0 引言
人工智能（artificial intelligence，AI）是以计算机知识、数学、心理学等学科的相关理论为基础，利用大数据和机器学习等方法，模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的新兴学科
[1]。人工智能于1956年在John Mccarthy组织的Dartmouth 学会上首次正式提出
[2]。
2024年，全球AI论文总量持续攀升，中国在该领域的发文量已居世界第1，国际3大顶尖会议NeurIPS、ICML与ICLR中，中国作者人数位居全球第2。与此同时，美国在基础研究、顶尖人才储备与企业科研产出效率方面仍保持领先，谷歌、微软等企业人均科研产出效率显著高于中国企业。中美两国在AI领域的竞争格局日益清晰，呈现出“基础研究-技术转化-产业落地”全链条博弈的态势。在此背景下，国际高端学术会议不仅是前沿成果的发布平台，更日益成为全球科研力量博弈与合作的战略高地。基于人工智能领域国际顶级会议的实证研究表明，高端会议是捕捉AI新兴方向最具时效性的载体，目标检测、联邦持续学习、梯度提升为当前最具潜力的新兴主题，3D点云、音频与视觉交叉、AI隐私保护为未来高增长方向
[3]。2025年数据显示，35%的AAAI会议参与者来自谷歌、华为等全球头部企业，会议促成超200项技术合作意向。NeurIPS、CVPR等会议所发布成果，往往成为未来3~5年技术演进的风向标。因此，从国际高端会议视角出发，系统分析全球AI科研态势，不仅能够揭示技术演化的结构性趋势，也有助于识别各国在关键议题上的竞争与合作边界。
在全球竞争格局下，人工智能已成为中美战略博弈的核心焦点，东南亚凭借数字市场、供应链与地缘战略价值成为双方竞逐的关键区域，美国推行“友岸外包”与技术联盟策略，中国坚持普惠合作与多边治理，东南亚国家普遍采取平衡对冲策略，在大国间保持战略自主
[4]。美国发布《人工智能行动计划》，以“赢得AI竞赛”为核心目标，试图通过出口管制、产业链重构与规则输出巩固主导地位，但其落地面临行政内耗、资本逐利与逆全球化的多重制约
[5]。与此同时，生成式人工智能快速普及带来数据安全、深度伪造、学术伦理、教育与医疗场景风险等一系列治理挑战，相关研究已形成数据安全、网络舆论生态、学术道德、教育、医疗健康5大治理场景，治理路径趋向技术防控、法律规制、伦理审查与多元协同的敏捷治理模式
[6]。从科研范式演进来看，人工智能正推动科学研究从第四范式（数据密集型）向“数据密集-智能涌现-人机协同”的智能化新范式转型，在提升科研效率、促进学科交叉的同时，也带来算法黑箱、人类主体地位弱化、新型学术不端与全球智能鸿沟等深层挑战，中国以系统布局、开放包容、伦理先行的思路推进范式变革，构建体制、人才、技术、资源协同并进的发展方案
[7]。
因此，本文从人工智能领域国际顶级会议的视角出发，系统分析人工智能领域的科研态势，不仅是对全球AI格局的动态解码，更是我国在全球科技竞争中实现“精准发力、前瞻布局、协同突破”的关键抓手。
1 数据来源与研究方法
1.1 数据来源
本研究聚焦中国计算机学会推荐国际学术会议人工智能领域A类期刊（A类为最高等级，简称“7大国际顶级会议”）（AAAI、NeurIPS、ACL、CVPR、ICCV、ICML、IJCAI），于2026年4月3日从科睿唯安论文数据库收集人工智能领域7大国际顶级会议论文数据，经优化检索策略CF=(AAAI OR NeurIPS OR ACL OR CVPR OR ICCV OR ICML OR IJCAI)，最终获取了1991—2025年的104335篇会议论文。
1.2 研究方法
本研究运用VOSviewer软件和文献计量在线分析平台（Bibliometric.com）对人工智能领域7大国际顶级会议进行文献计量分析与可视化研究。VOSviewer 由莱顿大学开发，是一款功能强大的工具，擅长构建文献计量网络和生成共现图谱。它凭借其用户友好的界面以及在技术聚类和地图可视化方面的高效率，被广泛认可。通过分析大规模书目数据，包括引文网络、合作作者关系以及关键词共现，该软件能够有效识别研究领域的图景和轨迹。Bibliometric.com是一款轻量型在线文献计量工具，支持SCI数据导入，可一键生成机构、关键词、国家间的关联图谱，直观呈现学科热点与合作格局，高效辅助科研选题与文献分析。
