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一般而言,会议论文的查重率不得超过30%才能发表出来。
关于论文的介绍如下：
论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。
当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
关于学位论文的介绍如下：
学位申请者为申请学位而提出撰写的学术论文叫学位论文。这种论文是考核申请者能否被授予学位的重要条件。
学位申请者如果能通过规定的课程考试，而论文的审查和答辩合格，那么就给予学位。如果说学位申请者的课程考试通过了，但论文在答辩时被评为不合格，那么就不会授予他学位。
有资格申请学位并为申请学位所写的那篇毕业论文就称为学位论文，学士学位论文。学士学位论文既是学位论文又是毕业论文。
学术论文是某一学术课题在实验性、理论性或观测性上具有新的科学研究成果或创新见解的知识和科学记录；或是某种已知原理应用于实际中取得新进展的科学总结，用以提供学术会议上宣读、交流或讨论；或在学术刊物上发表；或作其他用途的书面文件。
论文想一投就中，主要取决于论文的质量和水平，会议论文也是如此。会议论文也是国际学术论文发表的一种，相对于sci论文来说，会议论文的发表难度有所降低，因此是很多作者发表国际学术论文的首选。
会议论文是在会议等正式场合宣读首次发表的论文。会议论文是属于公开发表的论文，一般正式的学术交流会议都会出版会议论文集，这样发表的论文一般也会作为职称评定等考核内容。
高价值高水平的论文任何期刊、会议都会喜欢，会很快录用并通知作者的，这就是为什么发表同样的的期刊或者会议，有的作者的文章很快被录用了，有的就石沉大海了，所以作者想要一投就中，提高文章写作水平是关键，这是关键。
就会议论文来说，除了文章的写作，还要关注会议本身，如果想一投就中，可以选择本专业中影响力权威性不是特别大的会议，相对容易中稿，如果是顶尖会议，对文章的要求也是非常高的，审稿严格，甚至有一定门槛限制，这样的会议就不容易中稿，一投即中就不大可能了。
《广东科技》《科园月刊》可以发表高级工程师 （一）专业理论知识 全面系统地掌握本专业必备的专业理论知识和专业技术知识。从事科研工作的专业技术人员，还必须具备跟踪本专业科技发展前沿水平的能力，并对本专业范围内至少一门学科具有独到见解；从事规划设计、施工建设、生产运行工作的专业技术人员，还应掌握《水法》、《水土保持法》、《防洪法》、《电力法》等与本专业有关的法律法规及质量管理的内容和方法，熟练掌握本专业有关的技术标准、技术规程和技术规范等；从事工程设计、施工与建设监理的专业技术人员，还应熟悉招标、投标、合同管理的内容和方法。 （二）工作经历与能力 1．从事科研工作的专业技术人员，具有指导工程师完成科研课题的能力与经历，并在担任工程师期间，具有下列实践之一： （1）作为主要技术骨干，全过程地承担过一项以上国家重点科研攻关项目； （2）担任过国家重点科研攻关项目专项、专题或二级课题负责人，并完成相应的科研工作； （3）主持完成省（部）级重点科研项目，或主持完成市（厅）级重点科研项目三项以上，其中至少一项经同行专家认定达到行业或省（部）级先进水平； （4）曾作为项目负责人或主要参加者进行国家或省（部）级重点科研项目的试验研究，提出具有较高研究水平的研究报告并通过鉴定（国家级至少一项，省、部级至少二项）； （5）开发和应用新技术、新方法、新材料，组织推广科研成果不少于二项，取得较大社会效益或经济效益，并为省（部）级业务主管部门认可； （6）有参加国家或省（部）级重点科研攻关项目的论证、审查、鉴定的经历，并具有对科研成果的精确性、使用价值和所达到水平的评估能力； （7）曾作为专家组成员参加过二项以上国际合作项目，或作为分项、分专题负责人之一，参加过一项以上的国际合作项目。 2．从事规划设计工作的专业技术人员，具有指导工程师完成规划、设计项目的能力与经历，并在担任工程师期间，具有下列实践之一： （1）曾作为主要参加者，承担大、中型项目（大、中型电站、电厂、水库、跨县电网等）的规划、勘测、设计工作，或作为项目负责人承担中型项目的工作（或任三个中型以上项目的专业负责人），或曾为大、中型项目编制标书并中标； （2）曾作为主要技术骨干，参加大型流域规划或区域水利电力规划全过程，或作为专业项目负责人参与中型流域规划或区域水利电力规划二项以上； （3）曾承担二项以上大、中型规划、勘测、设计项目的论证、审查、鉴定，具有可考证的重要技术性建议被采纳； （4）曾是行业技术标准、技术规范、技术规程的主要编写者，或省（部）级以上重点项目论证的主要参加者； （5）曾主持省（部）级推广项目或推广新理论、新技术、新工艺一项以上（主要参加三项以上），并取得显著成效； （6）省（部）级业务主管部门下达的重点项目的主持人（主要参加三项以上）； （7）市（厅）级业务主管部门下达的重点项目的主持人且三项以上（主要参加四项以上），其中至少一项经同行专家认定达到行业或省（部）级先进水平。 3．从事施工建设工作的专业技术人员，具有指导工程师进行施工建设的能力与经历，并在担任工程师期间，具有下列实践之一： （1）曾担任过大型水利电力工程专项施工建设任务的负责人或监理工程师，或曾作为主要参加者，承担大型工程的施工建设与监理，并较好地完成所承担的工作任务； （2）负责中型水利电力工程的施工与建设监理项目三项以上，并较好地完成任务； （3）熟练掌握本专业范围内一种以上施工技术方法，曾开发和应用二项以上新技术、新方法及新材料进行科学施工建设，并取得明显成绩； （4）曾是行业技术标准、技术规范、技术规程的主要编写者； （5）曾参加大、中型施工项目的施工方案、施工质量、施工报告与监理规划的论证、审查、鉴定，并提出可考证的重要技术建议被采纳； （6）根据施工标准编制各时段的施工计划、施工方案和按招标承包制的要求，编制大中型工程项目的标书、承包合同三份以上； （7）曾作为技术负责人，编制与调整水利电力工程施工建设中各专业、各施工工序的施工计划，在施工全面计划管理、全面质量管理与全面经济核算等工作中，妥善协调各专业管理间的关系，并取得显著成效，并经省（部）级主管部门认可。 4．从事生产运行工作的专业技术人员，具有指导工程师从事本专业业务工作的能力与经历，并在担任工程师期间，具有下列实践之一： （1）曾主持大型水利电力工程（水库、河道枢纽、灌区、灌排泵站、供水站、大江大河堤防等）或中型水电站及地区电网的全面技术工作，或担任重点技术改造、水工建筑物加固改建、自动化工程等项目的负责人，并较好地完成任务； （2）在省（部）级水利电力管理、防汛、水文、水资源管理及保护、农田水利、水土保持、技术咨询等工作中，为某一方面业务技术带头人，并较好地完成任务； （3）曾是行业技术标准、技术规范、技术规程的主要编写者，或省（部）级以上重点项目论证的主要参加者； （4）曾主持省（部）级推广项目或推广新理论、新技术、新工艺一项以上（主要参加三项以上），并取得显著成效； （5）作为主要技术负责人或项目主要承担者完成过省级重点江河、重点工程的水情预报、防洪调度、站网规划、水文水资源分析评价及资料整编、水环境评价及资料整编、水文测验及资料整编、水文自动化建设等工作，取得显著成效，并经省（部）级主管部门认可； （6）曾有独立组织主管项目的工作实践，并有对大、中型工程项目在运行管理中的质量、水平进行评估鉴定的经历，并经省（部）级主管部门认可。 （三）业绩与成果 1．