发布时间：
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。
就是个honor society，我现在也是里面的member，但是个人感觉用处不大，会有一些opportunity和一些discount。但是实质用处不大，我现在都后悔加入了…………
坑爹啊，填信息填到最后一步，billing address，95刀啊，有木有！不给我钱也就算了，还要95刀的注册费，顿时有种钓鱼网站的感觉。
The National Society of Collegiate Scholars，nscs.org 登陆会找到详细答复。
这个还真查不出来，毕竟那些统计一般是搜集的正规世界级期刊上的论文数量统计，但不同国家还有自己的国家级期刊，这就无法统计了。不过有数据显示：1998年，中国科研人员共发表了约2万篇科研论文，到2008年，这一数字剧增至11．2万篇；而同期美国科研人员的论文数量由26．5万篇增至34万篇。由此应该可以大致地推断世界上的数据。
科学院神经所已经在所有顶尖杂志有多篇论文:《细胞》(饶毅、张旭实验 室各一篇)、《科学》(郭爱克实验室两篇、何仕刚一篇)、《自然》(袁晓兵 实验室)。多篇《自然神经科学》(分别是蒲慕明、周专、段树民、鲁白实验 室)、《自然细胞生物学》(分别来自蒲慕明、袁小兵、段树民)、《神经元》 (分别来自蒲慕明、张旭、李朝议、周专、段树民)，其中郭爱克已经因为前几 年第一篇《科学》当选院士，周专和段树明今年院士入围。 紧追神经所的是科学院生物物理所:《细胞》(饶子和)、《自然》(常文 瑞)、《科学》(唐世明、陈霖各一篇)，陈霖因此当选院士，常文瑞今年院士 入围。 清华:《细胞》(饶子和)、《科学》(孟安明，今年院士入围)，清华的 饶子和前两年因为发过多篇PNAS、 JBC当选院士。 复旦大学:《科学》、《自然》各一篇(金力，今年院士入围) 科学院基因组所:《科学》两篇、《自然》一篇(杨焕明，今年院士入围) 科学院上海国家基因研究中心:《自然》(韩斌，今年院士入围)、《科学》 (赵国屏，今年院士入围)各一篇 科学院上海生化细胞所:《科学》一篇(张永莲，已经因此当选院士) 上海交通大学:《自然遗传学》(贺林，今年院士入围) 协和医科大学:《自然遗传学》(沈岩，已经当选院士) 第二军医大学:《自然免疫学》(曹雪涛) 个人发表两篇以上的人: 蒲慕明在中国自己的实验室发表顶尖论文是个人最多(至少五、六篇)，这 些都不包括他在UC Berkeley的论文 基因组所杨焕明发两篇《科学》、一篇《自然》 神经所郭爱克研究员发两篇《科学》 复旦大学金力发《科学》、《自然》各一篇 神经所张旭发《细胞》、《神经元》、PNAS各一篇 神经所周专发《自然神经科学》、《神经元》、PNAS各一篇 唐世明在神经所以博士后身份发一篇《科学》、在生物物理所以研究员身份 发一篇《科学》 科学院上海健康科学中心孔祥银发《自然遗传学》两篇 学生里面两次以上在顶尖杂志做第一作者两人:神经所张成(周专的学生) 发《自然神经科学》和《神经元》各一篇，神经所蒋辉(饶毅的学生)发一篇 《细胞》原始论文、一篇《自然神经科学》评论 在同一个研究所有两个以上独立实验室发表多篇顶尖论文的目前只有神经所 一个，其它单位有一个实验室发表过多篇的(如基因组所、复旦、生物物理所)， 但是没有多个实验室能够发表多篇 以上有三篇是同学们在BBS上宣布正式接受的论文，杂志还没有出来的，其 它是都发表了的。正式待发表的三篇:神经所郭爱克的第二篇《科学》、清华/ 生物物理所饶子和的《细胞》、神经所张旭的《细胞》。
有多少 毕业生就有多少论文
这些国际顶尖学术期刊2017年共发表论文10803篇,其中中国论文699篇,占总数的6.5%,排在世界第4位。美国的高被引论文数为72156篇，仍居第1位
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。
有。冠病毒是全人类面对的共同挑战，在对病毒开展的研究中，全世界科学家紧密合作、联合攻关，在病毒溯源、流行趋势预测和药物研发等方面取得了一定进展。科研人员的成果以科技文献作为载体，与全球的同行进行交流与共享。截至2020年5月23日，Web of Science核心合集共收录、索引全球科研人员发表的4500多篇相关文献，定量分析发现，新冠病毒研究的全球合作广泛而普遍，其中，中美两国科学家发表的新冠病毒学术文献最多，且二者数量相当，中美也都是彼此最主要的科研合作伙伴，两国科学家共同发表的论文达149篇。中美两国发表论文最多且数量相当对新冠病毒相关关键词进行索引后发现，在这些来自全球121个国家和地区的论文中，中国（含港澳，不含台湾）与美国发表的论文量最多，且两者论文数量相差无几；第二梯队为意大利与英国，均发表了500篇左右的论文。从研究机构方面来看，共计有4600余家机构参与了新冠病毒相关研究，其中位于中国武汉的华中科技大学发表了115篇论文，论文数量位居所有机构榜首；从学术期刊方面来看，英国、美国和中国在顶级期刊发文量位列前三；另外，中国的自然科学基金委资助发表了的新冠病毒相关论文最多，其次是美国国立卫生研究院
