IFF全球人工智能竞争力指数系列洞察报告

ప䭲䛾㲺䃧ಈ喍IFF）是独立的、非营利、非政府国际组织，2003年10月由G20国家以及联合国、世界银行、国际货币基金组织等相关机构及领导人共同发起成立，是全球金融领域高级别常设对话机制和多边合作机构，被誉为全球金融领域的“F20（Finance 20）”。 国际金融论坛（IFF）的目标是通过国际化、市场化、专业化的运营机制，建立全球经济、金融和公共政策领域战略对话、交流合作、实践创新、学术研究和人才培育平台，推动金融服务世界，促进全面可持续发展。 㜗2003年创立以来，国际金融论坛（IFF）秉持和遵循“全面可持续发展—新资本、新价值、新世界”的宗旨，致力于打造具有战略远见、国际一流的学术智库和多边对话平台。 ప䭲䛾㲺䃧ಈ喍IFF）通过公开、公平、公正的运行机制，确保独立、客观、前瞻和包容性，以促进国际金融合作与交流；通过对全球金融领域的深入研究，促进中国经济、世界经济全面可持续发展，实现以下目标： 1、全球金融战略对话平台；2、全球金融交流合作平台；3、全球金融创新实践平台；4、全球金融研究智库平台；5、全球金融人才培养平台。 关于 IFF 全球人工智能竞争力指数系列洞察报告 人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正在深刻改变全球的创新版图和竞争格局。在这一背景下，科学评估和把握各国在人工智能领域的发展态势和竞争实力，对于理解全球人工智能发展动态、制定相关政策具有重要的现实意义。国际金融论坛IFF开启全球人工智能竞争力指数项目，致力于构建一个全面、客观、可量化的全球人工智能竞争力评估体系，通过多维度指标，系统性地评估和比较各国在人工智能领域的综合实力与发展潜力。 本研究项目以多维度评估、客观数据量化、前瞻性分析为原则，构建全面的评估框架，确保指标的系统性和全面性。同时采集全量数据，进行数据清洗、归一，确保量化结果的客观性。对部分国家的案例分析，不仅评估现状，更注重发展潜力和趋势判断。 摘要：本文对全球各国200余万篇人工智能相关科研论文及人工智能发明授权专利进行数据分析。在论文数量上，中国大陆以76.9万篇成为全球AI论文总量最高的地区，最近10年时间增长了696%。日本、韩国进入全球前十，显示出东亚地区对全球AI研究的贡献。按照每百万人口进行计算，新加坡、瑞士、英国、澳大利亚这四个国家，每百万人口贡献的AI论文均超过2,000篇，这四个国家拥有强大的AI科研密度。本文从论文平均被引用次数及期刊平均影响因子两个维度进行数据归一处理，综合评估各国AI论文影响力。结果显示，瑞士、加拿大的影响力数值排名全球前二，数值均超过0.8。英国、荷兰、美国、澳大利亚排名3-6位，数值均超过0.7，可见欧美国家对于AI科研的影响举足轻重。对AI论文的国际合作情况进行分析发现，美国、法国、德国学者作为第一作者发表的论文中，中国学者均成为上述三国学者论文最重要的合作方，中国学者正在全球化地影响AI科研。通过对中美两国的人工智能专利co-occurrence共现分析发现，美国企业还更多地在人工智能底层基础层和中间技术层布局，例如处理器架构和配置、基带系统零部件、机器学习等，中国存在较大的追赶空间。 本次研究将从五个核心维度构建评估体系： 技术发展与应用（AI企业为代表） 研究与创新 人才发展 政策及监管环境 市场接受度及基础设施 每个维度下设若干二级指标，通过定量与定性相结合的方法进行评估。本报告作为系列研究的第二篇，也是竞争力指数的五个核心维度之一，本篇将重点聚焦全球AI领域研究和创新的发展现状，对各国AI相关的科研论文和专利进行深入分析。后续发布剩余三个维度的分析报告，共同构建起完整的全球人工智能竞争力指数图谱。 关键词：人工智能、竞争力指数、研究、创新、论文、专利 Contents目录 关于 IFF 全球人工智能竞争力指数系列洞察报告01 03 二、全球各国人工智能相关专利研究25 一、全球 AI 科研论文地理分布 比，发现数据库中大部分的会议论文都来自相对普通的学术会议，质量并不高。