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1、III關于我們智譜 AI（公司全稱“北京智譜華章科技有限公司”）致力于打造數據與知識雙輪驅動的認知智能，讓機器像人一樣思考。智譜 AI 在開源情報挖掘領域申請發明專利 20 余項，核心技術包含科技評估矩陣、大規模高精度知識圖譜構建、深度情報挖掘及圖神經網絡計算等，多項技術達到行業領先水平。AMiner 由智譜 AI 研發、運營和管理，是擁有我國完全自主知識產權的學術科技情報大數據挖掘與服務系統平臺。智譜研究為智譜 AI 旗下專業從事科技情報研究咨詢的行業領先機構。智譜研究基于智譜 AI 研發的精準科技信息情報系統，致力于為科技創新型客戶提供前沿科技及人才動態情報、人才與機構技術盡調、前沿技術情

2、報深度分析與技術趨勢預見等專業研究咨詢服務。III摘摘要要21 世紀以來，越來越多的國家創建了特區或特區或“科學城科學城”，吸引人才、技術和資本，集研究、教育、生產于一體，鼓勵合作、創新和創業。人工智能人工智能作為新一代的技術革命，已經從生產、生活、工作等多方面進入并改變我們的世界，也是商業、政府和社會中的變革性現象。人工智能創新城市人工智能創新城市的研究有利于討論如何應對人工智能給城市發展帶來的機遇和挑戰，有利于了解城市的全球影響力、人才吸引力度，以及在即將到來的人工智能時代的適應和發展能力。全球人工智能最具創新力城市（https:/ AMiner 科技情報大數據平臺，對 2013-2022

3、 年間頂級人工智能領域期刊和人工智能領域期刊和會議的所有出版物會議的所有出版物1進行分析，將論文、作者、機構的地理位置映射到相應的城市，并通過計算機算法計算公式2得出城市的論文指數論文指數（論文量和論文平均被引量）、學者指數學者指數（學者量和學者平均被引量）、機構指數機構指數（機構量和機構平均被引量）和國際合作指數國際合作指數，然后根據指標模型3，按照權重計算得出城市的創新指創新指數數。全球人工智能創新力城市評選，采集到的論文共有 191,237 篇，涉及的學者共有 286,713 人，機構數共有 5,783 個。本報告對全球人工智能創新城市前 500 進行了分析，主要發現有 3 點：（一）全

4、球主要國家人工智能創新城市布局（一）全球主要國家人工智能創新城市布局全球人工智能創新城市主要分布在三大區域：歐洲地區歐洲地區（德、法、英）；亞亞1人工智能領域期刊會議列表見附錄三。2指標數據計算公式見附錄二。3指標模型見附錄一。IV洲地區洲地區（中、日本、韓國）；以及北美洲地區北美洲地區（美、加）。全球人工智能創新城市 500 強中，美國有 143 個城市，城市數量排名居第一；中國和德國分別有 42 個城市，城市數量居第二。全球人工智能創新城市前100 強中，美國的城市有 33 個（灣區、紐約、西雅圖、劍橋等），中國的城市有 19 個（北京、上海、香港、杭州、深圳、南京、西安、廣州、臺北、武漢

5、、合肥、沈陽、成都、天津、哈爾濱、長沙、新竹、大連和濟南）。由此可見，美美國國在全球人工智能創新城市的數量和影響力數量和影響力方面均處領先位置；中國中國則僅次于美國，北京、上海北京、上海等城市也取得了可觀的成績。（二）中國人工智能創新城市布局（二）中國人工智能創新城市布局北京和上海北京和上海作為中國的超一線城市，其人工智能創新指數進入全球前十（見下表）。北京北京的人工智能創新指數全球排名第二，得分 96.46；在論文、學者、機構和國際合作四個維度的得分在中國居首位。上海上海的人工智能創新城市指數排名全球第八，得分 87.93。此外，香港、杭州、深圳和南京的創新指數得分進入全球前二十，表現亮眼。

