2022年必读的AI论文——100个AI领域被引最多的论文分析

尽管AI领域在工业界发展迅速，企业研究机构在拼命的开发相关的产品以推动各自业务的发展。但是他们也在科研领域不断贡献大量的AI论文。Zeta Alpha的一篇博客分析了2022年发表的被引用最多的100篇AI论文，给大家提供一个洞察思路。

其实本次分析包含了过去三年的数据，即2020、2021和2022年每年的引用最多的100篇AI领域论文。从发表机构和地区角度分析。

先说主要结论：
- 美国的企业和高校的论文影响力第一，中国第二
- 清华大学在高影响力论文占比中靠前，也是唯一国内上榜机构
- 如果按照有影响力论文与所有论文比例看，国内没有机构上榜

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目录如下：

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#### 一、按照国家和地区角度看论文数量

过去三年，按照国家和地区看，100篇引用最多的论文发布的数量如下图所示：

<center>![](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/952cd31f-3f79-4830-8472-b74b750fab86.png)</center>
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可以看到，100篇引用最多论文的数量最多的就是美国了。不过，近三年总体占比下降趋势，近三年数量分别是78篇、75篇和68篇。第二名就是中国（这里看应该是不包括香港和台湾省），近三年论文分别是27、23和27，数量几乎不变。之前有报告称中国要在AI论文领域取代美国，但是从被引看这个有点夸张了，差距还是很明显的。

#### 二、按照国家和地区角度看论文占比
第一个角度是从数量占比看。现在从比例看如下图所示：

<center>![](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/4c7ca575-c907-400d-8e97-35fa8209c481.png)</center>
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因为共同作者的原因，这里的100篇被引最多论文作者单位应该是不止100的。从比例看，美国从2020年占比的将近80%下降到60%不到。而中国稳定在10%多一点。除此之外，英国是最重要的地区。不过需要注意的是，英国作者贡献的论文中69%都是由DeepMind发布的。而DeepMind是被谷歌收购的研究机构。所以，准确来说，差距更大。

#### 三、按照发布机构看论文占比
现在从作者单位来看论文数量。情况如下：

<center>![](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/5784267f-bb84-4520-910b-11d2189be820.png)
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从近三年的发布情况看，100篇被引最多的AI论文前三名由企业界的三巨头占据，即美国科技企业谷歌、Meta和微软。而后面的排名中，还有13家单位，高校占比更多。只有3家企业相关机构，包括DeepMind、OpenAI和MIT，但都是美国企业。其中剑桥大学、清华大学和新加坡国立大学大学是剩下10所高校中仅有的3所非美国高校。从这个角度看，美国的企业和高校实力绝对的强。

从这个角度看，企业的研究很强，但是集中在头部。而高校虽然单个机构的影响力不如企业，但是加在一起很多。下图展示的是三年不同类别机构占比。

<center>![](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/62adeeba-daaf-4392-8ecc-05f7f722db96.png)</center>
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可以看到，工业界和学术界总体影响力差不多。

#### 四、所有论文发表单位排行
前面分析的都是100篇被引最多的论文。这里再看看所有论文发布结果排序。

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这里看到排名大变样。不过谷歌依然最强。说明谷歌的研究结果不仅影响力大，产量也是惊人。这可能与谷歌庞大的研究机构有关（Google Research简介：https://www.datalearner.com/ai-organizations/google-research ）。但是OpenAI、DeepMind这种产出高影响力论文的单位在这里就看不到了。下图展示了哪些机构发布的论文中高影响力论文占比更高。

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<center>![](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/5f6f9275-8eb4-4d6c-84f8-891d2f50a655.png)</center>

可以看到，OpenAI绝对的占比第一。也就是说，OpenAI发布的论文一半或者以上都具有很高的影响力。而其他的机构水平都差不多。不过可惜的是，国内的机构和企业均没有上榜。

#### 五、过去三年被引最多的5篇AI论文列表
最后，我们列出过去三年每年被引用最多的5篇AI领域的论文，大家可以看看仔细研读学习！

##### 2022年
- **[AlphaFold Protein Structure Database: massively expanding the structural coverage of protein-sequence space with high-accuracy models](https://academic.oup.com/nar/article/50/D1/D439/6430488)** - 著名的蛋白质结构预测模型，来自DeepMind，被引1372次。

- **[ColabFold: making protein folding accessible to all](https://www.nature.com/articles/s41592-022-01488-1)** - 开源的蛋白质折叠模型，多家机构共同作者，被引1162次。

- **[Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents](https://arxiv.org/abs/2204.06125)** - 来自OpenAI的DALL·E2模型论文，被引718次。

- **[A ConvNet for the 2020s](https://arxiv.org/abs/2201.03545)** - 来自Meta和UC Berkeley，被引690次。在一个transformer统一天下的时代，除了一个卷积网络的性能天花板级别的探索，非常值得一读。

- **[PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways](https://arxiv.org/abs/2204.02311)** - 来自谷歌的5400亿参数大模型，被引452次。

##### 2021年
- **[Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold](https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2) ** - 突破性的成果，DeepMind预测蛋白质结构的模型，被引8965次。

- **[Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows](https://arxiv.org/abs/2103.14030)** - 来自微软的使用transformer变种做CV的成果，被引4810次。

- **[Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision](https://arxiv.org/abs/2103.00020)** -> 来自OpenAI的著名CLIP模型，一个自监督的多模态模型，将多模态工作从最近几年的停滞状态做了一个很好的探索，被引3204次。

- **[On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? ](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3442188.3445922)** - 来自华盛顿大学论文，对大模型的趋势做了判断，强调了现在的大模型的局限和危险，被引1266次。

- **[Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers](https://arxiv.org/pdf/2104.14294.pdf)** - 来自Meta的探索，自监督模型如何让transformer产生原始图像的分割能力，被引1219次。

##### 2020年
- **[An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale](https://arxiv.org/abs/2010.11929)** 谷歌的著名论文，首次展示一个纯粹的transformer模型可以在CV领域获得很好的效果，被引11914次。

- **[Language Models are Few-Shot Learners](https://arxiv.org/abs/2005.14165)** - OpenAI著名的GPT-3模型论文，但是没有细节，被引8070次。

- **[YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection](https://arxiv.org/abs/2004.10934)** - 来自台湾的Academia Sinica，YOLO系列最新的模型，被引8014次。

- **[Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer](https://arxiv.org/abs/1910.10683) ** - Google关于transformers模型的迁移学习探索，产生了著名的T5模型。被引5906次。

- **[Bootstrap your own latent: A new approach to self-supervised Learning](https://arxiv.org/abs/2006.07733)** - DeepMind and Imperial College展示了表示学习中negatives并不是必须的。被引2873次。

#### 六、2022年AI领域被引最多的论文列表

请查看：https://www.datalearner.com/blog/1051677943057420

数据来源：https://www.zeta-alpha.com/post/must-read-the-100-most-cited-ai-papers-in-2022

2022年必读的AI论文——100个AI领域被引最多的论文分析

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