AMiner发布2022年人工智能全球最具影响力学者榜单

2022年1月25日，AMiner发布2022 AI 2000人工智能最具影响力学者榜单。

关于AI 2000

”AI 2000最具影响力学者年度榜单“旨在评选这十年（2020-2029）人工智能领域的2000位全球顶尖研究学者。该榜单旨在表彰具有持久贡献和影响的杰出技术成就。

AI 2000 学者的入选完全基于清华 AMiner 学术数据，该数据索引了自 19 世纪以来超过 1.33 亿份专家资料和 2.7 亿份出版物。每年有超过 2600 万个独立 IP 地址访问 AMiner 系统。 AI 2000 年度榜单由部署在 AMiner 系统中的计算机算法自动生成和确定，该系统根据顶级出版物收集的引文计数对学者进行跟踪和排名。之前的名单（2020 年和 2021 年）得到世界知名大学和组织的正式认可，包括加州大学伯克利分校、康奈尔大学、杜克大学、新加坡国立大学等。

AI 2000 涵盖与人工智能相关的20个核心领域以及新兴领域。每年遴选时，参考过去10年各领域最有影响力的会议和期刊发表论文的引用情况（详见：https://www.aminer.cn/ai2000/about/introduction），排名前10名的学者荣膺该领域当年【AI 2000最具影响力学者奖】，排名11至100名的学者荣获【AI 2000最具影响力学者提名奖】。因此，每年将选出约 200 位学者（每个领域 10 位乘以 20 多个领域），形成一个由约 2000 位学者组成的群体，他们将在 2020-2029这10 年推动人工智能各个领域的创新和进步。

2022年AI 2000榜单基于2012-2021十年间人工智能领域46个顶级期刊会议收录的共计185,241篇论文和258,268位作者的学术数据，榜单涵盖了人工智能20个核心领域（经典AI、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人、知识工程、语音识别、数据挖掘、信息检索与推荐、数据库、人机交互、计算机图形、多媒体、可视化、安全与隐私、计算机网络、操作系统、计算理论、芯片技术和物联网）以及一个新兴领域——虚拟现实。

2022年AI 2000榜单分析

1.榜首分析

2022年AI 2000榜单21个领域的学者主要来自美国、中国、英国、加拿大、德国、瑞士、新加坡等国家（地区）。相比2021年，今年的榜单上出现了更多国家。在论文成果界别上，主要还是工业界和学术界两大派，大约是六四开。

具体来看各领域的榜首学者，相比去年美国占据16个子领域，今年美国依旧占据人工智能领域的领先位置，其中21个领域中13个榜首学者皆来自美国。中国学者在信息检索和多媒体两个领域占据榜首。德国则是在机器人和可视化两个领域收入2个榜首。意大利则囊括了物联网领域的榜首。日本收入计算机图形领域的榜首。

在综合所有领域的Top 10榜单中，排名第一的是何恺明，目前任职于Meta（原Facebook）；排名第十的是任少卿，任职于NIO。值得注意的是，在前十名学者中，仅有一位来自高校，一位来自研究机构，其余8位都任职于公司。

2.最具影响力Top10分析

2.1 最具影响力机构Top10

近年来，工业界在AI领域的科研产量越来越高，特别是我们熟知的谷歌、Meta（原Facebook）、DeepMind、Apple。在最具影响力机构Top10中科技公司占据半壁江山且处于领先位置。科技公司成了推动AI技术进步的重要推动者，打破了传统科研中理论与实践的隔阂。

2.2 最具影响力国家Top10

美国以绝对优势捍卫AI领域的领先位置，评价得分上远超过第二名的英国，中国排名第三，其后是加拿大。

2.3 最具影响力论文Top10

在最具影响力论文Top10中，何恺明等人提出的残差学习这篇经典CV论文依旧占据榜首，其次是卷积神经网络AlexNet经典论文，第三则是深度学习中必不可少的优化器Adam。其中7篇论文都来自计算机视觉领域，2篇则是为后续自然语言处理领域发展奠定基础的经典论文，还有1篇则是在整个人工智能起着重要作用的Adam优化算法。可惜NLP的经典之作BERT位居第11位。

3.AI 2000学者多领域分布

本届AI 2000学者不仅精于一个领域的研究，有95位学者的研究方向还涉及多个领域并且取得杰出成果，其中涉及三个领域的有9位，两个领域的有86位，占比5%。

具体来看，研究方向涉略3个领域的学者的情况：有4位学者不仅在一个AI子领域中入选Top10，他的（她的）另外2个研究方向的排名也很靠前。例如，来自谷歌的Christian Szegedy在经典AI排名第一，计算机视觉排名第二，机器学习排名第13，论文数量不是很多，但引用量极高。还有Marco Túlio Ribeiro入选的论文只有21篇，但其在数据挖掘和自然语言处理上的排名都是Top10。

浏览研究方向涉略2个领域的学者名单，可以发现：有5位学者的两个研究领域均入选Top10，有25位学者的两个领域中的其中一个领域是入选Top10的，其余56位学者的两个领域都入选Top100。从领域关联性上看，经典AI、语音识别、自然语言处理、计算机视觉、机器人、数据挖掘与机器学习的关联度最大。