6、V圖表圖表 1 1 全球人工智能創新力全球人工智能創新力排名前排名前 2020 城市城市（三）人工智能研究領域布局（三）人工智能研究領域布局全球人工智能領域的 191,237 篇論文研究共包括了 20 個子領域。研究熱度前十依次是計算機視覺計算機視覺、機器學習、機器人、經典機器學習、機器人、經典 AIAI、語音識別、自然語言、語音識別、自然語言處理、人機交互、物聯網處理、人機交互、物聯網、信息檢索與推薦和計算機圖形信息檢索與推薦和計算機圖形。目前全球人工智能研究美國仍處于領先位置，相關論文量是中國的 2 倍。VI中美人工智能研究呈現差異化發展。美國側重于機器學習美國側重于機器學習、計算機視覺計

7、算機視覺、機器人機器人等的研究，而中國則是中國則是計算機視覺、經典計算機視覺、經典 A AI I、物聯網、物聯網；尤其是物聯網，論文量約是美國的 2 倍。掃碼瀏覽全球人工智能最具創新力城市7目目錄錄摘要.III一、綜合排名.11.1 全球人工智能創新城市分布.11.2 全球人工智能創新城市 500 強國家分布.11.3 全球人工智能創新力城市前 100.2二、各維度分析.62.1 論文指數.72.2 學者指數.92.3 機構指數.112.4 國際合作指數.13三、全球人工智能研究子領域分布.143.1 全球人工智能子領域分布.143.2 中美人工智能研究差異化.15四、總結.164.1 美國人

8、工智能創新城市實力強勁.164.2 北京引領中國人工智能發展.174.3 中美人工智能研究呈現差異化.17五、附錄.18附錄一：指標模型.18附錄二：指標數據計算公式.18附錄三：人工智能領域期刊會議列表.191一、綜合排名一、綜合排名該部分主要呈現了全球人工智能創新城市地理分布、創新城市 500 強的國家分布和創新城市前 100 的榜單。對全球人工智能創新城市進行了基本面上的解讀。1.11.1 全球人工智能創新城市全球人工智能創新城市分布分布全球人工智能城市分布地圖可以看出，創新城市主要分布在以德國、英國和法國為代表的歐洲地區；中國、日本和韓國為代表的亞洲地區；以及美國、加拿大為代表的北美洲

9、地區。圖表圖表 2 2 全球人工智能創新城市全球人工智能創新城市分布地圖分布地圖數據來源：AMiner1.21.2 全球人工智能創新城市全球人工智能創新城市 5 50000 強國家分布強國家分布全球人工智能創新 500 強的城市分布在 57 個國家，城市數量在 4 個及以上的國家有 27 個，國家及城市數量見圖 3。2美國有 143 個城市入圍 500 強的榜單，占城市量的 28.6%；中國和德國分別有 42 個城市，分別占城市量的 8.4%；英國則有 33 個城市入圍。以上 4 個國家的城市數量之和占榜單城市的 52%?？梢园l現，美國仍然是全球人工智能創新城市的集中地。圖表圖表 3 3 全球

10、人工智能創新城市前全球人工智能創新城市前 5 50000 城市數量城市數量 4 4 以上以上國家分布國家分布數據來源：AMiner1.31.3 全球人工智能創新力城市全球人工智能創新力城市前前 100100數據顯示，美國舊金山灣區在全球人工智能最具創新力城市評選中排名第一，北京以 96.86 分居第二；紐約超越倫敦位列第三，倫敦、東京分別位列第四、五位。其余綜合得分排名前 100 的城市及得分見圖表 4。3全球人工智能創新力城市前 100 的榜單中，美國入圍的城市有 33 個；中國的城市有 19 個，依次是北京、上海、香港、杭州、深圳、南京、西安、廣州、臺北、武漢、合肥、沈陽、成都、天津、哈爾

11、濱、長沙、新竹、大連和濟南。4圖表圖表 4 4 全球人工智能創新力全球人工智能創新力排名前排名前 100100 城市城市56數據來源：AMiner二、各維度分析二、各維度分析以下對創新指數所包含的論文指數、學者指數、機構指數和國際合作指數四個維度的城市排名及相關指標進行了分析呈現。72.12.1 論文指數論文指數從論文指數的得分看，灣區第一，其次是北京和匹茲堡。灣區的論文數量有10432 篇，論文平均被引量是 201。北京的論文數量有 13211 篇，是美國的1.27 倍；而論文平均被引量為 65，約是美國的 1/3。全球人工智能論文指數排名前 20 城市中，中國入圍的城市還有香港、上海和杭州

