人工智能论文发表数量

人工智能的发展还是渐进式的，慢慢的将会发展成一个很大的产业，好多的商品都会越来越智慧。

文/陈根

人工智能，已经成为中美两国竞争的着力点。

作为一种变革性技术，人工智能是现代工业发展的产物，具有推动产业革新、提升经济效益和促进社会发展的巨大潜力。正是由于具备主导技术发展和推动社会形态转变的基本潜质，因此，人工智能不仅被视为未来创新范式的“技术基底”，更是被世界各国视为推动新一轮科技革命和产业变革的关键力量。

纵观历史，每一次科技革命、产业革命及军事变革的耦合与互动，都深刻影响乃至重塑了全球竞争格局。在人工智能的全球博弈中，中美两国作为领先大国，成为人工智能发展最为瞩目的两个国家。而中美两国对于人工智能高地的抢占，更关系着未来国际格局的重塑和全球人工智能的治理。

美国领先，中国跟进

2019年，美信息技术与创新基金会（ITIF）的数据创新中心曾发布百页研究报告《谁将在人工智能角逐中胜出：中国、欧盟或美国？》。报告对中、美、欧人工智能发展现状进行比较测算—— 美国以44.2分领先，中国以32.3分位居第二，欧盟则以23.5分位居第三。美国的人工智能领先地位彰显无疑，而中国则以追赶之势跟进。

事实上，美国之所以能够占据人工智能全球领先地位，与人工智能在美国的发展密切相关。 1956年，人工智能正式在美国诞生。卡内基梅隆天学、麻省理工学院、IBM公司成为美国最初的3个核心人工智能研究机构。

60年代至90年代初，美国人工智能相关程序设计语言、专家系统等已取得重大进展，产品化方面取得重要成就。比如，1983年，世界第一家批量生产统一规格电脑的公司诞生。并且，美国开始尝试应用Al研究成果，比如，利用矿藏勘探专家系统PROSPECTOR在华盛顿发现一处矿藏。

而同期的中国，人工智能才刚进入萌芽阶段。1978年，中国科学大会在北京召开。科学事业思想解放，为中国人工智能产业发展提供基础。同年，“智能模拟”被纳入国家研究计划，中国人工智能产业在国家层面的推动下正式发展。

从研究成果来看，美国在人工智能方面的研究成果在全球处于领先地位。根据全球最大的引文数据库Scopus的检索结果，2018年美国共发表了16233篇与人工智能有关的同行评审论文。论文数量的快速增长主要发生在2013年之后，5年内增长了2.7倍。

尽管同期中国和欧盟的人工智能论文数量也有类似的快速增长，并且每年发表论文的数量明显超过美国。但是，就论文质量而言，美国人工智能论文的质量一直大幅度领先于其他地区。 2018年，美国平均每篇论文被引用的次数为2.23次，而中国为1.36 次。美国每个作者被引用的次数也比全球平均水平高出 40%。

尤其是在深度学习领域，美国的发表论文数量远超过其他国家。2015至2018 年，美国共在预印本文库网站arXiv发表了3078篇相关论文，是中国同期的两倍。近几年，美国每年取得的人工智能专利数量更是占到全球总量的一半左右，专利引证数量占到全球的 60% 。

在关键技术上，美国的研究成果依旧居于世界领先地位。比如，在计算机视觉领域，谷歌公司和卡内基梅隆大学开发的 Noisy Student方法对图片进行分类的Top-1准确率达到 88.4%，比6年前提高了35个百分点；在云基础设施上训练大型图像分类系统所需的时间，已经从2017年的3个小时减少到 2019年的88 秒，训练费用也从 1112美元下降到12.6美元。

从产业发展来看，根据中国信息通信研究院数据研究中心的《全球人工智能产业数据报告（2019Q1）》研究报告，截至2019年3月底，全球活跃人工智能企业注达5386家。仅美国就多达2169家，数量远超过其他国家。中国大陆达1189家，排名第三的英国则为404家。

而从企业历史统计来看，美国人工智能企业的发展也早于中国5年。美国人工智能企业最早从1991年萌芽，1998进入发展期，2005后开始高速成长期，2013后发展趋稳。而中国人工智能企业则诞生于1996年，2003年产业进入发展期，在2015年达到峰值后进入平稳期。

美国公司在专利和主导性人工智能收购方面表现更为强劲。比如，在15个机器学习子类别中，微软和IBM在8个子类别中申请了比其他任何实体公司都更多的专利，包括监督学习和强化学习类。美国公司在20个领域中的12个领域的专利申请处于领先地位，包括农业（迪尔公司）、安全（IBM公司）以及个人设备、计算机和人机互动（微软公司）。

人才储备是美国在人工智能得以领先的又一关键原因。人工智能产业的竞争，可以说，就是人才和知识储备的竞争。只有投入更多的科研人员，不断加强基础研究，才会获得更多的智能技术。

根据 MacroPolo 智库的研究，在报告所圈定的顶级人工智能研究人才中，59% 在美国工作，中国占了 11%，与美国有四五倍的差距。剩下的人工智能人才则分布在欧洲、加拿大和英国，人才差异显而易见。

中美角逐，追赶和超越

尽管美国在研究成果和人才储备上具有先发优势，但中国作为后起之秀，在政策的引导和宽松的环境下，正以追赶之势加快跟进美国人工智能产业的发展。

经过多年的积累，中国已在人工智能领域取得了一系列重要成果，形成了自身独特的发展优势。不论是顶层的设计还是研发资源的投入，亦或是产业的发展，都呈加快追赶的态势，甚至在部分人工智能核心技术领域已可与美国比肩。尽管欲见成效仍需时日，但中美两国对于人工智能高地的抢占，已经开始。

从顶层设计来看，中美有近乎相仿的重视程度。美国和中国政府都已经把人工智能的发展上升至国家战略，出台发展战略规划，从国家战略层面进行整体推进。

早在2016 年 10 月，奥巴马政府就发布了两份与人工智能发展相关的重要文件，即《国家人工智能研发战略规划》和《为未来人工智能做准备》。中国政府也在2017年3月，将“人工智能”首次写入全国政府工作报告，并于同年7月发布《新一代人工智能发展规划》，人工智能全面上升为国家战略。

美国人工智能报告体现了美国政府对新时代维持自身领先优势的战略导向。作为最大的发展中国家，中国也在战略引导和项目实施上做了整体规划和部署。并且，美国和中国都在国家层面建立了相对完整的研发促进机制，整体推进人工智能发展。

从研发资源的投入来看，美国政府对研发的资金投入相对不足。纵向来看，在过去的几十年中，联邦政府用于研发的支出占国内生产总值（GDP）的百分比从1964年的1.86%下降到2018年的0.7%。

目前，美国联邦政府的年度财政赤字已超过1万亿美元，累积的政府债务相当于 GDP的107%。这些因素都会限制美国政府对人工智能及其相关基础研究的长期资金投入。

横向上看，美国政府对研发的投入正在被中国和欧盟追赶。美国在全球研发投入中所占的份额从1960年的69%下降到2016年的28%。2000-2015年，美国只占全球研发投入增长的 19%，而中国占到了31%。

2019年8月 31日，上海宣布设立人工智能产业投资基金，仅首期就投入了100亿元人民币，最终规模将达到千亿元人民币，美国联邦政府的投资则是相形见绌。

从产业发展来看，尽管中国AI产业基础层整体实力较弱，少有全球领先的芯片公司，但各大厂商正加快布局追赶，包括百度、阿里、腾讯及华为等厂商在基础层软硬件的加快布局。

对于技术层来说，中国企业则发展势头良好。百度、阿里、腾讯和华为等综合型厂商在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等核心技术领域均有布局，同时创业独角兽在垂直领域迅速发展。