2 国际AI顶会视角下人工智能领域整体研发态势分析
2.1 国际AI顶会论文发文趋势
整体发文量呈爆发式增长，技术范式演进是核心驱动力。如
表1和
图1所示，1991—2025年，人工智能领域7大国际顶级会议（AAAI、NeurIPS、ACL、CVPR、ICCV、ICML、IJCAI）的年度总发文量呈现显著的指数级增长态势，从2015年的2387篇攀升至2024年的15133篇，增幅近6.3倍；其中2024年达到历史峰值，全年合计发表论文15133篇。从整体趋势来看，发文量自2018年起明显加速，并在2020年后持续高位运行，反映出全球AI研究活动的空前活跃。该趋势与人工智能核心技术范式的重大演进高度同步：2017年，提出的Transformer架构迅速成为主流模型基础；2018年，BERT等预训练大模型的出现彻底重塑自然语言处理研究格局；2022—2025年，以ChatGPT为代表的生成式大模型爆发，则进一步激发了跨领域创新与成果产出，直接推动投稿需求激增。
人工智能领域7大国际顶级会议覆盖了从通用人工智能到细分技术方向的核心研究领域，均由国际权威学术组织主办并形成稳定的举办机制。其中，AAAI和IJCAI聚焦人工智能综合方向，分别由国际人工智能促进协会（AAAI）和国际人工智能联合会（IJCAI）主办；NeurIPS与ICML专注于机器学习，每年分别由NIPS基金会和国际机器学习学会（IMLS）组织；ACL作为自然语言处理领域的旗舰会议，每年由计算语言学协会（ACL）组织召开；CVPR和ICCV则主要聚焦计算机视觉领域，其中CVPR为每年举办，而ICCV为两年一届且仅在奇数年份召开（
表2）。
被引频次标准差值、被引频次中位数、被引频次四分位距可以刻画学术影响力的集中趋势、离散程度与整体分布形态，有效克服均值易受高被引极值干扰的局限，更为精准地评估学术会议质量及其影响力的动态演化规律
[8]。本文结合被引频次Top50的标准差、中位数、四分位距等细化指标，可进一步清晰呈现各会议顶尖成果的引用分布特征。
从会议影响力来看，CVPR作为计算机视觉领域的顶尖会议和技术创新风向标，不仅是该领域规模最大、国际参与度最高的学术盛会，更在核心引文指标上全面领跑：总被引频次高达213.61万次，篇均被引118.33次，被引频次Top50的中位数达7437.00次、标准差达20826.96、四分位距达7241.00，h指数高达554，各项指标均位居人工智能领域7大国际顶会之首。其整体被引相关指标的显著优势，反映出该会议既有大量高被引的“明星论文”，又保持着极高的引用活跃度和研究热度，顶尖成果的引用集中度与扩散度均处于领先水平。
紧随其后的是同属视觉领域的ICCV，以58.54万次的总被引、78.81次的篇均被引、313的h指数稳居第2，其被引频次Top50的中位数为2139.00次、标准差为4705.70、四分位距为1044.00，整体指标仅次于CVPR，延续了视觉领域会议的高影响力优势。
这2项视觉会议在核心指标和细化指标上的显著优势，进一步凸显计算机视觉方向在全球人工智能研究中的高影响力、高活跃度以及显著的“头部集中”特征——极少数顶尖成果获得极高关注，同时整体引用水平远超机器学习与自然语言处理领域的同类会议。
在其余5大顶会中，AAAI以44.46万次的总被引、25.57次的篇均被引、235的
h指数位居第3，其被引频次Top50的中位数为1367.00次、标准差为1504.28、四分位距为1113.00，在非视觉领域会议中表现突出；NeurIPS总被引25.86万次、篇均被引22.96次、
h指数194，被引频次Top50的中位数为1228.50次、标准差达5125.53、四分位距1767.00，顶尖成果的引用离散度较高；ICML与ACL总被引相近，分别为22.44万次和22.55万次，其中ICML篇均被引（47.16次）显著高于ACL（20.10次），
