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雷鋒網 AI科技評論按：近期，清華大學的Aminer團隊利用Aminer數據分析功能推出了一份「AI與自動駕駛汽車研究報告」。截止發稿時間，該報告放出了66頁（據負責人唐杰所說共有100頁左右）。
據雷鋒網了解，報告共有三大塊內容，分別為「AI篇」、「汽車篇」和「AI+汽車篇」。其中「AI篇」包括：AI定義、起源、發展；全球AI學者分布、AI流派、AI發展趨勢及中國AI研究現狀等。「汽車篇」包括全球汽車領域的研究創新趨勢、全球學者分布、中國學者分布、流派以及趨勢分析。在最后的「AI+汽車篇」中，報告給出了AI和汽車研究的交叉創新笛卡爾分析圖，并依據分析圖做了過去十年的熱點分析和未來三年的趨勢分析。本文僅介紹其中「AI篇」的內容，更多詳細內容請查看報告原文。
「人工智能」的名字正式提出是在1956年舉行的為時兩個月的達特茅斯會議，這次會議代表了人工智能正式誕生和興起。
人工智能技術源頭，趨勢圖中每條帶子的寬度代表所處年代研究的熱度，每個年代中由上到下是當年研究熱度的排名
報告統計了Aminer中人工智能所有子領域的專家學者數量，全球人工智能專家共有18107人。
按照性別來看，其中男性17231人，而女性僅有876人，只占全部學者中的4.84%。
在全部AI專家中，華裔科學家占比26.69%，具有中國國籍的AI專家占比14.77%。其中后者中，大陸地區專家占比91.13%（全球占比13.46%），港澳地區占比8.87%（1.31%）。
報告中根據H index把所有AI專家分為三類。如上面所說，AI專家共有18107人；其中H Index>=30稱為資深 AI 專家，全球范圍內共有4918人；H index>=60的稱為領軍AI專家，共有742人。
由以上數據可以看出，在全球人工智能專家中，占比最多的前三名是美國（39.71%）、中國（14.77%）和英國（6.3%），這三個國家的人工智能專家數量對比其他國家和地區具有絕對優勢。
然而在全球資深人工智能專家和領軍人工智能專家數目上，美國（分別為54.13%和68%）占比多于全球其他所有地區專家數目的總和。而中國在這方面，雖然全球排名第二，但與第一名美國的差距仍然很大；而且是專家越資深，兩國之間數目的差距就越大。
根據全球AI專家的關系圖譜，可以看到人工智能的研究主要以
Ajith Abraham
Peter Norvig
Juan Carlos Augusto
Edward A. Feigenbaum
Bruce G. Buchanan
John Mccarthy
Carl Djerassi
Ben Goertzel
Nils Nilsson
Ryszard Tadeusiewicz
十人為首的流派研究構成。
這些學者在citation、G-index、H-index、diversity和sociability方面都有著不俗的表現，但是近兩年參加的活動較少。例如這位：
從全局的熱度來看，artificial intelligence、neural networking、soft computing、fuzzy logic、fuzzy sets、computer intelligence等是整體關注的熱點。
但近期關注的重點則是集中在artificial intelligence、decision making、neural network、computational intelligence、social media等領域。
人工智能既是計算機科學的一個分支，優勢計算機科學、控制論、信息論、語言學等多種學科相互滲透而發展起來的綜合性學科。在此原則下，Aminer團隊基于ACM計算分類系統CCS2012，并根據Aminer前期采樣數據以及當前研究熱度和領域，重構了中國人工智能的領域分類樹，共有27個一級概念和44個二級概念，囊括了中國人工智能發展的各個領域。
報告統計了中國四個權威機構的數據，包括中國電子學會（CIE）、中國中文信息學會（CIPSC）、中國自動化學會（CAA）和中國計算機學會（CCF）。
在四大學會的會員中，從事人工智能相關領域的學者共1073人，分別有1045名來自高校，89名來自科研機構，22名來自企業。可以看出目前中國有97.39%的人工智能學者都任職于高校，遠遠多于在科研機構或企業中認知的人工智能專家。在這些學者中，又大多分布在一些著名高校，例如清華有72名，北大有66名，中科院有51名。
同樣報告中還統計了這些學者所在的領域。其中分布人數最多的為數據挖掘（230人），其次是機器學習（207人）和計算機視覺（193人）；而在機器人、跨學科計算與機器學習應用等領域則人才稍顯薄弱。
同時，報告基于統計結果還發現，人工智能領域呈現出跨學科的特點，大部分學者的專業都是計算機相關專業（如計算機、電子工程、數學等），也有少部分學者專業為與計算機不明顯相關的專業（如經濟學、生物、心理學等）。
報告統計了近2年人工智能領域發表的國際頂會（CCF-A類和CCF-B類）的5573篇論文，其中有1554位中國學者。
在上面提到的AI領域分類樹中，中國學者較為活躍的領域有機器學習（796人，51.22%）、計算機視覺（334人，21.49%）、自然語言處理（204人，13.13%）、社交網絡（84人，5.41%）等。這些領域也是人工智能在國際上比較活躍的子領域。
報告還分析了論文作者所在機構的分布情況，結果顯示中科院位列第一（127人），清華其次（94人），隨后是北大（51人）、微軟（48人）、中科大（35人）、南京大學（34人）、哈工大（30人）、香港中文大學（25人）、卡內基梅隆大學（24人）、復旦（24人）以及上海交通大學（23人）。
上圖中還表現了其中學生與老師的情況。借助Aminer系統中學者的數據，他們發現在論文作者中，國內大學老師的數量一般多于學生，如清華大學有64位老師，30位學生；北大有40位老師，11位學生。但是國外大學，如卡內基梅隆（4位老師，20位學生）則經常是學生多于老師。
報告隨后選擇了12個具有代表性的子領域，從Aminer系統中統計了從2015年至今在各個領域中發表論文的情況，其中發表論文按照人次統計。
從中可以看出計算機視覺發表論文數量遠遠超其他領域，其中中國學者在其中也扮演者極為重要的角色。其次就是機器學習（29.85）和自然語言處理（28.57）。而在推理等不活躍的領域，中國學者參與度也同時不是很高。
報告基于國家專利局的相關數據，覆蓋了AI研究的各個方向，其中在數據庫（38038）、機器學習（13877）、人機交互（9969）、大物聯網（8929）、大數據（5055）、語音技術（4835）、虛擬現實（3577）、數據挖掘（1422）、深度學習（786）、自然語言處理（819）、機器人學（1547）等領域尤為活躍。
另外在AI的實踐應用中，無人機（9356）、人臉識別（3207）、社交網絡（710）、自動駕駛（647）等AI具體應用方向專利數量可觀。
以深度學習專利來看，在2012年暫無深度學習相關的專利，2013年有31個，2014年為80，2015年為237，到2016年則有465個。通過擬合可以看出，中國在深度學習方面的專利基本曾指數的趨勢增長。
報告還統計了AI專利在各機構中的分布情況，統計結果顯示其中61.62%的專利來自各類企業，31.97%的專利來自于各大院校，而只有5.12%的專利是由科研單位申請的，其余的來自機關單位。AI專利中申請最多的前三名分別為樂視（428）、中國電網（328）和百度（241）；高校中AI專利申請較多的學校有浙江大學（103）、東南大學（93）、華南理工（92）、清華大學（88）等。
在AI專利的省市地域分布上，專利申請數量最多的三個城市分別為北京（20.41%）、深圳（8.98%）和上海（7.30%）。這一點，似乎沒有人會感覺到意外。
（某雷鋒網AI微信公眾號的粉絲地域分布）
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