应用层上，人工智能应用场景多样，中国人工智能企业已在教育、医疗、新零售等领域实现广泛布局，而金融、医疗、零售、安防、教育、机器人等行业亦有为数较多的人工智能企业参与竞争。

着眼未来，我国在人工智能发展方面仍然具有一定优势，包括对基础理论研究的重视、丰富的技术应用场景、完善的创新生态链、企业数量的规模优势，以及我国在发展人工智能方面的人才优势。

此外，大数据优势是中国发展人工智能的重要优势，人工智能技术发展需要有大量的数据积累进行训练。中国较为完备的工业体系和庞大的人口基数，也使得中国人工智能发展在数据积累方面优势明显。

人工智能的未来难以预测，但可以看到的是，世界的竞争格局将因人工智能而改变。在巨变的环境里，只有通过创新发展以人工智能为代表的新一轮战略前沿技术，成为新竞赛规则的重要制定者、新竞赛领域的重要主导者、新竞赛范式的重要引领者，才能制胜未来而不是尾随未来。

美国斯坦福大学的报告称，从学术期刊上的人工智能相关论文引用率看，2020年中国已经首次超过美国。中国所占比例为20.7%，超过了美国所占的19.8%。据悉，自2012年以来，中国的人工智能论文数量已达24万篇，远远超过美国的15万篇。中国在图像认知和生成等方面取得了优秀成果。

[昱言]第三期人工智能第三部分：人工智能的发展前景

人工智能论文发表数量要求

近些年的科技方面在人工智能的的飞速发展，人工智能不仅给我们的日常生活带来了一些新鲜的亮点。神经猿很好的，该学校为全国高职高校提供人工智能、大数据领域实训及学分课程以及高校人工智能实训室、实验室建设。 ..

近年来我国人工智能产业呈现出了蓬勃发展的良好态势。一是部分关键应用技术特别是图像识别、语音识别等技术，处于全球相对领先的水平，人工智能论文总量和高倍引用的论文数量，也处在第一梯队，据全球相对前列。二是产业整体实力显著增强。全国人工智能产业超过一千家，覆盖技术平台、产品应用等多环节，已经形成了比较完备的产业链。京津冀、长三角、珠三角等地区的人工智能产业急剧发展的格局已经初步形成。三是与行业融合应用不断深入。人工智能凭借其强大的赋能性，正在成为促进传统行业转型升级的重要驱动力量，各领域智能的新技术、新模式、新业态不断涌现，辐射溢出的效应也在持续增强，人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。但也要看到，在快速发展过程当中，我国人工智能的基础技术，还有较大欠缺，能够真正创造商业价值的还比较少。传统行业与人工智能的融合还存在较高门槛，有数据显示，今年人工智能领域投融资比前两年特别是跟去年相比，也有比较大幅度的下调。中国人工智能应用具有领域广、渗透深的特点，在产业化方面具有独特优势，但也面临巨大挑战，尤其是在基础理论和算法方面，原始创新能力不足，在高端芯片、关键部件等方面基础薄弱，高水平人才也不足。随着全球人工智能加速发展，各国在认知智能、机器学习、智能芯片等方面将不断取得突破。

“说实话，我很不喜欢「人工智障」这个词。”

在与掘金志的聊天中，一位从事计算机视觉方向的算法工程师多次表示，他讨厌这个词很久了，几乎是本能的反感，即便只是一种调侃，在他看来都是一种嘲讽。

这种嘲讽就好像是，一名路人，对着自己刚刚学会爬的孩子冷嘲热讽：这孩子真笨，连路都不会走。

他甚至坦言，如果身边有同事使用这个词自嘲，他会刻意与之保持距离，因为这种自嘲实属对自己的工作、对专业知识的“不尊重”。

拥有他这种技术性癖好的工程师不在少数，在掘金志询问的多个从业人员之中，都表达了类似观点：通常被问及人工智能水平时，类似表述以「弱人工智能」为准。

某负责品牌传播与公关的业务专员透露，如果在对外交流中使用了「人工智障」之类的词，被举报或是被公司发现，“直接影响绩效考核”，因为这类不专业的表述很可能导致负面的传播效果。

在与这些人的谈话中，掘金志发现，在AI圈内，从业者对于AI有着清晰的认知，在外宣的时候，对AI的负面化表述都较为严谨。

然而，在圈外，接二连三发生的各种AI事故，让大众对AI的真实能力产生诸多怀疑，关于人工智能变成人工智障的言论甚嚣尘上，唱衰人工智能的声音时常见诸报端。

表面上，这只是一场关于AI的舆论争议。但，其实质却是企业与大众对AI话语权的争夺，并会直接影响到AI的推广、落地与应用。

“如果大众无法对新技术形成有效的认知，那么新技术的推广则是非常缓慢的。” 某传媒大学在读研究生表示，大众对于新技术的接受能力是逐层递进的，这个进程很容易受到舆论影响，而负面舆论则存在一种「爆破效应」，可能会直接摧毁此前建立起的「信任基础」。

比如自动驾驶，公众对其的信任基础很薄弱，出现多次事故之后，这种信任实际上已经消耗殆尽。

相关调研报告显示，自动驾驶一哥——特斯拉FSD在国内的激活率不足10%，甚至相当一部分人没有开通AP服务，即便在开通的人群中，也很少有人会使用AP功能。

这种现象固然有其客观原因（比如路侧数据不够、算法能力有限），但从舆论传播的角度看，自动驾驶的一次失误，比起传统汽车的十次车祸更加严重，从而也给自动驾驶的进一步落地，带来阻碍。

那么，如何给大众建立起对AI的有效认知，推动AI更快、更广泛地落地？

掘金志通过采访之后认为：媒体报道、企业外宣、大众知识普及教育，是三个最主要的途径。而围绕着大众展开的各种「认知教育」，也注定是一场旷日持久的「攻坚战」。

人工智能应用有一个有趣的悖论：当一种AI技术已经非常普及的时候，人们普遍不会认为这就是AI。

好比上世纪八九十年代，一台黑白电视机可能是划时代的象征，需要手动调频；但现在遥控型的彩色电视机成为标配，人们也不觉得这就算智能。又比如，小区停车场通过车牌识别进出、刷脸进入小区等，在近几年开始普及，但人们很少将之与AI联系起来，即便这里面实际上用了各种识别算法、芯片等等。

在大众的认知里，人工智能理所应当达到电影里机器人的水平，或者近似人一样地思考、行动。

“大众有时对于人工智能过于乐观，甚至高估。” 中国计量大学信息学院副教授、人工智能专业负责人杨力认为，作为走向社会的新技术，人们对AI的理解并不全面，认为AI应该无所不能，这种认知与实际并不相符。

在掘金志看来，大众对于人工智能的认知比较浅层，这主要表现在两个方面：

这种浅层认知很容易被诱导，而在一些不着边际的宣传之下，AI本身的能力被过分夸大，大众对AI产生盲目「自信」或高估。

“外行看热闹，内行看门道。”

杨力表示，以人脸识别为例，5年前可能人们会觉得很神秘、先进，但在经过消费类电子的普及之后，许多人觉得人脸识别已经没什么难度了。当他给学生们授课讲人脸识别时，同学们都觉得这已经是很成熟的技术，“并不新鲜，难度不大。”

但其实人脸识别距离高度智能化还有很长一段距离，在许多复杂场景下，很难捕捉到有效的人脸信息。并且，人脸识别在小规模（数据库较小）场景下效果很好，但当数据库非常大的时候，识别的准确率就没那么高了。