而很多高质量的会议论文，都已经发表在了学术期刊上。最终结果显示，截止2025年2月14日，可以获得共计382.8万篇论文，其中242.1万篇为期刊论文，140.7万篇为会议论文（通常汇编成会议论文集）。为了保证研究的严谨性，我们将242.1万篇正式的期刊论文作为本次研究的数据样本，期刊论文通常经过严格的同行评审，质量稳定。 关于人工智能相关科研论文的定义，我们暂且认定，所有科研论文中，涉及到机器学习、深度学习、监督学习、强化学习等技术（具体关键词组，详见附录1），运用人工智能代表性的神经网络等算法的论文研究，包括AI相关工具、行业应用及其他伦理及跨学科研究的，统一定义为人工智能相关科研论文。 利用上述关键词组在Web of Science、IEEE xplore、GoogleScholar三大数据库中进行检索查询，并对检索结果进行统计去重。对于上述数据库，一般都提供两个选项：会议论文或期刊论文。在开始本次研究之前，我们抽样了一批数据进行对 当研究全球各国AI论文的时候，摆在面前的首要问题是，目前全球AI论文的总量、分布情况如何？从时间序列上看，有什么变化趋势？我们尝试回答上述问题。 各国 AI 科研论文数量（选取排名前 30 位的国家 / 地区） 显示出上述四国强大的AI科研实力。排名第一的新加坡更是超过了4,000篇，遥遥领先于其他国家。 中国大陆以76.9万篇，成为全球AI论文总量最高的地区，近乎第二名美国的2倍； 日本、韩国在AI论文总量维度上，均进入全球前10，显示出东亚地区对人工智能研究的热情，对全球总量贡献较大；欧洲地区，英国、德国处于世界第四和第五位。此外，法国、意大利也进入前十； 在我们系列报告的第一部分，中国香港和阿联酋在AI企业数量方面表现突出。在本次研究中，中国香港和阿联酋这两个地区和国家的AI论文总数分别是6,532篇和3,126篇，分别排在世界第39和55位。 全球前30大AI科研论文发表期刊的统计数据可以发现，美国和欧洲主办的期刊影响力巨大，尤其是IEEE（电气电子工程师学会）相关的期刊。 按照每百万人口进行计算，新加坡、瑞士、英国、澳大利亚这四个国家，每百万人口贡献的AI论文均超过2,000篇， （二）时间序列分析 根据图中逐年数据，可以发现： 当我们了解了全球各国AI论文的发展现状后，发现论文的总量是衡量一个国家AI科研竞争力的维度，但更重要的是，科研论文的水平高低，也是竞争力水平。论文的数量并非唯一的评价标准，其影响力在学术和实践领域的贡献同样值得关注。本研究的第二部分将重点分析全球各国AI论文的影响力，包括论文的引用次数、发表期刊的影响因子以及国际合作的影响等方面。通过这些指标，我们将揭示不同国家在AI领域的学术影响力分布及其背后的驱动因素。 中国大陆成为过去十年，AI科研论文发表数量增长最快的国家，2024年全年发表论文13.3万篇，相比2015年的1.67万篇，10年时间增长了696%，美国10年间，这一数字增长了390%； 中国大陆相比美国等其他国家和地区，AI科研论文数量的增长，主要集中在2019年及以后，尤其是从2022年开始，显著扩大领先优势，印度也呈现出类似趋势； 中国大陆当前每年发表的AI科研论文总数量，已经超过第2-10位国家发表数量的总和。 （三）影响力分析 可以分析发现，荷兰、瑞士、澳大利亚、新加坡、英国、德国、美国等国家，处于第一象限内。这些国家所发表的AI科研论文，所发布期刊拥有较高的影响因子，同时论文也拥有较高的被引用次数。综合表现最为优异。 平均引用次数数据归一化： 平均影响因子数据归一化： 我们在评估一个国家和地区AI论文影响力的时候，光靠所有论文的平均引用次数是相对片面的。同样，只看所有发表论文期刊的平均影响因子也无法综合评估。