4.AI 2000学者国家分布

综合来看，AI 2000 学者主要分布在20个国家，其中美国获奖学者和提名学者的总数最多，有1146人次，占比57.3%。中国位列第二，包含232位学者，占比11.6%。英国居于第三，有115人次，占比5.75%。德国则以90人次位列第四。

分开来看，AI 2000获奖学者与AI 2000提名学者主要来自5个国家：美国、中国、德国、英国、加拿大。美国学者均超过半数以上。

5.AI 2000学者机构分布

入选AI 2000 学者最多的20家机构中，谷歌、Meta、微软三个科技巨头占据优势地位，其后才是顶级名校队列：MIT、卡内基梅隆大学、斯坦福大学。另外，科技公司入选的AI学者数量是远超过高校的。位居首位的谷歌有181人次入选AI 2000榜单，也是唯一一家学者超过百的机构。整体上前10名均是美国机构，且学者总体人数也遥遥领先。中国方面，清华大学和阿里巴巴榜上有名。

分开来看，AI 2000获奖学者和AI 2000提名学者集中出现在5个机构里：谷歌、Meta、微软、MIT、多伦多大学、卡内基梅隆大学。其中谷歌公司拥有的顶级AI学者数量，无论是Top10 还是Top100，都占据AI全领域很大的比重。

6.AI 2000华人学者分布

从AI 2000的全球学者榜单中，华人学者对AI科学技术的进步有着不可忽略的贡献。在去重后的1898位学者中，华人学者有619人，占到总数的近三分之一。其中在中国工作的有231人，占所有华人学者的37.3%。

在21个子领域中，来自中国科学技术大学大数据学院的何向南教授是最有影响力学者Top10（信息检索与推荐领域）的第一位，还有来自阿里巴巴的贾扬清是最有影响力学者Top10（多媒体荐领域）的第一位。

另外，从以下的AI 2000华人学者流动图可以看出，在中国华人学者流动呈现一个积极的正向流入状态；而美国的华人学者流动，呈现一个负向流出状态。

7.AI 2000学者性别分布

从AI 2000学者榜单上看性别分布，整体呈现男多女少的现象。从各AI子领域细看性别分布，人机交互领域的女性学者比例最大，达到37.4%，特别是榜首学者（Munmun De Choudhur）也是女性；其次是知识工程和可视化，这两个领域的女性学者比例超过15%，而其他剩下领域的女性学者占比不超过10%。

从男女学者研究兴趣上看，男性学者与女性学者存在很大的差异。

• 男性和女性学者相同的研究兴趣是神经网络、深度学习、机器学习、虚拟现实、可视化分析。
• Top10的研究兴趣中，仅有男性学者关注的的研究兴趣有语音识别、特征抽取、MIMO通信、增强现实、物联网这5个；仅有女性学者较为关注研究的有数据分析、人机交互、传感器、用户界面、社交网络这5个。
• 女性学者中最浓厚的研究兴趣是可视化分析，但它却在男性学者的研究兴趣中排名末尾。
• 两者最一致的研究兴趣是深度学习，均在各自的研究兴趣列表中排名第三。
• 男性学者中关注最多的是神经网络，高达1000多人次，其次是语音识别、深度学习。

下图是AI 2000学者各年龄阶段发表论文数，可见男性学者和女性学者的整体趋势比较相近，都是随着年龄增长发表论文数逐渐减少。无论是男性还是女性学者科研工作的最佳状态都是21到35这个区间，其中在26-30达到个人的巅峰状态。分开来说，男性学者各年龄阶段发表论文数都基本高于女性学者。

8.AI 2000学术网络

AI 2000学术网络通过知识图谱来展现两类网络关系：学者合著网络，主题词共现网络。学者合著网络，反映学者之间的科研成果合作关系，隐藏着合作结构、合作模式以及学科发展状况等信息。主题词共现网络，表示主题词在文献中的共现关系，揭示了在单领域和多领域中的研究主题分布结构特征。两者都用到社会网络分析方法，对社群结构或者主题词共现进行中心、聚类分析。如此，可以探讨单领域或者多领域学者的学科合作状况，从多角度探索研究热点、关联技术及跨学科技术，促进学科建设和专业发展，也可为相关研究提供参考。AI 2000为21个领域分别构建了学者合著网络，主题词共现网络。感兴趣的朋友可以访问https://www.aminer.cn/ai2000/about/academic_network点击喜欢的领域，可能会有影响不到的发现。

9.总结

从整体来看，2022年全球入选AI 2000的学者，美国最多共有1146人次，其次是中国有232人次。从机构层面，几大科技巨头在人工智能领域贡献极大，科研成果数量和质量都远远超过高校，打破了传统科研中理论和实践之间的隔阂。这也让技术研发根据实际需求和工程实现进行推进，形成一个产学研良性循环，让人工智能领域可以快速发展。在人工智能人才流动上，在中国呈现出积极的正向流入趋势。虽然中国的学者规模还不算大，与美国相比还有很大的差距。但是不能忽略华人学者在人工智能领域做出的贡献，因为可以看到华人学者在总榜单中已占比近三分之一。对于中国的人工智能全领域的发展而已，任重而道远，希望在不久的将来，中国能涌现更多有影响力的AI顶级学者。

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