“大众由于缺少专业知识，很容易把复杂问题简单化，但从事AI研究的人对此却非常谨慎，普通人觉得简单的技术，从业者可能会觉得‘这个做不了，那个做不了’，简单而言，就是望山跑死马的感觉。 ”

掘金志发现，由于缺少专业的通识教育，大众对于人工智能的了解渠道比较单一，多数是通过媒体报道、企业宣传这两种途径来触及AI，只有小部分人会自发研读相关书籍、学习课程，以增进了解。

从传播的角度看，如果受众获取信息的渠道有限，那么该信息渠道的控制人将具有信息传递的「控制权」，形成一种「舆论垄断」的局面，而信息在经过多次传播之下，极易「失真」。

实际上，这种「失真」是在所难免的。在AI的传播过程当中，形成了圈内和圈外两大群体，由于人工智能本身属于较高门槛的专业，圈内（企业）和圈外（普通受众）之间的连接，主要通过媒体来实现。

但媒体宣传存在问题是，许多从业者要么科班出身，要么跨界转型，真正懂AI的媒体人只有少数。并且媒体本身随着大数据、互联网技术的变化，进一步下沉到各平台，又造就了无数自媒体，形成了媒体界良莠不齐的局面。在流量导向的环境下，各种消息报道层出不穷，而这类信息又存在「放大效应」（比如标题过于惊乍），以至于大众接受到的信息与实际信息存在「误差」。

在人工智能最为火热的时候，不少AI企业为了拿融资、打知名度，纷纷投放广告、软文，宣传产品，造成人工智能已经能够大规模落地的假象。后来AI遇冷，大众对AI的调侃某种程度上可以看作是前期宣传过于猛烈的一种「反噬」。

当然，圈内也注意到大众传媒存在的局限，不少企业在重要的社交平台上都开辟了宣传渠道，但由于内容差异（比如太垂直、产品推广）或渠道差异，并不符合C端属性，多数AI企业无法直接建立起与大众的有效连接。

因此，在“企业-媒体-大众”这一传播链条下，由于大众传媒本身存在机制缺陷，导致大众很难在参差不齐的信息中，建立起对AI的有效认知。然而企业又不得不依赖大众传媒来宣传AI，这种内在矛盾，是造成圈内与圈外对AI产生「认知差异」的重要原因。

“归根到底，还是AI人才太少。”在杨力看来，人才是推动产业发展的核心力量，当前AI处于爬坡阶段，技术本身的问题是造成大众对AI产生质疑的根本因素，舆论传播一定程度上加剧了这种影响。

解铃还须系铃人，不论是AI纵深发展，还是横向传播，只有AI人才，可以给AI「正名」，但现阶段的情况是，国内AI人才极度紧缺。

“应用型人才真的太少了。”杨力感叹道，当AI从空中楼阁走向田间地头，懂技术又懂行业的人“真的不多”。

而在工信部《人工智能产业人才发展报告（2019-2020）》（下称“报告”）里，预计我国人工智能产业内有效人才缺口达 30 万，而这仅是两年前的数据。实际上，在过去的两年里，根据掘金志观察，AI企业对人才的需求持续旺盛，整个AI产业的应用人才缺口进一步拉大。

作为技术/知识密集型产业，AI的人才准入门槛较高，对学历、工作经验非常看重。

根据报告，2019年AI企业发布的岗位中，仅有11.9%的岗位接受专科学历；也仅有5.4%的岗位接受1年以下工作经验的求职人才；接受提供应届生的岗位仅占3.3%。

这意味着要从事AI行业，基本上要求本科学历，同时，由于多数AI企业缺乏人力、资金和动力去培养应届毕业生（至少一年以上），企业对应届毕业生的需求并不旺盛，而更青睐那些拥有知识储备和实践经验的人才，这种“排新”性质的招聘需求，又加重了人才短缺情况。

除此之外，AI对人才的专业性要求极强，尤其是算法研究、应用开发等岗位，60%以上岗位要求具备计算机、数学相关专业背景。

各种线性条件约束下，原本就短缺的AI人才，显得更加「紧俏」。

一位AI初创公司HR告诉掘金志，招人是一件很困难的事，“专业、学校、工作经历筛选下来，符合条件的人很少，加上公司要的是进来立马能产出的人，还要考虑薪资这些因素，优秀的人才很难招到；而走校招的话，优秀的毕业生早早被互联网、明星AI公司签下，剩下的也更青睐大公司。筛选去筛选来，选择真的不多。”

除了缺少与行业相结合的应用型人才以外，在杨力的观察之中，AI的另一个人才缺口，是能够“扎下心来做基础性工作”的理论研究型人才。

根据斯坦福发布的《2022年人工智能报告》，虽然我国在AI 期刊论文的引用数、会议论文发表数量以及在人工智能专利申请数量上排名世界第一，但在AI会议论文被引数上却远落后于欧美。并且，一些创新性的基础理论、前沿科技的研究仍以欧美为主。

“很多人工智能的基础理论，都是由外国人/机构提出来的，比如现在比较火热的深度学习。”

杨力表示，这与我国人工智能起步较晚有很大关系，要弥补这样的差距，除了要加强对基础理论研究的资金、人才投入以外，也应该建立起标准的AI人才培养体系，为AI研究提供源源不断的人才活力。

“学校是培养人才的摇篮，理想的情况是，一部分学生毕业以后从事理论研究，更多的毕业生进入行业，通过产学研联动，来推动AI的落地。”

掘金志了解到，当前我国人工智能产业已经初步形成“政产学研一体化”人才培养生态体系，但仍然处于起步阶段。2019年，人工智能专业正式获批列入本科专业名单，国内诸多高校开始自建或与企业共建人工智能学院（研究院），并开设AI专业。

然而，对于如何培养专业的AI人才，各大高校也正处于摸索之中，尚未形成行之有效的范式。

2019年，国内人工智能专业正式获批，被列入本科专业名单，但开办专业需要经过课程建设、实验条件、专业申报等流程，多数学校于近两年才开始正式招生。

换句话说，距离最早的一批AI本科生毕业，离毕业也还需要大概一到两年的时间。

如何把这一批新生培养成才，来填补当前存在的人才缺口，是一件并不容易的事情。此外，未来的第一批毕业生，其综合能力是否达标也极具象征意义。

“一方面，人工智能专业学的内容很难，以前很多研究生阶段才开设的课程，现在放到本科阶段来学了，对学生是一种压力，对老师的教学方式、技巧也带来挑战；另一方面，如何将人才培养与社会需求结合起来，让学生能够学以致用，也是难点。”

作为人工智能领域的资深学者，杨力在多年的执教生涯中，除了对AI有着深入的研究与思考外，也探索出了一些关于培养AI人才的「方法论」。

“首先要尊重学习规律。” 杨力告诉掘金志，AI本身对实践能力的要求较高，这就不能照搬传统学科的培养模式，即大一大二侧重于理论，大三大四侧重于专业。而应该理论和实践并用，先学习、再实践，在实践中学习，然后呈“螺旋式上升”。

在具体举措方面，他表示，可以通过成立「科创小组」的模式，鼓励学生以团队协作的方式参加各种学习竞赛、研究课题。

这种小组模式的优势在于：小组覆盖全体学生，通过团队协作，形成内部互帮互助的学习氛围，让成员都能参与到实践之中，成为一个「利益团体」；并且，小组的持续时间覆盖学生的整个大学生涯，所有成员都能共享「利益成果」。同时，小组成员之间互相帮助，从某种程度上也能给老师减轻压力。

“其次要因材施教，激发学生对AI的求知欲、探索欲。”

