2022全球AI研究年度排名

2022全球AI研究年度排名还别说，专注科技界的风险投资公司ThundermarkCapital就年年做这个事，最近，这家公司又推出了他们一年一度的全球AI研究年度排名。这次他们选择的两个顶会是：ICML2021和NeurlPS2021,一共3523篇论文（其中ICML为1184篇，NeurlPS为2339篇）。不如一起来看看有没有自己熟悉的名字？2022年人工智能研究排名Top50国家/地区

排名国家/地区指数排名国家/地区指数1美国1801.326越南5.02中国431.127阿联酋4.63英国189.028智利3.74德国131.829挪威3.15加拿大123.430巴西2.76法国116.331伊朗2.27韩国101.132希睹2.28瑞士100.233土耳其1.89以色列73.134新西兰1.610日本62.135巴基斯坦1.311新加坡46.436罗马尼亚1.3

12澳大利46.1亚37泰国1.213荷兰33.238匈牙利1.114印度31.239克罗地亚1.015息大利23.740爰尔兰0.716俄罗斯18.941哥伦比亚0.517奥地利18|.042重西哥0.518沙特阿拉伯14.143卢森堡0.519瑞典13.044捷克0.520丹麦12.345塞尔维亚0.321芬兰10.146马来西亚0.322中国台湾8.547乌拉圭0.322中国台湾8.547乌拉圭0.323比利时7.148哥斯达黎加p.224西班牙6.749葡葡牙0.125波兰6.350冰岛0.1ToplOO全球大学AlResearchRankings20LMfTIUSA)*1OM2SUnMUmwnMy9USA卜MU1IOmertMeHonUiwmty(USA)MO4.UCBerWWyUM)•93Urvwrvtvof(MordqUK)•81•Ufwtruh(Ohm)*(55UC3Ar^WMUSA)•410•.(TMCSwtUtfUnd)4771lHAuWR(USA)47tHincMonUvwm«y(tAA)441ILg(Swit»iUM)<rs

11KA1ST(mKorea)•41411Z"OWVfMV(OM114UComHUnawnttvIUSA)IS.UvwvnffyofWmiw<ton(USA)-H4ItItvwVorliUfMnitvIUU)*MS11Mrt>onalUvweMyofStngapor.(Smg^orv)

itGw>»femnvte“Uchnotan(USA)•111ItCotumteUfwarvtylUSA)12920IMvmitvofTorontoICmdal-U4HUrwm«vofCamhrMfv(UK))0122.UnlvmMy4*not.ftUHMn^OuMnpMn|USA)-29121iMiA|Ffam)-mMT«hmofi(tarMO21921HarVUf^my(USA)”7MUiw«n«vLoMoa(UK).2SJ27ShtnfhMMmTongUrwvrvhr(Qwia)-2S22AUmwwtvofMwtend(USA)<2^129UvwemivofSotXhem3Homio(USA)•MSICUnMHffyof |U$A)*221UUntwwvNMtch«>n(USA)2L5nSeoulMBtWAiURMnry(SouthKorw>20#>1KirdueUnvwnrtt<USA)-it.MTelAnivUMwnitYMEItSISUfwer^vofWUcomm-IUtodBon(USA)•M0MUiwvrwyaTuce«<inIGermanyl19017DiteUfvwrwtvfUSA)U3MMarwe^gVcctmolaBKAlUfWvrWv(OtN)>1ft1HUCS^OegotUMMtO。UMvwmtvofidMurih(UK)ns41BoftORuvwvnwy(USA)V242UMmiAmhml(USA)11041Uewennyof$cwk»andTechnciogyofChm(Owia)MO44T»tAAMUrwwVtv(UM)11441 111UT«hmc«lUiwvfMvalMunich(Gtrnwry)ISJ“Untoenit*of (NeiMrtendi)M941Mar^NUvwvmty(Owns)141“MMa(Cmda).14050lohntMop^mUfwm«v(USA)*119SIKAUST(WutflAr^«)UISIUniMnsva—SUmba(3Mda)U4SIOwm«URMnAyo<MoncKoRg(Owia)-U7M.HongKongURfvenffyofSaencvgT«chncta0y(Ow«a)*111SSHortheMtcmUwwnftv(U1A)*U.254MFI SyUvrn(Gmvwnr)-115S'UnMrwtvofSveneytAustralta)111UV.URMUV(USA).illSSUfwvrMvofMontTMi(Cmda)U0•0McMUnMMv<CmdB)10l961UmnrwvaTakvo(lapen)10•3Uvuwhhv(OWnal*iatSI〜UiMvMv(U1A)TO.MUiwwfaMmtu(Canada)MM