12、，分別居第五、第十和第十二名，見圖表 5。8圖表圖表 5 5 全球人工智能論文指數全球人工智能論文指數排名前排名前 2020 城市城市數據來源：AMiner全球人工智能論文指數排名前 20 城市的論文總量有 80006 篇，占總論文的 41.84%。圖表 5 呈現了前 20 城市的論文占比。北京最多，占比 6.91%；其次是灣區，占比5.46%。統一呈現了第十一至第二十的城市論文占比，為12.50%。9數據來源：AMiner圖表圖表 6 6 全球人工智能論文指數全球人工智能論文指數排名前排名前 2020 城市的論文占比城市的論文占比2.22.2 學者指數學者指數從學者指數的得分看，灣區仍居第一

13、，北京第二，兩者得分相差 0.9，差距不大。北京的學者數量有 15044，是灣區的 1.29 倍；而學者平均被引量是 158，約是灣區的 1/4。排名第三的劍橋，學者指數得分為 90.36，與北京相差 6.3，差距明顯。此外，中國的香港、上海、杭州和南京的學者指數得分也排在前 20 的城市榜單中，分別居第五、第六、第九和第十六名。10圖表圖表 7 7 全球人工智能學者指數全球人工智能學者指數排名前排名前 2020 城市城市數據來源：AMiner全球人工智能學者指數排名前 20 城市的學者人數共有 82721 人，占總人數的 28.85%。北京最多，占比 5.25%；其次是灣區，占比 4.06%

14、。首爾人數占比居第三，為 1.67%。第十一至第二十的城市的人數占 8.21%。前 20 城市的人數占比見圖表 8。11數據來源：AMiner圖表圖表 8 8 全球人工智能學者指數全球人工智能學者指數排名前排名前 2020 城市學者占比城市學者占比2.32.3 機構指數機構指數從機構指數的得分看，灣區依然第一，其次是北京和紐約。灣區的機構有140 個，機構平均被引量是 16232。北京的機構有 130 個，與美國相差不多；而機構平均被引量為 7637，是美國的 47.05%。全球人工智能機構指數排名前 20 城市中，中國入圍的城市還有上海、深圳、臺北和香港，分別居第十、第十四、第十七和第二十名

15、，見圖表 9。12圖表圖表 9 9 全球人工智能機構指數全球人工智能機構指數排名前排名前 2020 城市城市數據來源：AMiner全球人工智能機構指數排名前 20 城市的機構共有 1191 個，占機構總數的20.59%。灣區最多，占比 2.42%；其次是北京，占比 2.25%。上海的機構數排名第十，占 0.67%。第十一至第二十的城市的機構數占 5%。前 20 城市的機構占比見圖表 10。13數據來源：AMiner圖表圖表 1010 全球人工智能機構指數全球人工智能機構指數排名前排名前 2020 城市機構占比城市機構占比2.42.4 國際合作指數國際合作指數從國際合作指數看，北京超過灣區，以

16、100 分居第一，國際合作次數為 6127。灣區得分 98.44，國際合作次數為 3734，約是北京的 61%。香港、上海、杭州、西安和南京也位列全球人工智能國際合作指數排名前 20 城市榜單。具體見圖表 11。14圖表圖表 1111 全球人工智能國際合作指數全球人工智能國際合作指數排名前排名前 2020 城市城市數據來源：AMiner三、全球人工智能研究子領域分布三、全球人工智能研究子領域分布3.13.1 全球人工智能子領域分布全球人工智能子領域分布對收集的全球人工智能的 191237 篇論文研究其子領域分布。一共包括了1520 個子領域，其中計算機視覺方向的論文最多，有 24075 篇，占