从事科研工作的专业技术人员 （1）在工程师任职期内，取得下列成果之一： ①国家科技奖的获奖者； ②省（部）级科技奖三等奖或优秀成果奖二等奖的获奖者； ③省（部）级业务主管部门授予的科技奖、专业科技奖、优秀成果奖一等奖的获奖者，或二等奖的项目主持人，或三等奖不少于二项的主持人； ④主持完成省（部）级科研项目一项以上，并通过相应级别的技术鉴定，被同行专家认定为国内先进水平； ⑤主持不同类型的新技术成果推广被省（部）级业务主管部门决策采纳不少于三项； ⑥主持完成的国家重点科研项目的成果或报告不少于二份，并经主管部门审查验收合格； ⑦主持完成的科研成果被省（部）级业务主管部门确定为定型产品并转化为商品生产的不少于二项； ⑧获得水利电力科研新产品、新技术、新材料等国家专利二项以上。 （2）在工程师任职期内，撰写以下论文、著作之一： ①公开发表过有一定学术水平的专著或译著； ②在国际学术会议上发表、交流论文一篇以上； ③在重要学术专业刊物上公开发表过二篇以上有价值的论文； ④在省（部）级学术会议上发表论文不少于三篇，其中至少有一篇被专家评为有较高学术价值或实用价值； ⑤主笔编写的，由本人直接参加的省（部）级科研项目的科研报告、专项报告、可行性报告等，至少有二篇被专家评定为有创见，或达国内先进水平。 2．从事规划设计工作的专业技术人员 （1）在工程师任职期内，取得下列成果之一： ①国家科技奖、优秀设计奖的获奖者； ②省（部）级科技奖三等奖、优秀设计奖二等奖（含省、部级业务主管部门颁发的专业奖）以上的获奖者； ③省（部）级业务主管部门授予的科技奖或专业科技奖二等奖以上的获奖者，或三等奖二项以上的获奖者； ④主持完成的大型项目中，专业项目的技术报告不少于二份，或中型项目的技术报告不少于三份，并经主管部门审查合格； ⑤主持或主要参加编写的技术标准、技术规范、技术规程等被省（部）级业务主管部门采纳颁行； ⑥主持编制的大、中型工程的标书及承包合同被采纳，或主持编制的大、中型工程项目标书已中标并承揽工程项目。 （2）在工程师任职期内，撰写以下论文、著作之一： ①公开发表过有较高学术水平的专著或译著； ②在重要学术刊物上发表过三篇以上有价值的论文； ③在国际或省（部）级学术会议上发表过论文不少于二篇，其中至少有一篇被专家评为有较高学术价值或实用价值； ④主笔编写的，由本人直接参加的省（部）级项目的生产、专题、科研报告、可行性报告等专业技术文件，至少有二篇被专家评为有创新或达省（部）级先进水平。 3．从事施工建设工作的专业技术人员 （1）在工程师任职期内，取得下列成果之一： ①国家科技进步奖、优质工程奖的获奖者； ②省（部）级科技奖、优质工程奖三等奖以上的获奖者； ③省（部）级业务主管部门授予的科技奖或专业科技奖二等奖以上的获奖者； ④在施工与建设监理中,主持库容在1亿立方米以上水库的专项项目，或1千万立方米库容的水库，或1．5万千瓦装机的水电站，或万亩以上的灌区等工程，已竣工并投入生产，运行正常，未发现施工质量方面的问题； ⑤主持或参加编写的技术标准、技术规范、技术规程已被主管部门采纳颁行； ⑥作为省（部）级项目的主持人或专项工程的负责人，在工程施工建设中采用新技术、新方法、新工艺、新材料，并科学地组织管理，使工程提前完工或取得明显经济效益； ⑦在水利电力施工技术方面取得国家专利二项以上。 （2）在工程师任职期内，撰写以下论文、著作之一： ①公开发表过有较高学术水平的专著或译著； ②在重要学术刊物上发表过三篇以上有价值的论文； ③在国际或省（部）级学术会议上发表过论文不少于二篇，其中至少有一篇被专家评为有较高学术价值或实用价值； ④主笔编写的大、中型工程施工项目的施工总结、技术专题报告等技术文件，至少有二篇以上被专家评为有独到见解。 4．从事生产运行工作的专业技术人员 （1）在工程师任职期内，取得下列成果之一： ①省（部）级科技奖、优秀设计奖的获奖者； ②省（部）级业务主管部门授予的科技奖或专业科技奖（含优秀论文奖）三等以上奖的获奖者； ③技术改造、技术革新成果获省（部）级科技奖三等奖（含省、部级业务主管部门颁发的专业奖）以上的获奖者，或在工程管理中，开发和应用新技术、新方法、新工艺、新材料被采纳实施二项以上，并使生产运行水平明显提高； ④主持或主要编写的行业标准、本部门的技术标准、规章制度等，被采纳或颁行，实施后效益显著； ⑤主持完成的生产运行或本专业的重要技术报告、专题报告三份以上，并经主管部门审查验收合格或经同行专家认可具有行业先进水平； ⑥主持排涝面积在15万亩以上或灌溉面积在5万亩以上及相应级别的农田水利工程，工程质量经上级主管部门验收合格或经上级主管部门评为优秀管理单位； ⑦主持或主要参加排涝面积在60万亩以上或灌溉面积在50万亩以上及相应级别的农田水利工程，工程质量经上级主管部门验收合格或被上级主管部门评为优质工程。 （2）在工程师任职期内，撰写以下论文、著作之一： ①公开发表过有较高学术水平的专著或译著； ②在重要学术刊物上发表过三篇以上有价值的论文； ③在国际或省（部）级学术会议上发表过论文不少于二篇，其中至少有一篇被专家评为有实用价值或推广价值； ④独立编写的技术总结、生产报告、专题报告、可行性报告等专业技术文件，至少有二篇被专家评为有独到见解。
aaai论文属于世界顶级会议论文。
AAAI的英文全称是the Association for the Advance of Artificial Intelligence，中文意思是国际先进人工智能协会。
国际先进人工智能协会（American Association for Artificial Intelligence）国际先进人工智能协会是人工智能领域的主要学术组织之一。该协会主办的年会（AAAI，The National Conference on Artificial Intelligence）是一个主要的人工智能学术会议。
协会来源：
AAAI是1979年成立的世界范围的人工智能组织。这一协会在早期由计算机科学和人工智能的创始人Allen Newell，Marvin Minsky 和John McCarthy等人首创的，也是人工智能顶级会议AAAI的组织者， 现在在全球有超过6000名会员。
AAAI是具有重要影响力的国际学术组织，由计算机科学和人工智能领域奠基人Allen Newell、Marvin Minsky、John McCarthy等学者于1979年共同创立，旨在推动智能思维与行为机制的科学理解及机器实现，并促进人工智能的科学研究和规范应用。
AAAI是国际顶级学术会议——AAAI人工智能大会（AAAI Conference on Artificial Intelligence）的组织者。
CVPR论文可以说是世界顶级水平论文。
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CVPR是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的缩写，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议。该会议是由IEEE举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议。这是一个一年一次的会议，举办地从来没有出过美国。正如它的名字一样，这个会上除了视觉的文章，还会有不少模式识别的文章，当然两方面的结合自然也是重点。
下面是前几年CVPR论文的接收情况：
