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中国人工智能论文引用量排名世界
作为典型的前瞻性基础研究领域，人工智能得到了我国基础研究主要的支持渠道——自然科学基金委的持续关注和重视。自然科学基金较早地做出了前瞻部署，聚焦重点问题，资助了大批探索性研究项目，培养了一批基础研究队伍。
自然科学基金委员会自1986年成立起就开始在机器智能基础理论与方法、人工智能应用、人工神经网络、计算机图像与视频处理等多个领域支持科学家自由探索，持续围绕人工智能领域开展基础研究，专门针对人工智能领域开设相关学科代码，对人工智能领域进行细致划分和规划。在人工智能与知识工程领域，基金委设置了人工智能基础、数据挖掘与机器学习、智能Agent的理论与方法、智能搜索理论与算法、智能系统及应用等申请代码，意在鼓励科学家在这些前沿领域展开自由探索，进一步夯实人工智能的科学基础。
在智能机器人研究方面，基金委2016年启动了“共融机器人基础理论与关键技术研究”重大研究计划，拟资助经费2亿元，面向我国高端制造、医疗康复等领域对共融机器人的需求，力图为我国机器人技术和产业发展提供源头创新支撑，还与深圳市人民政府共同设立机器人基础科学中心项目。
在全球科学技术革新的时代浪潮下，我国对于人工智能领域的基础研究取得了不少突破性进展，中国科学家在学科前沿已经占据了一席之地。根据SCImago期刊排名显示，2015年，美国和中国在学术期刊上发表的相关论文合计近1万份，而英国、印度、德国和日本发表的相关论文总和也只相当于美中两国一半，中国人工智能论文引用量排名世界，论文影响力方面中国则排名第三。麦肯锡公司全球总裁鲍达民说：“中国与美国是当今世界人工智能研发领域的领头羊。”
人工智能有可能率先实现从跟跑到领跑
2016年，中国工程院根据人工智能60年的发展，结合中国发展的社会需求与息环境，提出了人工智能2.0的理念。
中国工程院高文院士表示，人工智能2.0的一个鲜明特征是实现“机理类脑，性能超脑”的智能感知，进而实现跨媒体的学习和推理，比如人工智能AlphaGo就是通过视觉感知获得“棋感”：“它将围棋盘面视为图像，对16万局人类对弈进行‘深度学习’，获得根据局面迅速判断的‘棋感’，并采用强化学习方法进行自我对弈3000万盘，寻找对后取胜的关键‘妙招’。”通过这种感知，AlphaGo实现了符号主义、连接主义、行为主义和统计学习“四剑合璧”，终超越人类。
此外，为推动人工智能研究的拓展与丰富，科学基金将重点支持通与电子学、计算机科学与技术、自动化科学与技术等分支学科之间的交叉研究，通过交叉研究孕育重大突破。
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