17、 12.59%。此外機器學習、機器人、經典 AI、語音識別、自然語言處理、人機交互、和物聯網領域的論文量較多，均在 10000 以上。以上前 8 個方向的論文量之和為140466 篇，約占總發文量的 3/4。圖表圖表 1212 全球全球人工智能子領域研究分布人工智能子領域研究分布數據來源：AMiner3.23.2 中美人工智能研究差異化中美人工智能研究差異化中國和美國作為人工智能研究的兩大強國，論文數量及子領域研究分布可做比較分析。2013 年至 2022 年間，美國的人工智能領域論文共有 72086 篇，占全球總論文量的 37.7%。中國有 39655 篇，論文量略多于美國的 1/2。16美

18、國在機器學習、計算機視覺、機器人、自然語言處理、人機交互領域的論文量均超過 6000 篇，具有優勢。中國在計算機視覺領域的論文最多，有 6255篇，其次是經典 AI 和物聯網。中國在物聯網領域的論文量有 4157 篇，約是美國的 2 倍；是人工智能應用的重頭，也是我國研究重點。圖表圖表 1313 中美中美人工智能子領域研究論文量（單位：篇）人工智能子領域研究論文量（單位：篇）數據來源：AMiner四、總結四、總結4.14.1 美國人工智能創新城市實力強勁美國人工智能創新城市實力強勁美國在人工智能領域的實力較強，入圍的人工智能創新城市 500 強的數量17最多，有 143 個，遠多于排名第二的中

19、國和德國（42 個）。灣區、紐約、劍橋和西雅圖的創新指數位列全球前十，處于領先地位。尤其是灣區，其在全球的人工智能城市的創新指數居第一，并在論文指數、學者指數和機構指數的得分拔得第一的成績。4.24.2 北京引領中國人工智能發展北京引領中國人工智能發展北京在全球人工智能創新指數中緊隨灣區之后，排名第二；在論文、學者、機構和國際合作四個維度的得分在中國居首位。香港、上海、杭州、深圳和南京的綜合得分進入全球前二十，表現亮眼。4.34.3 中美人工智能研究呈現差異化中美人工智能研究呈現差異化目前全球人工智能研究美國仍處于領先位置，相關論文量是中國的 2 倍。美國側重于機器學習、計算機視覺、機器人等的

20、研究，而中國則是計算機視覺、經典 AI、物聯網；尤其是物聯網，論文量約是美國的 2 倍?？梢?，中美人工智能研究呈現差異化發展。18五、附錄五、附錄附錄一：指標模型附錄一：指標模型全球人工智能城市創新指數是反映城市人工智能創新水平的重要指標。該創新城市指標模型包括 4 個一級指標：論文、學者、機構和國際合作。全球人工智能創新城市指標模型見下圖。圖表圖表 1414 全球人工智能創新城市全球人工智能創新城市指標模型指標模型一級指標一級指標權重二級指標二級指標權重論文指數30%論文數量50%論文平均被引量50%學者指數30%學者數量50%學者平均被引量50%機構指數30%機構數量50%機構平均被引量5

21、0%國際合作指數10%與其他國家城市的合作的次數100%附錄二：指標數據計算公式附錄二：指標數據計算公式論文指數論文指數論文指數反映城市在論文領域的創新能力。對一個城市的論文集合 P，PaperIndex=std(log(#P)0.5+std(log(pPCitation(p)?#P)0.5其中#P 表示 P 中的論文數量，Citation(p)表示論文 p 的引用值，std 表示標準化。學者指數學者指數學者指數反映城市在學者領域的創新能力。對一個城市的學者集合 S，19ScholarIndex=std(log(#S)0.5+std(log(sSCitation(s)?#S)0.5其中#S 表

22、示 S 中的論文數量，Citation(s)表示學者 s 的引用值。機構指數機構指數機構指數反映城市在機構領域的創新能力。對一個城市的機構集合 I，InstitutionIndex=std(log(#I)0.5+std(log(iICitation(i)?#I)0.5其中#I 表示 I 中的論文數量，Citation(i)表示機構 i 的引用值。國際合作指數國際合作指數國際指數衡量城市在國際合作領域的創新能力。InternationalIndex=std(log(#international_collaboration)其中#international_collaboration 表示城市與其

