中国和美国的生产，教育和研究差距如何计算？从人才和论文数量等衡量标准中观察是一个相对客观的建议。 7月3日，在2025年全球数字经济会议上，全球第一项关于基于高质量论文数据系统的十年审查人工智能的科学进化的报告 - “全球人工智能研究趋势报告（2015-2024）也宣布了。该报告加入了联合国工业发展组织和技术促进和DONGBI技术数据的报告（DONGBI INDER INDECET CO，LIBI）（DONGBI）（DONGBI）（DBI BIB。制度，在2015年至2024年之间发表的人工智能领域的961个文献是在其中的许多AI行业，学术界和研究中的研究。Logy Research Institute Group模型。他的团队赢得了CVPR 2016年最佳纸张奖，并赢得了许多领先的视觉比赛，例如Imagenet和Coco。代表性的作品包括Res Net和Shuffle Net系列，该系列已成为该行业广泛使用的基石技术。 Google Scholar提到了超过40,000次。还在全球和中国100人名单以及企业工作的研究人员包括华为的田Qi，王Yunhe和Xie Lingxi，Wang Xiaogang和Shi Jianping，Nio's Ren Shaoqing，以及Yan Junjie和Sand.ai和Sand.ai的Cao Yue。同时，许多剩余的中国学者都活跃于美国领先的机构。在世界100人名单中，来自美国20名学者的卡比昂（Kabionly），有10名中国学者。除了他的凯明（Kaiming）和杨·明克斯（Yang Mingxuan）外，还有朱尼安（Zhu Junyan），他曾在卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）工作。在妇女名单中，有11名中国妇女在该工作中美国，包括来自斯坦福大学的Li Feifei。另一方面，中国已成为吸引AI才能的重要磁极。该报告表明，从国家分销的角度来看，尽管美国仍在领导全球一体化，而AI人才，超过60％至90％的Google，Microsoft，IBM，Meta和Amazon都在美国分发。但是中国表现出强劲的增长，并成为人才的第二大聚会场所。腾讯（94.6％）和阿里巴巴（90.2％）完全关注了自己的国家才华，微软还在中国部署了714个才能，占AI全球人才的29.0％。在过去的十年中，东北技术数据的创始人，深圳大学的杰出教授，进化论的三个主要阶段都提到：线条的独特分阶段特征以及出版物的总数正在上升，可以大致分为最初的开始期（2015- 2016年），快速发展期（2017- 2019年），以及调整后的Rourge Rurok时期（2024）。邓申。 “在传统研究中，机器学习是主要的，没有'超级巨星'，每个人都试图改变。”快速发展的黄金时代发生在2017 - 2019年，当时提出的论文数量是“三级跳跃”，并在2019年的秋季跌倒了10,000分。接下来的2020-2023是时间的高峰。尽管2022年的回调很短，但AI的一般研究表现出强大的动力。其中，2020-2021可以称为“深入研究”的综合爆炸期。在2023年，论文数量增加到17,074，达到了近四个T与2015年相比，IMES。在此阶段，AI工程得到了充分促进。最新的2024年入口显示了一个重要的配置信号 - 2024年的报纸数量落入了14,786篇文章。吴·邓申说：“这不是回归，而是学术研究的战略重点。” “ AI研究已告别'显示宽网'，并开始进入深度专家和准确的应用方向的新阶段。”另一方面，从2015年到2017年，它主要集中在2018年至2020年的传统机器和神经网络研究算法的基础研究上。从2021年到2023年，大型语言，生成AI和多模型模型是研究的领导者，从2024年到2024年至2025年，诸如AI-PREANS的AI-PREANED ASSERT和EMENENENED和EMERIDEN和EMENIDEN和EMERIDEN和EMENIFEN和EMENIPERIENT和EMENIFEN和EMENIPERIEN和EMENIPERIENS，并和和和五个杂物。 Pagingchina和美国的AI间隔确认了中国和美国在全球研究中的主要立场的数据在AI上。 “全球100个全球人工智能机构”表明，中国机构占据了38个椅子和35个席位的美国机构。根据“人工智能领域的科学研究状况（2015-2024）的报告，中国科学院显示了2,386名顶级才能和4,639份顶级期刊论文。TsinghuaUniversity and Peking University and Peking University的才能，其才能是4,583个“三阶段”的数量。美国和中国的研究人员的总数占全球57.7％，在该领域的两个国家的统治地位他的大学才华构成了中国人工智能才华的第一个梯队。另一方面，Tencent和Alibaba等技术公司的研发团队分别超过了几所强大的大学，分别衡量了992和633。美国以超过63,000人的才能排名全球的领先地位，其中包括斯坦福大学的2,385人，MIT的2,191名和2,569名来自Google和2,461名来自Microsoft。 Wu Dengsheng指出：“中国的人才规模正在迅速增长，有53,000人在美国追逐63,000人。 Google和Microsoft每个人都有大约2,500个人工智能人才，在第一台梯队中排名稳定，并占据了AI全球人才的主导地位。第二个梯队由美国，具有1,640个相关才能的IBM占据，具有1,249人的人工智能人才。来自中国的腾讯和阿里巴巴也徒劳地表演，有992和633 AI TAlent分别在全球竞争中占据重要地位。从论文数量的角度来看，就机构的竞争力而言，中国显示了“ pamteam领导力”的特征。中国科学学院首先用585篇具有影响力的论文对全球科学机构进行了排名，Tsinghua大学和北京大学也进入了世界报纸的前十名。