人工智能 (AI) 正在改变从医疗保健和金融到我们学习和教学方式的一切。人工智能使机器能够模拟人类智能：从数据中学习，适应新的输入，以及执行曾经需要人类花费数小时体力劳动的任务（全球人工智能研究成果最多的顶尖大学-马来西亚留学综合服务平台）。
对于今天的学生来说，理解人工智能不再是可选的，而是一项基本技能。
无论您是学习创意艺术、医疗保健还是您自己对科技感兴趣，人工智能素养正在成为高等教育的关键部分。
但这种人工智能创新到底从何而来？为了帮助对人工智能感兴趣的学生，我们调查了全球哪些大学正在引领人工智能的学术研究。计算机科学领域排名前 500 的大学我们利用世界各地的种子名单，调查了这些机构发表同行评审的人工智能研究的积极程度。
为此，我们使用 Semantic Scholar 的 API 来确定过去四年（2020-2024 年）期刊中发表了多少篇经过同行评审的 AI 相关文章。我们使用“人工智能”、“机器学习”、“法学硕士”和“NLP ”等关键词过滤标题。这提供了对当前前沿人工智能研究进展情况的有力了解。

哪些国家发表的人工智能研究最多？
美国统计局一马当先
美国就研究数量而言，在过去四年中在多个期刊上发表了超过232,000 篇人工智能相关文章，稳居全球学术人工智能研究的领先地位。

全球崛起的参与者
• 中国紧随其后，贡献了超过217,000份出版物，标志着其对人工智能基础研究和应用研究的持续投入。
• 英国以超过109,000 种出版物脱颖而出，相对于其较少的人口和大学数量来说，这个数字非常高。
• 澳大利亚也表现强劲，发表了超过92,000篇出版物，超过了许多大国，凸显了其充满活力的人工智能研究社区。

哪些美国大学在人工智能研究方面处于领先地位？
使用语义学者，我们能够根据人工智能出版物的数量、论文样本在其他作品中被引用的频率、每个学生的人工智能研究以及泰晤士报高等教育计算机科学排名中的计算机科学分数、研究质量、行业、国际前景、研究环境和教学的平均分数来确定哪所大学在人工智能的相同数据集学术产出方面名列前茅。
您可以查看下表中的结果：
要点
• 斯坦福大学总体领先：凭借 12,019 篇 AI 出版物和高达 94 分的计算机科学排名，在美国总体 AI 研究成果排行榜上名列前茅。斯坦福大学
• 普林斯顿大学在学生人均方面表现出色：尽管规模较小，但每个学生发表的人工智能出版物为 2.598 份，这表明其研究重点相对于其学生群体而言非常突出。普林斯顿大学
• 特定大学的高引用影响力：麻省理工学院(14,519) 和约翰•霍普金斯大学(14,731)等机构获得了最高的引用分数，凸显了其人工智能研究的影响力和范围。

全球哪些大学发表的人工智能研究最多？
虽然美国大学在人工智能学术界的总体产出方面占据主导地位，但英国、中国、澳大利亚和欧洲的机构正在迅速崛起，成为人工智能创新领域的国际强国。
您可以在下表中探索全球领先的大学，包括正在推进人工智能研究和教育的美国和国际机构。
要点
• 美国仍然总体领先： 包括斯坦福大学、麻省理工学院和普林斯顿大学在内的美国大学继续在人工智能研究产出和总体得分上占据主导地位，占据了大部分顶尖位置。
• 英国和欧洲的精英大学脱颖而出： 牛津大学和剑桥大学（英国）双双跻身前10名，瑞士苏黎世联邦理工学院和洛桑联邦理工学院也进入前20名，体现了欧洲在人工智能创新领域的强大作用。
• 亚洲和澳大利亚是新兴强国：南洋理工大学（新加坡）、北京大学（中国）和墨尔本大学（澳大利亚）等机构正在做出重大贡献，凸显了人工智能研究领导力的真正全球性。
随着世界各地的大学在人工智能研究方面处于领先地位，学生面临的下一个问题是如何将这些知识转化为成功的职业生涯。

关于在人工智能领域找到工作的专家建议
如果您想在科技和人工智能领域工作，在合适的机构学习合适的课程肯定会帮助您未来在该行业工作的机会。虽然技术知识很重要，但最成功的候选人在进入行业之前将学术学习与课堂外的经验结合起来。
我们采访了Clare Walsh 博士分析研究所教育总监，讨论了如何真正进入人工智能领域：
“人工智能中有很多不同的角色。作为一个专业的会员机构，我们可以看到招募会员的因素。简历上的‘工具’数量可以帮助你取得成功。然而，软技能不是可选的，特别是复杂的项目管理和沟通。一般来说，我们建议任何从事人工智能工作的人接受最低限度的道德培训并了解不同的技术。机器不像人类思考，如果没有经过训练的眼睛负责，可能会犯工程错误。在薪资最高的数据工程层面，强大的数学技能和编程能力可以帮助你获得成功。”事实上，如果没有适当的培训，要进入高薪的人工智能工作并不容易。一些最大的人工智能研究中心将博士学位作为最低的就业要求。”
Clare Walsh 博士，分析研究所教育总监

免费的AI 工具可帮助您更智能地学习
无论您选择在哪里学习，都可以帮助您更快地掌握材料。尝试我们免费的人工智能学习套件，其中包含可以将笔记转化为测验、播客等的工具。
• AI笔记工具： 扫描课本章节、学术论文，将其变成简洁的学习笔记
• AI 测验生成器： 将您的笔记或幻灯片变成多项选择测验，使学习游戏化
• 音频笔记： 将您的学习笔记变成引人入胜的播客
• 测验视频笔记： 立即将您的学习笔记转换为视频测验，非常适合随时随地复习

方法论和数据来源
种子名单选择
我们从泰晤士报高等教育的计算机科学世界大学排名开始，重点关注前 500 名院校。
人工智能研究成果分析
使用Semantic Scholar API，我们分析了每所大学（2020-2024 年）出版了多少份人工智能相关出版物。标题被过滤为“人工智能”、“NLP”、“LLM”和“机器学习”等关键词。为了确保公平，我们根据大学规模对数据进行标准化，计算每个在校学生的出版物数量。
对 200 篇 AI 同行评审论文样本进行了分析。对于每篇论文，我们引用分数。通过计算语义学者数据库中其他研究引用该论文的次数来确定其该指标可以深入了解大学人工智能研究成果的影响力。
最终排名
我们的最终排名通过加权指数结合了人工智能领域的学术声誉和研究的衡量标准。对不同因素进行了分析并分配了以下权重：
• 计算机科学平均排名（75%）
• 引文分数 (15%)
• 人工智能出版物 (5%)
• 每个学生的 AI 出版物 (5%)

注意事项和限制
• 语义学者数据库限制了我们的覆盖范围，这意味着某些相关出版物或期刊可能不包括在内。
• 关注 2020 年至 2024 年的论文可能会忽视在此时间范围之外发表的开创性人工智能研究。
• 我们的“每个注册学生的出版物”指标可能无法完全考虑非学生研究人员的贡献，例如全职研究人工智能的博士后人员。
• 我们基于关键字搜索人工智能相关论文可能会错过不使用这些确切术语的相关研究，或者可能包括仅与人工智能松散相关的工作。
• 高出版物产出可能反映了强大的外部资助，而不是纯粹的学术卓越，因为更多的资源可以带来更多的论文。