23、他國家城市合作的次數。附錄三：附錄三：人工智能領域期刊會議列表人工智能領域期刊會議列表序號研究領域期刊名稱1計算機視覺IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR)International Conference on Computer Vision(ICCV)European Conference on Computer Vision(ECCV)2機器學習Annual Conference on Neural Information ProcessingSystems(NeurIPS)International Confer

24、ence on Machine Learning(ICML)International Conference on Learning Representations(ICLR)3機器人IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)IEEERSJ International Conference on Intelligent Robotsand Systems(IROS)4經典 AIAAAI Conference on Artificial Intelligence(AAAI)International Joint Confere

25、nce on Artificial Intelligence(IJCAI)5語音識別IEEE International Conference on Acoustics,Speech and20SP(ICASSP)6自然語言處理Annual Meeting of the Association for ComputationalLinguistics(ACL)Conference on Empirical Methods in Natural LanguageProcessing(EMNLP)The Annual Conference of the North American Chapter

26、 ofthe Association for Computational Linguistics(NAACL)7人機交互ACMConferenceonHumanFactorsinComputingSystems(CHI)Computer Supported Cooperative Work(CSCW)8物聯網IEEE Internet of Things Journal(IoT-J)IEEE Transactions on Wireless Communications(TWC)9信息檢索與推薦International Conference on Research on Developmen

27、t inInformation Retrieval(SIGIR)ACM Recommender Systems(RecSys)International World Wide Web Conferences(WWW)10計算機圖形ACM SIGGRAPH Annual Conference(SIGGRAPH)ACM Transactions on Graphics(TOG)11芯片技術International Solid-State Circuits Conference(ISSCC)Design Automation Conference(DAC)ACM/SIGDAInternationa

28、lSymposiumonField-Programmable Gate Arrays(FPGA)12多媒體ACM International Conference on Multimedia(MM)13數據挖掘ACM Knowledge Discovery and Data Mining(KDD)ACM International Conference on Web Search and DataMining(WSDM)14安全與隱私ACM Conference on Computer and CommunicationsSecurity(CCS)IEEE Symposium on Secur

29、ity and Privacy(S&P)Usenix Security Symposium(USS)15數據庫ACM Conference on Management of Data(SIGMOD)International Conference on Very Large Data Bases(VLDB)16知識工程IEEE International Semantic Web Conference(ISWC)International Conference on Principles of KnowledgeRepresentation and Reasoning(KR)17可視化IEEE

30、TransactionsonVisualizationandComputerGraphics(TVCG)IEEE Visualization Conference(IEEE VIS)18計算機網絡ACM International Conference on Mobile Computing and21Networking(MobiCom)ACMInternationalConferenceontheapplications,technologies,architectures,and protocols for computercommunication(SIGCOMM)19計算機理論ACM

31、 Symposium on Theory of Computing(STOC)IEEE Symposium on Foundations of Computer Science(FOCS)20計算機系統ACMSymposiumonOperatingSystemsPrinciples(SOSP)USENIX Symposium on Operating Systems Design andImplementations(OSDI)1版權與法律聲明智譜研究報告版權為智譜研究團隊獨家所有，并擁有唯一著作權。智譜研究咨詢產品是智譜研究團隊的研究與統計成果，其性質是供用戶內部參考的資料。智譜研究報告提供給訂閱用戶使用，僅限于用戶內部使用。未獲得智譜研究團隊授權，任何人和單位不得以任何方式在任何媒體上（包括互聯網）公開發布、復制、售賣，且不得以任何方式將研究報告的內容提供給其他單位或個人使用。如引用、刊發，需注明出處為“報告名稱（智譜研究）”，且不得對本報告進行有悖原意的刪節與修改。智譜研究報告是基于智譜研究團隊及其研究員認可的研究資料所撰寫，所有資料源自智譜 AI 后臺程序對大數據的自動分析得到。本研究報告僅用作參考資料，智譜研究團隊不保證所分析得到觀點的準確性和完整性，也不承擔任何投資者因使用本產品與服務而產生的任何責任。