2023大事件：世界前五名人工智能（AI）公司！微软仅排第三
人工智能是明天的技术！！！因此，所有大型公司都在投资这项技术并试图取得重大突破是有道理的。无论是Google还是Apple，您都可以说出任何大型科技公司，而且它们很有可能在AI上进行大量投资，因为这就是未来！甚至估计到2025年底，人工智能市场的净值将达到1186亿美元。
因此，让我们看一些受欢迎的科技公司，并了解他们将人工智能纳入其产品和服务的方式。这些技术巨头中的大多数还收购了许多从事尖端技术的AI初创公司。因此，让我们看看这些排名前五位的人工智能公司以及它们实施人工智能的各种方式。
1.亚马逊几乎每个人一次或两次都从亚马逊带来了东西！尽管亚马逊主要是一家电子商务公司，但它也已成为其所有部门中最大的人工智能用户之一。亚马逊目前在其三大产品中使用了AI，即Alexa，AmazonGoStore和AmazonPrime上的推荐引擎。AmazonEcho是使用智能个人助手Alexa的智能扬声器的集合。Alexa是使用基于ML的语音识别开发的，该语音识别使用自然语言处理与用户交互并据此制定响应。
在亚马逊商店是一个很好的来源追踪它们在许多ML算法中使用消费者购物趋势。亚马逊还使用推荐引擎，这些引擎是个性化营销的一部分。这些使用ML算法来识别您的过去历史，搜索模式等，并据此定制营销活动。另一个流行的Amazon产品是AmazonWebServices，它为客户提供按需云计算平台。
2.Google与其问什么Google产品使用人工智能，不如问是否有任何不使用人工智能的Google产品！！！Google对AI进行了大量投资，并将其用于几乎所有产品中。在谷歌助理是一个可以连接到您的手机，电视，音箱等与实际有你使用自然语言处理与对话的能力的聊天机器人。其他使用AI的Google应用程序是GoogleTranslate，GooglePhotos等，它们使用统计机器翻译（SMT），图像识别等技术。
DeepMind还是Google收购的一家AI公司，研究AI在各个领域的应用。谷歌最近还发布了新的AI技术，例如GoogleDuplex和GoogleLens。GoogleDuplex是一种AI驱动的声音，可以像人一样听起来通过电话进行约会。GoogleLens基于图像识别，可让您根据图像在线搜索。
3.微软
任何使用Windows的人都立即熟悉Microsoft及其对计算机发展的巨大贡献。因此，自然地，微软也是人工智能发展的领导者之一！微软创建了Cortana，这是一个智能助手，可以为您提供个人AI体验。微软的搜索引擎Bing也在使用高级AI搜索算法，该算法也允许图像搜索。Microsoft在其他服务中也使用了AI，例如Microsoft365，它使用智能云服务为公司团队提供了无缝的体验。微软还与AI合作，为人道主义问题做出贡献并帮助地球。
微软还投资于机器人技术，重点是机器人支付，Azure机器人服务等。为此，被微软收购的公司之一是XOXCO，这是一家对话式人工智能和机器人开发初创公司。
4.苹果有没有听说过Siri或至少与它进行过有趣对话的人吗？很有可能，您的谈话很有趣！！！Siri是苹果公司最受欢迎的人工智能，但它当然不是最后一个。苹果公司的AI优势在于其产品，这在其AI创新中也可见一斑。新手机包括称为A12的芯片，该芯片具有运行神经网络软件以进行语音和图像识别的神经引擎。这还将允许无缝的相机效果和手机上的增强现实体验。
自2010年以来，苹果还收购了约20家AI初创公司，这只会增强他们的技术。最近，它在2018年通过SilkSilks，Asaii等收购收购了Laserlike（由前Google高管创立）和Drive.ai。苹果还于2018年聘用了GoogleAI负责人JohnGiannandrea，他现在是机器学习的高级副总裁。和人工智能策略。
5.Facebook
毫无疑问，Facebook是世界上最受欢迎的社交网站。不仅如此！这是一家在工作的各个方面都使用人工智能的公司。实际上，如果不使用人工智能，甚至不可能处理24亿用户，同时为他们提供最佳服务！Facebook使用面部识别，DeepText，语言翻译等技术使用户更容易访问其服务。
FacebookAIResearch（FAIR）是一个内部AI研究小组，旨在加速现有和新AI技术的研究突破。他们正在研究计算机视觉，会话式AI，自然语言处理等技术。Facebook还收购了Masquerade，ZurichEye，Fayteq等AI公司，这些都将增强其AI产品组合。
以上就是全世界排名前五的五大AI公司（排名不分先后），当然也是我们很多程序员的追求之一，能进入其中工作的话，工资那是完全不用愁的。所以想成为程序员的你，准备好了吗？
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一年一度AI研究排名来了！