杨力表示，学生对AI的学习兴趣也呈现出明显的「二八定律」，即20%的学生求知欲很强，而80%的学生兴趣一般。

“对于这20%的学生，你只需要告诉他怎样做到最好，并且告诉他这个过程中需要注意的事项、细节，其余的无需太过关心；而对于80%的学生，他们的兴趣没那么高，就需要比较细致的指导，并且需要搭配一些「强制指派」，例如直接分配任务让他们参加。”

“再而，通过激励机制来刺激学生的创作灵感。”

比如，在课程设计时，将创新性纳入评分标准之中，以课程成绩来驱动学生进行创新。

例如，在做某个案例时，如果学生只是根据老师列的步骤照猫画虎，其成绩最高可能也就刚好及格，而剩下的分数则全靠个人创意和发挥。

“大多数学生需要老师给一些推力，而成绩就是最好的激励。”杨力表示，学生为了拿更高的绩点，便不得不“多费心思”，而不是敷衍了之，最终交上来的作品“往往有很多意想不到的亮点”。

“最后，教师与学生之间要形成良性互动的正循环。”

本科教学存在的一个普遍问题是，学生与教师之间的互动较弱，或者只存在于课堂之上，课外的联系非常少，“上课是师生，下课是路人”的情况并不少见。

在杨力看来，如果老师仅仅把教学当作是一种工作任务来完成，那么学生也会采取应付的态度。相反，如果老师富有责任感，学生也会受到其“以身作则的影响“，更有进取意识。

因而，老师可以通过带项目、线上线下互动等方式与学生沟通，来了解学生的需求，给自身的教学工作进行反馈，而这种反馈最终又将通过教学的方式来触及学生，形成「师生共赢」的局面。

除了培养AI人才方法论外，杨力也指出，培养人工智能专业人才需要破除「唯研究生论」。

“读人工智能专业必须读研究生，不读研究生就没有前途。”

不少人持有这样的观点，但杨力却坚决表示反对。他认为，原来很多研究生的课程已经下放到本科来学，本科阶段的人才培养成体系之后，学生的理论、实践能力将能够满足AI行业的基本需求，一味追求研究生教育，只会造成AI圈越来越卷，无助于缓解行业人才短缺情况。

“当然，研究生教育也很重要，但研究生人才培养可能更应该倾向于基础理论方面，而AI的规模化落地，需要更多应用型人才去推动。”

举个例子：很多传统制造业引进了人工智能，比如机械臂、自动化生产设备等，但由于缺少应用型人才，企业买回去的设备不知道该怎么使用，也不知道如何做到效益最大化，更不懂运营维护。

这样的岗位，并不需要从业者非常深厚的理论功底，而是有AI基础，又懂行业的人才。而在传统产业智能化升级过程中，类似的人才缺口非常大。

“实际上，当AI走向各行各业、落地之后，对人才的需求也会发生变化，而在本科阶段，通过理论学习加上与专业相关的社会实践，也能培养出优秀的人才。”

在刚结束的冬奥会上，杨力教授带领他的团队做了一个智能辅助技术，可通过视频来实现对选手动作进行回顾与分析，给裁判打分给予参考。

虽然只是一个比较简单的行为识别，模型并不精巧，市场上有很多AI公司具备开发该技术的能力。但让人欣慰的是，这个项目一经提出，学生们便踊跃参加，在导师的指引下，一步步挖掘数据、标注、建模、训练、测试，整个过程持续两周之久，大部分工作由学生完成，而且是在春节期间，有同学甚至因为出力不够而深感抱歉。

“Talk is cheap.”在杨力看来，这个项目别人有能力做，然而只有他们去落地实践了，并且整个项目由大一学生完成，过程远重于结果，他们“代表着AI领域的新生力量。”

做这个项目也并非一帆风顺。

该项目的成员，中国计量大学信息学院 21级人工智能专业学生，蒋正阳告诉掘金志，小组在建模的时候，要么网络太大训练太慢，要么网络太小而不适合要求，难以达到预期目标。同时，训练也会遇到算力不够的情况。

经过多次失败尝试之后，小组不得不求助于杨力教授，后者补充了一种网络结构，该结构下，模型变得相对“较轻”，训练也可以符合预期。

最终，小组成功研发出“单板滑雪AI裁判技术”。该技术可在画面模糊、相机高速运动、长距离全景画面等复杂场景下，对运动员是否抓板进行精准识别，从而为裁判打分提供依据，助力「冬奥公平」。

“我们的专业知识有限，需要继续加强理论学习。通过这个项目，我们了解了从零开始做项目的过程、方法、难度，积累了经验。当然，最后看到项目跑出来的结果，内心还是很欣喜的。”蒋总结道。

杨力认为，遇到问题很正常，关键在于去行动、实践了。“人在学走的路上，会跌倒很多次，但不能因为跌倒，就只学爬，这样永远也不会走。”

这何尝不是国内AI发展的缩影。

在经历无人问津的韬光养晦期之后，国内AI于10年开始蓬勃发展，商汤、旷视、云从、依图等一众AI公司先后诞生，受到资本热捧，撑起国内AI的希望。但激情燃烧之后，随之而来的是行业落地难、商业化难、变现难等各种质疑。

如今的AI，正处于从爬到走的摸索期，磕磕碰碰、跌倒摔倒等时有发生，也被大众调侃成「人工智障」。

但杨力对此并不沮丧，反而感到乐观，因为“有越来越多的企业、越来越多的人才参与到AI的发展、推广、落地之中”，在“政产学研”模式的推动之下，AI也将被掀开神秘面纱，显露出最真实的样子，而大众在未来也会对AI形成一个“全面、客观”的认知。

在掘金志与多位AI从业者的交流过程中，几乎所有人都对AI充满希望，即便AI仍然处于「弱人工智能」阶段，他们仍然坚信，AI有着光明的未来。

“AI的浩海不止于边边角角，而在于改变世界。”开篇吐槽「人工智障」的那位工程师告诉掘金志，即便改变世界的路途，充满坎坷，但 “因为热爱，所以坚持。”

而对于大众的一些调侃和质疑，他迟疑了一下，回道：

“请给AI一些包容。”雷峰网雷峰网

虽然“人工智能”(AI)已经成为一个几乎人人皆知的概念，但对人工智能的定义还没有达成普遍共识。传统的人工智能发展思路是研究人类如何产生智能，然后让机器学习人的思考方式和行为。现代人工智能概念的提出者约翰·麦卡锡认为，机器不一定需要像人一样思考才能获得智能，重点是让机器能够解决人脑所能解决的问题。第四次工业革命正在来临，而人工智能已经从科幻逐步走入现实。从1956年人工智能这个概念被首次提出以来，人工智能的发展几经沉浮。随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高、以及海量互联网数据的支撑，人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃，成为全球瞩目的科技焦点。自从2016年AIphaGo战胜李世石之后，全球对于人工智能发展的兴奋与担忧交织难分。即使如此，世界各国已经认识到人工智能是未来国家之间竞争的关键赛场，因而纷纷开始部署人工智能发展战略，以期占领新一轮科技革命的历史高点。对于中国而言，人工智能的发展是一个历史性的战略机遇，对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。本文从科技产出与人才投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境等方面描绘中国人工智能的发展面貌。科技产出与人才投入1. 论文产出 : 中国人工智能论文总量和高被引论文数量都是世界第一。中国在人工智能领域论文的全球占比从 1997 年 4.26% 增长至2017 年的 27.68%，遥遥领先其他国家。高校是人工智能论文产出的绝对主力，在全球论文产出百强机构中，87家为高校。中国顶尖高校的人工智能论文产出在全球范围内都表现得十分出众。不仅如此，中国的高被引论文呈现出快速增长的趋势，并在 2013 年超过美国成为世界第一。但在全球企业论文产出排行中，中国只有国家电网公司的排名进入全球前 20 位。从学科分布看，计算机科学、工程和自动控制系统是人工智能论文分布最多的学科。国际合作对人工智能论文产出的影响十分明显，高水平论文里中国通过国际合作而发表的占比高达 42.64% 。2. 专利申请 : 中国专利数量略微领先于美国和日本，国家电网表现突出。中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略微领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的 74%。全球专利申请主要集中在语音识别、图像识别、机器人以及机器学习等细分方向。中国人工智能专利持有数量前 30 名的机构中，科研院所与大学和企业的表现相当，其技术发明数量占比分别为 52% 和48%。企业中的主要专利权人表现差异巨大，尤其是中国国家电网近五年的人工智能相关技术发展迅速，在国内布局专利技术量远高于其他专利权人，而且在全球企业排名中位列第四。

