全球人工智能科研态势报告

摘要本报告基于东壁科技数据DBdata数据库中2015-2024年间的96,961篇人工智能领燃高质量文献，运用文献计量学方法对全球人工智能科研态势进行分析。研究发现，2015-2024年全球人工智能科研产出增长迅猛，20162023年复合增长率超50%，2023年发文量达17,074篇，2024年略有回调。中美两国在该领域占据主导地位，发文量占全球总量的77.8%，中国于2023年实现对美国的反超，2023年发文数量超出美国的20.9%。但美国在总被引频次及基础理论领城仍具较大优势。研究热点聚焦于深度学习及其跨学科应用，新兴技术如Transformer架构和生成模型发展迅猛。全球研究机构与人才分布呈现"核心-边缘结构，顶尖机构与人才主要集中在中美两国，北京、旧金山等地区已成为人才汇聚的核心地带。同时，该领域人才存在性别与区域不均衡的特征，全球女性占比仅19.8%，东亚地区女性占比低至12.2%。此外，南方国家在人工智能领域的学术机构和企业逐渐辨露头角。在企业研究方面，中美两国的头部科技企业展示了各自的技术特色。中国企业更注重深度学习、目标检测和三维显示等技术应用，美国企业则在特征提取、识别和分割等基础研究领域表现突出。本报告旨在为学术界、产业界及政策制定者提供全球人工智能科研态势的全景数据和全新视角，更好地观察人工智能科研动态与未来趋势。本报告由联合国工业发展组织投资和技术促进办公室（中国-北京）、东壁科技数据联合发布 01引言1.1研究背景与意义1.2研究目标与问题1.3数据来源与范围02数据概览与总体趋势分析2.1数据基本情况与优势2.2年度发文趋势分析2.3中美发文趋势对比分析03研究主题与热点分析3.1关链词分析3.1.1美键调时调线分析3.1.2美建超势变化分析3.1.3关建调聚类分析3.1.4新兴关建同分析3.1.4.1关健调要现分析3.1.4.2新兴关建调时间线分相3.2主要研究方向分析3.2.1人工智能的基理论3.2.1.1累度学习的泛化理论与优化3.2.1.2学习理论与表示学习3.2.1.3可解降性与可幕性理论3.2.1.4.计算复杂性与源度学习极限 3.2.2人工智临的方法创新3.2.2.1深度学习禁将创断3.2.2.2 训练方法创新3.2.2.3优化旁法创新3.2.2.4群理方法创所3.2.2.5 评结方法创新3.2.3人工智险的工程应用3.2.3.1物理学领域3.2.3.2化学领域3.2.3.3地球环境科学领域3.2.3.4生命科争领3.2.3.5医学领装3.2.3.6经济管理科学3.3主要被引文献分析3.3.1主要核引文的研究方内分析3.3.2主要核引文献的累类分析3.4人工智能领域应用的颠覆性分析3.4.1人工留陷在物理要域的净透与需性潜力3.4.2人工智能在化学领域的净透与期强性潜力3.4.3人工智能在地球环境科学领域的净透与影温性造力3.4.4人工智能在生命科学实基的净透与能量性潜力3.4.5人工智能在医学领域的游透与需量性力3.4.6人工智能在经济管理科学领域的激语与弱量性潜力04全球研究机构发文分析4.1研究机构分析4.1.1研究机构趋势变化分析4.1.2研究机将累类分析4.2主要国家分布4.2.1主要国家发文分币4.2.2主要国家被引频次分析4.2.3主要国家累类分析 01010203-0503030506-380615 293239-443941 45-51全球主要国家与地区人工智能领域对比454852-855355586165 