需要你在本职行业中具备一些特殊的专业能力
2013年我国sci论文数量和发明专利授权量都位居世界第二位。2013年我国知识产出总量优势显著，SCI论文位居世界第2位，国内发明专利申请量和授权量分别位居世界首位和第2位。
较高的知识产出与扩散应用能力是创新型国家的共同特征之一。国际科技论文（SCI论文）和发明专利申请、授权量作为测度知识产出水平的重要指标，在一定程度上反映了国家的原始创新能力、创新活跃程度和技术创新水平。
中国科技发展战略研究院副院长武夷山表示，中国SCI论文在保持数量持续增长的同时，质量也在不断提高。2009—2013年中国SCI论文被引证次数达到360.7万次，超过德国居世界第3位，逐步逼近英国。
尽管国内发明专利申请和授权量均居世界前列，但真正高水平的专利却并不是很多。就像从重视SCI论文数量到重视论文质量的转变一样，我国的专利现在也到了强调质量的阶段。
扩展资料
《国家创新指数报告2014》显示2013年，中国SCI论文数量达到21.3万篇，仅次于美国居全球第2位，占到全球总量的15.0%。
2004—2014年间中国高被引论文数量突破1.2万篇，占到全世界高被引论文总量的10.4%，位于美国（6.2万篇）、英国（1.6万篇）、德国（1.4万篇）之后，居世界第4位。
2013年，中国国内发明专利申请量达到70.5万件，占40个国家总量的44.1%，连续4年居世界首位；国内发明专利授权量达到14.4万件，仅居日本之后，占到40个国家总量的21.4%。
参考资料来源：人民网-《报告》显示：中国创新能力位列世界第二梯队
参考资料来源：中华人民共和国科学技术部-《国家创新指数报告2014》发布
这个可以去贴吧问问吧 那里人了解的比较多吧 应该
2013年我国SCI论文数量位居世界第2位，发明专利授权量位居世界第3位。
SCI论文是被SCI（Scientific Citation Index，《科学引文索引》）收录的期刊所刊登的论文，目前我国科技界对SCI论文概念模式，小部分研究者误认为SCI是一本期刊，由南京大学引用并成为各大高校和科研机构学术评价和奖惩的一类刊物。
SCI论文本身来说，我国科研工作者大多面临英语能力匮乏的缺陷，尤其对于年龄大和专业性强的科技工作者来说，内容不是问题，英语往往成为了制约的瓶颈。
SCI论文对我国大部分科技工作者来说依然是神秘的，难于发表的，正基于此，大部分科研机构、高校等单位引入作为评价标准，这也是有失公正，虽然缺少人为干预的评价标准，但科研工作者在工作的同时，不得不将精力浪费在于SCI论文的写作与发表。
虽然使得我国科研可与国际接轨，培养我国科技工作者运用SCI官网进行现有论文和科技成果的查询与搜索的习惯，但制约了我国的科技水准，使科研人员不得不分出一部分精力用在外语上，使大量优秀研究成果流入英文期刊，破坏了中文期刊的发展，降低了中文在科技领域的“币值”。
如是指国知局的话，在申请人递交的技术专利当中，并不是每个申请都能授权的。尤其是发明专利。审查特别严格。如果您的技术存在一些问题，国知局就不会给于这个技术授权专利的。如是可以授权专利技术，那国知局就会先给申请人发一份授权通知书。拿到了授权通知书就相当于这个技术已经成为专利了。就等着下专利证书就可以了
SCI创立背景
SCI（Scientific Citation Index）是美国科学信息研究所（ISI）编辑出版的引文索引类刊物，创刊于1964年。分印刷版、光盘版和联机版等载体。印刷版、光盘版从全球数万种期刊中选出3300种科技期刊，涉及基础科学的100余个领域。每年报道60余万篇最新文献，涉及引文900万条。进入SCI这一刊物的论文即为SCI论文。
影响因子
SCI选录刊物的依据是文献分析法，即美国情报学家加费尔德提出的科学引文分析法。该分析法以期刊论文被引用的频次作为评价指标，被引频次越高，则该期刊影响越大。
在一定时期（通常是前两年）内，某一刊物发表的论文，被已经进入SCI刊物的论文所引用的总次数，除以该刊物这一时期内的论文总数，即为该刊物的影响因子。一般来说每一年的6月份公布影响因子，影响因子并不是该年度，而是上一年度的影响因子！
参考资料来源：
中国经济网-《国家创新指数报告2013》发布:我国创新能力稳步上升
百度百科-SCI论文
百度百科-专利授权
