2022 年，AI 研究的前沿徹底搬進了企業裡

2021 年，60% 的 AI 出版品是期刊論文，17% 是研討會論文，13% 是預印本平台的投稿；書籍、書籍章節、學位論文與未分類則佔剩下的 10%。這種往期刊與預印本傾斜的變化並不只是表面。研討會論文在 2019 年達到高峰，2021 年的 85,094 篇比高峰低了 20.4% — 只比 2010 年的 75,592 篇略多一些。

論文在寫什麼，又是誰在寫

• 過去五年成長最快的是模式識別與機器學習：自 2015 年起，模式識別論文約增加一倍，機器學習論文約增加三倍。2021 年發表量次高的領域依序是電腦視覺(30,075 篇)、演算法(21,527 篇)與資料探勘(19,181 篇)。
• 寫論文的主力仍是大學。2021 年教育部門佔 AI 論文的 75.2%，非營利組織 13.6%，產業界 7.2%，政府機構 3.7%。產業界參與度最高的是美國，其次是歐盟。
• 不過教育部門的佔比自 2010 年起在每個區域都在下滑 — 研究基礎正在向外擴散，而不是往大學集中。
• 成長真正發生在跨部門合作上：2021 年教育機構與非營利組織合著 32,551 篇，產業界與教育機構 12,856 篇，教育機構與政府 8,913 篇。
• 其中產學合作是成長最快的類別之一，自 2010 年以來增加了 4.2 倍。

美中軸線仍然最大 — 而它剛剛停止成長

2010 至 2021 年間，沒有任何一組國家在 AI 研究上的合作多過美國與中國。這段期間雙方合著的論文成長約 4 倍，2021 年達到 10,470 篇，是第二名的英國與中國的 2.5 倍。但曲線已經走平：美中合作論文從 2020 到 2021 年只增加 2.1%，是 2010 年以來最小的年增幅。

期刊、研討會、預印本：三張不一樣的地圖

• 2021 年 AI 期刊論文：中國 39.8%，歐盟加英國 15.1%，美國 10.0%，印度 5.6% — 印度的佔比從 2010 年的 1.3% 一路穩定上升。
• 2021 年 AI 期刊引用：中國 29.1%，歐盟加英國 21.5%，美國 15.1%。這三方合計拿下全球 AI 期刊引用的 65.7%。
• 2021 年 AI 研討會論文：中國 26.2%，是在 2017 年超越歐盟加英國的；歐盟加英國以 20.3% 居次，美國 17.2%。但研討會引用仍由美國以 23.9% 領先中國的 22.0%，而且差距正在縮小。
• 2021 年 AI 預印本論文：美國 23.5%，歐盟加英國 20.5%，中國 11.9%。美國同時拿下 29.2% 的預印本引用，高於歐盟加英國(21.5%)與中國(21.0%)。
• 以區域來看，2021 年東亞與太平洋地區產出 47.1% 的 AI 期刊論文與 36.7% 的研討會論文。南亞在研討會論文的佔比 12 年間增加超過一倍，從 2010 年的 3.6% 升到 2021 年的 8.5%。

發表量最高的十所機構

自 2010 年以來，產出最多 AI 論文的單一機構是中國科學院，緊接在後的四所也全是中國的大學。2021 年，中國科學院發表 5,099 篇 AI 論文，清華大學 3,373 篇，中國科學院大學 2,904 篇，上海交通大學 2,703 篇，浙江大學 2,590 篇。麻省理工學院以 1,745 篇成為全球前十名中唯一的非中國機構。報告自己也加了但書：許多中國研究機構規模龐大、組織集中，動輒數千名研究者，單看論文篇數自然對它們有利。

報告的解釋很直接：打造最先進的 AI 系統，愈來愈需要大量資料、運算力與金錢 — 而這些資源，產業界擁有的份量遠多於非營利組織與學術界。重要系統所使用的運算量在過去五年呈指數成長，而自 2010 年起，語言模型一直是吃掉最多運算資源的類別。愈耗運算的模型，環境衝擊也愈大，而產業界取得這些資源的難度遠低於大學。

造了什麼，又是誰造的

• 以領域來看，2022 年釋出最多的是語言系統，共 23 個 — 約為第二名多模態系統(4 個)的六倍。繪圖系統 3 個，視覺與語音各 2 個。
• 以國家來看，2022 年產出最多重要系統的是美國(16 個)，其次是英國(8 個)與中國(3 個)；加拿大與德國各 2 個。
• 改看人數而非系統數，差距更大。2022 年參與重要系統開發的作者中，285 位隸屬美國機構，英國 139 位，中國 49 位 — 是英國的兩倍多，將近中國的六倍。
• 這不是新現象：自 2002 年以來，美國在累計的重要機器學習系統數上，一直領先歐盟加英國，也領先中國。