美国公司的产出要早得多。美国公司论文的报价是63.3倍，比中国同伴报告还高15％，也表达了一个有趣的友好现象，即中国和美国的公司明显显示出差异的差异 - 人工智能领域的道路。从2015年到2024年，美国公司发行的AI学术论文总数为10,330，而中国公司的数量为5,748。美国公司发行的论文数量是中国公司1.8次，领先优势为4,582（79.7％）。它反映了美国公司在基本AI研究技能和学术产出方面的投资中的重要优势。就文档的平均数量而言，美国公司平均发布了543家文件，中国公司平均发布了302个文件。中国公司的组成部分的平均学术成果也是1.8倍。它表明，R＆D的个人能力比中国行业公司更强大。作为一个密集型技术行业，AI的学术研究高度集中在领先的公司中，并且中国和美国排名前15家公司的出版集中超过99％。中国排名前三的公司发表了最多的文章是腾讯（1,354），阿里巴巴（1,034）和华为（885），而美国前三家公司是Google（2,895），Microsoft（1,582）和Meta（1,419）。其中，美国的Google报纸数量超过了中国前两家公司中的全部，这反映了美国巨型技术在基本AI研究中的深入积累。吴登山还提到了主要发现：“美国已经开发了一种常见的'人才旋转门'机制，例如卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）和当地企业之间的人才流动率达到37％。中国和商业大学之间的互操作性率较小，而“无形的墙壁”需要受损。”该报告表明，美国AI研究表明，由现代技术和平衡发展驱动的稳定主要理论的特征。它对变革的基本理论和技术领域具有完美的好处，例如机器研究，智能机器人和专家系统。该研究的重点是基本的突破性和技术道德，例如AI安全和隐私保护。中国的AI研究展示了独特的应用定向和行业的紧密整合，并且有一些亲戚使计算机视觉，自然语言知识和处理图。吴·邓山（Wu Dengsheng）指出，在自然语言处理领域中，中国在计算机视觉领域的文书工作数量比美国高40.8％，在知识图领域高出50.1％，在自然语言处理领域也没有优势，”报告指出，报告数据指出，“它与中国市场的需求密切相关，并且在自治的驾驶员中，互联网和互联网都在推动互联网和富有的互联网上，并在互联网上进行了互联网，并在互联网上进行了互联网。”系统，智能财务和自动驾驶。此外，尽管中国在诸如智能算法和计算方面之类的新兴探索领域开始时有点晚，但在Thanlad中也显示出很大的趋势。关于T的报告揭示了人才的性别失衡他在中国的AI妇女比例较低引起了人们的关注。数据表明，总样本量超过130,000，科学家占79.9％，科学家的价值为20.1％。其中，中国和美国AI领域的女性人才比例有很大不同。 “最令人惊讶的差距在这里。”吴登山明确指出：“中国的AI女性才华是9.3％，而美国的人才占20.1％。这一比例是中国的排名排名世界排名第二，不到美国的一半。”在中国领先的机构中，Tsinghua大学的女性人才的价格为7.88％，北京大学的价格为9.18％，而斯坦福大学的女性和美国麻省理工学院的女性才能价值25％-30％。性别空间在公司方面更为突出。中国技术公司AI团队的女性仅成本6.1％，而女性的成本为18.7％。从全球角度来看，新加坡首先排名36.6％其次是澳大利亚28.7％，韩国为28.1％。该报告评估了对妇女荒谬的传统文化概念和科学科学考试系统以及高强度的研发工作的性质。灵活性问题是AI性别结构性别结构失衡的三个主要原因。 “但是，我们也找到了一个亮点。”吴登山特别指出：“在中国的AI领域，西安电子科学与技术大学的典型信息技术学院以及Sichuan University等全面大学的性别融合比传统的工程机构更好。在前20个地区中，亚洲占重要比例，包括北京，香港，上海，深圳，新加坡，首尔等，这表明亚太地区正成为全球科学和技术变革的增长的重要极点。纽约，硅谷和波士顿等美国的传统变革中心仍然保持着强大的人才吸引力。该卫士是欧洲由伦敦，苏黎世等代表的，它显示了不同的变化模式。数据表明，在国家一级，美国在全球融合中占据了完全主导地位-AI人才。超过60％至90％的Google，Microsoft，IBM，Meta和Amazon都在美国分发。 “但是中国正在成为一个新的磁极。”吴恩申表示，中国已成为人才的第二大聚会领域，不仅吸引了大多数当地腾讯和阿里巴巴人才，而且美国的微软在中国也部署了714个才能，提供了全部全部的29.0％。深度学习线索，INT效率和工程成为可能的未来趋势。通过检查关键字，该报告清楚地描述了人工智能维护技术途径的变化。吴·邓山（Wu Dengsheng）介绍：“毫无疑问，'深度学习'是过去十年的全部反对者。” “深入研究”关键字的综合频率增加了84倍，尤其是从2018年到2023年，平均年增长率高达217％，显示出惊人的 - 易感性爆炸能力。但他还指出：“ 2024年，其增长率下降到了平台期，这表明该规模扩张的发展模型仅面临瓶颈。”在计算机视觉领域，“对象检测”成为该领域的“最热门”关键字，外观速度高达78％。 “语义细分”在2022 - 2023年达到了高潮，标志着计算机视觉技术是由完整的封闭环形成的。”。机器研究的主要理论不断结合在一起，诸如“强化”之类的子场将在10年内保持活跃，平均年增长率为12％。与语义理解相关的关键字（例如“语义”（例如“语义”）将每年每年增长45％，在2022年后每年增长45％，这表明“同样介绍了下一个机器”的统治。 “分类”和“聚类”保持了相对稳定的流行，反映了这些基本概念的重要性。双重驾驶技术和工业需求风格已成为过去。 “ Wu Dengsheng总结。注意：文本/Zhang Shuai，文章来源：钛媒体（公共帐户ID：Taimeiti），本文是集合的独立观点，并不代表Yigas Dinamics的位置。