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中國人工智能論文引用量排名世界
作為典型的前瞻性基礎研究領域，人工智能得到了我國基礎研究主要的支持渠道——自然科學基金委的持續關注和重視。自然科學基金較早地做出了前瞻部署，聚焦重點問題，資助了大批探索性研究項目，培養了一批基礎研究隊伍。
自然科學基金委員會自1986年成立起就開始在機器智能基礎理論與方法、人工智能應用、人工神經網絡、計算機圖像與視頻處理等多個領域支持科學家自由探索，持續圍繞人工智能領域開展基礎研究，專門針對人工智能領域開設相關學科代碼，對人工智能領域進行細致劃分和規劃。在人工智能與知識工程領域，基金委設置了人工智能基礎、數據挖掘與機器學習、智能Agent的理論與方法、智能搜索理論與算法、智能系統及應用等申請代碼，意在鼓勵科學家在這些前沿領域展開自由探索，進一步夯實人工智能的科學基礎。
在智能機器人研究方面，基金委2016年啟動了“共融機器人基礎理論與關鍵技術研究”重大研究計劃，擬資助經費2億元，面向我國高端制造、醫療康復等領域對共融機器人的需求，力圖為我國機器人技術和產業發展提供源頭創新支撐，還與深圳市人民政府共同設立機器人基礎科學中心項目。
在全球科學技術革新的時代浪潮下，我國對于人工智能領域的基礎研究取得了不少突破性進展，中國科學家在學科前沿已經占據了一席之地。根據SCImago期刊排名顯示，2015年，美國和中國在學術期刊上發表的相關論文合計近1萬份，而英國、印度、德國和日本發表的相關論文總和也只相當于美中兩國一半，中國人工智能論文引用量排名世界，論文影響力方面中國則排名第三。麥肯錫公司全球總裁鮑達民說：“中國與美國是當今世界人工智能研發領域的領頭羊。”
人工智能有可能率先實現從跟跑到領跑
2016年，中國工程院根據人工智能60年的發展，結合中國發展的社會需求與息環境，提出了人工智能2.0的理念。
中國工程院高文院士表示，人工智能2.0的一個鮮明特征是實現“機理類腦，性能超腦”的智能感知，進而實現跨媒體的學習和推理，比如人工智能AlphaGo就是通過視覺感知獲得“棋感”：“它將圍棋盤面視為圖像，對16萬局人類對弈進行‘深度學習’，獲得根據局面迅速判斷的‘棋感’，并采用強化學習方法進行自我對弈3000萬盤，尋找對后取勝的關鍵‘妙招’。”通過這種感知，AlphaGo實現了符號主義、連接主義、行為主義和統計學習“四劍合璧”，終超越人類。
此外，為推動人工智能研究的拓展與豐富，科學基金將重點支持通與電子學、計算機科學與技術、自動化科學與技術等分支學科之間的交叉研究，通過交叉研究孕育重大突破。
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