人工智能论文发表数量排名

比大学好，科研能力比大学强，全球人工智能领域发表超500篇论文名单出炉，自动化所排名中国第一，全球第七。

据全球最大的文摘和索引数据库爱思唯尔SCOPUS中数据显示，中国在人工智能领域的研究有着巨大驱动力，中国的研究人员自2011年至2015年创下了超过41000个出版物的记录。就出版量而言，排名世界第一。

同时，在各类独立机构发表论文数量的统计中，中科院自动化所作为中国内地唯一一家超过500篇论文的独立机构上榜，且引文影响力数值超过了世界平均水平，排名全球第七位。

在论文发布数量方面，美国在此期间排名第二约为25500篇，日本排名第三约为11700篇，英国第四约为10100篇。尽管中国在数量方面得分很高，但加权引文影响力则只排名34位，表明大多数论文的质量不如美国（美国的加权引文影响排名第4)等国。

在加权引文影响力衡量标准中，排名第一的是瑞士，其得分为2.71,其次是新加坡（2.24)和中国香港（2.00)，尽管在数量上这三个国家（地区）都少于2500种。

在各类科研机构中，引文影响力排名前三分别为麻省理工学院（3.57）、卡耐基梅隆大学（2.53)、新加坡南洋理工大学（2.51)，自动化所以2.26排名第七。

研究所简介

中国科学院自动化研究所（以下简称自动化所）成立于1956年，以智能科学与技术为主要定位，是中国科学院率先布局成立的“人工智能创新研究院”的总体牵头单位，是我国最早开展类脑智能研究的国立研究机构，也是国内首个“人工智能学院”牵头承办单位。

六十多年来，自动化所为我国国民经济建设、社会进步、科技发展和国家安全做出了重要的贡献。建国发展初期，自动化所开拓了我国的控制科学，为“两弹一星”做出了历史性的贡献；改革开放年代，自动化所开创了我国模式识别智能信息处理的新领域。

1990年代，自动化所以控制科学为基础，率先布局了人工智能研究；2016年起，自动化所率先布局博弈智能研究，逐步形成了数据智能、类脑智能和博弈智能的完整布局，并产出了一系列重要成果。

自动化所长期坚持“智能科学与技术”研究，在复杂系统智能集成、模式识别、机器学习、计算机视觉、语音语言信息处理、类脑智能、智能机器人、智能系统和智能芯片等领域形成了鲜明的学科优势和技术特色，具有从原始创新、核心关键技术研发到技术转移转化的完整智能技术创新链。

以上内容参考中国科学院自动化研究所——研究所简介

上海交通大学发表人工智能国际论文数为1151篇,在国内位居第二;人工智能专业整体综合实力在国内排名第三。以上三所院校就是在人工智能专业

11700篇。经查询中国科学院公布的资料显示，日本发布的人工智能论文为11700篇，总量排名世界第三。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

一般C9高校的人工智能专业都好一些，当然师傅领进门，修行靠个人！

人工智能论文发表数量限制

人工智能60年的历史中，一共经历了两代的发展。第一代人工智能，有时候称它作符号主义。他们提出了基于知识和经验的推理模型，用这个模型来模拟人类的理性智能行为，像推理、规划、决策等等。根据这个原理，需要在机器里面建立知识库和推理机制，利用这两者对人类的推理和思考行为进行模拟。图1 张钹院士在2020世界人工智能大会上演讲下面举一个例子，1971年左右，美国斯坦福大学根据这个原理建造的一个专家系统，叫做MYCIN系统，主要用来诊断血液传染病和开抗菌素处方。它把传染病专家的知识放在计算机里头，并且把医生诊断的过程（如何从症状推到疾病，然后进行处方）作为推理机制，也放在计算机里头。这样，计算机就可以帮助内科医生进行辅助诊断。因为内科医生一般不是传染病专家，因此利用这样的计算机辅助治疗系统可以帮助内科医生做出更好的、更准确的诊断和处方。利用这种原理做的人工智能系统，一个最有代表性的成果就是国际象棋程序IBM的深蓝。这个国际象棋程序，在1997年5月打败了世界冠军卡斯帕罗夫。图2 IBM深蓝与世界冠军卡斯帕罗夫下棋我们看一下，计算机的深蓝程序为什么可以打败人类的象棋大师呢？主要是三个要素，第一个要素是知识和经验，也就是说他利用了人类大师下过的70万盘棋局，还有全部的5-6只的残局。分析这些棋局，总结成为下棋的规则，并放进计算机。然后又通过大师和机器之间的对弈，调试评价函数中的参数，把大师的经验也放在程序里头。图3 IBM深蓝成功的原因第二个靠的是算法，使用阿尔法-贝塔剪枝算法，这个算法的速度很快。第三个是算力，IBM当时用的RS/6000SP2机器，每秒能够分析2亿步，平均每秒钟能够往前预测8-12步。一个有经验的象棋大师，一般只能往前看3-5步，机器的速度远超过人类，因此可以超过人类的下棋水平。图4 第一代人工智能的优势第一代人工智能的优势，在于它能够模仿人类的推理、思考的过程，因此是可解释的，跟人类的思考问题过程很一致。利用这个办法进行机器学习，就能够举一反三，所以这是第一代人工智能的优势。图5 第一代人工智能的局限但是第一代人工智能也存在着非常严重的缺陷，例如：这些知识都来自于专家。大家都知道专家的知识十分稀缺，也非常昂贵。而且通常要通过人工编程把它输进计算机，非常费时费力。同时有很多知识是很难表达的，比如说那些不确定的知识

近些年的科技方面在人工智能的的飞速发展，人工智能不仅给我们的日常生活带来了一些新鲜的亮点。神经猿很好的，该学校为全国高职高校提供人工智能、大数据领域实训及学分课程以及高校人工智能实训室、实验室建设。 ..