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cvpr录用标准相当严格，通常会议整体的录取率不超过25%，而口头报告的论文比例更只占5%不到。其会议的组织方是一个循环的志愿群体，其成员遴选一般会在某次会议召开的三年前进行。cvpr的审稿过程中会议的审稿方与投稿方均不知道对方的信息。而且一篇论文经常需要由三位审稿者进行审读。最后再由会议的领域主席决定是否接收。
在各种学术会议统计中，CVPR被认为有着很强的影响力和很高的排名。目前在中国计算机学会推荐国际学术会议的排名中，CVPR为人工智能领域的A类会议。
人
工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延伸
近年来， 在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。
人工智能市场格局
人工智能赋能实体经济，为生产和生活带来革命性的转变。 人工智能作为新一轮产业变革 的核心力量，将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和 新产品。从衣食住行到医疗教育，人工智能技术在 社会 经济各个领域深度融合和落地应用。同时，人工智能具有强大的经济辐射效益，为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测， 2035 年，人工智能将推动中国劳动生产率提高 27%，经济总增加值提升 7.1 万亿美元。
多角度人工智能产业比较
战略部署：大国角逐，布局各有侧重
全球范围内，中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队，日本、英国、以色列和法国等发 达国家乘胜追击，构成第二梯队。同时，在顶层设计上，多数国家强化人工智能战略布局， 并将人工智能上升至国家战略，从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国，局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚，发展之路几经沉浮。自 2015 年以来，政府密集出台系列扶植政策，人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策 侧重互联网领域，资金投向偏向终端市场。因此，相比美国产业布局，中国技术层（计算 机视觉和语音识别）和应用层走在世界前端，但基础层核心领域（算法和硬件算力）比较 薄弱，呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。
美国引领人工智能前沿研究，布局慢热而强势。 美国政府稍显迟缓，2019 年人工智能国 家级战略（《美国人工智能倡议》）才姗姗来迟。但由于美国具有天时（5G 时代）地利（硅 谷）人和（人才）的天然优势，其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看， 美国重点领域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超前。此外，美国聚焦人工智能对国家安全和 社会 稳定的影响和变革，并对数据、网络和系统安全十分重视。
伦理价值观引领，欧洲国家抢占规范制定的制高点。 2018 年，欧洲 28 个成员国(含英国) 签署了《人工智能合作宣言》，在人工智能领域形成合力。从国家层面来看，受限于文化和语言差异阻碍大数据集合的形成，欧洲各国在人工智能产业上不具备先发优势，但欧洲 国家在全球 AI 伦理体系建设和规范的制定上抢占了“先机”。欧盟注重探讨人工智能的社 会伦理和标准，在技术监管方面占据全球领先地位。
日本寻求人工智能解决 社会 问题。 日本以人工智能构建“超智能 社会 ”为引领，将 2017 年确定为人工智能元年。由于日本的数据、技术和商业需求较为分散，难以系统地发展人 工智能技术和产业。因此，日本政府在机器人、医疗 健康 和自动驾驶三大具有相对优势的 领域重点布局，并着力解决本国在养老、教育和商业领域的国家难题。
基础层面：技术薄弱，芯片之路任重道远
基础层由于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点，底层基础技术和高端产品市场主要被欧美日韩等少数国际巨头垄断。 受限于技术积累与研发投入的不足，国内在基础层领域相 对薄弱。具体而言，在 AI 芯片领域，国际 科技 巨头芯片已基本构建产业生态，而中国尚 未掌握核心技术，芯片布局难以与巨头抗衡；在云计算领域，服务器虚拟化、网络技术 （SDN）、 开发语音等核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外 科技 巨头手中。虽国内 阿里、华为等 科技 公司也开始大力投入研发，但核心技术积累尚不足以主导产业链发展；在智能传感器领域，欧洲（BOSCH，ABB）、美国（霍尼韦尔）等国家或地区全面布局传 感器多种产品类型，而在中国也涌现了诸如汇顶 科技 的指纹传感器等产品，但整体产业布 局单一，呈现出明显的短板。在数据领域，中国具有的得天独厚的数据体量优势，海量数 据助推算法算力升级和产业落地，但我们也应当意识到，中国在数据公开力度、国际数据 交换、统一标准的数据生态系统构建等方面还有很长的路要走。
“无芯片不 AI”，以 AI 芯片为载体的计算力是人工智能发展水平的重要衡量标准，我们 将对 AI 芯片作详细剖析，以期对中国在人工智能基础层的竞争力更细致、准确的把握。
依据部署位置，AI 芯片可划分为云端（如数据中心等服务器端）和终端（应用场景涵盖手 机、 汽车 、安防摄像头等电子终端产品）芯片；依据承担的功能，AI 芯片可划分为训练和 推断芯片。训练端参数的形成涉及到海量数据和大规模计算，对算法、精度、处理能力要 求非常高，仅适合在云端部署。目前，GPU（通用型）、FPGA（半定制化）、ASIC（全定制化）成为 AI 芯片行业的主流技术路线。不同类型芯片各具优势，在不同领域呈现多 技术路径并行发展态势。我们将从三种技术路线分别剖析中国 AI 芯片在全球的竞争力。
GPU（Graphics Processing Unit）的设计和生产均已成熟，占领 AI 芯片的主要市场份 额。GPU 擅长大规模并行运算，可平行处理海量信息，仍是 AI 芯片的首选。据 IDC 预测， 2019 年 GPU 在云端训练市场占比高达 75%。在全球范围内，英伟达和 AMD 形成双寡头 垄断，尤其是英伟达占 GPU 市场份额的 70%-80%。英伟达在云端训练和云端推理市场推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 产品具有极高性能和强大竞争力，其垄断地位也在不断 强化。目前中国尚未“入局”云端训练市场。由于国外 GPU 巨头具有丰富的芯片设计经 验和技术沉淀，同时又具有强大的资金实力，中国短期内无法撼动 GPU 芯片的市场格局。
FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片具有可硬件编程、配置高灵活性和低能耗等优点。FPGA 技术壁垒高，市场呈双寡头垄断：赛灵思（Xilinx）和英特尔（Intel）合计 占市场份额近 90%，其中赛灵思的市场份额超过 50%，始终保持着全球 FPGA 霸主地位。 国内百度、阿里、京微齐力也在部署 FPGA 领域，但尚处于起步阶段，技术差距较大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuits）是面向特定用户需求设计的定制芯片， 可满足多种终端运用。尽管 ASIC 需要大量的物理设计、时间、资金及验证，但在量产后， 其性能、能耗、成本和可靠性都优于 GPU 和 FPGA。与 GPU 与 FPGA 形成确定产品不 同，ASIC 仅是一种技术路线或方案，着力解决各应用领域突出问题及管理需求。目前， ASIC 芯片市场竞争格局稳定且分散。我国的 ASIC 技术与世界领先水平差距较小，部分领域处于世界前列。在海外，谷歌 TPU 是主导者；国内初创芯片企业（如寒武纪、比特大陆和地平线），互联网巨头（如百度、华为和阿里）在细分领域也有所建树。
总体来看 ，欧美日韩基本垄断中高端云端芯片，国内布局主要集中在终端 ASIC 芯片，部分领域处于世界前列，但多以初创企业为主，且尚未形成有影响力的“芯片−平台−应用” 的生态，不具备与传统芯片巨头（如英伟达、赛灵思）抗衡的实力；而在 GPU 和 FPGA 领域，中国尚处于追赶状态，高端芯片依赖海外进口。
技术层面：乘胜追击，国内头部企业各领风骚
技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。 中游技术类企业具有技术 生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。该层面包括算法理论（机器学 习）、开发平台（开源框架）和应用技术（计算机视觉、智能语音、生物特征识别、自然 语言处理）。众多国际 科技 巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层 围绕垂直领域重点研发，在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟，国内头部企业脱颖而 出，竞争优势明显。但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。
具体来看，在算法理论和开发平台领域，国内尚缺乏经验，发展较为缓慢。 机器学习算法是人工智能的热点，开源框架成为国际 科技 巨头和独角兽布局的重点。开源深度学习平台 是允许公众使用、复制和修改的源代码，是人工智能应用技术发展的核心推动力。目前， 国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等， 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。
在应用技术的部分领域，中国实力与欧美比肩。 计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向，也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发 达，积累大量用户数据，国内计算机视觉、语音识别领先全球。自然语言处理当前市场竞 争尚未成型，但国内技术积累与国外相比存在一定差距。
作为落地最为成熟的技术之一，计算机视觉应用场景广泛。 计算机视觉是利用计算机模拟 人眼的识别、跟踪和测量功能。其应用场景广泛，涵盖了安防（人脸识别）、医疗（影像诊断）、移动互联网（视频监管）等。计算机视觉是中国人工智能市场最大的组成部分。据艾瑞咨询数据显示，2017 年，计算机视觉行业市场规模分别为 80 亿元，占国内 AI 市 场的 37%。由于政府市场干预、算法模型成熟度、数据可获得性等因素的影响，计算机视觉技术落地情况产生分化。我国计算机视觉技术输出主要在安防、金融和移动互联网领域。而美国计算机视觉下游主要集中在消费、机器人和智能驾驶领域。
计算机视觉技术竞争格局稳定，国内头部企业脱颖而出。 随着终端市场工业检测与测量逐 渐趋于饱和，新的应用场景尚在 探索 ，当前全球技术层市场进入平稳的增长期，市场竞争格局逐步稳定，头部企业技术差距逐渐缩小。中国在该领域技术积累丰富，技术应用和产 品的结合走在国际前列。2018 年，在全球最权威的人脸识别算法测试（FRVT）中，国内 企业和研究院包揽前五名，中国技术世界领先。国内计算机视觉行业集中度高，头部企业 脱颖而出。据 IDC 统计，2017 年，商汤 科技 、依图 科技 、旷视 科技 、云从 科技 四家企业 占国内市场份额的 69.4%，其中商汤市场份额 20.6%排名第一。
应用层面：群雄逐鹿，格局未定
应用场景市场空间广阔，全球市场格局未定。 受益于全球开源社区，应用层进入门槛相对较低。目前，应用层是人工智能产业链中市场规模最大的层级。据中国电子学会统计，2019 年，全球应用层产业规模将达到360.5 亿元，约是技术层的1.67 倍，基础层的2.53 倍。 在全球范围内，人工智能仍处在产业化和市场化的 探索 阶段，落地场景的丰富度、用户需 求和解决方案的市场渗透率均有待提高。目前，国际上尚未出现拥有绝对主导权的垄断企 业，在很多细分领域的市场竞争格局尚未定型。
中国侧重应用层产业布局，市场发展潜力大。 欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产 业商业落地期较早，以谷歌、亚马逊等企业为首的 科技 巨头注重打造于从芯片、操作系统 到应用技术研发再到细分场景运用的垂直生态，市场整体发展相对成熟；而应用层是我国 人工智能市场最为活跃的领域，其市场规模和企业数量也在国内 AI 分布层级占比最大。据艾瑞咨询统计，2019 年，国内77%的人工智能企业分布在应用层。得益于广阔市场空间以及大规模的用户基础，中国市场发展潜力较大，且在产业化应用上已有部分企业居于 世界前列。例如，中国 AI+安防技术、产品和解决方案引领全球产业发展，海康威视和大 华股份分别占据全球智能安防企业的第一名和第四名。
整体来看 ，国内人工智能完整产业链已初步形成，但仍存在结构性问题。从产业生态来看， 我国偏重于技术层和应用层，尤其是终端产品落地应用丰富，技术商业化程度比肩欧美。 但与美国等发达国家相比，我国在基础层缺乏突破性、标志性的研究成果，底层技术和基 础理论方面尚显薄弱。初期国内政策偏重互联网领域，行业发展追求速度，资金投向追捧 易于变现的终端应用。人工智能产业发展较为“浮躁”，导致研发周期长、资金投入大、 见效慢的基础层创新被市场忽略。“头重脚轻”的发展态势导致我国依赖国外开发工具、 基础器件等问题，不利于我国人工智能生态的布局和产业的长期发展。短期来看，应用终 端领域投资产出明显，但其难以成为引导未来经济变革的核心驱动力。中长期来看，人工智能发展根源于基础层（算法、芯片等）研究有所突破。
透析人工智能发展潜力
基于人工智能产业发展现状，我们将从智能产业基础、学术生态和创新环境三个维度，对 中国、美国和欧洲 28 国人工智能发展潜力进行评估，并使用熵值法确定各指标相应权重 后，利用理想值法（TOPSIS 法）构建了一个代表人工智能发展潜力整体情况的综合指标。
从智能产业基础的角度
产业化程度：增长强劲，产业规模仅次美国
