工作,65%的顶级AI人才出自中美两国。其他国家虽然也有各自的特点,但中美两国在AI人才方面仍然牢牢占据了主导地位。在中美两国的竞争中,美国在顶级AI人才方面又有着明显的领先优势。美国拥有全球60%的顶级AI研究机构,是全球最精英(前2%)AI人才的首选就业目的地,57%的最精英的AI人才首选在美国就业。中国仅次于美国,是美国的最大竞争对手,但也只有12%的最精英的AI人才首选在中国就业,差距非常明显。最精英的AI研究人员工作的主要国家美国的这一优势很大程度上得益于其领先的大学,特别是研究生教育实力和硅谷的强大人才磁场。拥有斯坦福、麻省理工、加州大学伯克利分校等世界一流学府,加上Google、OpenAI等科技巨头和活跃的创业生态,使美国在吸引和培养AI顶级人才方面处于有利地位。实际上,美国在STEM领域相当依赖,也很好地利用了外国人才,这建立在美国研究生教育体系对外国学生的吸引力之上。美国 2019 年毕业的 33,759 名 STEM 博士中,有 39% 是外国出生的。美国每年毕业的、来自外国的STEM博士人数,几乎与德国全国每年毕业的STEM博士总数一样多。中国是全球最大的顶级AI人才输出国美国研究生教育的优势充分反映在了AI领域的人才分布上。中国是全球最大的顶级AI人才输出国,也是在人才数量和质量上美国最大的竞争对手。在中国接受本科教育的顶级(前20%)AI人才占全球47%,在美国接受本科教育的只占18%。但在研究生阶段,大量中国AI人才流向美国,接近四成的中国AI人才选择去美国深造,逆转了中美的AI人才比例。在美国获得博士学位之后,77%的非美国学生选择了留在美国工作。现在美国的顶级AI研究机构之中,来自中国的AI人才甚至比来自美国的还多。这些机构中四分之三的顶级AI人才来自美国和中国,美国和中国的人才分别占到37%和38%,中国人才的比例略高。反观中国的顶级AI人才来源要单一很多,吸收的人才75%都是在国内接受本科和研究生教育,不仅国外的人才少,甚至研究生阶段有留美经历的人才也只有10%左右[2]。顶级 AI 人才从学习到工作地点的动向,从左往右依次是本科就读地点、研究生院就读地点和毕业后工作地点中国AI人才在美国表现很活跃。例如,GPT-4团队的核心贡献者名单中,大概20%的研究人员来自于中国。按专业领域划分,GPT-4核心贡献者名单上中国人才比例最高的是计算机视觉领域,有30%的成员来自中国。在GPT4的完整的贡献者名单里,有32位人才来自中国,这里统计的中国AI人才不包括在外国出生的华裔科学家。这32位为GPT-4做出贡献的中国AI人才中,11 人在中国完成了本科学习,21 人在美国完成了本科学习。在研究生阶段,这些人才中接近八成都在美国读书,并且留在了美国。可以说,在中国接受本科教育、在美国读研读博并工作、发表顶级人工智能研究,这是一代中国AI人才的画像。GPT-4团队在这方面并不是特例。具体到计算机领域,中国研究生占美国计算机科学研究生总数的14%,占在美国学习的整个国际学生总数的四分之一以上。其中,90%的中国研究生选择留在美国发展自己的职业生涯[3]。对于美国来说,中国AI人才的涌入成就了美国在AI领域的快速发展和创新。对中国来说,这些有着美国顶级高校研究生教育背景及世界领先科技公司工作经验的人才,是政府和顶级科技公司希望尽力争取的对象。他们的回归,对中国AI领域的教育和产业帮助会非常大。中美两国差距正在缩小实际上,近几年中国在培养和吸引AI人才方面进步已经很快。根据麦克罗波洛智库统计,2022年中国培养的全球顶级AI研究人员比例升至47%,较2019年的29%有了大幅提升。来自中国的AI人才在质上也有进步,最精英的(前2%)AI人才现在有26%出自中国,美国是28%,两者非常接近。而在上一次调查中,这些最精英的AI人才只有10%出自中国。顶级AI研究人员的原籍国(前20%,基于本科学历)从工作选择上看,上一次调查中,只有11%的顶级AI人才(前20%)选择在中国工作,美国则聘用了全球接近6成的顶级AI人才。而这次调查显示,现在有28%的顶级AI人才选在中国工作,42%在美国工作。可以看到在近几年内,中美之间的差距明显缩小,AI人才的工作地选择从美国独大转化到了中美竞争的态势。顶级AI研究人员(前 20%)工作的主要国家这很大程度上得益于中国AI产业的高速发展带来的人才需求增长,以及国内高校和科技公司在AI人才培养和引进方面的重视程度与日俱增。比如在研究机构方面,上一次麦克罗波洛智库列出的顶级AI研究机构前 25 名列表中(根据论文作者的隶属机构),清华和北大是仅有的两家中国研究机构。但在今年的统计中,中国研究机构占据6席,上海交通大学、浙江大学、中国科学院和华为也进入了前25名,清华和北大更是分列第3和第6名。选择在中国而不是美国接受研究生教育的AI人才更多了,麦克罗波洛智库2020年的报告显示,中国获得接受本科教育的AI研究者中,大约 56%则前往美国深造。而在今年的报告中,这个数字只有36%左右。由于接受研究生教育的国家和未来的工作地联系紧密,这也意味着未来更多人才会在中国工作。这可能也和疫情期间留学的不便,以及美国对中国在STEM方面留学的限制有关。2019年到2022年,在美国学习计算机科学和数学的中国留学生总数减少了1万多人。AI 机器人公司Covariant 的联合创始人兼首席执行官陈曦曾在采访中表示,美国政府进一步的限制可能会伤害整个领域,这肯定会影响公司招聘人才的能力,如果继续下去,他的公司可能会面临招不到人的窘境[4]。但问题也不能只归咎于新冠的阻碍和美国对中国STEM领域留学的限制,因为印度也出现了类似的人才回流趋势。虽然印度仍是顶级AI人才的重要输出国,但留住人才的能力正在增强。2019年,几乎所有印度AI研究人员(根据本科学位统计)都选择在海外发展,但到2022年,已有五分之一的人才留在印度工作。中印的发展趋势似乎反映了过去几年顶级AI研究人员的整体流动性下降。2022年,只有42%的顶级AI人才是在其他国家工作的外国人,比2019年下降了13个百分点,意味... PC版: 手机版:

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10年研发投入11100亿 华为全球有效专利数超14万件:连续7年数量第一 官方公布的数据显示,华为近十年累计投入的研发费用超过人民币11,100亿元,坚持每年将10%以上的销售收入投入研究与开发。2021年至2023年,华为这三年的研发投入占比公司收入均超20%,2023年华为的研发投入总额排名居全球前五。截至2023年12月31日,研发员工约11.4万名,占总员工数量的55%。截至2023年底,华为在全球共持有有效授权专利超过14万件。根据世界知识产权组织最新公布的信息,华为2023年共申请6494件国际专利,依然是全球第一,已经连续7年霸榜。华为之后第二名是三星,但专利数仅3924件,差距巨大,再之后则分别是美国高通、日本三菱电机、中国京东方。 ... PC版: 手机版:

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