这一次，排名分析了两大AI顶会——NeurIPS和ICML。
排名研究了2200篇被接受的论文，还列出了一份作者及其附属组织的名单，并计算了每个组织的出版指数。
美国出版指数接近中国7倍，中国位居第二；清华、北大入围全球大学排名前20；腾讯、阿里、百度、华为入围全球公司排名前20。
值得注意的是，腾讯在公司排名中，位居中国第一，夺得8.8分，超越了阿里、百度和华为。
那么排名是根据什么方法？
据作者介绍，排名方法是受到了《自然指数》(NatureIndex)的启发。
为了在不被重复计算的情况下，收集一个国家、地区或机构对一篇文章的贡献，《自然指数》使用了分数式计量(FC)方法，这个方法能考虑到每篇论文作者的贡献份额。
一篇论文的FC总值为1，如果每位作者的贡献度是一样的，那么就平分这个总值。例如一篇论文有10个作者，且贡献度相同，那么每位作者的获得的FC就是0.1。如果作者不止属于一个机构，那么作者的FC将在每个机构之间平均分配。某机构的FC，就是将属于这个机构的所有作者FC求和。
而这项研究排名与《自然指数》唯一的区别就在于，它将海外实验室计入总部所在国/地区(而非所在国/地区)。
举个例子。
如果一篇论文有5位作者，其中三位来自MIT，一位来自牛津，剩下的一位来自谷歌，那么每位作者将获得0.2分。
按机构而言，MIT将获得3x0.2，即0.6分；牛津和谷歌分别获得0.2分。
按国家/地区而言，美国将获得0.8分，欧洲将获得0.2分。
如果有一位作者隶属于两家机构，比如来自谷歌的作者还属于斯坦福，那么谷歌和斯坦获得的分数分别为0.2/2，即0.1分。
那么，研究排名为什么会选择NeurIPS和ICML呢？作者解释到：
它们在顶尖AI研究人员当中都有相似的知名度、相似的机构参与度以及相似的论文接受率(NeurIPS的论文接受率为21.2%，ICML的论文接受率为22.6%)。
2019AI研究排名
2019年人工智能研究领先的全球前40大组织(工业与学术界)
谷歌(USA)—167.3
斯坦福大学(USA)—82.3
麻省理工学院(USA)—69.8
卡内基·梅隆大学(USA)—67.7
UC伯克利(USA)—54.0
微软(USA)—51.9
牛津大学(UK)—37.7
Facebook(USA)—33.1
普林斯顿大学(USA)—31.5
康奈尔大学(USA)—30.9
佐治亚理工学院(USA)—30.1
得克萨斯大学奥斯汀分校(USA)—29.9
伊利诺伊大学(USA)—29.4
哥伦比亚大学(USA)—29.2
清华(China)—28.4
加州大学洛杉矶分校(USA)—27.2
苏黎世联邦理工学院(Switzerland)—27.0
IBM(USA)—25.8
华盛顿大学(USA)—24.0
法国国家信息与自动化研究所(France)—23.2
洛桑联邦理工学院(Switzerland)—22.3
北京大学(China)—21.6
多伦多大学(Canada)—21.4
哈佛大学(USA)—19.2
杜克大学(USA)—18.7
纽约大学(USA)—17.7
剑桥大学(UK)—15.1
韩国科学技术院(SouthKorea)—14.8
以色列理工学院(Israel)—14.6
加州大学圣迭戈分校(USA)—14.6
威斯康星大学麦迪逊分校(USA)—14.4
亚马逊(USA)—14.3
马萨诸塞大学安姆斯特分校(USA)—13.8
伦敦大学学院(UK)—13.7
蒙特利尔学习算法研究所(Canada)—13.5
南加利福尼亚大学(USA)—13.5
宾夕法尼亚大学(USA)—13.3
首尔大学(SouthKorea)—12.7
约翰斯·霍普金斯大学(USA)—12.6
日本理化学研究所(Japan)—12.3
2019年人工智能研究排名前20位的地区
美国—1260.2
欧洲经济区+瑞士—431.5
中国—184.5
加拿大—80.3
日本—49.4
韩国—46.8
以色列—43.3
澳大利亚—27.0
印度—17.1
新加坡—13.2
俄罗斯—10.6
中国台湾—5.3
沙特阿拉伯王国—5.0
阿联酋—2.3
伊朗—2.2
南非—1.0
智利—1.0
马来西亚—0.7
土耳其—0.6
新西兰—0.5
2019年人工智能研究排名前20位的国家
美国—1260.2
中国—184.5
英国—126.1
法国—94.3
加拿大—80.3
德国—64.5
瑞士—59.3
日本—49.4
韩国—46.8
以色列—43.3
澳大利亚—27.0
印度—17.1
荷兰—15.3
新加坡—13.2
丹麦—12.2
意大利—11.5
瑞典—11.3
俄罗斯—10.6
芬兰—9.6
奥地利—7.4
2019年美国人工智能研究排名前20位的大学
