論文是研究新技術、開發新產品獲取“圖紙”的重要途徑之一，OpenAI的研究人員正是借鑒了Transformer的論文（被引用超過9萬次），才開發出了對全球各行業影響巨大的產品ChatGPT。

而論文的數量、通過率和被引用次數是衡量一個國家科技人才素質，以及技術創新能力的重要標準之一。

根據美國最古老大學之一喬治城大學的數據分析平臺ETO，在今年5月發布的最新調查報告顯示：2017—2022年期間，全球一共發布了125.5萬篇與AI相關的論文。

其中，中國發布了24.3萬篇AI論文，占到了總數的25%，成為發布論文最多的國家；

美國發布了17.1萬篇論文，占總數的18%，排名第二；剩下的論文由歐洲、亞太地區國家貢獻。

需要注意的是，ETO只統計了英文技術論文，如果算上中文論文，那么中國發布的論文數量將會更多。

在AI論文研究領域方面，中國對計算機視覺模型、機器人技術成為發布、研究最多的領域總計14萬篇左右；在自然語言處理為1.9萬篇左右、AI安全方面為2557篇。

從每年被引用次數最多的10%論文來看，美國達到34036篇，中國是29229篇。

如果細分到學術、研究機構，中國AI論文的被引用次數是領先美國的，中國科學院排名第一、谷歌排名第二，清華大學排名第三超過了麻省理工、斯坦福、卡內基梅隆等著名大學。

北京大學、中國科學院大學、上海交通大學和浙江大學在AI論文的發表和被引用方面也很出色。

從企業角度來看的話，谷歌排名第一，發布了6529篇論文，平均每篇被引用次數達到183.8；微軟排名第二發布了5558篇，平均引用82.8；騰訊排名第三，發布了2760篇，平均引用54.2；

阿里巴巴排名第四，發布了2518篇，平均被引用42.3；Meta排名第五，發布了2280篇，平均引用181；亞馬遜排名第六，發布了2026篇，平均引用43.5；IBM排名第七，發布了1574，平均引用52.5；

三星排名第八，發布了1530篇，平均引用29.3；華為排名第九，發布了1485，平均引用36；百度排名第十，發布了1355篇，平均引用61。

本次報告的其他主要發現：

從2017—2022年，全球AI研究增長了一倍多，這在很大程度上得益于自然語言處理和計算機視覺模型研究的快速增長。機器人研究進展緩慢，但仍然比較明顯。

AI安全研究進展很快，但基礎比較薄弱。ETO估計，AI安全研究僅占整個AI研究的2%。

中國在AI研究產出方面處于領先地位；但如果僅計算高頻率被引用論文數量，美國略高排名第一。

中國科學院的AI研究總量以及高頻率引用研究論文，均位居世界榜首。

此外，在2017—2022年期間，大約有40萬篇論文是關于AI視覺模型的，整體增長了121%,成為AI增長最快的子領域。典型代表產品有Midjourney、Stable Difusion、DALL·E 3、Sora、Gen-3等。

在2017—2022年期間，大約有13.5萬篇論文是關于自然語言處理的，整體增長了104%。典型產品有ChatGPT、文心一言、Kimi、訊飛星火、通義千問等。

其實關于論文數量這個問題，「AIGC開放社區」是深有體會。如果你經常看arxiv、SSRN、《自然》、acm、IEEE等頂級論文平臺，以及Huggingface、Github的開源項目就能發現，國內出現頻率相當高，而且多數項目創新性都不錯，評價也很高。

即便是國外科技巨頭谷歌、微軟、OpenAI、Meta、蘋果等AI論文、項目，華人的貢獻也占據了重要地位。

例如，OpenAI的最初ChatGPT研發團隊華人有9位，有5位本科是在中國念完的，其中3位畢業于清華大學、1位畢業北京大學、1位畢業華中科技大學。

此外，在上周United Nations在官網發布的最新調查顯示，中國在生成式AI（AIGC）申請的專利數量為38210個，美國只有6276個，是其6倍。就算別的國家全都加在一起連中國的一半都不到。

這也充分證明了，中國對生成式AI、大模型的重視程度、技術環境以及擁有龐大的AI人才庫。

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