6.7全球人工智能领域人才性别分布736.7.1全球人工暂能需域人才性别分布概况6.7.2美国人工智能领域人才性别分事版况6.7.3中国人工智能领域人才程别分布据况6.7.4德国人工智能领域人才理别分布摄况6.7.5美国人工智能领域人才性别分布摄况6.7.6法国人工智能额或人才性别分布摄况6.8全球人工智能领域人才集聚地分析796.8.1全球人工智能领域人才区域分市辑资6.8.2全球人工智能领域人才地理集聚分布6.8.2.1全球人工智能领或人才陷理分布总览6.8.2.2亚太地区人工智能领域人才分布6.8.2.3北美地区人工智能领城人才分布6.8.2.4款准地区人工智能领城人才分布0786结论与展望7.1主要结论867.2未来展望860887全球人工智能领域人才榜单研制方法0988-129榜单全球人工智能人才榜TOP10088全球人工智能南方国家人才榜TOP20（不包含中国)99全球人工智能女性人才榜TOP50102中国人工智能人才榜TOP100108全球人工智能机构榜TOP100119 5.1全球主要国家与地区的学术机构对比分析5.1.1总体发文情况分析5.1.2全球主要国家与处区的学术机构研究编向分析5.2全球主要国家与地区的企业研究对比分析5.2.1总体发文情据分析5.22全球主要国家与地区的企业研易信向分析06全球人工智能领域人才分析6.1全球人工智能领域TOP100机构分布格局分析6.1.1全球主要人才所属机将分布格恩分析6.1.2全球人工智能器域人才累集机分布格显分析6.2全球人工智能领域TOP100企业分布格局分析6.2.1国家分布分析6.2.2人才综合数据分析6.3全球人工智能领域TOP100机构分布格局分析(中国)6.3.1地区分布分新6.3.2人才编合数据分析6.4全球人工智能领城TOP100人才分布格局分析（南方国家，不含中国6.4.1国家分布分折6.4.2人才编合数据分析6.5全球人工智能领城TOP100人才分布格局分析6.5.1国家分布分析6.5.2人才综合数据分析6.6全球人工智能领域女性TOP50人才分布格局分析6.6.1国家分布分析6.6.2人才综合数据分析 1.1研究背景与意义人工智能（ArtificialIntelligence，Al）作为当代科技革命的核心驱动力，正以前所未有的速度重塑全球科技创新格启和社会发展模式。自2015年深度学习技术实现突破性应用以来，人工智能领城经历了从传统机器学习向深度神经网络的范式转换，并在2020年后进入以大型语言模型(LargeLanguageModels，LLMs）为代表的生成式AI时代，技术演进呈现出指数级增长态势。这一发展轨迹不仅体现在算法理论的持续创新、计算能力的指数级提升和数据规模的爆炸式增长，更反映在机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等核心技术方向的深度融合与交义发展。在此背景下，人工智能已从实验室的理论探索转向产业化应用的大规模部署，成为推动数字经济发展、促进产业结构升级的定性研究方法已难以全各地把提具发展规律礼科学文献的定量研究学科，能够通过对大规模文献数据的系统性分析文献计量分析不仅能够识别核心研究方向和技术热点的演进轨迹，力，还能够通过国际比较分析揭示全球AI竞争格局，略决策提供科学依据。当前，在中美科技竞争日益激烈、人工智能成为国家战略制高点的时代背景下，通过系统性的文献计量研究深入剖析AI领域的发展态势、竞争优势和未来超势，对于客观评估我国在全球AI创新体系中的地位、识别技术发展的关键路径、制定科学合理的发展战略具有重要的理论价值和现实意义。基于上述背景分析，本研究认为有必要运用文献计量学的理论方法和分析工具，对人工智能额城的科学文献进行系统性的定量分析。文献计量学作为一门以文献体系和文献计量特征为研究对象的学科，能够通过数学和统计学方法，客观地揭示科学研究的发展规律、学科结构演变以及知识传癌模式。在人工智能这一快速发展且高度复案的技术领域中，传统的定性分析方法往往难以全面靶握其发展全貌，而文献计量分析则能够基于大规模文献数据，运用科学的量化指标体系，为理解AI领域的知识生产、传播和应用提供客观、准确的实证依据。特别是在当前A技术送代如速、国际竞争加剧的胃景下，迫切需要通过系统性的文献计量研究，深入剖析读领域的发展态势、竞争格局和未来趋势，以期为我国AI科技创新战略的制定和实施提供科学支撑。