1.斯坦福大学-82.32.麻省理工学院-69.83.卡内基梅隆大学-67.74.伯克利大学-54.05.普林斯顿大学-31.56.康奈尔大学-30.97.佐治亚理工学院-30.18.得克萨斯大学奥斯汀分校-29.99.伊利诺伊大学-29.410.哥伦比亚大学-29.211.加州大学洛杉矶分校-27.212.华盛顿大学-2413.哈佛大学-19.214.杜克大学-18.715.纽约大学-17.716.加州大学圣地亚哥分校-14.617.威斯康星大学麦迪逊分校-14.418.马萨诸塞大学阿默斯特分校-13.819.南加州大学-13.520.宾夕法尼亚大学-13.3
2019年全球人工智能研究排名前20位的大学
1.斯坦福大学（美国）-82.32.麻省理工学院（美国）-69.83.卡内基梅隆大学（美国）-67.74.加州大学伯克利分校（美国）-54.05.牛津大学（英国）-37.76.普林斯顿大学（美国）-31.57.康奈尔大学（美国）-30.98.佐治亚理工学院（美国）-30.19.得克萨斯大学奥斯汀分校（美国）-29.910.伊利诺伊大学（美国）-29.411.哥伦比亚大学（美国）-29.212.清华大学（中国）-28.413.加州大学洛杉矶分校（美国）-27.2
14.苏黎世联邦理工学院（瑞士）-27.015.华盛顿大学（美国）-24.0
16.法国国家信息与自动化研究所（法国）-23.2
17.洛桑联邦理工学院（瑞士）-22.318.北京大学（中国）-21.619.多伦多大学（加拿大）-21.420.哈佛大学（美国）-19.2
2019年人工智能研究排名前20位的公司
谷歌(USA)—167.3
微软(USA)—51.9
Facebook(USA)—33.1
IBM(USA)—25.8
亚马逊(USA)—14.3
腾讯(China)—8.8
阿里巴巴(China)—7.5
博世(Germany)—7.2
Uber(USA)—7.1
英特尔(USA)—6.9
丰田(Japan)—6.0
Yandex(Russia)—5.8
百度(China)—5.5
英伟达(USA)—5.2
苹果(USA)—4.6
Salesforce(USA)—4.2
PROWLER.io(UK)—4.2
Criteo(France)—3.9
华为(China)—3.7
NEC(Japan)—3.5
更深入的分析
学术界vs.产业界：总出版指数占比
学术界占比：77.8%产业界占比：22.2%
NeurIPS2019和ICML2019，2200篇论文标题中出现频率最高的前150个单词
人均出版指数排名前30的国家
1.瑞士-6.972.以色列-4.883.美国-3.854.新加坡-2.345.加拿大-2.176.丹麦-2.117.英国-1.908.芬兰-1.759.法国-1.4110.瑞典-1.1111.澳大利亚-1.0812.韩国-0.9113.荷兰-0.8914.奥地利-0.8415.德国-0.7816.拉脱维亚-0.6717.比利时-0.4418.爱沙尼亚-0.4419.日本-0.3920.挪威-0.3221.塞浦路斯-0.2822.阿拉伯联合酋长国-0.2623.台湾-0.2224.爱尔兰-0.2125.意大利-0.1926.沙特阿拉伯-0.1527.希腊-0.1428.中国-0.1329.捷克共和国-0.1130.新西兰-0.11
2019年人工智能研究领先的全球前40大组织(树图)
总体而言，排名前40位的组织贡献了出版指数总数的55%，在总计2200篇论文中合计为1212.3篇。
人工智能研究中的竞争力(赫芬达尔指数)
赫芬达尔指数是用来衡量参与者人数与行业的关系，也是衡量参与者之间竞争程度的指标。
其公式如下：
其中，
H值低于100表示这是一个竞争激烈的行业；H值低于1500表示该行业不集中；H值在1500到2500之间表示行业集中程度适中；H值高于2500表示行业集中程度较高。
在这项研究中，H值为146.47，表示行业不集中。也就是说，2019年AI行业没有出现垄断的现象。
谁在引领人工智能行业？
现如今，中国和美国在人工智能领域间的竞争较为激烈。这项排名倾向于站在较平衡角度去研究，但在分析这个问题之前，先来回顾一下历史：
2016年，人工智能领域发生了2件大事。
3月份，谷歌的AlphaGo成为首个击败围棋9段专业选手李世石的电脑程序；10月，奥巴马政府发布了一项关于人工智能未来发展方向和考虑的战略，名为“为人工智能的未来做准备”。
在中国，这两件事推动了政府优先考虑并大幅增加对人工智能的投入。
2017年7月，中国将2030年设定为人工智能发展的一个期限：2020年达到人工智能经济体的顶级水平，2025年实现重大新突破，2030年成为全球人工智能的领跑者。
像CNAS这样的智库认为，中国的人工智能战略反映了奥巴马政府报告中的关键原则——现在是中国在采用人工智能，而不是美国。
