关于IFF全球人工智能竞争力指数系列洞察报告
人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正在深刻改变全球的创新版图和竞争格局。在这一背景下，科学评估和把握各国在人工智能领域的发展态势和竞争实力，对于理解全球人工智能发展动态、制定相关政策具有重要的现实意义。国际金融论坛IFF开启全球人工智能竞争力指数项目，致力于构建一个全面、客观、可量化的全球人工智能竞争力评估体系，通过多维度指标，系统性地评估和比较各国在人工智能领域的综合实力与发展潜力。
本研究项目以多维度评估、客观数据量化、前瞻性分析为原则，构建全面的评估框架，确保指标的系统性和全面性。同时采集全量数据，进行数据清洗、归一，确保量化结果的客观性。对部分国家的案例分析，不仅评估现状，更注重发展潜力和趋势判断。
摘要：本文对全球各国200余万篇人工智能相关科研论文及人工智能发明授权专利进行数据分析。在论文数量上，中国大陆以76.9万篇成为全球AI论文总量最高的地区，最近10年时间增长了696%。日本、韩国进入全球前十，显示出东亚地区对全球AI研究的贡献。按照每百万人口进行计算，新加坡、瑞士、英国、澳大利亚这四个国家，每百万人口贡献的AI论文均超过2,000篇，这四个国家拥有强大的AI科研密度。本文从论文平均被引用次数及期刊平均影响因子两个维度进行数据归一处理，综合评估各国AI论文影响力。结果显示，瑞士、加拿大的影响力数值排名全球前二，数值均超过0.8。英国、荷兰、美国、澳大利亚排名3-6位，数值均超过0.7,可见欧美国家对于AI科研的影响举足轻重。对AI论文的国际合作情况进行分析发现，美国、法国、德国学者作为
第一作者发表的论文中，中国学者均成为上述三国学者论文
最重要的合作方，中国学者正在全球化地影响AI科研。通过对中美两国的人工智能专利co-occurrence共现分析发现，美国企业还更多地在人工智能底层基础层和中间技术层布局，例如处理器架构和配置、基带系统零部件、机器学习等，中国存在较大的追赶空间。
关键词：人工智能、竞争力指数、研究、创新、论文、专利
一、全球AI科研论文地理分布
关于人工智能相关科研论文的定义，我们暂且认定，所有科研论文中，涉及到机器学习、深度学习、监督学习、强化学习等技术(具体关键词组，详见附录1),运用人工智能代表性的神经网络等算法的论文研究，包括AI相关工具、行业应用及其他伦理及跨学科研究的，统一定义为人工智能相关科研论文。
利用上述关键词组在Web ofScience、IEEExplore、GoogeScholar三大数据库中进行检索查询，并对检索结果进行统计去重。对于上述数据库，一般都提供两个选项：会议论文或期刊论文。在开始本次研究之前，我们抽样了一批数据进行对比，发现数据库中大部分的会议论文都来自相对普通的学术会议，质量并不高。而很多高质量的会议论文，都已经发表在了学术期刊上。最终结果显示，截止2025年2月14日，可以获得共计382.8万篇论文，其中242.1万篇为期刊论文，140.7万篇为会议论文(通常汇编成会议论文集)。为了保证研究的严谨性，我们将242.1万篇正式的期刊论文作为本次研究的数据样本，期刊论文通常经过严格的同行评审，质量稳定。
当研究全球各国AI论文的时候，摆在面前的首要问题是，目前全球AI论文的总量、分布情况如何?从时间序列上看，有什么变化趋势?我们尝试回答上述问题。
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