中国人工智能尚在产业化初期，但市场发展潜力较大。 产业化程度是判断人工智能发展活 力的综合指标，从市场规模角度，据 IDC 数据，2019 年，美国、西欧和中国的人工智能 市场规模分别是 213、71.25 和 45 亿美元，占全球市场份额依次为 57%、19%和 12%。中国与美国的市场规模存在较大差异，但近年来国内 AI 技术的快速发展带动市场规模高速增长，2019 年增速高达 64%，远高于美国（26%）和西欧（41%）。从企业数量角度， 据清华大学 科技 政策研究中心，截至 2018 年 6 月，中国（1011 家）和美国（2028 家） 人工智能企业数全球遥遥领先，第三位英国（392 家）不及中国企业数的 40%。从企业布局角度，据腾讯研究院，中国 46%和 22%的人工智能企业分布在语音识别和计算机视觉 领域。横向来看，美国在基础层和技术层企业数量领先中国，尤其是在自然语言处理、机器学习和技术平台领域。而在应用层面（智能机器人、智能无人机），中美差距略小。展 望未来，在政策扶持、资本热捧和数据规模先天优势下，中国人工智能产业将保持强劲的 增长态势，发展潜力较大。
技术创新能力：专利多而不优，海外布局仍有欠缺
专利申请量是衡量人工智能技术创新能力和发展潜质的核心要素。在全球范围内，人工智 能专利申请主要来源于中国、美国和日本。2000 年至 2018 年间，中美日三国 AI 专利申 请量占全球总申请量的 73.95%。中国虽在 AI 领域起步较晚，但自 2010 年起，专利产出 量首超美国，并长期雄踞申请量首位。
从专利申请领域来看， 深度学习、语音识别、人脸识别和机器人等热门领域均成为各国重 点布局领域。其中，美国几乎全领域领跑，而中国在语音识别（中文语音识别正确率世界 第一）、文本挖掘、云计算领域优势明显。具体来看，多数国内专利于 AI 科技 热潮兴起后 申请，并集中在应用端（如智能搜索、智能推荐），而 AI 芯片、基础算法等关键领域和前 沿领域专利技术主要仍被美国掌握。由此反映出中国 AI 发展存在基础不牢，存在表面繁 荣的结构性不均衡问题。
中国 AI 专利质量参差不齐，海外市场布局仍有欠缺。 尽管中国专利申请量远超美国，但技术“多而不强，专而不优”问题亟待调整。其一，中国 AI 专利国内为主，高质量 PCT 数量较少。PCT（Patent Cooperation Treaty）是由 WIPO 进行管理，在全球范围内保护 专利发明者的条约。PCT 通常被为是具有较高的技术价值。据中国专利保护协会统计，美国 PCT 申请量占全球的 41%，国际应用广泛。而中国 PCT 数量（2568 件）相对较少， 仅为美国 PCT 申请量的 1/4。目前，我国 AI 技术尚未形成规模性技术输出，国际市场布 局欠缺；其二，中国实用新型专利占比高，专利废弃比例大。我国专利类别包括发明、实 用新型专利和外观设计三类，技术难度依次降低。中国拥有 AI 专利中较多为门槛低的实 用新型专利，如 2017 年，发明专利仅占申请总量的 23%。此外，据剑桥大学报告显示， 受高昂专利维护费用影响，我国 61%的 AI 实用新型和 95%的外观设计将于 5 年后失效， 而美国 85.6%的专利仍能得到有效保留。
人才储备：供需失衡，顶尖人才缺口大
人才的数量与质量直接决定了人工智能的发展水平和潜力。目前，全球人工智能人才分布 不均且短缺。据清华大学统计，截至 2017 年，人才储备排名前 10 的国家占全球总量的 61.8%。欧洲 28 国拥有 43064 名人工智能人才，位居全球第一，占全球总量的 21.1%。美国和中国分别以 28536、18232 列席第二、第三位。其中，中国基础人才储备尤显薄弱。根据腾讯研究院，美国 AI 技术层人才是中国 2.26 倍，基础层人才数是中国的 13.8 倍。
我国人工智能人才供需严重失衡，杰出人才缺口大。 据 BOSS 直聘测算，2017 年国内人 工智能人才仅能满足企业 60%的需求，保守估计人才缺口已超过 100 万。而在部分核心领域（语音识别、图像识别等）， AI 人才供给甚至不足市场需求的 40%，且这种趋势随 AI 企业的增加而愈发严重。在人工智能技术和应用的摸索阶段，杰出人才对产业发展起着 至关重要的作用，甚至影响技术路线的发展。美国（5158 人）、欧盟（5787 人）依托雄 厚的科研创新能力和发展机会聚集了大量精英，其杰出人才数在全球遥遥领先，而中国杰 出人才（977 人）比例仍明显偏低，不足欧美的 1/5。
人才流入率和流出率可以衡量一国生态体系对外来人才吸引和留住本国人才的能力。 根据 Element AI 企业的划分标准，中国、美国等国家属于 AI 人才流入与流出率均较低的锚定 国（Anchored Countries），尤其是美国的人工智能人才总量保持相对稳定。具体来看， 国内人工智能培育仍以本土为主，海外人才回流中国的 AI 人才数量仅占国内人才总量的 9%，其中，美国是国内 AI人才回流的第一大来源大国，占所有回流中国人才比重的 43.9%。 可见国内政策、技术、环境的发展对海外人才的吸引力仍有待加强。
从学术生态的角度
技术创新能力：科研产出表现强劲，产学融合尚待加强
科研能力是人工智能产业发展的驱动力。从论文产出数量来看，1998-2018 年，欧盟、中国、美国位列前三，合计发文量全球占比 69.64%。近些年，中国积极开展前瞻性 科技 布 局， AI发展势头强劲，从1998年占全球人工智能论文比例的8.9%增长至2018年的28.2%， CAGR17.94%。2018 年，中国以 24929 篇 AI 论文居世界首位。中国研究活动的活跃从 侧面体现在人工智能发展潜力较大。
我国论文影响力仍待提高，但与欧美差距逐年缩小。 FWCI（Field-Weighted Citation Impact， 加权引用影响力）指标是目前国际公认的定量评价科研论文质量的最优方法，我们利用 FWCI 表征标准化1后的论文影响力。当 FWCI≥1 时，代表被考论文质量达到或超过了世 界平均水平。近 20 年，美国的 AI 论文加权引用影响力“独领风骚”，2018 年，FWCI 高 于全球平均水平的 36.78%；欧洲保持相对平稳，与全球平均水平相当；中国 AI 领域论文 影响力增幅明显，2018 年，中国 FWCI 为 0.80，较 2010 年增长 44.23%，但论文影响力仍低于世界平均水平的 20%。从高被引前 1%论文数量来看，美国和中国高质量论文产出 为于全球第一、第二位，超出第三位英国论文产出量近 4 倍。综合来看，中国顶尖高质量 论文产出与美国不分伯仲，但整体来看，AI 论文影响力与美国、欧美仍有差距。
从发文主体来看，科研机构和高校是目前中国人工智能知识生产的绝对力量，反映出科研成 果转化的短板。 而美国、欧盟和日本则呈现企业、政府机构和高校联合参与的态势。据Scopus 数据显示，2018 年，美国企业署名 AI 论文比例是中国的 7.36 倍，欧盟的 1.92 倍。2012 年 至 2018 年，美国企业署名 AI 论文比例增长 43pct，同期中国企业署名 AI 论文仅增长 18pct。 此外，人工智能与市场应用关联密切，校企合作论文普遍存在。而我国校-企合作论文比例仅为 2.45%，与以色列（10.06%）、美国（9.53%）、日本（6.47%）差别较大。从产学结合的角度， 中国人工智能研究以学术界为驱动，企业在科研中参与程度较低，或难以实现以市场为导向。
中国人工智能高校数量实位于第二梯队，实力比肩美国。高校是人工智能人才供给和论文 产出的核心载体。 据腾讯研究院统计，全球共 367 所高校设置人工智能相关学科，其中， 美国（168 所）独占鳌头，占据全球的 45.7%。中国拥有 20 所高校与英国并列第三，数 量上稍显逊色。此外，中国高校实力普遍上升，表现强劲。据麻省理工学院 2019 年发布的AI 高校实力 Top20 榜单中，中国清华大学、北京大学包揽前两名，较 2018 年分别上 升 1 个和 3 个名次。
从创新环境的角度
研发投入：中美研发投入差距收窄