h指数分别为196和182，ICML被引频次Top50的中位数（1503次）、标准差（3939.99）和四分位距（1514.00）均优于ACL（中位数833.00次、标准差727.94、四分位距589）；IJCAI各项指标均处于7大顶会末位，总被引9.16万次、篇均被引15.37次、
h指数115，被引频次Top50的中位数为443次、标准差3998.80、四分位距178.50（
表3），与其他顶会存在明显差距。
2.2 国际AI顶会论文发文国家分析
从论文发表数量Top15国家来看（
图2），美国以41588篇遥遥领先，位居全球第1，显示出其在人工智能领域持续强劲的科研产出能力；中国以34942篇紧随其后，成为全球第2大论文贡献国，反映出近年来中国在AI研究领域的快速崛起和大规模投入；英国、德国、加拿大等国分别以7755、6563、5033篇位列第3~5位，体现了欧美发达国家在该领域的深厚积累与稳定输出；新加坡、澳大利亚、韩国、法国、日本、瑞士等国家也展现出较强的科研实力，论文数量均超过3000篇，其中新加坡（4498篇）和澳大利亚（4430篇）表现尤为突出；印度、意大利、以色列和荷兰则分别贡献了2448、2423、2016和1605篇，整体呈现多极化分布格局，表明全球人工智能研究已形成以中美为核心、多国协同发展的国际格局。
从全球在人工智能顶级会议上的发文Top15国家2015—2025年发文趋势来看（
图3），2015—2025年，中美两国均实现了显著跃升，合计贡献了全球超过一半的顶级AI研究成果。具体而言，美国的年发文量从954篇增至3150篇，增长约3.3倍，复合年均增长率（CAGR）约为15.0%；而中国的年发文量则从498篇激增至6112篇，增长近10倍，CAGR高达29.1%，增速约为美国的3倍。尤为引人注目的是，中国在2023年首次实现对美国的反超，领先588篇；到2025年，这一领先优势进一步扩大至2962篇。在此期间，中国在全球AI顶会论文中的份额也从约10%迅速攀升至近30%。除中美之外，多个英语国家也展现出强劲的增长势头。新加坡、英国、澳大利亚和加拿大等国的发文量增长达4~7倍，这主要得益于其世界一流的高校体系、以英语为主的学术环境以及高度活跃的国际合作网络。作为欧洲大陆的代表，德国同样表现稳健，发文量增长超过5倍。相比之下，日本、法国等传统科研强国的增长相对平缓，增幅仅为2~3倍，其全球份额因此被快速崛起的国家所稀释。此外，尽管以色列和荷兰的发文基数较小，但两者仍保持了可观的增长态势，增幅均在4倍左右。
从人工智能领域7大顶级会议的发文国家分布（
表4）来看，共有13个国家曾进入各会议论文发表数量的Top10榜单，具体包括：美国和中国各6次，并列领先；英国与德国各5次；澳大利亚、加拿大、新加坡、韩国和法国各4次；日本与瑞士各3次；印度2次；以色列1次。整体而言，全球人工智能科研格局呈现出“中美双强引领、优势互补，多极协同参与、特色化发展”的鲜明特征。
具体来看，全球人工智能领域7大国际顶会的主导权清晰划分为中美2大阵营，并体现出“基础”与“应用”的差异化优势。由
表5可以看出，美国在NeurIPS（机器学习理论）和IJCAI（传统综合AI）上拥有压倒性优势，彰显其引领底层算法创新的深厚根基。中国则在计算机视觉3大顶会（CVPR、ICCV、ECCV）上全面领先，并在ACL（自然语言处理）上小幅超越美国，展现出在应用驱动型研究领域的强大实力与集中突破。在AAAI（现代综合AI）的战场上，两国则呈势均力敌之势。以英、德、加、澳为代表的第2梯队国家虽在所有会议中稳定出现，但与中美两国的规模存在数量级差距，全球AI科研“G2”主导的格局已然固化。
3 国际AI顶会视角下人工智能领域热点技术分析
3.1 全球研究热点分析
论文关键词是文章论点的高度概括和凝练，反映研究的核心主题。通过对2015—2025年人工智能领域7大国际顶级会议发表论文关键词进行共现分析，了解人工智能领域的总体特征和发展态势：文献涉及6156个关键词，其中，频次≥30次的关键词有223个，以此构建关键词共现知识图谱（
