過去這一年，人工智能注意力熱度不減，科研大浪繼續席卷全球，身處浪潮之中的中國科學院自動化研究所研究員孫哲南卻發現一個問題：在這一領域，目前權威的全球學術會議或學術組織，主要由歐美主導，中國雖然國際化融合趨勢越來越明顯，但與國際頂尖學術機構和科技巨頭之間的交流互動仍顯匱乏，學術原創力和國際影響力存在明顯短板。

這個判斷，和前不久出爐的愛思唯爾《人工智能：知識的創造、轉移與應用》（以下稱報告）基本一致。作為擁有包括《柳葉刀》《細胞》等知名學術期刊的科技和醫學信息分析提供商，愛思唯爾在該報告中提出，2017年中國在人工智能領域出版的文章數量超過美國，位列全球第一，如果保持當前勢頭，中國有望在4年內趕超“整個歐洲”，成為全球人工智能研究成果最多的地區。

但報告同時提及，盡管中國科研成果增長迅速，在該領域的引用影響力仍然較低，這表明中國的研究“似乎更具區域性，而非全球性”。

愛思唯爾分析服務高級副總裁瑪麗亞·德·克萊恩說，國際性流動與合作的模式表明，中國在人工智能領域的研究工作“相對孤立”，引文影響力較低，國際合作水平和研究人員的流動性也較低。比如，中國圍繞人工智能研究開展的國際合作成果，不足整個國家人工智能研究產出的1/4。

“這個問題很值得重視！”孫哲南告訴記者，中國人工智能要想走得更遠，必須要加大力度進一步融入國際主流學術圈、產業生態和社會媒體。

人工智能在全球范圍內究竟有多“熱”？報告提到，在過去5年即2013~2017年，全球人工智能研究以每年接近13%的速度快速增長，而在2008年至2012年的5年間增速僅有不到5%。相比之下，過去5年全球范圍內所有學科領域的科研產出每年的增長僅為0.8%。

這其中，很大一部分來自中國對全球人工智能研究產出的貢獻。報告稱，和其他國家一樣，中國的人工智能研究并不局限于研究論文，其產出包含多種形式，其中會議論文占中國整體人工智能科研產出的44%。

克萊恩說，在政策的扶持下，中國的人工智能發展迅猛，有望在全球范圍引領人工智能浪潮，其在人工智能領域的人才引進同樣表明，中國的研究環境越來越有吸引力。

相應地，歐洲是人工智能科研產出規模最大、最多樣化的地區，與歐洲以外的國際合作比例及增長速度也很高。然而報告同時提到，近年來，歐洲面臨著頂尖人工智能人才流失的嚴峻問題。

與歐洲不同，美國產業界對本土乃至全球的人工智能人才都有強大的吸引力。

報告稱，美國企業吸引了眾多人工智能人才，科研實力雄厚，這歸功于其跨界組建聯合實驗室的傳統。美國學術界同樣表現不俗，在學術產量和保留人才方面均表現突出。

在研究熱點上，報告在檢索分析了研究、教育、技術與媒體4個領域的共計60萬份文檔和700多個領域特定的關鍵詞后，揭示出人工智能關注的7個不同研究領域，即搜索與優化、模糊系統、自然語言處理與知識表示、計算機視覺、機器學習與概率推理、規劃與決策、神經網絡。

這其中，機器學習與概率推理、神經網絡和計算機視覺的科研產出最高，增長速度也最快。

中國的人工智能研究，則集中于計算機視覺，尚未形成專攻包括語音識別在內的自然語言處理和知識表示的研究——報告稱，這或許是因為，這類研究的研究主體是企業，而它們通常不會發表諸多科學論文。

這也是中國和美國，在人工智能領域的不同之處：2017年，美國企業的科研產出表現突出，而中國企業的貢獻相對較少，僅占3%，90%的人工智能研究來自學術界，主要研究機構是中國科學院，其在過去5年發表了超過9000篇人工智能研究論文，其他主要貢獻機構還有清華大學、哈爾濱工業大學、上海交通大學、浙江大學等。

孫哲南認為，目前中國人工智能研究趨于應用導向，集中在應用基礎研究，因此計算機視覺領域會成為研究熱門，而目前國家為科研人員松綁、鼓勵科研人員創業的一系列政策，以及相關產學研聯合實驗室的建立也正在促進科研界與產業界的融合。

至于走向全球的問題，克萊恩表示，中國國際合作的比例為20%，盡管相較歐洲40%的國際合作比例，還有很大的發展空間。但要看到中國的發展速度，中國這一比例是過去20年間，從12%上升而來，如果繼續保持該趨勢，則有望扭轉這一局面。