中国研发高投入高强度，在全球研发表现中占据重要地位。 从研发投入的角度，美国、中国、日本和德国始终是全球研发投入的主力军。据 IDC 统计显示，2018 年四国的研发投 入总和占全球总量的比例已达 60.77%。其中，美国凭借其强大的研发实力连续多年位居 全球研发投入的榜首。近年来，中国研发投入呈现一路猛增的强进势头，据 Statista 统计， 国内 2019 年研发投入额为 5192 亿美元，仅次于美国。且趋势上与美国差距不断缩小， 2000 年至 2019 年，CAGR 高达 14.43%，同期美国 CAGR 仅 2.99%。由于经济疲软等 诸多原因，欧盟与日本则呈现较为缓慢的上升趋势。据研发投入与强度增长的趋势推测， 中国或在 1-2 年内取代美国的全球研发领先地位。从研发强度的角度，中国研发强度总体 上呈逐步攀升的趋势，且涨幅较大。但对创新活动投入强度的重视程度仍与美国和日本存 在差距。2018 年中国研发强度 1.97%，低于日本和美国 1.53、0.87 个百分点。
资本投入：资金多而项目缺，资本投向侧重终端市场
中美是全球人工智能“融资高地”。 人工智能开发成本高，资本投入成为推动技术开发的主力。在全球范围内，美国是人工智能新增企投融资领先者，据 CAPIQ 数据显示，2010 年至 2019 年 10 月，美国 AI 企业累计融资 773 亿美元，领先中国 320 亿美元，占全球总 融资额的 50.7%。尤其是特朗普政府以来，人工智能投资力度逐步加码。中国作为全球第 二大融资体，融资总额占全球 35.5%。考虑到已有格局和近期变化，其他国家和地区难以 从规模上撼动中美两国。从人工智能新增企业数量来看，美国仍处于全球领先地位。2010 至 2018 年，美国累计新增企业数量 7022 家，较约是中国的 8 倍（870 家）。中国每年新 增人工智能企业在 2016 年达到 179 家高点后逐渐下降，近两年分别是 179 家（ 2017 年）， 151 家（2018 年），表明中国资本市场对 AI 投资也日趋成熟和理性。整体来看，中国人 工智能新增企业增势缓慢，但融资总额涨幅迅猛。这一“资金多而项目缺”的态势或是行 业泡沫即将出现的预警。
相比较美国，中国资本投向侧重易落地的终端市场。 从融资层面来看，中国各领域发展较 为均衡，应用层是突出领域，如自动驾驶、计算机学习与图像、语音识别和无人机技术领 域的新增融资额均超过美国。而美国市场注重底层技术的发展。据腾讯研究院数据显示， 芯片和处理器是美国融资最多的领域，占总融资额的 31%。当前中国对人工智能芯片市场 高度重视，但受限于技术壁垒和投资门槛高，国内芯片融资处于弱势。
基于信息熵的 TOPSIS 法：综合指标评估
数据结果显示，美国综合指标及三大项目指标评分绝对领先，中国第二，欧洲 28 国暂且落后。 具体来看，美国在人工智能人才储备、创新产出、融资规模方面优势明显。中国作为后起之秀，尽管有所赶超，但总体水平与美国相比仍有差距，尤其是杰出人才资源、高 质量专利申请上存在明显的缺陷和短板。但在论文数量和影响力、研发投入等指标上，中国正快速发展，与美国差距收窄。从各指标具体分析来看，我国人工智能研究主要分布在 高校和科研机构，企业参与度较低，产出成果较多呈现条块化、碎片化现象，缺乏与市场 的系统性融合，这将不利于中国人工智能技术的发展和产业优势的发挥。此外，我国科研 产出、企业数量和融资领域集中于产业链中下游，上游核心技术仍受制于国外企业。未来， 若国内底层技术领域仍未能实现突破，势必导致人工智能产业发展面临瓶颈。
展望
转自丨 信息化协同创新专委会
去年以来，人工智能便成了科技圈的宠儿，其他诸如AR、VR的，似乎都消失不见。而在今年的两会上，人工智能写进了政府工作报告。缔造了“虚拟劳动力”某种意义上，人工智能为这个时代的经济发展，提供了一种新的能量，缔造一种新的“虚拟劳动力”。来自埃森哲与经济学前沿公司最近的一份报告大胆提出，到2035年，基于人工智能的技术的普遍采用，可能会将很多发达国家的经济增速提高一倍。报告估计认为，人工智能有可能将美国、英国和日本的总增加值（与GDP近似）年度增速分别提高到4.6%、3.9%和2.7%。在这一轮人工智能浪潮中，对经济最大的价值在于更大规模地实现自动化、机器化转变。虽然这种自动化经济，或者叫机器人经济，可能将无可避免地引发一系列的工作岗位消失。但与此同时，我们也要看到的是，这样的自动化经济，某种意义上也可以进一步扩大中国的经济优势。或制造出制造业“蓝海”很多人想象不到，虽然人工智能的应用前景十分广泛，包括医疗、教育、公共安全、交通等，都具有巨大的潜力。但从具体实际应用来说，制造业却可能是最快进行自动化、智能化的蓝海领域。原因其实很简单，中国的传统制造业，大而不强，与日本、德国相比较，至少有20年的差距。但这恰恰也为制造业进行转换、升级提供另一种便利，亦即其很容易被人工智能技术击败，改造起来反而更加容易。一是这些企业拥有行业海量的数据，充沛的资金；二是在生产力水平急需提升、人口红利逐渐消失的情况下，这些传统企业也有迫切的意愿来改造升级自己的工厂、业务，提高收益，降低企业成本等需求。因此，制造业既是人工智能可以大有作为的领域，也是中国发展人工智能的优势领域。是中国引领全球巨大机遇除此之外，中国在人工智能领域的人才储备、研究成果等方面，也具备了较强的基础。比如在人才方面，中国科学家已经占据了全球人工智能科研实力的半壁江山。这一点，有个例子可以说明中国的影响力。2017年的美国人工智能促进协会(AAAI)年会，原定于一月底在新奥尔良举行。选址上没问题，但时间恰好撞上了中国的春节。这在过去没有什么，但现在却不同了。鉴于中国人工智能科学家们的重要性，最后会议不得不延后一周，在旧金山举行。而且，在这个会议上提交的论文，中美两国最终被接受的论文几乎一样多。这在过去很难想象。有数据表明，在2015年全球顶尖期刊上发表的人工智能论文里，华人/中国人作者的比例达到了43%。同时，根据乌镇智库去年发布的报告显示，中国人工智能的专利申请数、授权数在2012年就已经超过美国。所以，中国既具备发展人工智能的基础，也有足够的市场进行改造升级的需求；中国既有后发优势，也有先发优势。诚如李开复所言，人工智能是中国引领全球的巨大机遇。
人工智能是未来的发展的大趋势，未来的竞争压力是会有的，它包括:机器翻译、智能控制、专家系统、机器人学、语言和图像理解、遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等，这恰恰体现了人工智能专业的热门，所以学习人工智能方面的专业是很不错的。一、就业方向：1、搜索方向，例如百度识图、作业帮搜题等。视频搜索也是搜索领域进一步研究的方向；2、计算机视觉和模式识别方向，其应用领域包括智能办公、智能交通、智慧城市等等；3、医学图像处理，医疗设备和医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像技术。4、无人驾驶领域，是人工智能重点应用领域之一；5、智慧生活和智慧城市等，包括交通、商业、生活的诸多领域将会出现人工智能的影子。二、人工智能发展前景1、智能化是未来发展的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。2、产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。