由于篇幅有限，在表格中只列全球前20个AI研究排名的大学。部分大学表格内是缩写（不一定严谨），后附全称。因为ThundermarkCapital本身的失误，上图中把南洋理工大学标为中国的大学。相信新加坡的朋友们不会太介意 吧？排名学校指数排名1MIT（美国107.1 11）2斯坦福（美国）102.7123CMU（美国）86.0134UCB（美国）82.3145牛津（英国）67.715乂11=麻省理工学院；CMU=卡内基梅隆大学；UCB=加利福尼亚大学伯克利分校；1；（：山\=加利福尼亚大学洛杉矶分校；ETH=苏黎世联邦理工学院；UTAustin=得克萨斯大学奥斯汀分校；EPFL=洛桑联邦理工学院；KAIST=韩国科学技术院；UW=华盛顿大学；NYU=纽约大学；NUS=新加坡国立大学；Gatech=佐治亚理工学院；哥大=哥伦比亚大学；UofT=多伦多大学其他上榜的中国大学还有：

排名学校指数排名27上海交通大学25.27343中国科学技16.084术大学48南京大学8853香港中文大13.79054香港科技大13.192学cc:+ritu-。。CCToplOO全球企业 AJResearchRankings2022*Top100GlobalCompi0001 JDOJiMvmohMA)WJ1 M94AmmlUlAIMSSeMMA)M3tmm»(ommint>A^atee|OMM|UI•HWMAfUM)US,VeacaMlOMMi10J10temMRg(ta4li IftOUMulOMMtJ11NUAM」，UM»(usA|.y«I4CW«*I(UM|"MiTWw«m(UM|<AMTaMa>RuMM”1«muMHwiies21eMt*(GarmMM-4J21Sbb“nBvMrcvIOvMIS>4JD|D«M1321 T«>MacyIObM*1JHMag««(CtaMr・”traTww(O«w|l>MHaa«r(taMtl««a111»AlW3(lm1.2.9namicivMi.isIt(»caMMA»-MUUkM(MhlorvM1JUnMBxHAAlUMMtwUvanl1,ncmwm(vwml?M.B^erItemiM'M“mwwiAMnaCtaM«14MAmW«(MA)14W40Utar(USA|>U41aMW»Tct•M41MmvqrMMUte(UM|•U44 MiJ“(C»«NV)*MMr*Aw*wi(VSA|-lJ“UrMrMA>U"Owv(USAI124t -MMCmi|OmM>MilW«Hwt(UM)-U3G«m-UUWWUHaCUDteMIQTodMagy|Dm|,t.StttemwMISM-tMtMTlB(uvy•UB»>0tA，Meuo«(Qm«wh1>UMmcM91>StMS(UMI-14•ft—0IM^RIU•IIvmwMAIMO1>U«W>r*|Om414MDM：(A«au_•14“UmaiAllCim^•k»SMturHMk»c(IAA)O9teMMRMMW•«MMHMv(Aomml-01MMatans』(UIAIOf21Mt・{gr”USwMAI0l7TLVNm(UNOKMTM371AtenaAKUSA1•>M "fartMAifUW，MUto ftMMrthMM•”77zTwmv(UM)”•0MbvwtICMM07aiwimiWMia«UEAimncal”•1OMMNftl«CICkw>>01MMM1■—(UMM•”排名企业 指数排名TOC\o"1-5"\h\z谷歌（美国）200. 112微软（美国）79.3 12Meta（美国 54.9 13）亚马逊（美 26.5 14国）5IBM（美国）26.3 15其他上榜的中国企业机构有