首先是方向的确定：研究生报到注册后，应及时主动与导师联系，导师根据学生的意愿和科研工作的需要，确定研究生的研究方向、落实指导小组成员，并制定培养方案。研究生将根据研究方向归入对应的课题小组，参加课题小组的日常学术活动。二是论文的要求：对学术（或学位）论文的基本要求有如下9条。请各位研究生在开展学术研究工作中务必认真参照执行。（1）论文的主要内容，是叙述一套方法在一个特定场合中的应用（当然也可以针对特定领域的问题提出解决的方法、技术及实现算法）。（2）这套方法必须要有所创新或突破，并因而对学术界有所贡献。因此，它或者是解决既有问题的新方法，或者是既有方法的新应用，或者是以一个新的方法开启一整片新的应用领域。（3）在论文中，必须要有能力提出足够的证据来让读者信服：针对这个应用场合，你所提出来的方法确实有比文献中一切既有方法更优越之处，或则确是对所要解决的问题是行之有效的。（4）此外，你必须要能清楚指出这个方法在应用上的限制，并且提出充分证据来说服读者：任何应用场合，只要能够满足你所提出来的假设（前提）条件，你的方法就一定适用，而且你所描述的优点就一定会存在。（5）还必须要在论文中清楚指出这个方法的限制和可能的缺点（相对于其它文献上的既有方法，或者在其它应用场合里）。（6）行文风格上，它是一篇论证严谨，逻辑关系清晰，而且结构有条理的专业论述。也就是说，在方法的叙述过程，必须要清清楚楚地交代这个方法的应用程序以及所有仿真或实验结果的过程，使得这个专业领域内的任何读者，都有办法根据你的描述，在他的实验室下复制出你的研究成果，以便确定你的结论确实是可以“在任何时间、任何地点、任何人”都具有可重复性（可重复性是「科学」的根本要求）。（7）而且，你对这个方法的每一个步骤都必须要提供充分的理由说明「为什么非如此不可」，必要时要有清晰的论证分析。（8）最后，你的论文必须要在适当位置清楚注明所有和你所研究之题目相关的文献。而且，你必须要记得：只要是和你所研究的问题相关的学术文献（尤其是学术期刊论文），你都有必要全部找出来（如果漏掉就是你的过失），仔细读过。（9）第（2）款所谓“对学术界的贡献”，指的是：把你的所有研究成果扣除掉学术界已经发表过的所有成果（不管你实际上有没有参考过，没有参考过也算是你的重大过失），剩下的就是你的贡献。假如这个贡献太少，也构成你论文无法及格的充分理由。上面所叙述的条款要件中，除第（2）款之外，通通都是必须要做到的，因此没有好坏之分。一篇论文的好坏（评定标准），主要是看第（2）款所谓“对学术界的贡献”的多寡与重要性而定。一个判断论文的好坏有一个粗浅办法：假如你的研究成果可以在国外著名学术期刊（journals，而非magazines）上发表，通常就比一篇只能在国外学术会议（conferences）上发表的论文贡献多；一篇国外学术会议的论文又通常比无法发表的论文贡献多；在国际顶尖学术期刊上发表的论文通常比一篇二流的学术期刊论文贡献多。SCI有一种叫做ImpactFactor的指数，统计一个期刊每篇论文被引述的次数。通常这个次数（或指数）愈高，对学术界的影响力就愈大。以人工智能相关领域的期刊而言，ImpactFactor在1.0以上的期刊，都算是顶尖的期刊。这些期刊论文的作者，通常是国外顶尖学府的著名教授指导全球一流的博士生做出来的研究成果。三、完成学位论文所需要的能力从前面的叙述可以归纳出来，完成学位论文所需要的能力包括以下数项，依它们的培养先后次序逐项讨论。（1）文献检索的能力：在给定（或自己拟定）的题目范围内，你必须有能力利用文献检索系统（尤其是国家图书馆博士学位论文检索系统、Compendex和SCI这三套论文数据索引系统），查出所有相关的论文，而无任何遗漏。你到底要用什么样的关键词和查所程序去保证你已经找出所有相关的文献？这是第一个大的挑战。每一组关键词（包含联集与交集）代表一个论文所构成的集合，假如你用的关键词不恰当，你可能找到的集合太小，没有涵盖所有的相关文献；假如你用的关键词太一般化，通常你找到的集合会太大，除了所有相关文献之外还加上好几十倍的毫不相关的文献。（2）资料筛选的能力：即使你使用了恰当的搜寻策略，通常找到的文献集合都还是明显地比你所需要的集合大，而且通常文献比数大概在一两百篇或数百篇之间，而其中会和你的研究课题直接且密切相关的论文，通常只有廿、卅篇左右。你如何可以只读论文的题目、摘要、简介和结论，而还没有完全看懂内文，就准确地判断出这篇论文中是否有值得你进一步参考的内容，以便快速地把需要仔细读完的论文从数百篇降低到廿、卅篇？这考验着你从事资料筛选的能力。（3）期刊论文的阅读能力：期刊论文和大学课本截然不同。大学课本是循序渐进地从最基本的知识背景逐步交代出整套有系统的知识，中间没有任何的跳跃，只要你逐页读下去，就可以整本都读懂，不需要在去别的地方找参考数据。但是期刊论文是没头没尾的十几页文献，只交代最核心的创意，并援引许多其它论文的研究成果（但只注明文献出处，而完全没有交代其内容）。因此，要读懂一篇论文，一定要同时读懂数篇或十数篇被援引的其它论文。偏偏，这十几篇被援引的论文又各自援引十数篇其它论文。因此，相对于大学教科书而言，期刊论文是一个极端没有系统的知识，必须要靠读者自己从几十篇论文中撷取出相关的片段，自己组织成一个有系统的知识，然后才有办法开始阅读与吸收。要培养出这种自己组织知识的能力，需要在学校靠着大量而持续的时间去摸索、体会，而不可能只利用业余的零星时间去培养。（4）期刊论文的分析能力：为了确定你的学位论文研究成果确实比所有相关的学术期刊论文都更适合处理你所拟定的应用领域，首先你必须要有能力逐篇分析出所有相关期刊论文的优点与缺点，以及自己的研究成果的优点与缺点，然后再拿他们来做比较，总结出你的论文的优点和缺点（限制）。但是，好的期刊论文往往是国外著名学府的名师和一流的博士生共同的研究成果，假如你要在锁定的应用领域上超越他们，突出自己的优点，这基本上是一个极端困难的挑战。即使只是要找出他们的缺点，都已经是一个相当困难的工作了。研究生则必须要有进行精确批判的能力。但是，这个批判并非个人好恶或情绪化的批判，而是真的找得到充分理由去支持的批判。这个批判的能力，让你有能力自己找到自己的优、缺点，因此也有机会自己精益求精。其实，至少要能够完成这个能力，才勉强可以说你是有独立判断能力。（5）创新的能力：许多本科毕业的工程师也能创新，但是研究生的创新是和全世界同一个学术团体内所有的名师和博士生挑战。因此，两者是站在不同的比较基础上在进行的：前者往往是一个企业内部的闭门造车，后者是一个全球的开放性竞争。其次，工程师的创新往往是无法加以明确证明其适用条件，但是学术的创新却必须要能够在创新的同时厘清这个创新的有效条件。总之，如果说本科生的主要能力是吸收既有知识，那么研究生的主要能力应该是创造知识。四、期刊论文的分析技巧与程序一般来讲，好的期刊论文有较多的创意。虽然读起来比较吃力，但收获较多而深入，因此比较值得花心思去分析。读论文之前，参考SCIImpactFactor及学长、导师的意见是必要的。一篇期刊论文，主要分成四个部分。（1）Abstract：说明这篇论文的主要贡献、方法特色与主要内容。最慢第二年上学期必须要学会只看Abstract和Introduction便可以判断出这篇论文的重点和你的研究有没有直接关联，从而决定要不要把它给读完。假如你有能力每三十篇论文只根据摘要和简介便能筛选出其中最密切相关的五篇论文，你就比别人的效率高五倍以上。以后不管是做事或做学术研究，都比别人有能力从更广泛的文献中挑出最值得参考的资料。（2）Introduction：Introduction的功能是介绍问题的背景和起源，交代前人在这个题目上已经有过的主要贡献，说清楚前人留下来的未解问题，以及在这个背景下这篇论文想解决的问题和它的重要性。对初学的学生而言，从这里可以了解以前研究的概况。通常如果对你的题目不熟时，先把跟你题目可能相关的论文收集个30～40篇，每篇都只读Abstract和Introduction，而不要读MainBody（正文），只在必要时稍微参考一下后面的Illustrativeexamples和Conclusions，直到你能回答下面这三个问题：（2A）在该领域内最常被引述的方法有哪些？（2B）这些方法可以分成哪些主要派别？（2C）每个派别的主要特色（含优点和缺点）是什么？问题是，你怎么去找到这最初的30～40篇论文？有一种期刊论文叫做reviewpaper，专门在一个题目下面整理出所有相关的论文，并且做简单的回顾。你可以在搜寻Compendex时在keywords中加一个review而筛选出这类论文。然后从相关的数篇reviewpaper开始，从中根据title与Abstract找出你认为跟你研究题目较相关的30～40篇论文。通常只要你反复读过该领域内30～40篇论文的Abstract和Introduction，你就应该可以从Introduction的评论中回答（2A）和（2B）这两个问题。尤其要记得，当你阅读的目的是要回答（2A）和（2B）这两个问题时，你一定要先挑那些Introduction写得比较有观念的论文念（很多论文的Introduction写得像流水帐，没有观念，这种论文刚开始时不要去读它）。假如你读过假如30～40篇论文的Abstract和Introduction之后，还是回答不了（2C），先做下述的工作。你先根据（2A）的答案，把该领域内最常被引述的论文找齐，再把他们根据（2B）的答案分成派别，每个派别按日期先后次序排好。然后，你每次只重新读一派的Abstract和Introduction（必要时简略参考正文，但目的只是读懂Introduction内与这派有关的陈述，而不需要真的看懂所有正文），照日期先后读，读的时候只企图回答一个问题：这一派的创意与主要诉求是什么？这样，你逐派逐派地把每一派的Abstract和Introduction给读完，总结出这一派主要的诉求、方法特色和优点（每一篇论文都会说出自己的优点，仔细读就不会漏掉）。其次，你再把这些论文拿出来，但是只读Introduction，认真回答下述问题：「每篇论文对其它派别有什么批评？」然后你把读到的重点逐一记录到各派别的「缺点」栏内。通过以上程序，你就应该可以掌握到（2A）、（2B）、和（2C）三个问题的答案。