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明年中国顶级AI论文有望超越美国 旷视被CVPR 2019收录14篇

2019-03-18 00:46 南方网

来源标题:明年中国顶级AI论文有望超越美国 旷视被CVPR 2019收录14篇

近日,艾伦人工智能研究所发布的名为《中国在人工智能研究领域超越美国》的研究报告(以下简称“报告”)引起广泛热议。报告指出,“中国在已发表AI论文领域的表现已超过美国”,并断言按照此趋势发展下去,中国有望分别于今年在引用率前50%的AI论文领域、明年在引用率前10%的AI论文领域,以及2025年在引用率前1%的AI论文领域全面超过美国。

图:在2020年,中国有望在引用率前10%的AI论文领域超越美国

报告还显示,早在2006年,中国AI论文数量就已经超过美国,并于2010年达到顶峰。与此同时,在论文被引用层面也在逼近美国,截止2018年为止,中国在引用率前10%AI论文领域中的占比已高达26.5%,与美国的29%相比,差距已不明显。这意味着,中国AI论文不仅在数量上占据优势,在被引用次数层面也在逼近美国,并有望实现反超。

学术成就比肩国际巨头,旷视成推动中国AI研究的重要力量

艾伦人工智能研究所的报告反映了中国在AI研究领域取得的重大进步,这得益于国家政策的引导与支持,同时也不乏来自高校、科研机构、人工智能企业的贡献。作为中国人工智能领域的独角兽企业,旷视就是其中一支重要的力量。

如在顶级学术会议CVPR 2019 上,旷视就共有14篇论文被接收。这14篇论文分别涉及行人重识别、场景文字检测、全景分割、图像超分辨率、语义分割、时空检测等技术方向。同时,在CVPR 2018上,旷视也有8篇论文被收录。资料显示,CVPR作为世界顶级的计算机视觉会议,有着严苛的录用标准,会议整体的录取率通常不超30%,每年收录数量仅在300篇左右。

图:中国人工智能独角兽企业旷视 被CVPR 2019收录14篇AI论文

此外,在另一顶级学术会议ECCV 2018上,旷视也被收录10篇涵盖多个CV子领域的论文,同时还赢得2018 COCO+Mapillary挑战赛四项世界第一,成为ECCV夺冠最多的企业,最终摘得2018 WIDER Face Challenge世界冠军。在ICCV 2017,旷视更是在MS COCO物体检测、人体关键点检测,以及Places物体分割三项比赛中击败微软、谷歌、Facebook等对手,夺得了第一名。

随着论文数量和质量上的提升,中国现也已成为人工智能专利布局最多国家。清华大学中国科技政策研究中心发布的《中国人工智能发展报告(2018)》显示,在专利数量上,中国略微领先于美国和日本,三国占全球总体专利公开数量的74%。

同时,全球专利申请主要集中在语音识别、图像识别、机器人、以及机器学习等细分方向。中国人工智能专利持有数量前30名的机构中,科研院所与大学和企业的表现相当,技术发明数量分别占比52%和48%。旷视在专利布局上同样有着亮眼的表现。截至目前,旷视已拥有国内外在申及授权专利1000余件,比肩Google、Microsoft 等国际巨头,不断刷新着中国AI技术的高度。

旷视布局人工智能产学研一体化,为AI创造注入新活力

旷视AI研究方面取得的长足进步,离不开其对人才的重视以及在产学研领域的多年深耕。据悉,旷视每年都会吸收众多来自微软、清华、北航,以及世界顶尖院校的计算机人才,目前旷视的核心研发团队占比已经达到60%。

同时,旷视还持续密切关注研究体系的建设与投入,自2017年起,从体系架构和学术合作领域向全球范围延伸。2017年,旷视成立学术委员会,由图灵奖国内唯一得主姚期智院士担任首席顾问。并在北京、南京、美国西雅图、成都和上海分别设立了独立研究院,分别邀请了前微软亚研院首席研究员孙剑博士、魏秀参博士、前Adobe首席科学家王珏博士、刘帅成博士、前微软亚洲研究院(MSRA)资深研究员危夷晨担任研究院负责人。

此外,与高校机构保持密切合作也同样成为旷视深化学术研究的一大途径。从2017年开始,旷视先后与西安交通大学、香港科技大学、上海科技大学等高校建立人工智能联合实验室;在整个培养链条上,旷视还从高中入手,来选拔机器学习、计算机视觉人才,以从事相关研究,从而形成优质的人才储备。

如今,旷视的多个研究成果已被业内广泛应用,如高效的移动端卷积神经网络ShuffleNet被许多移动设备厂商所沿用。在促进发明创造和转化运用方面,旷视的智能物联解决方案已经广泛应用于城市管理、物流、零售、地产、手机、金融等领域。

对此,有业内人士表示,在国家政策的鼓励支持与社会资本的大量投入下,中国人工智能产业的发展正在演绎真正的“中国速度”。技术的长足进步,旷视等一大批令人瞩目的人工智能企业的诞生,为中国人工智能研究创造出了日益活跃的产业氛围,同时也不断推动着中国在人工智能领域迈入世界顶级集团。

责任编辑:岳崎(QN0012)

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