1973-2007年间，哈佛大学每年发表的SCI论文由1973年的2284篇（其中第一作者论文1629篇，占71%）增长到2007年的8567篇（第一作者3428篇，占40%）,年均增长率为3.96%；在Nature、Science和Cell三大学术期刊上共发表论文4666篇（第一作者2440篇，占52%）,由1973年的49篇增长到2007年的196篇,年均增长率为4.16%。相比之下，在三大期刊上发表论文数量排名第2位的麻省理工学院共2461篇,仅为哈佛的53%；而2007年中国大陆科研单位仅在Science上发表26篇、Nature上发表19篇。2006年哈佛大学的总研究经费为4.5亿美元（全美排名第27位），尚不及约翰霍普金斯大学（第1位）的1/3。开展合作研究在提高哈佛大学论文数量和质量方面发挥着重要作用。通过合作研究发表的SCI论文由1973年的1436篇增长到2007年的7637篇,年均增长率达5.04%；合作研究发表的论文占论文总数的比例也保持增长态势，从1973年的63%增长到2007年的89%。合作研究发表论文的数量增长突出，从某种程度上得益于哈佛在前沿领域研究具有相当的科学领导力。哈佛大学独立在三大期刊上发表论文的平均被引次数（Nature为144次、Science为172次、Cell为236次）均低于其合作发表论文的平均被引次数（Nature为220次、Science为213次、Cell为300次）,这在一定程度上表明通过合作研究发表的论文具有更高的影响力。哈佛大学在科学主流方向—生物医药领域成果突出。生物化学和分子生物学、细胞生物学、神经科学、免疫学、肿瘤学和交叉科学等是哈佛大学产出SCI论文最多的学科。哈佛医学院是发表高水平论文的主要学院，1973-2007年间作为第一完成单位在三大期刊上共发表论文1547篇，占哈佛作为第一完成单位在三大期刊上发表论文总数的63%。这在一定程度上说明生物医药领域是哈佛的优势学科领域。哈佛大学发表论文的定量分析数据表明,开展跨机构的合作研究是提高研究水平的有效途径之一。生物医药领域作为当前科学发展的主流方向,我国高校和科研院所在该领域还有很大的发展空间，在该主流方向上不断汇聚力量、取得突破性进展,将有力带动和提升我国科技发展的整体水平。
SCI（Science Citation Index）是一种用于评估学术论文质量的指标，通常用于评估期刊的质量和学术成果的重要性。每年都会有统计机构发布各国SCI论文数量的数据。以下是对2022年各国SCI数量的解答：1. 中国：2022年，中国的SCI论文数量预计将超过500,000篇，位居全球第一。2. 美国：美国的SCI论文数量预计将在400,000篇左右，排名第二。3. 印度：印度的SCI论文数量预计将超过100,000篇，排名第三。4. 德国：德国的SCI论文数量预计将在80,000篇左右，排名第四。5. 日本：日本的SCI论文数量预计将在70,000篇左右，排名第五。6. 英国：英国的SCI论文数量预计将在60,000篇左右，排名第六。7. 韩国：韩国的SCI论文数量预计将在50,000篇左右，排名第七。8. 伊朗：伊朗的SCI论文数量预计将超过40,000篇，排名第八。9. 法国：法国的SCI论文数量预计将在30,000篇左右，排名第九。10. 意大利：意大利的SCI论文数量预计将在20,000篇左右，排名第十。总体来看，中国在SCI论文数量方面遥遥领先，其他国家的数量差距较大，但这并不代表一个国家的学术水平就高于其他国家，学术成果的质量和影响力也是需要考虑的因素。
理工科博士一般要读3-6年。目前，我国针对博士生的管理，采用的是松散的导师带学生的管理模式，基本是学生一年时间上课，两年时间跟随导师做论文。由于课题项目不多，大部分的博士生都是在上课一年之后，就纷纷投入到找工作的大军当中，到各个公司去实习，为将来的工作做准备。更有甚者，刚考上博士就已经在外边的公司就职，只是期末参加考试就万事大吉。这种管理方式直接导致导师对博士生的指导不足。在理工科，博士生一般要经过3-6年的时间才可能完成学业。扩展资料：在美国系统里，博士生不仅要通过最基本的博士资格考试，修完固定的课时，平均B以上的分数，还要进行深入的学术研究并在世界学术杂志发表一定的论文。最后在博士委员会成功的答辩自己的学术论文才可能得到博士学位。参考资料：百度百科-博士 （研究生学位）2
截止到2022年12月31日，世界范围内总共有41,642篇SCI；在全球共41,642篇SCI撤稿中，国内有19,421篇，高于第二位美国的5,607篇。其他主要国家数据如下：德国、英国、日本、法国、加拿大和印度，分别是收录了3.3万篇、2.8万篇、2.4万篇、2.2万篇、1.6万篇和1.2万篇。
根据统计数据，在2022年，中国的SCI数量预计将达到18.4万篇，美国的SCI数量预计将达到11.6万篇，英国的SCI数量预计将达到3.1万篇，德国的SCI数量预计将达到2.7万篇，澳大利亚的SCI数量预计将达到1.7万篇，法国的SCI数量预计将达到1.6万篇，日本的SCI数量预计将达到1.3万篇，韩国的SCI数量预计将达到1.0万篇，加拿大的SCI数量预计将达到0.8万篇，意大利的SCI数量预计将达到0.6万篇。