排名企业指数排名23字节跳动3.54224京东3.55025快手科技3.25426旷视科技3.06227商汤科技2.96630蚂蚁集团2.57937地平线机器人1.68041网易1.497排名方法这个排名的方法参考了NatureIndex,这个指标的计算方法是这样的：为了收集一个国家、一个地区或一个机构对一篇文章的贡献，并确保不会重复计算，NatureIndex使用分数计算，综合考虑到每篇文章的作者份额。计入NatureIndex的每篇文章总分为1,在每个人的贡献相同的情况下，由所有作者平均分享。比如一篇文章有10个作者，那么每个作者得到的分数为O.lo如果一位作者所属的机构不只一家，作者的分数会平均分配给这些机构。最终，一个研究机构的总分，是旗下所有作者分配给该机构分数的总和。国家/地区分数的计算过程与此类似，但由于一些机构有海外实验室，这些实验室将被计入所在国家/地区的总分，因此计算过程比较复杂。说完了NatureIndex,来说说这份报告的分数计算。其实和NatureIndex基本相同，唯一的区别是,这份报告将企业或机构的海外实验室的论文计入其总部所在的国家/地区，而不是其实际驻在国家/地区。确实，这么算可能会有争议，但这种方法更好地反映了知识产权的分配和对总部（而不是对当地实验室）的利益累积。以DeepMind为例，这是一家位于英国的人工智能研究实验室，2014年被总部位于美国的跨国公司谷歌收购。按照上面的计算方式，DeepMind发表的论文会计入其目前的所有者一一谷歌，也就是美国。这可能会让英国的朋友们失望了。然而，仅凭会议论文集，在地图上定位每个作者的位置过于复杂了，现在这个方法是唯一一致的作者身份处理方法。希望这两个AI顶会的组织者今后能进一步提供作者的详细信息、，这样就可以排出两个版本的榜单，一个是基于企业所有权结构的排名，另一个是基于作者所在地的排名。举一个具体例子。如果一篇论文有五个作者——其中三个来自MIT,一个来自牛津大学，一个来自谷歌。首先，每个作者将得到五分之一的分数，即每人0.2分。因此，仅从这篇论文来看，MIT将获得3*0.2=0.6分，牛津大学获得0.2分，谷歌获得0.2分。由于MIT位于美国，所以美国的分数增加0.6分。同样，由于牛津大学在英国，欧洲经济区+瑞士+英国地区将增加0.2分。最后，谷歌是一家总部设在美国的跨国公司，因此美国的分数将额外增加0.2,总共获得0.8分。如果一个作者附属于多家不同机构，在计算时会把对应分数平均分给每个附属机构。比如上面说的这个例子，如果最后一位作者列出了两个附属机构，即谷歌和斯坦福大学，那么谷歌和斯坦福大学都将获得额外的0.2/2=0.1分。从直观的角度出发，谷歌的指数为200,可以解释为谷歌在2021年的这两个AI会议上发表了200篇完整的论文。关于参考数据集，榜单发布方认为，将ICML和NeurlPS的论文合并到同一个数据集中是公平的。这两个会议在顶级AI研究人员中的感知威望（可以理解为「口碑」）接近。从研究机构的参与度，以及论文接受率上看，这两个会议的表现也在伯仲之间。（ICML2021接受率为21.5%,NeurlPS2021的接受率为20.1%）o实际上，这份榜单选择ICML和NeurlPS这两个会议作为「机器学习」领域的评价标杆倒是有一定的道理。比如CVPR、ICCV这类顶会可能影响力更大，但它们都有明显侧重的子领域。1AAAIAAAIConferenceonArtificialIntelligence2NeurlPSAnnualConferenceonNeuralInformationProcessingSystems3ACLAnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics4CVPRIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition5ICCVInternationalConferenceonComputerVlston6ICMLInternationalConferenceonMachineLearning7IJCAIInternationalJointConferenceonArtificialIntelligence在中国计算机学会（CCF）发布的「中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录」上，在人工智能子类别下共列出了7个A类会议，ICML和NeurlPS均榜上有名。根据去年7月更新的谷歌学术指标（GoogleScholarMetrics）对各行业顶会和期刊影响力的排名，NeurlPS和ICML和在「工程和计算机科学」类别中分别位列第4位和第7位。