这里我们利用统计学的方法，对两个维度的数据进行归一化，随后按照各50%的比例，计算出一个综合影响系数，以此来测量不同国家及地区的AI论文影响力： 综合影响公式： 设平均引用次数为X，样本中的最大值为，最小值为；平均影响因子为，其样本中的最大值为，最小值为。 将前述数据归一化公式代入综合影响力公式，可得： 这里就是最终衡量不同国家或地区AI论文影响力的综合指标，通过对平均引用次数和论文所发表期刊平均影响因子分别进行数据归一化后，各按50%的权重比例得出。 中国大陆虽然在论文数量上大幅领先其他国家，但综合影响力排名，与头部国家差距较为明显，排在第17位，有较大的提升空间； 由此，我们得到了全球AI论文数量前30名国家的综合影响力数据， 瑞士、加拿大排名前二，数值均超过0.8。英国、荷兰、美国、澳大利亚排名3-6位。，数值均超过0.7。前10位除了排名第2的加拿大、第5的美国、第6的澳大利亚和第7的新加坡，其余6位均为欧洲国家，显示出欧洲国家强大的科研实力，这中间主要为瑞士、德国、奥地利这样的德语区国家； 印度、沙特在这份榜单汇总中，排名较低，得分均不足0.1，显示这两个国家的AI科研论文，在平均被引用次数和期刊影响因子方面，处于较低水平。 （四）作者合作分析 科研合作是现代科学研究的重要特征之一。我们本次研究在分析各国人工智能科研论文竞争力的时候，毫无疑问必须将论文的作者合作作为重要的研究维度。我们尝试提供一个视角，帮助大家去分析人工智能论文发表的大国中，其论文的合作学者，都是来自于哪些国家，有哪些明显的规律特征？ 美国、法国、德国学者作为第一作者发表的论文中，中国学者均成为上述三国学者论文最重要的合作方，我们推定这跟中国的海外留学生有较强关联，因为中国有大量的海外留学生在上述三国进行科学研究，所以在论文发布中有显著的体现。 我们从论文数据库中，进行了等比例的随机抽样，提取出第一作者为中国、英国、德国、法国、美国四个国家/大学的论文，分析其合作作者的来源，以桑基图的形式进行呈现： 可以发现全球AI论文发表的头部国家中，其合作方呈现出明显的地缘特点。比如中国和韩国、日本之间，英国和法国之间， 法国学者的论文国际化程度，相比英国、德国，存在较大提升空间。 第一作者为中国学者的文章中，其合作作者来源最为广泛，韩国相对较多一些，其余英国、美国、法国等来源较为均等。英国学者作为第一作者的文章中，法国学者是非常重要的合作方， （五）研究领域及主题分析 表6-全球前10大AI论文发表国家/地区发表研究主题分布 我们将全球AI论文总量前十的国家相关论文数据提取，分析所有论文的关键词和主题，划定以下十个关键主题，包括：Computer-Science、Engineering、Communication、Mathematics、Automation Control Systems、MathematicalComputational Biology、Instruments Instrumentation、Robotics、Medical Imaging、Neurosciences Neurology，当然这些主题并未能全部囊括全球所有AI论文的研究方向，但经过数据对比，我们发现，这十个主题是所有论文中出现频率最高的，我们将此设定为研究方向的范围，对比数据可以发现： 日 本 对 于computer science、communication的 关 注，法 国 对 于Mathematics的 关 注， 意 大 利 对 于InstrumentsInstrumentation的关注，领先全球其他国家。 中美两大AI国家头对头的对比可以发现，计算机科学、工程等主要研究方向占比均类似，但中国在医学相关领域、自动化控制系统、控制器领域的AI研究比例，明显落后于美国，存在较大的提升空间。 德国对于AI在医学方面的研究，全球领先，他们投入了大量资源去研究Mathematical Computational Biology、MedicalImaging、Neu