图4）。借助聚类分析工具对223个高频关键词进行聚类，结合共现网络特征，可将人工智能领域研究划分为4大核心聚类群，各聚类群主题明确、关联紧密，共同勾勒出领域研究全貌。
第1聚类群为“核心技术支撑聚类”，以machine learning（机器学习）、artificial intelligence（人工智能）、robotics（机器人）为核心节点，关联算法优化、模型构建等相关关键词，是人工智能领域的技术根基，凸显“模型-算法-网络”的核心技术框架，反映出2015—2025年领域内对技术内核创新的持续关注，各类算法改进、模型优化研究始终是领域研究的核心主线。
第2聚类群为“人机交互应用聚类”，聚焦human-robot interaction/human robot interaction（人机互动）、child-robot interaction（儿童-机器人互动）、social robotics/social robots（社交机器人）3大核心关键词，围绕人机交互场景、交互模式、交互体验等方向形成密集共现网络，体现了人工智能技术从“技术研发”向“场景落地”的延伸，重点关注机器人与不同人群、不同场景的适配性研究，是技术应用落地的核心方向之一。
第3聚类群为“伦理与公平治理聚类”，以fairness（公平性）、ethics（伦理）、bias（偏见）、trust（真实性）为核心，各关键词共现频次高、关联紧密，反映出随着人工智能技术的广泛应用，领域研究已从单纯的技术突破转向对技术社会影响的关注，聚焦算法偏见防控、技术伦理规范、公平性保障等关键问题，构成了“技术-影响-治理”全生命周期中的重要环节。
第4聚类群为“跨领域融合延伸聚类”，以3大核心聚类为基础，关联医疗、教育、工业等领域的应用关键词，体现了人工智能技术与各行业的深度融合趋势，是技术价值落地的重要体现，也反映出领域研究的多元化发展态势。
综上，全球人工智能领域的高频关键词及聚类结果，清晰反映了2015—2025年人工智能领域的研究热点和中心主题，系统勾勒出“模型-算法-网络”技术框架，关注“技术-应用-影响-治理”全生命周期，涉及人机关系重构、AI算法内核、伦理风险防控、跨领域融合等重要内容，全面呈现了该领域10年间的发展脉络与研究态势。
3.2 中美研究热点对比分析
中美是全球人工智能研究的两大强国，通过对中美两国人工智能领域7大国际顶级会议的论文关键词进行可视化，进一步分析和比较两国人工智能研究热点。中国关键词共现网络图谱（
图5）显示，中国在人工智能领域的研究方向主要是deep learning（深度学习）、reinforcement learning（强化学习）、fairness（公平性）、camera calibration（相机标定）、convolutional neural network（卷积神经网络）、bayesian optimization（叶贝斯优化）等；从美国关键词共现网络图谱（
图6）可以看出，其人工智能研究聚焦于human-robot interaction/human robot interaction（人机互动）、machine learning（机器学习）、fairness（公平性）、social robotics/social robots（社交机器人）、child-robot interaction（儿童-机器人交互）等。在人工智能领域，AI算法的公平性是中美共同关注的话题，两国均将其视为AI治理研究的中心。中国的研究侧重底层算法与硬件优化，研究范式偏向“问题-算法-性能指标”的AI优化；美国则重视上层应用与人机融合，研究形成“技术-伦理-社会影响”的AI网络。研究差异化的主要原因在于以下3个方面。一是两国人工智能发展阶段不同，中国处于技术攻关期，研究聚焦技术可用性；美国人工智能基础技术相对成熟，研究重心转向技术可接受性，致力于将AI应用于各种复杂场景。二是政策导向差异化，“新型基础设施”“数字中国”等政策强调技术自主与产业赋能，驱动AI底层技术突破和垂直应用落地；美国NIST AI风险管理框架、AI Bill of Rights等法规前置技术伦理要求，倒逼AI研究关注公平性、透明度和人机信任。三是产业需求结构分化，中国制造业升级需要机器视觉和工业决策优化，借助人工智能提升生产效率；美国服务业发达，需求集中在医疗、教育、社交等领域机器人设计，下沉市场重视人机交互体验。