Categories>Engineering&ComputerScience>Subcategories▼PublicationIEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognitionAdvancedMatenalsInternationalConferenceonLearningRepresentationsNeuralInformationProcessingSystemsRenewableandSustainableEnergyReviews. AdvancedEnergyMatenals. InternationalConferenceonMachineLearningEnergy&EnvironmentalScience. ACSNanoEuropeanConferenceonComputerVision在清华AMiner对计算机科学顶会的排行榜上，结果也差不多。NeurlPS排名第2,ICML位列第4.排名 会议名称[CVPR]IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognitionG)06/16/2020@Online[NeurlPS]AnnualConferenceonNeuralInformationProcessingSysterG)06/12/2020(5)Online3[ICCV]InternationalConferenceonComputerVision[ICML]InternationalConferenceonMachineLearning007/12/2020®Online[ECCV]EuropeanConferenceonComputerVisionQ08/23/2020<§)Online6[AAAI]AAAIConferenceonArtificialIntelligence_[ACL]AnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguisticsQ07/05/2020@Online根据Guide2Research梳理的顶会排名,NeurlPS排在第2,而ICML则可以排到第6。RankConferenc1<IEEENeuralInfoonationPrwxzngSy«tcn»Fixindaticm4IEEE0Springerieee/cviPattern2022-06-2NeuralI2021-12-0IEEE/CVIVision2021-10-1Europec2021-10-1虽然说了这么多，但综合来看这套评价标准并不能称得上有多严谨，但依然可以作为参考看上一看。各国AI研究态势简析正如读者可见到的，在过去的两年里，中国在人工智能领域进行了大规模的研究，其论文出版指数每年增加了52%和53%--考虑到ICML和NeurlPS会议的竞争程度，这是一个非常令人印象深刻的成就。因此，中国的顶级高校清华大学从两年前的第15位上升到今天的第8位，超过了Facebook、UCLA、ETH、EPFL、普林斯顿和UTAustin等强大竞争者。另一所中国顶级大学北京大学，其AI研究的分数也紧跟清华大学，其论文出版指数落后一两年（目前为第16位）。 另一个巨大的进步来自于德国，在过去的两年里，德国的论文出版指数分别增加了42%和44%o评分机构并未发现任何支撑此态势的、单一的明星大学或公司（德国的入榜顶级机构是排名第42位的图宾根大学）。德国的AI研究增长势头，在地理上均匀分布于德国出名的马克斯-普朗克研究所及各地的技术大学间。此外，韩国的论文出版指数在过去两年中分别提高了64%和32%O它在AI研究方面的仍才实力现在与瑞士相当（并略微超过）。 顺便提一下，韩国的地区邻居新加坡（尚未进入排名前十）表现惊人，在过去两年中，其论文出版指数提高了128%和55%,目前排名第11位。按照这个速度，它可能会在短短几年内赶上日本（第10位）。AlResearchRankings202学术界与产业界占总发表论文的百分比中美两国，谁将在AI界领先今天，一场关于美国和中国在AI领域占主导地位的战略竞赛状况的激烈辩论正在进行。2016年人工智能领域发生了两件大事：第一，谷歌的AlphaGo成为第一个在无让子的情况下击败围棋九段职业选手李世石的计算机程序； 第二，奥巴马总统的政府发布了一项关于AI未来方向和考虑的战略，名为《为人工智能的未来做准备》。作为回应，中国在2017年提出了《新一代人