人工智能是未来的大趋势。机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。竞争压力是会有的，这恰恰体现了人工智能专业的热门，所以学习人工智能方面的专业是很不错的。虽然这些不是人人都能干的，但是对于我国乃至世界来讲人才也是非常多的，所以竞争压力肯定会有的。必须的不断学习，探索新知。
拓展补充：
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。
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。中国的专利技术集中在数据处理系统和数字信息传输等领域，其中图像处理分析的相关专利占总发明件数的 16%。电力工程也已成为中国人工智能专利布局的重要领域。
3. 人才投入 : 中国人工智能人才总量居世界第二，但是杰出人才占比偏低。截至 2017 年，中国的人工智能人才拥有量达到 18232 人，占世界总量的 8.9%，仅次于美国(13.9% ) 。高校和科研机构是人工智能人才的主要载体，清华大学和中国科学院系统成为全球人工智能人才投入量最大的机构。然而，按高 H 因子（又称 H 指数，用于评价科学家的科研绩效）衡量的中国杰出人才只有 977 人，不及美国的五分之一，排名世界第六。企业人才投入量相对较少，高强度人才投入的企业集中在美国，中国仅有华为一家企业进入全球前 20。中国人工智能人才集中在东部和中部，但个别西部城市如西安和成都也表现十分突出。国际人工智能人才集中在机器学习、数据挖掘和模式识别等领域，而中国的人工智能人才研究领域则比较分散。
产业发展和市场应用
1. 企业规模 : 中国人工智能企业数量为全球第二，北京是全球人工智能企业最集中的城市。截至2018 年 6 月，全球共监测到人工智能企业总数达 4925 家，其中美国人工智能企业数 2028 家，位列全球第一。中国( 不含港澳台地区 )人工智能企业总数 1011 家，位列全球第二，其后分别是英国、加拿大和印度（图 1）：
从城市尺度看（图 2），全球人工智能企业数量排名前 20 的城市中，美国占 9 个，中国占 4 个，加拿大占 3 个，英国、德国、法国和以色列各占 1 个。其中，北京成为全球人工智能企业数量最多的城市，其次是旧金山和伦敦。上海、深圳和杭州的人工智能企业数量也进入全球前 20。
从成立时间看（图 3），中国人工智能创业企业的涌现集中在2012-2016 年，在 2015 年达到顶峰，新增初创企业数量达到 228 家。从2016 年开始，创业企业的增速有所放缓。
中国人工智能企业的平均年龄为 5.5 年。其中，北京、上海和天津等地初创企业云集，企业平均年龄相较于全国平均水平更年轻，平均年龄在 5.5 年以下。山东和辽宁等地老牌工业机器人和自动化企业转型较多，企业年龄相对较大。
人工智能的应用技术主要包括语音类技术 ( 包括语音识别、语音合成等 )、视觉类技术 ( 包括生物识别、图像识别、视频识别等 ) 和自然语言处理类技术 ( 包括机器翻译、文本挖掘、情感分析等 )。将基础硬件考虑在内，国内外人工智能企业应用技术分布如图 4 所示。相比国外，中国人工智能企业的应用技术更集中于视觉和语音，而基础硬件占比偏小。
人工智能在行业应用上包括智能机器人、智能驾驶、无人机、AR/VR、大数据及数据服务、各类垂直领域应用(本文中定义为“AI+")等。国内外人工智能企业的行业应用分布如图 5 所示。可以看出，相比于国外，国内企业更看重智能机器人、无人机和智能驾驶等终端产品的市场，而国外企业更注重 AI在各类垂直行业的应用。
2. 风险投资 : 中国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家。自 2013 年以来，全球和中国人工智能行业投融资规模都呈上涨趋势（图 6）。2017 年全球人工智能投融资总规模达 395 亿美元，融资事件1208 笔，其中中国的投融资总额达到 277.1 亿美元，融资事件 369 笔。中国 AI 企业融资总额占全球融资总额的 70%，融资笔数达 31%。
根据 2013 年到 2018 年第一季度全球的投融资数据，中国已在人工智能融资规模上超越美国成为全球最“吸金”国家，但是在投融资笔数上，美国仍然在全球处于领先地位。
发展战略和政策环境
1. 国际比较 : 各国人工智能战略与政策各有着重点。 2013年以来，美、德、英、法、日、中等国都纷纷出台了人工智能战略和政策。各国人工智能战略各有侧重，美国重视人工智能对经济发展、科技领先和国家安全的影响 ; 欧盟国家关注人工智能带来的安全、隐私、尊严等方面的伦理风险 ; 日本希望人工智能推进其超智能社会的建设 ; 而中国人工智能政策聚焦于实现人工智能领域的产业化，助力中国的制造强国战略。各国政策在研发重点和重点应用领域也存在着较大差异。
2. 国家政策 : 从物联网，到大数据，再到人工智能。从 2009 至今，中国人工智能政策的演变可以分为五个阶段，其核心主题词也不断变化，体现了各阶段发展重点的不同。
国家层面政策早期关注物联网、信息安全、数据库等基础科研，中期关注大数据和基础设施，而 2017年后人工智能成为最核心的主题，知识产权保护也成为重要主题。综合来看，中国人工智能政策主要关注以下六个方面 : 中国制造、创新驱动、物联网、互联网 +、大数据、科技研发。
3. 地方政策 : 响应国家战略，地方政策主题因地而异。地方政府积极响应国家人工智能发展战略，其中，《中国制造 2025》处于人工智能政策应用网络的核心，在地方人工智能政策制定过程中发挥着纲领性的作用。通过政策发布数量来看，目前中国人工智能发展活跃的区域主要集中在京津冀、长三角和粤港澳地区。各省的政策主题也大有不同，比如江苏省关注基础设施、物联网和云计算等基础研发领域，广东省关注制造和机器人等人工智能应用，而福建省关注物联网、大数据、创新平台和知识产权，各地政策与地方发展条件密切相关。
对社会的综合影响
随着人工智能的充分发展，劳动生产率和生产力水平的提升，人们的生活体验将更加丰富多彩，将更多地将人们从体力劳动乃至常规性的脑力劳动中解放出来，更多地投入到创造性活动当中，使人类自身与社会得到更充分的发展。当前，人工智能技术的突飞猛进正不断改变着零售、农业、物流、教育、医疗、金融、商务等领域的发展模式，重构生产、分配、交换、消费等各环节。根据 IDC 数据显示，在未来5 年内，人工智能技术应用到多个行业，将极大提高这些行业的运转效率，具体提升的效率为教育行业82%、零售业 71%、制造业 64%、金融业 58%。
1. 人工智能对教育和就业的影响。发展人工智能的最终目的不是用来替代人类，而是帮助人类变得更加智慧，而教育将在这个过程中起到关键性作用。人工智能技术提升经济活动中的产能，使得人们逐渐从机械的重复性的或危险的劳动中抽离出来，从而增加了思考、欣赏等闲暇时间，更专注于创新能力、思考能力、审美与想象力的潜能开发与提升。
目前，人工智能在教育领域的应用主要集中在以下几方面 : 自适应 ( 个性化 ) 学习、虚拟导师、教育机器人、基于编程和机器人的科技教育、基于虚拟现实 / 增强现实的场景式教育。用适合自己的方式去学习，不仅效率会提高，而且会保持更长时间的学习兴趣。
在教育领域深度发展人工智能的意义并不是取代教师，而是协助教师使教学变得更加高效和有趣。另外，在人工智能技术所影响的教育体系中，对人才的信息输入与输出能力、自主学习能力等的要求骤然提高，创新能力的培养也成为重要方向。
