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全球AI论文数10年激增近3倍复旦与自然集团发布《科学智能白皮书
作者:佚名 文章来源:本站原创 点击数: 更新时间:2025/6/2 0:45:33 | 【字体:

  废帝霸妃复旦大学今天(5月26日)与施普林格·自然集团合作发布《科学智能白皮书》。白皮书显示,从2015年都2024年间,AI和AI4S研究正经历规模扩张与范式变革的双重突破。AI 不仅是科学研究中可用工具集的扩展和创新,更是推动科学范式变革的“元技术”。一场 AI4S 革命,正在重塑人类科学发现的未来图景。人工智能每6个月就会有一次天翻地覆的发展,并影响全球科学领域。

  白皮书显示,中国在数学科学智能研究领域方面占据非常领先的地位;在地球与环境科学的科学智能领域,中国的研究遥遥领先;在生命科学领域,在美国与欧盟长期主导该领域研究的背景下,中国加速追赶,2024年已超过欧盟。

  白皮书显示,2015至2024年间,全球AI核心和AI4S领域的学术出版物总量快速增长。AI4S异军突起,尤其是2020年后增速明显,有力推动了AI研究整体的井喷态势。全球AI论文数量在过去十年间激增近三倍——从 30.89 万篇增至 95.45 万篇,年均增长率为 13.7%。

  调查显示,2020年是重要加速点,前后相较,相关论文数量年均增长率从10.9%跃升至16.0%。同期AI核心领域论文占比从44.5%降至38.0%,而AI4S占比相应提升了6.4个百分点,2020前AI4S论文年均增长10.5%,2020年后则以19.3%的速度扩张。其中,工程科学和生命科学最为突出,年均增长率从2020年前的8.8%和15.3%,分别升至16.1%和28.9%。

  2015年至2024年间,全球AI出版物排名前五的国家/地区格局发生了变化,中国增长势头尤为显著,出版物总量从2015年的6.01万篇上升至2024年的27.39万篇,占全球总量28.7%。2018年,中国AI出版物总量超越欧盟,居全球首位,2022 年超越欧盟和美国的总和。印度也展现出明显的追赶态势,2015年出版物总量为1.82万篇(仅为美国的 1/3),2024年提升至8.51万篇,几乎与美国(8.57 万篇)齐平。

  白皮书数据显示,就科研质量而言,美国仍保持优势。基于自然指数追踪的高质量前沿研究期刊发表的AI相关论文引用量,美国始终保持领先地位,2020年达到30.28万次。中国的崛起也颇具颠覆性,引用量从2015年的1.03万次跃升至 2020年的14.48万次,并于2021年首次超越欧盟。

  至2024年,中国AI 相关论文引用量占全球总量的40.2%,实现了对美国(占全球总量的42.9%)的快速追赶。需要指出的是,由于引用数据随着时间推移而积累,尽管目前统计显示 2020 年后引用数据趋势下降有所失真,但大体不影响国别间比较趋势分析。

  中国在 AI 应用领域的创新同样体现了从“跟随者”到“引领者”的跨越。聚焦于专利、政策文档与临床试验中的引用数据。中国凭借持续高速增长,于2016年以2.32万次的引用量超越欧盟(2.23 万次),2019年以2.60万次超越美国(1.96 万次)。

  至2024年,中国AI出版物在专利、政策文档与临床试验中的引用占比高达 41.6%,遥遥领先。

  白皮书显示,2024年AI出版物领域构成揭示了不同国家/地区在AI4S研究方向上的优势和特点。美国、欧盟和英国聚焦工程科学(美 24.8%,欧盟29.8%,英28.1%)、生命科学(美20.6%,欧盟14.6%,英15.3%)及人文社会科学(美9.0%,欧盟9.4%,英10.8%)三大领域;中国以工程科学(38.9%)为主导,物质科学(7.4%)和生命科学(6.2%)次之;印度则形成工程科学(25.9%)为主,人文社会科学与生命科学(分别为 9.4% 和 9.0%)并行的研究格局。

  数据显示,AI和AI4S的全球合作依旧稳步攀升。国际合作的AI出版物总量从2015年的 4.72万篇跃升至2024年的13.30万篇,同期,国际合作的AI4S出版物总量从2.99万篇跃升至9.48万篇,均增长了三倍左右。

  AI出版物的中美合作在2020年到达顶峰后有所下滑,但依旧是全球规模最大的双边合作。至2024年,中美合作的AI出版物总量为1.22万篇,较2015年的0.62万篇增长近两倍。同期,中国与欧盟、英国、加拿大及澳大利亚的科研纽带显著增强,中欧合作从 2015年的0.22万篇增长至2024年的0.98万篇。

  2015 至 2024 年间,全球数学领域AI 出版物从 2.12 万篇增至 4.12 万篇,呈现近两倍增长。中国于 2017年后持续超越欧盟与美国;印度 2020年后增长加速,逐步拉近与美国的差距。在基础理论、模型设计以及算法层面,数学是AI理论和创新之基础。在运筹优化、科学计算和复杂系统等领域,数学和AI深度融合,协同创新。数据分析和关键词词云显示,强化学习、循环神经网络、生成模型和扩散模型等关键词最被这一领域科学家看重,体现了底层理论创新和跨学科融合的范式演进。

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