由
图7可知，中美在人工智能领域合作论文的研究方向集中在AI算法核心，包括deep learning（深度学习）、reinforcement learning（强化学习）、imitation learning（模仿学习）、representation learning（表征学习）、learning with constraints（约束学习）等学习范式，同时，关注AI技术架构、实现方法与应用场景，如convolutional neural network（卷积神经网络）、optimal control（最优控制）、robotics（机器人学）、image classification（图像分类）等。
3.3 人工智能领域发文流向分析
桑基图可直观呈现机构、关键词、国家三者间的信息流动关系。本研究通过文献计量在线分析平台（Bibliometric.com），针对近7年人工智能领域7大国际顶级会议的发表论文，构建了机构（Top10）-关键词（Top15）-国家（Top10）桑基图（
图8），清晰展现不同国家、机构在人工智能领域的发文流向与研究布局特征。
从国家维度来看，美国牢牢占据人工智能领域的绝对主导地位，其核心研究关键词集中在human-robot interaction（人机互动）、machine learning（机器学习）等方向，发文流量规模显著领先；其次为英国，研究方向聚焦于强化学习、深度学习等领域。受论文关键词表述个性化、差异化的影响，关键词语义网络聚类特征不够显著，中国在AI综合研究中的整体流量贡献相对不突出。
从机构维度来看，人工智能研究的核心枢纽包括美国卡内基梅隆大学、美国加州大学系统、谷歌（Alphabet Inc.）、微软等。其中，美国卡内基梅隆大学（CMU）是人工智能领域的超级中继节点，串联起 human-robot interaction（人机互动）、machine learning（机器学习）、fairness（公平性）、social robots（社交机器人）等多个核心关键词，研究深度覆盖“交互-学习-伦理”全链条；美国加州大学系统、微软等机构也在人机交互、机器学习等方向形成了稳定的研究流量。
在中国方面，清华大学是国内人工智能研究的核心流量节点，研究关键词聚焦于human-robot interaction（人机互动）等，在全球AI研究网络中承担着关键的连接作用。
4 国际AI顶会视角下人工智能领域研究力量分布分析
4.1 机构排名分析
由
表6可以看出，全球Top100人工智能研究机构的分布呈现出明显的集中化特征和多层次结构。从地域分布来看，美国和中国的研究机构占据主导地位，前20名机构中美国拥有加州大学系统、字母表公司等顶尖高校和企业研究机构，中国则占据7席，包括中国科学院、清华大学、北京大学等，欧洲的苏黎世联邦理工学院、牛津大学等传统名校保持强势，新加坡、韩国等亚洲其他地区的机构也展现出较强竞争力；从机构类型分析，高校系统、国家级科研机构和企业研究院构成研究主力，美国公立大学系统、中国顶尖高校、中国科学院及字母表公司、谷歌、腾讯等科技企业均表现突出；在排名分布上，前9名机构发文量显著高于后续机构，头部效应明显，第10名开始机构间发文差距逐渐缩小，形成连续研究梯队，这表明人工智能研究领域既有少数领先机构引领，也有大量机构共同推动，呈现多极化分布格局和竞争合作并存的研究生态，其中中国人工智能研究机构已确立全球领先地位，具体而言，在科研产出规模上，中国机构占据全球Top100中的32席，中国科学院以3926篇发文量位居全球首位，清华大学、北京大学分别位列第4和第8，形成了包含多所高校和科技企业的完整研究梯队与人才储备；在研究体系构成上，中国形成了以中国科学院为代表的国家科研机构、以清北为代表的高等院校、以华为等企业为代表的产业界研究力量组成的多元格局，产学研紧密结合促进成果转化；在研究质量与影响力上，中国机构在顶级会议发文量、论文引用率等方面持续提升，在计算机视觉等领域达到国际先进水平，但在基础理论和原创算法上与美国顶尖机构仍有差距，未来需加强基础理论研究，突破核心技术，在全球AI创新生态中发挥更重要作用。