随着技术的发展逐步替代人类从事大部分繁琐重复的工作或体力劳动，在给人们带来福利的同时也带来前所未有的挑战。今天已经有越来越多的人担忧是否自己的工作会被人工智能技术所取代，或者只能在人工智能所留下的“夹缝”中生存。有专家对中国的就业岗位被人工智能取代的概率进行了估算，结果显示，未来 20 年中，约占总就业人口 76% 的劳动力会受到来自人工智能技术的冲击，若只考虑非农业人口，这一比例为 65 %。但同时，人工智能技术对就业的创造效应也已有所显现。调查显示，中国科技公司目前人工智能团队规模平均扩张 20%，而且这种需求还会增长。另外国家工业和信息化部教育考试中心专家称，在未来几年中国对 AI 领域的人才需求可能增至 500 万。
可以判断，在人工智能重塑产业格局和消费需求的情境下，一部分工作岗位终将被历史淘汰，但是也会伴随着人工智能技术孵化出一系列新的岗位。另一方面，新型的人机关系正在构建，非程序化的认知类工作会变得愈发难以替代，其对人的创新、思考与想象力提出更高的要求。
机械化和智能化塑造着新的就业格局，但也要警惕新格局下有可能发生的衍生问题，比如由于失业率上升而引起的贫富差距和社会稳定问题。人工智能所带来的“冲击”是持续性的，对教育和就业的多重影响也是持续性的，因此也需要不断积极探索与技术革命相匹配、相适应的教育与就业机制。
2. 人工智能对隐私与安全的影响。今天，在许多生活消费场景中，人们对个性化体验的需求不断增加，个性化、场景化服务也逐渐成为人工智能驱动创新的主要方向。服务供应方在信息获取社交化、时间碎片化的情境下，着力建立更灵活便捷的消费场景，给人们带来更加友好的用户体验。与此同时，随着语音识别、人脸识别、机器学习算法的发展和日趋成熟，企业可以通过分析客户画像真正理解客户，精准、差异化的服务使得客户的被重视被满足感进一步增强。但是在蕴藏着巨大商业价值的同时，也对现有法律秩序与公共安全构成了一定的挑战。
网络空间的虚拟性，使得个人数据更易于被收集与分享，极大地便利了身份信息编号、健康状态、信用记录、位置活动踪迹等信息的存储、分析和交易过程，与此同时，人们却很难追踪个人数据隐私的泄露途径与程度。例如，以人工智能技术为支撑的智慧医疗，病人的电子病例、私人数据归属权如何界定，医院获得及使用私人数据的权限界限如何规范。再比如人工智能技术生成作品的著作权问题等。开放的产业生态使得监管机构难以确定监管对象，也令法律的边界变得越来越模糊。
人工智能的普遍使用使得“人机关系”发生了趋势性的改变，人机频繁互动，可以说已形成互为嵌入式的新型关系。时间与空间的界限被打破、虚拟与真实也被随意切换，这种趋势下的不可预测性与不可逆性很有可能会触发一系列潜在风险。与人们容易忽略的“信息泄露”不同，人工智能技术也可能被少数别有用心的人有目的地用于欺诈等犯罪行为。如基于不当手段获取的个人信息形成“数据画像”，并通过社交软件等冒充熟人进行。再比如，使用人工智能技术进行学习与模拟，生成包括图像、视频、音频、生物特征在内的信息，突破安防屏障。去年曾有报道，新款苹果手机“刷脸”开机功能被破解即是这类例子。而从潜在风险来看，无人机、无人车、智能机器人等都存在遭到非法侵入与控制，造成财产损失或被用于犯罪目的的可能。
3.人工智能对社会公平的影响。随着人工智能研发与应用的突飞猛进，一系列价值难题也正逐渐显现在人们面前。目前还有大量不会上网、由于客观条件无法使用互联网及不愿触碰互联网的人群，已经被定义为人工智能时代的“边缘人”，而人工智能对人们的文化水平、信息流的掌握程度又有了更高的要求。人工智能技术越发达，信息鸿沟就越深，进而演变为服务鸿沟、福利鸿沟，而在人工智能时代，“边缘人”将越来越难享受到便捷的智能信息服务，也更不易获得紧缺的服务资源。
本文转自 中国经济报告 2018年第10期，作者：清华大学中国科技政策研究中心
普通期刊的复制比例要求一般要求不超过30%，核心期刊的要求一般是不超过10%-15。论文发表对引用比例都有一定标准，超过规定的标准，被认定为抄袭的可能性就会很大，具体要求标准是多少要看发表刊物的具体要求，不同刊物有不同的要求，一般发表普通期刊的标准相对宽松，随着期刊级别的升高，复制比例的要求也会更加严格。了解具体的复制比要求，作者要看具体的刊物，以及文件要求，不同用途的文章，发表不同的刊物，复制比的具体要求就会不同，作者写作文章在把握上述标准基础上，一定要把引用比例严格控制在标准之下，尽可能压低，提高文章的原创度。
只考虑第一作者发表的，非常少，非重点大学，可能百分之一都没有
很多普通本科学校，学校几乎不会单独给实验场所，顶多就是去实验室打杂，混一个名头
普刊论文发表人数要求2到3个人，最多不能超过3个人。
一般来说核心期刊发表对作者人数没有明确限制，只要人数符合论文实际情况，科学合理，就是被允许的，核心期刊论文大多都是合著论文，原因就是因为核心期刊论文在国内是顶尖学术论文，论文涉及实验的开展，以及数据的汇总分析，工作量大，难度高，所以核心期刊发表有数位作者是很常见的。
正常的署名无需过多担心，需要注意的是挂名作者，挂名作者实际上可能并没有参与论文的创作与发表，也可能是对论文有一定程度的贡献，但贡献度不高，挂名作者需要谨慎，首先要参考发表刊物对这方面有没有详细要求，挂名作者人数需要控制，一般建议2-3人左右，过多的挂名作者会让文章的价值大打折扣。
简介
核心期刊是国内顶尖学术期刊，重复率必然不可能像普刊要求那么宽松，核心刊物对重复率的要求多在10%-15%左右，要求是比较高的。重复率低，说白了就是要求文章要创新。
有新思路有新观点，有作者独到的见解，符合要求的论文就是高质量的论文，就是具备较高学术价值的论文，所以多数作者对发表核心期刊论文感到吃力也就不足为奇了，发表核心期刊论文需要作者在专业内有一定积累才行。
只要够优秀都可以发。SCI发表，功在平时。根据学术堂的了解，SCI论文作为进行国际科学交流的重要方式，其发表量的多少和被引用率的高低，成为国际上通用的评价基础研究成果水平标准，也是招聘，提升，考核，评奖的重要指标。SCI发表的难度：一方面，撰写论文并不比做实验容易。我们经常发现，在大学里，有些硕士，博士研究生完成导师交给的实验任务似乎还可以，可要完成论文写作就不那么顺当了。这也就是为什么很多研究生认为，写论文比做实验还难。要想让他们写出一篇高水平论文是十分不易的，特别是要用英文写出符合要求的SCI论文，这对于很多研究生，乃至专家，教授来说，都是一件相当困难的事。尽管现在的硕士，博士研究生都有十年左右或十年以上的英语学习经历，但有效的书面学术英文表达往往还是制约论文写作水平的瓶颈。
这个当然要看自己学院对硕士生的毕业要求。
不同专业硕士生对sci的要求是不同的。好比化学类、临床类的硕士生，他们发表sci论文相对容易一些，所以很多学院对硕士生的要求是一篇sci才能毕业。当然，对于一些文科类的专业，sci太难了，甚至你们的导师都未必有一篇sci，一般只需要你发表一篇核心期刊就行。
不同学校也有不同要求。同样是哲学专业，一本院校要求硕士生一篇核心期刊，但是在985高校，没有3篇核心期刊你就走不了了，很难毕业了。
呵呵，其实各个方向的情况是不一样的，像沙发是通信方向，SCI一般IF不高，论文也相对难发一些，但是像我们化学以及材料方向，期刊的选择面就广太多了。所以文章的篇数并不是绝对的。而且发SCI也并不是衡量一名硕士成绩的唯一标准，因为很多的硕士毕业了就选择工作了，对于文章方面的要求并没有读博士要求那么大。关键还是在于硕士期间所培养出的一种学习能力和领悟力如何。这个才是俺觉得才是最重要的。另外，也要考虑很多的老板对于硕士管理的不够细致，造成很多硕士并没有好的课题做，没有好的文章出，而且做一些军工项目也难发文章，这些都是客观的因素。因此建议楼主不要太大的压力，大家境遇都差不多，还是安心把手头的事情做好，脚踏实地才是硬道理~~:D