这项研究排名是从2017年开始的，下图反映了2017年出版指数排名前10的国家。
2017年，美国出版指数是中国的11倍。
而到了2019年，这一差距缩小到了7倍(美国1260.2，中国184.5)。
此外，艾伦人工智能研究所(AllenInstituteforArtificialIntelligence)的分析发现，在被引用次数Top10的论文中，中国作者的比例稳步上升：2018年，中国作者的比例为26.5%，与美国的29%相差无几。
有人会说，未来十年，美国在人工智能领域的竞争力可能会削弱。
而这项排名研究认为，结果将取决于现代人工智能的三个关键要素：算法、硬件和训练数据。
谁要想在人工智能领域占领主导地位，就需要把这三个要素都做好。
目前，美国的优势在于算法和硬件，而中国的优势在海量的数据。
排名研究作者认为，虽然很难得出结论，但未来几年内，美国仍将保持人工智能领先地位。
OneMoreThing此项排名研究还公布了数据。
由于人工智能顶会的数据不会采用标准化的形式，所以分析基本上靠人工手动(HTML解析、Python转换、大量手工名称标准化等)。
数据下载链接如下：http://people.csail.mit.edu/chuvpilo/publications.html
传送门Medium博客：https://medium.com/@chuvpilo/ai-research-rankings-2019-insights-from-neurips-and-icml-leading-ai-conferences-ee6953152c1a
END
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深度学习技术前沿
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2023世界人工智能大会｜全球人工智能创新指数出炉 我国AI发展成效显著进入国际第一梯队
图说：各国人工智能创新指数得分与排名（2021年）采访对象供图（下同）
新民晚报讯（记者郜阳）人工智能创新指数是反映国家人工智能创新水平的重要指标。在今天下午举行的2022世界人工智能大会治理论坛上，由中国科学技术信息研究所研制的《2021全球人工智能创新指数报告》发布。报告显示，目前全球人工智能发展呈现中美两国引领、主要国家激烈竞争的总体格局。中国人工智能发展成效显著，人工智能创新水平已经进入世界第一梯队，与美国的差距进一步缩小。
中美两国引领多国激烈竞争
记者从报告中看到，总体排名上看，2021年全球人工智能创新指数仍呈现明显的梯次分布，可将46个参评国家分为四大梯队。进入第一梯队的只有美国和中国，第二梯队包括韩国、英国等9个国家，第三梯队包括瑞典、卢森堡等13个国家，第四梯队包括印度、俄罗斯等22个国家。
中美继续保持领先优势。在46个参评国家中，仅有美国和中国的人工智能创新指数总得分高于50分（美国59.43分，中国50.14分），与其他国家拉开较大差距，也仅有中美两国在四个一级指标上均排名前五。
从近三年各国的名次变化看，目前全球人工智能发展呈现中美两国引领、主要国家激烈竞争的总体态势。美国综合实力遥遥领先，人工智能创新指数已连续三年位居全球第一；中国保持较快发展势头，人工智能创新指数连续两年排名第二；英国、韩国、法国、加拿大、日本、德国等国家之间呈现你追我赶的竞争态势；土耳其、印度等国家的排名上升趋势较为明显。
图说：2019-2021年参评国家人工智能创新指数排名变化
我国AI综合实力不断提升
研究表明，中国人工智能发展迅速，人工智能综合实力不断提升。总得分上，与美国的分差进一步缩减。细分指标上，29个三级指标中有10个指标的名次都有所上升，优势指标从2020年的12个增加到2021年的15个。
记者了解到，截至2021年6月，中国共有188个超算中心进入全球500强行列，占总量的37.6%，居全球首位。2018-2021年中国进入全球500强的超算中心数量一直保持全球领先，但值得注意的是，随着越来越多的国家开始加大算力基础设施的建设力度，与2020年相比，中国在超算中心上的优势有所减弱。
此外，截至2021年9月，中国共有880家人工智能企业，排名保持第二，相比2020年同比增长约7%；人工智能企业累计共获得462亿美元的投资，排名第二，平均每家企业融资额为0.53亿美元，排名第一。
而中国5G技术专利授权量跃居全球第一，进入全球500强的物联网企业数量相比2020年略有增长，已约占全球总数的一半。
不过，与美国相比，中国的人工智能发展水平还存在一定差距，大部分指标都落后美国。此外，相较于自身快速增长的创新产出而言，中国的创新投入规模和质量还有很大提升空间，比如，高质量的教育和劳动力资源储备不足，信息化基础还无法很好地支撑人工智能的深层次应用。