4.2 合作网络分析
由
图9可以看出，全球人工智能领域7大国际顶级会议发文机构间存在大量密集的合作关系，合作机构排名靠前的有清华大学、中国科学院、卡内基梅隆大学、加州大学伯克利分校、苏黎世联邦理工学院、北京大学、中国科学技术大学、中国科学院大学、斯坦福大学、剑桥大学、牛津大学、上海交通大学等，在所有合作机构里，高校的占比高，且以中美两国的机构为主。
5 国际AI顶会视角下人工智能领域国内重点区域对比分析
最新数字生态指数研究表明，北京在全国人工智能数字生态发展中仍处于第1梯队，广东、江苏、浙江、上海构成第2梯队，山东、天津等地区则处于第3梯队
[9]。在通用人工智能领域专利申请量方面，广东、北京、江苏3省（市）连续3年稳居全国前3，其中广东省专利申请总量位居首位，江苏省则以南京、苏州、无锡3市贡献全省78%的专利申请量，紧随广东省之后队
[9]。从区域研究方向来看，各地区呈现差异化发展特征：广东省以“视觉技术+场景落地”为核心研究导向，江苏省聚焦“类脑智能+制造业融合”领域，山东省深耕人工智能在垂直行业的应用，浙江省以科学算力为核心驱动力，推动技术与场景深度结合，北京、上海则重点布局人工智能基础研究与前沿领域；在国际会议参与偏好上，广东省在CVPR、ICCV等计算机视觉顶级会议中表现突出，江苏省侧重NeurIPS、ICLR等会议中的算法创新研究，山东省则主要活跃于国内CCFA类会议，浙江省凭借在ACL、EMNLP等会议中的成果，在自然语言处理（NLP）领域形成显著优势，北京、上海则实现国际顶级会议全覆盖，并在量子与人工智能交叉领域会议中占据领先地位。在研究热点层面，各地区形成各具特色的发展格局：广东省重点推进端侧大模型研发与产业场景融合应用，江苏省集中力量攻坚工业质检与具身智能技术，山东省深耕矿业、教育领域大模型研发与应用，浙江省聚焦科学智能与城市治理领域的技术突破，北京、上海则在科学计算与量子城市空间智能领域保持领跑态势
[10]（
表7），最终形成区域间各具特色、竞争与协同并存的“六极竞合”发展新格局。
6 结论与建议
6.1 结论
6.1.1 中美双雄并立主导全球，基础应用两翼各有千秋
全球人工智能研究版图已清晰呈现出由中美两国共同主导的“G2”格局，两者合计贡献了超过半数的顶会发文量，构筑了全球AI科研的双核心。在这一竞争主旋律下，两国展现出显著的差异化发展路径：美国在NeurIPS等理论与基础研究会议上优势稳固，彰显其引领底层算法创新的深厚根基；而中国则在CVPR等计算机视觉应用领域实现全面领先，并在ACL等方向上快速崛起，凸显出强大的应用驱动与集中突破能力。与此同时，以英国、德国、加拿大等为代表的第2梯队国家构成了稳定的全球科研中坚力量，而中国自2023年起在总发文量上实现对美的反超，标志着全球AI科研产出重心正处于一个历史性的动态变迁进程之中。
6.1.2 全球AI顶会论文热点潮涌，中美前沿分庭竞展风流
2015—2015年，全球在人工智能A类会议（NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ACL）发表论文的研究方向立足“模型-算法-网络”的核心技术框架，系统贯通人工智能“技术-应用-影响-治理”全生命周期，其中，在技术内核层面，聚焦于前沿模型架构设计、高效学习算法优化与分布式网络系统协同等重点内容；在场景应用层面，探索人机交互、跨场景适配与多模态融合等热门主题，在社会治理层面，关注AI伦理、算法公平性、可解释性等关键议题。同时，人工智能技术的发展脉络贯穿“人机交互探索（2015—2017年）-算法技术深化（2018—2022年）-技术伦理治理（2019—2020年）-生成式AI范式（2023—2025年）”全栈式研究体系。中美两国在人工智能领域热点关键技术的研究方向基本一致，但具体侧重点有所差异，中国的研究侧重基于“问题-算法-性能指标”的人工智能底层算法与硬件优化；美国则重视“技术-伦理-社会影响”的AI应用网络与人机融合。
6.1.3 中美主导全球AI研究力量，中国机构规模领先
