入選AI華人青年學者榜單的這些學者,最小的竟然是95後?

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4月28日,全球首份AI華人青年學者榜單正式揭曉。榜單從全球範圍內評選出150名在AI領域貢獻出眾的華人青年,他們研究方向多聚焦學術、產業熱點,覆蓋自動駕駛、量子計算、對話系統、生物計算等前沿熱點領域,其中70%的入圍者在高校從事學術科研工作。

榜單由百度人才智庫(TIC)、百度學術、天津大學複雜管理系統實驗室、中國科大國金院商業智慧中心聯合釋出。AI華人青年學者榜單的評選,旨在鼓勵人工智慧及其交叉領域的青年學者做出更多有影響力的成果,挖掘兼具“厚度”和“高度”的中國青年技術領袖。

2021年,百度釋出首個AI華人新星百強榜單,該榜單面向全世界範圍內在讀的AI領域華人學生群體,從計算機視覺、機器學習、自然語言處理、資料探勘四個領域各篩選出100名優秀青年學生。今年AI華人青年學者榜單由AI華人青年學者榜(經典領域)和AI華人青年學者榜(AI+X)兩部分組成,基於186963篇論文和89324名學者資料,從學術水平、學術影響力、學術潛力指數三個維度,利用大資料探勘技術,遴選出100名活躍在經典AI領域和50名活躍於AI交叉領域的高潛力青年學者。

榜單詳情如下。

AI 華人青年學者榜(經典領域)

該榜單針對機器學習、資料探勘、計算機視覺以及自然語言處理四個經典AI領域,分別遴選25名優秀高潛力華人青年學者進入榜單,總計100人。各領域名單如下(本榜單按姓氏排序,排名不分先後):

機器學習領域

資料探勘領域

計算機視覺領域

自然語言處理領域

AI 華人青年學者榜( AI+X

該榜單針對自動駕駛、機器人、量子計算、隱私安全、生物計算、城市計算、智慧管理等多個AI驅動的前沿交叉領域,共遴選出50名優秀高潛力青年華人學者進入榜單。其名單如下(本榜單按領域、姓氏排序,排名不分先後):

榜單整體分析

(1) 青年學者人才分佈

據顯示,入圍榜單的150名AI華人青年學者來自全球98所頂尖大學或機構,其中來自中國境內的高校或機構為38所,佔比39%。在本次榜單中,入選青年學者最多的Top10高校或機構分別為清華大學(8人)、谷歌(8人)、中科院(7人)、微軟(含微軟亞洲研究院,7人)、香港大學(4人)、上海交通大學(3人)、卡內基梅隆大學(3人)、加州大學聖地亞哥分校(3人)、哥倫比亞大學(3人)、Facebook(3人)。

據榜單顯示,70%的入圍者畢業後繼續專注於科學學術相關研究工作,於高校或機構任職,精進自己專業技術的同時,持續發揮自身學術影響力,為國家AI人才培養做出貢獻;另外30%的學者,則投身於工業界,與社會產業緊密相連,助力產研結合以及成果和應用落地,推動社會智慧化發展。

(2) 人才發展年輕化

通過對近10年的AI類人才大資料研究發現,隨著學術方向的不斷精進,人才的年齡結構也在發生著變化,呈年輕化趨勢。以本次盤點範圍的青年學者為例,畢業於2017年的學者佔比最多,近30%;畢業於2019年及以後的學者佔比近30%,其中兩名專注於資料探勘、自然語言處理領域的學者雖處於在讀階段,但也已在各自領域中產出顯著成果,具有較大發展潛力。人才年齡結構在向年輕化不斷髮展,這對學術領域的研究和精進起到了非常重要的作用。

(3) 女性學者偏愛經典領域

學術研究是一個漫長且持久的過程,需要學者付出大量時間和精力,往往在學術領域中女性學者的人數佔比較少。本次進入榜單的學者中,女性學者佔比達10.7%。從所專注領域的來看,她們更多投身於經典領域的研究,佔比達81%,其中資料探勘領域方向佔比最多。

(4) 經典 AI 領域、 AI 交叉領域研究方向專注熱點

通過分析經典AI領域、AI交叉領域青年學者研究主題發現,在機器學習領域中,機器學習、強化學習、深度學習、優化方法等學習方法的基礎理論研究仍然是研究熱點;在資料探勘領域中,推薦系統、資訊檢索、資料庫等是主流研究方向,同時醫療健康大資料、可信AI等新研究方向也備受關注;在計算機視覺領域中,研究課題與成果主要集中在影象處理與識別、3D視覺、影片理解等,同時在機器人、自動駕駛等方向有著較多的應用研究;不同於其他領域研究方向較為集中的情況,自然語言處理領域的研究分佈在眾多的研究子任務中,包括對話系統、語言識別、遷移學習、知識圖譜、問答系統和自動文摘等。

機器學習研究主題詞雲 資料探勘研究主題詞雲

計算機視覺研究主題詞雲 自然語言處理研究主題詞雲

與經典領域不同,AI交叉領域更多聚焦於人工智慧技術在具體場景下的應用,如機器人、自動駕駛、生物資訊學、AI安全、物聯網、城市計算等眾多不同的研究方向。

AI+X研究主題詞雲

(5)AI+X 複合型人才跨領域研究明顯

AI+X領域的全新學術人才盤點,旨在關注領域頂尖的複合型人才。他們通常在多個研究領域均有建樹,是產業升級、產業應用的核心驅動力,為社會發展提供重要的支撐。

據AI+X領域標籤結果顯示,同時擁有3個領域標籤的學者人數佔比達44%,同時擁有4個領域標籤的學者人數達34%。更有6名學者同時擁有6個領域標籤,研究方向可謂廣泛。據領域榜單顯示,涉及交叉研究領域方向達80+個,例如城市計算相關、機器人相關、量子計算相關、生物計算相關、隱私安全相關、智慧能源相關、自動駕駛相關等。

人工智慧作為國家戰略的重點發展方向,人才的挖掘和培養至關重要。近年來,百度積極佈局AI人才培養生態,在AI基礎課程、實踐教學、技術競賽、產業實訓、科研基金等方面持續投入。目前,百度已經為社會培養近200萬AI人才,未來將持續加大投入力度,圍繞學習、就業、認證、實踐、比賽等環節,實現為社會培養500萬AI人才的目標。此外,百度還設立了各類獎學金資助AI青年學者,例如百度獎學金、百度松果計劃等。相信青年學者們能夠為人工智慧的發展帶來新的動力,也將為生活帶來更多的便捷與智慧。 返回搜狐,檢視更多

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