近日2020北京智源大会召开，其间北京智源人工智能研究院院长黄铁军发布了《人工智能下一个十年》报告。报告根据2009~2020年人工智能(AI)领域45个顶会和顶刊所收录的论文进行数据挖掘和分析，结果显示，中国学者量和论文量均约为美国的1/3，十年间美国AI论文量超出中国4万多篇，差距明显。
而在北京智源大会前期召开的“ACL-IJCAI-SIGIR顶级会议论文报告会”上，相关专家表示，近年来我国学者虽然在AI顶会顶刊上的投稿论文数量增长明显，但录取率并不高；缩短中美AI领域差距，加强科研方向选择、夯实创新实力是关键。
中美AI领域论文量差距明显
《人工智能下一个十年》报告显示，在AI全领域，2009~2020年被45个顶会和顶刊录取论文的美国学者量达49116人，录取论文量为69764篇，人均产出1.4篇；而中国学者量为17368人，录取论文量为25418篇，人均产出1.5篇。
基于上述数据，十年间美国被顶会顶刊录取的论文量比中国多出44346篇。“在总量上中国约为美国的1/3，中美差距明显。”黄铁军说，但中美在多数AI子领域，论文量排名不相上下。
进一步分析显示，在自然语言处理、芯片技术、机器学习、信息检索与挖掘、语言识别、计算机视觉等13个AI子领域，美国被顶会顶刊录取的论文量位居第一，中国第二；在多媒体、物联网等2个AI子领域，中国的论文量排名第一，美国第二。
报告显示，在人机交互、知识工程、机器人、计算机图形、计算理论等5个AI子领域，中美排名相差较大，美国大幅领先中国。
顶会论文录取总体趋严
ACL会议是自然语言处理与计算语言学领域最高级别学术会议。不久前，ACL2020公布了论文录取统计数据，大会共接收到3429篇论文，比2019年增加了523篇，比2018年增加了一倍多。
被录取的论文中，包括571篇长论文、208篇短论文，录取率为22.7%。接收到的论文中，有29篇直接被拒、312篇被撤回，如果将这些论文剔除，则今年ACL2020论文录取率为25.2％。
“自2018年以来，ACL投稿论文量和录取量都有一定的上升，但录取率都维持在25%左右，总体趋严。”哈尔滨工业大学教授车万翔说，“要想自己的论文被顶会录取，有点像大海捞针。”
国际人工智能联合会议（IJCAI2020）也公布了论文接收结果：共有4717篇有效投稿论文，最终有592篇论文被接收，录取率为12.6%，为IJCAI史上最低论文接收率。
作为信息检索领域重要国际会议、中国计算机学会推荐的A类学术会议，SIGIR2020公布的论文接收数据显示，共收到555篇长文投稿，仅有147篇长文被录用，录取率约26%。
“SIGIR会议一直以论文录取严格著称。但自2018年以来，SIGIR会议开始变得更加开放，圈子越来越广。”中科院计算技术研究所研究员兰艳艳介绍，2019年的SIGIR会议，中国投稿论文有141篇，接收量36篇，录取率为25.5%；美国投稿论文量99篇，接收量22篇，录取率为22.2%。
车万翔的一个担心是，“会议投稿量越来越大，审稿质量可能不容易保证”。但更多中国学者在顶会上露面，“也是好事”。
强化AI领域创新能力
要想论文被顶会顶刊录取，要有好的创新点，归根结底是要提高AI领域的创新能力。
“一方面，要在思路上有颠覆式创新。现在人工智能领域过于强调模型，其实模型未必越复杂越好，只有真正能解决问题的模型才是好的。”车万翔说。
清华大学副教授贾珈表示，综合分析IJCAI会议的录取论文的“词云”显示，深度学习、生成、实体关系抽取、模型等，是人工智能研究的热点方向，“这些领域的论文，录取率相对要高一些”。
机器学习与深度学习在人工智能领域应用广泛，并取得显著成果，但受限于底层算法，人工智能技术发展达到瓶颈。黄铁军表示，“未来人工智能需要与数学、脑科学等结合，实现底层理论的突破。”
黄铁军认为，实现具有能理解、会思考、有认知、会决策的强人工智能，离不开数据支撑和知识驱动，将知识图谱、认知推理、逻辑表达相结合的认知图谱，为未来的研究提供了一种新思路。
同时兰艳艳指出，在向顶会顶刊投稿时，要特别注意论文是否涉嫌学术不端的问题。在SIGIR2019会议上，来自荷兰、瑞士的两位学者的论文存在抄袭，论文的部分内容与另一顶会上其他学者的论文相似，可谓“斯文扫地”。
为了防止学术不端，IJCAI2020在开放投稿时明确表示，被其他顶会拒绝的论文在经过实质性改进之后，可以重新提交给IJCAI2020，但作者必须声明这是拒稿重投，而且要附上说明信。如果作者不事先声明，论文可能面临直接被拒的风险。
“投给顶会的论文，如果被发现与自己以前发表的论文有很大的重合度，也会被认为是剽窃。”兰艳艳说。