1.2研究自标与问题本研究旨在系统分析2015-2024年人工智能（AI）额域的科研产出趋势，识别不同发展阶段特征，挖据核心研究方向与关键技术热点，追踪技术演进路径。同时，评估全球主要国家，特别是中美两国在A/领城的研究竞争力，分析各自的优势领域和发展差距，并基于历史发文数据和当前态势预测A/领域未来的发展方向和研究重点。>01 面对AI技术的快速送代和复杂演进，传统献计量学作为门运用数学和统计学方法分析客观揭示学科发展的内在规律、知识结构演一高度跨学科、快速发展的技术领域中更机构和学者的科研贡献与影响为学术界的前沿探索、产业界的技术布局以及政策制定者的战 只体研究问题包括：问题1：发文趋势与规模分析。探究2015-2024年AI领域的年度发文量变化趋势，识别不同发展阶段的增长特征及其驱动因素。问题2：(1)研究热点与技术演进。识别A领域的核心研究方向，并分析客方问的发展轨题。(2)技术演进追踪：研究从传统机器学习到深度学习再到大模型时代的技术热点演进路径。(3)新兴技本分析：评估新兴技术方问（如多模态AI、可解释AI等】的发展态势。问题3：①国际竞争格局分析。②科研实力排名：分析全球主要国家在AI领城的科研实力排名。③优势务势对比：对比中美两国在不同技术方向上的优势和劣势。③研究重点差异：分析各国在AI领域的研究重点和技术布局的差异。问题4：人工智能领域的技术演进路径与当前热点方向。人工智能领域从传统机器学习向深度学习，再到生成式AI等新兴技术方向的演进路径具有明显的阶段性特征。当前人工智能领域的核心研究热点集中在深度学习的泛化理论、优化方法创新，以及Transformer架构和多模态A等方面，这些技术热点推动了人工智能领域的快速发展。问题5：全球人工智能科研态势与竞争格局。全球不同国象和地区在人工智能领城的科研产出、机构合作网络和人才分布存在显著差异，部分国家和地区在特定领域展现出独特的科研优势。中美两国在人工智能领域的科研竞争力突出，两国在科研产出和影响力方面占据重要地位，同时其他国家和地区的科研优势也在特是领城有所体现。企业与学术机构在人工智能研究中各司其职，企业尤其在推动技术应用和产业化方面发辉着重要作用。问题6：人工智能研究对社会的影响及可持续发展挑战。人工智能技术对社会产生了广泛影响，尤其在性别多样性和区城发展不平衡等方面问题凸呈。全球范围内人工智能领城的女性参与度普遍较低，东亚地区该现象更为严重，对科研创新的多样性和包客性产生不利影响。人工智能技术在不同地区的渗透速度和发展潜力存在差异，这给全球科技资源的均衡分配和可持续发展带来诸多挑战。1.3数据来源与范围本研究数据主要来源于DBdata数据库，时间跨度为2015-2024年。首先基于CVPR,ICCV、ACL、ICML、NeurlPS等顶级会议，以及Artificial Intelligence，IEEE Transactions on PattermAnalysis and Machine Intelligence、Journal of Machine Learning Research等权威期刊进行采集；然后基于Dongbi Index的129种期刊扩展，对“artificial intelligence""machine learning"deep learning""neuralnetwork"computervisionnaturallanguageprocessing"等核心关键词进行精确检素，共获得96,961条文献记录，涵盖期刊论文、会议论文、综述文章等学术文献。数据包含66个标准化学段，包括标题、预要、作者、来源出版物、出版年份等基本文献信息，研究方向、关键词等研究内容分析字段，作者所属机构、通讯作者地址等机构与合作信息字段，被引频次、高被引论文标识等影响力指标字段，基金资助机构、基金资助号等资助信息字段，以及出版商、国际标准期刊号等出版信息字段。本研究进行了数据清洗和质量筛选，确保数据的准确性和完整性，并盖人工智能及其交叉学科的主要研究