这时你对该领域内主要方法、文献之间的关系算是相当熟悉了，但是你还是只仔细读完Abstract和Introduction而已，正文则只是笼统读过。这时候，你已经掌握到该领域主要的论文，你可以用这些论文测试看看你用来搜寻该领域论文的keywords到底恰当不恰当，并且用修正过的keywords再搜寻一次论文，把该领域的主要文献补齐，也把原来30～40篇论文中后来发现关系较远的论文给筛选掉，只保留大概20篇左右确定跟你关系较近的文献。如果有把握，可以甚至删除一两个你不想用的派别（要有充分的理由），只保留两、三个派别（也要有充分的理由）继续做完以下工作。然后你应该利用（2C）的答案，再进一步回答一个问题（2D）：“这个领域内大家认为重要的关键问题有哪些？有哪些特性是大家重视的优点？有哪些特性是大家在意的缺点？这些优点与缺点通常在哪些应用场合时会比较被重视？在哪些应用场合时比较不会被重视？”然后，你就可以整理出这个领域（研究题目）主要的应用场合，以及这些应用场合上该注意的事项。最后，在你真正开始念论文的mainbody之前，你应该要先根据（2A）和（2C）的答案，把各派别内的论文整理在同一个档案夹里，并照时间先后次序排好。然后依照这些派别与你的研究方向的关系远近，一个派别一个派别地逐一把各派的mainbodies念完（一次念完一派）。（3）Mainbody（含simulationand/orexperimentalexamples）：在你第一次有系统地念某派别的论文mainbodies时，你只需要念懂：（3A）这篇论文的主要假设是什么（在什么条件下它是有效的），并且评估一下这些假设在现实条件下有多容易（或多难）成立。愈难成立的假设，愈不好用，参考价值也愈低。（3B）在这些假设下，这篇论文主要有什么好处。（3C）这些好处主要表现在哪些公式的哪些项目的简化上。至于整篇论文详细的推导过程，你不需要懂。除了三、五个关键的公式（最后在应用上要使用的公式，你可以从这里评估出这个方法使用上的方便程度或计算效率，以及在非理想情境下这些公式使用起来的可靠度或稳定性）之外，其它公式都不懂也没关系，公式之间的恒等式推导过程可以完全略过去。假如你要看公式，重点是看公式推导过程中引入的假设条件，而不是恒等式的转换。但是，在你开始根据前述问题念论文之前，你应该先把这派别所有的论文都拿出来，逐篇粗略地浏览过去（不要勉强自己每篇或每行都弄到懂，而是轻松地读，能懂就懂，不懂就不懂），从中挑出容易念懂的papers，以及经常被引述的论文。然后把这些论文照时间先后次序依序念下去。记得：你念的时候只要回答（3A）、（3B）、（3C）三个问题就好，不要念太细。这样念完以后，你应该把这一派的主要发展过程，主要假设、主要理论依据、以及主要的成果做一个完整的整理。其次，你还要在根据（2D）的答案以及这一派的主要假设，进一步回答下一个问题：（3D）这一派主要的缺点有哪些。最后，根据（3A）、（3B）、（3C）、（3D）的答案综合整理出：这一派最适合什么时候使用，最不适合什么场合使用。记住：回答完这些问题时，你还是不应该知道恒等式是怎么导出来的！当你是生手的时候，你要评估一个方法的优缺点时，往往必须要参考它的Examples。但是，要记得：老练的论文写作高手会故意只present成功的案例而遮掩失败的案例。所以，simulationexamplesand/orexperiments很棒不一定表示这方法真的很好。你必须要回到这个方法的基本假设上去，以及他在应用时所使用的主要公式（resultantequations）去，凭自己的思考能力，并且参考（2C）和（2D）的答案，自己问问看：当某某假设在某些实用场合上无法成立时，这个方法会不会出什么状况？猜一猜，预测一下这个方法应该会在哪些条件下（应用场合）表现优异，又会在哪些条件下（应用场合）出不良状况？根据这个猜测再检验一次simulationexamplesand/orexperiments，看它的长处与短处是不是确实在这些examples中充分被检验，且充分表现出来。那么，你什么时候才需要弄懂一篇论文所有的恒等式推导过程，或者把整篇论文细细读完？NEVER！你只需要把确定会用到的部分给完全搞懂就好，不确定会不会用到的部分，只需要了解它主要的点子就够了。研究生和大学生最主要的差别：大学生读什么都必须要从头到尾都懂，研究生只需要懂他用得着的部分就好了！大学生因为面对的知识是有固定的范围，所以他那样念。研究生面对的知识是没有范围的，因此他只需要懂他所需要的细腻度就够了。研究生必须学会选择性的阅读，而且必须锻炼出他选择时的准确度以及选择的速度，不要浪费时间去学用不着的细节知识！多吸收“点子”比较重要，而不是细部的知识。五、论文阅读的补充说明研究生开始学读期刊论文时，最容易犯的毛病就是戒除不掉大学生的习惯：（1）老是想逐行读懂，有一行读不懂就受不了。（2）不敢发挥自己的想象，读论文像在读教科书，论文没写的就不会，瘫痪在那里；被导师逼着去自己猜测或想象时，老怕弄错作者的意思，神经绷紧，脑筋根本动不了。用大学生的心态读书，结果一定时间永远不够用。因此，每次读论文都一定要带着问题去读，每次读的时候都只是试图回答你要回答的问题。因此，一定是选择性地阅读，一定要逐渐由粗而细地一层一层去了解。上面所规划的读论文的次序，就是由粗而细，每读完一轮，你对这问题的知识就增加一层。根据这一层知识就可以问出下一层更细致的问题，再根据这些更细致的问题去重读，就可以理解到更多的内容。因此，一定是一整批一起读懂到某个层次，而不是逐篇逐篇地整篇一次读懂。这样读还有一个好处：第一轮读完后，可以根据第一轮所获得的知识判断出哪些论文与你的议题不相关，不相关的就不需要再读下去了。这样才可以从广泛的论文里逐层准确地筛选出你真正非懂不可的部分。不要读不会用到的东西，白费的力气必须被极小化！其实，绝大部分论文都只需要了解它的主要观念（这往往比较容易），而不需要了解它的详细推导过程（这反而比较费时）。其次，一整批一起读还有一个好处：同一派的观念，有的作者说得较易懂，有的说得不清楚。整批略读过一次之后，就可以规划出一个你以为比较容易懂的阅读次序，而不要硬碰硬地在那里撞墙壁。你可以从甲论文帮你弄懂乙论文的一个段落，没人说读懂甲论文只能靠甲论文的信息。所以，整批阅读很像在玩跳棋，你要去规划出你自己阅读时的「最省力路径」。六、如何获取应用领域背景知识应用领域知识是指非专业知识的知识。人工智能大多数研究课题是属于针对应用领域开展的研究工作，因此首先你必须了解你所要解决问题所在领域的背景知识。一般，由于这些背景知识仅仅是非专业性的，因此，重要的选择该领域权威的教科书或专著来读，一般不必阅读学术论文。阅读这些教科书或专著时，你需要针对你自己的目标来阅读，回答下面这三个问题：（5A）在该领域内最核心的知识有哪些？（5B）那些知识与你的研究背景相关？（5C）能够用来说明你的研究工作（含优点和缺点）的实例知识是什么？问题是，你怎么去把握这些领域知识选择？必要时，请询问这些领域的专家。七、论文报告的要求与技巧报告一篇论文，要求做到以下部分（依报告次序排列）：（1）投影片第一页必须列出论文的题目、作者、论文出处与年份。（2）以下每一页投影片只能讲一个观念，不可以在一张投影片里讲两个观念。（3）说明这篇论文所研究的问题的重点，以及这个问题可能和哪些应用相关。（4）清楚交代这篇论文的主要假设，主要公式，与主要应用方式（以及应用上可能的解题流程）。（5）说明这篇论文的范例（simulationexamplesand/orexperiments），预测这个方法在不同场合时可能会有的准确度或好用的程度（6）你个人的分析、评价与批评，包括：（6A）这篇论文最主要的创意是什么？（6B）这些创意在应用上有什么好处？（6C）这些创意和应用上的好处是在哪些条件下才能成立？（6D）这篇论文最主要的缺点或局限是什么？（6E）这些缺点或局限在应用上有什么坏处？（6F）这些缺点和应用上的坏处是因为哪些因素而引入的？（6G）你建议学长学弟什么时候参考这篇论文的哪些部分（点子）？一般来讲，刚开始报告论文（第一年上学期）时只要做到能把前四项要素说清楚就好了，但是第一年结束后（暑假开始）必须要设法做到六项要素都能触及。第二年下学期开始的时候，必须要做到六项都能说清楚。注意：读论文和报告论文时，最重要的是它的创意和观念架构，而不是数学上恒等式推导过程的细节（顶多只要抓出关键的equation去弄懂以及说明清楚即可）。你报告观念与分析创意，别人容易听懂又觉得有趣；你讲恒等式，大家不耐烦又浪费时间。八、对研究生毕业的指标要求研究生要求申请毕业答辩，必须发表一定数量的论文（注意，导师必须为第一作者或通信作者方为有效,论文作者单位除了给出学生本人所属院系外，还应该列入“福建省仿脑智能系统重点实验室（厦门大学）”，对应的英文是：“Fujian Keylab. of The Brain-like Intelligent Systems（Xiamen University）”），并完成了导师规定的科研工作。具体规定如下：（1）硕士研究生要求起码发表1篇以上论文，论文必须是国内核心刊物的或被EI收录的学术会议的。（2）博士研究生要求起码发表2篇以上论文，论文必须是国内外学术期刊且被SCI或EI收录的。（3）所有的研究生，均必须完成导师指定的科研任务，并按照导师要求提交所有发表的学术论文副本、开发的源程序代码与系统说明报告、学位论文，以及其他应该提交的科研成果。九、其他要求研究生要主动接受导师及指导小组的指导，积极参加课题小组的各项学术活动，遵守人工智能研究所的规章制度，精诚团结、互相帮助、刻苦钻研、勤奋学习，高质量地开展科学研究与技术开发工作。这个上面的内容有些借鉴他人的，你也可以在网上再找找，或许有更好的学习计划也不一定。工作的话一般要熟悉人工智能基础知识，了解游戏中常用的 ai 算法，并能根据需求建立模型等等。其他的就要根据工作的需要了，比如你是找游戏设计方面的工作要求会设计 ai 行为模型，了解游戏中常用的 ai 算法。需要的公司一般是信息技术、科技、家电之类的公司，现在有真材实料的人还怕找不到工作？什么招聘网人才网不就是为大家准备的吗？你可以去招聘网看看也有助于对自己未来的一点打算和定位。人工智能的未来潜力还是很大的，祝你成功学习进步！