全球Top100人工智能研究机构中，高校、国家级科研院所与企业研究院“三驾马车”并行，形成基础研究、技术创新与产业应用紧密衔接的科研生态。而中美两国机构占据绝大多数席位，其中中国机构占据32席，美国机构也表现强势，彰显两国在全球AI科研中的引领地位。全球AI顶尖人才也主要集中于中美两国，中国在顶尖人才数量上已具备规模优势，且人才研究方向紧跟国际前沿，尤其在计算机视觉、自然语言处理等领域表现突出。
6.2 建议
6.2.1 精准补强理论短板，锚定差异深化协同竞合
结合中美“基础-应用”差异化发展格局及中国2023年顶会发文量反超美国的态势，针对性优化发展策略。一是聚焦中国理论研究薄弱环节，定向加大NeurIPS、ICML等理论顶会相关研究投入，重点支持底层算法、原创模型架构等基础领域的长期攻关，鼓励高校与科研院所开展“无应用导向”的纯理论探索，弥补与美国在基础研究领域的差距，同时巩固CVPR、ACL等应用领域的现有优势，形成“应用反哺理论、理论支撑应用”的良性循环。二是立足全球科研梯队分布特点，针对英国、德国等第2梯队国家的优势领域（如欧洲在AI伦理治理、机器人交互等方向的特色研究），建立专项跨国合作机制，共建聚焦细分前沿的联合实验室，避免与中美核心领域同质化竞争，实现优势互补。三是依托中国顶会发文量优势，推动全球学术共同体建设，牵头制定AI应用场景、伦理规范等领域的行业标准，提升中国在全球AI学术规则制定中的话语权。
6.2.2 锚定研究热点与短板，构建精准化AI研究生态
基于全球AI顶会热点演进脉络（人机交互-算法深化-伦理治理-生成式AI）及中国研究侧重点，优化顶层战略引导。一是结合生成式AI这一当前核心热点，构设国家级AI前沿方向图谱，明确中国在生成式AI基础模型、多模态融合、可解释性等领域的短板，引导科研资源向这些细分方向集中，避免研究分散化；同时，针对AI伦理、算法公平性等中国相对薄弱的治理类研究，设立专项研究计划，补齐“技术-影响-治理”全生命周期中的短板。二是依托中国32家全球Top100研究机构，组建跨机构、跨学科攻关集群，重点聚焦中国优势领域（计算机视觉、自然语言处理）的前沿延伸方向，以及美国领先的基础理论、芯片设计等短板领域，通过“AI重点领域突破计划”，集中资源打造一批具有全球竞争力的研究团队。三是借力中美竞合态势，针对性开展国际合作，聚焦美国在基础理论、AI大模型等领域的优势，通过访问学者计划、跨国联合攻关等方式引进核心技术与理念；同时，支持国内优势机构主办CVPR、ACL等顶会分论坛，聚焦中国特色应用场景（如工业AI、城市治理AI）设置研讨议题，提升中国研究议题的全球影响力。
6.2.3 聚焦机构与人才优势，打造高质量创新联合体与人才高地
紧扣中国研究机构规模领先、顶尖人才数量具优势但侧重应用、原创性不足的特点，强化人才与机构建设。一是以中国科学院、清华大学等32家全球Top100机构为核心，联合华为、腾讯等企业研究院组建“AI创新联合体”，定向攻坚AI框架、AI芯片等基础层技术，打通“基础研究-技术研发-产业应用”的链条，依托企业场景优势，推动基础理论成果向应用转化，同时借助企业资源反哺基础研究，破解中国“重应用、轻基础”的研究困境。二是优化人才培养与引进体系，依托国家重大科研任务，设立“AI首席科学家”岗位，重点引进全球基础理论、交叉学科领域的领军人才，弥补中国在底层创新领域的人才短板；同时，改革青年人才评价机制，将顶会论文的原创性、前瞻性作为核心评价指标，弱化论文数量考核，鼓励青年人才聚焦单一细分前沿方向深耕，培育具有长期学术影响力的下一代学术带头人。三是针对中国人才在计算机视觉、自然语言处理等领域的优势，搭建人才交流平台，推动跨领域人才融合，鼓励优势领域人才向基础理论、AI伦理等薄弱领域流动，实现人才资源的优化配置。
广东省科学院打造综合产业技术创新中心行动资金项目(2022GDASZH-2022030601)
广东省科学院打造综合产业技术创新中心行动资金项目(2024GDASZH-2024010101)
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