人工智能技术无论是在核心技术，还是典型应用上都已出现爆发式的进展。随着平台、算法、交互方式的不断更新和突破，人工智能技术的发展将主要以“AI+X”(为某一具体产业或行业)的形态得以呈现。所有这些智能系统的出现，并不意味着对应行业或职业的消亡，而仅仅意味着职业模式的部分改变。任何有助于让机器(尤其是计算机)模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术，都可视为人工智能的范畴,展现出无比光明的发展前景。在我们生活方面，协助人类完成此前被认为必须由人完成的智能任务。人们将不仅生活在真实的物理空间，同样生活在网络空间。网络空间中的每个个体既有可能是人，也有可能是一个人工智能。在生产方面，未来人工智能有望在传统农业转型中发挥重要作用。例如，通过遥感卫星、无人机等监测我国耕地的宏观和微观情况，由人工智能自动决定(或向管理员推荐)最合适的种植方案，并综合调度各类农用机械、设备完成方案的执行，从而最大限度解放农业生产力。在制造业中，人工智能将可以协助设计人员完成产品的设计，在理想情况下，可以很大程度上弥补中高端设计人员短缺的现状，从而大大提高制造业的产品设计能力。同时，通过挖掘、学习大量的生产和供应链数据，人工智能还可望推动资源的优化配置，提升企业效率。在理想情况下，企业里人工智能将从产品设计、原材料购买方案、原材料分配、生产制造、用户反馈数据采集与分析等方面为企业提供全流程支持，推动我国制造业转型和升级。在生活服务方面，人工智能同样有望在教育、医疗、金融、出行、物流等领域发挥巨大作用。例如，医疗方面，可协助医务人员完成患者病情的初步筛查与分诊;医疗数据智能分析或智能的医疗影像处理技术可帮助医生制定治疗方案，并通过可穿戴式设备等传感器实时了解患者各项身体指征，观察治疗效果。在教育方面，一个教育类人工智能系统可以承担知识性教育的任务，从而使教师能将精力更多地集中于对学生系统思维能力、创新实践能力的培养。

人工智能论文发表量

我国人工智能弯道超车走在世界前列，