自动化研究所排名

中科院自动化研究所是我国最早成立的国立自动化研究机构，实力非常强大，拥有两个国家重点实验室，分别是模式识别国家重点实验室、复杂系统管理与控制国家重点实验室，在国内属于顶尖水平，每年想报考中科院自动化研究所研究所的同学趋之若鹜。4月23日，2020年中科院自动化研究所硕士研究生招生复试名单公布，在非专项计划的人员中，大部分都是来自于清华大学、中国科学技术大学、哈尔滨工业大学、华中科技大学、北京航空航天大学、天津大学等名校，仅有三位同学来自“双非大学”，具体名单如下：本次中科院自动化研究所公布的复试名单，总共有62人，其中专项计划13人，非专项计划的有49人。在49人的非专项计划的复试名单中，来自哈尔滨工业大学的关同学初试成绩最高，达到了惊人的436分，堪称学霸中的“学霸”。另外，初试成绩在400分以上的同学有9人，分别来自哈尔滨工业大学、北京师范大学、天津大学、清华大学、中国科学技术大学、南开大学、南开大学、石家庄铁道大学、大连理工大学。同时，我们也发现在众多的名校当中，有三人来自“双非”大学，一位是石家庄铁道大学的赵同学，一位是广西民族大学的刘同学，一位是中国民航大学的陈同学。这三所大学很多人可能不是很熟悉，下面我们来了解下这三所大学：一、石家庄铁道大学石家庄铁道大学前身是铁道兵工程学院，属于部队建制，1979年铁道兵工程学院成为全国重点大学，是全军十三所重点院校之一。1984年，铁道兵工程学院迎来重大改革，脱下军装，划归铁道部，更名为石家庄铁道学院。2000年，石家庄铁道学院调整为中央和地方共建高校，成为河北省省属大学。2010年，学校更名为石家庄铁道大学，是目前全国唯一一所以“铁道”命名的本科院校。鉴于石家庄铁道大学源于铁道兵、铁道部的历史，这所大学仍然沿袭了部队的作息制度，学风非常严谨，优势学科主要在土木工程、交通工程、工程管理、计算机科学与技术、机械设计制造及其自动化，并在铁路建设、土木工程等领域获得过多项国家三大奖，学生就业前景比较好，号称全世界有铁路工程的地方就有石家庄铁道大学的校友。二、广西民族大学广西民族大学坐落在南宁市，属于一所省部共建高校，前身为创建于1952年的中央民族大学广西分院，1953年更名为广西省民族学院，2006年更为现名。学校有东、西和武鸣三个校区，占地3500亩，有79个本科专业，全日制在校生2万余人。该校有5个国家级特色专业建设点：非通用语种群（越南语、泰国语、老挝语、柬埔寨语、缅甸语、印尼语6个语种）、中国少数民族语言文学（壮语言文学）、民族学、档案学、对外汉语。三、中国民航大学中国民航大学位于天津市，直属于中国民用航空局，是中国民用航空局、天津市人民政府、教育部共建高校。该校创办于1951年，如今被誉为““中国民航人才的摇篮”。目前该校有南北两个校区，占地1695亩，有本科专业31个，在校生28000余人。学科建设方面，拥有3个国家级特色专业，分别是交通运输、飞行器动力工程、飞行技术。结语以上三所大学都属于“双非”大学，也没有进入“双一流”，但是这三所大学的学生通过努力，也能有进入全国顶尖的大学或研究所的机会。这也提醒我们，即使高考发挥得不好，只要大学能够认真学习，考研还是有逆袭的可能。与此同时，有些人也为这三位同学捏了一把汗，复试名单中几乎全是名校的学生，不知道他们是否可以成功上岸？大家怎么看呢？欢迎关注“习与智长”，分享有价值的高考志愿填报技巧，深度剖析国内的高校和专业，让考生和家长们少走一点弯路。

中国自动化类哪些专业跻身校友会2020世界一流专业、中国顶尖专业和中国一流专业行列？哪些专业是校友会2020年中国自动化类的最好专业？全国第三方大学评价咨询机构艾瑞深校友会网发布《2020中国大学评价研究报告—高考志愿填报指南》，最新发布2020中国自动化类一流专业排名。清华大学、东北大学并列2020中国自动化类一流专业排名第一，浙江大学、哈尔滨工业大学名列第3。校友会2020中国自动化类一流专业排名（5★以上）

这个问题要具体情况具体分析，中科院研究所是一个总称，实际上中科院一共有12个分院，下面有100多家科研院所。和高校不同，中科院是一个很特殊的存在，但不同研究所的科研实力相差巨大，最好的和最差的比二本和清华之间的差距还要大。所以考上中科院研究所是不是很厉害要看的是考上哪一个研究所，下图是中科院物理所2020年的研究生录取名单，我们可以看出好多学生都是985大学的。如果有考生考上中科院物理所、自动化所等这些科研院所，实力自然是没得说！那么这些顶级的科研院所的竞争究竟多大呢？我们再举一个例子就能看出，看到图中的英国牛津大学了吗？没错，世界排名前几的牛津大学的学生都来考中科院的物理研究所，足以见得其实力。同样的还有北京大学的来考中科院物理研究所，遗憾的是最后没有被录取，这足以见竞争有多激烈了！同样的下图是中科院自动化研究所的初试成绩，第一名是哈尔滨工业大学的同学考研总分436分，而在排名前20的同学中几乎清一色的985，所以第8名石家庄铁道大学的那位同学显得非常不容易，而是从最终录取结果来看，石家庄铁道大学的那位同学最终也是被成功的录取了，说明真的很强！当然了，并不是所有的中科院的研究所都这么热门，有一些中科院的研究所不但地理位置偏僻而且专业比较冷门，在考研的时候甚至没有人报考，经常出现招不满的情况，或者需要考研调剂才能招满。类似这种研究所考生考上之后，真的不能说明实力有多强，之所以能考研成功是因为没有人去。各个高校等级分得很清楚，985、211、双一流、因此考生在报考的时候可以参考各个学校的头衔。但是中科院并没有分得那么清楚，因为下属的研究所特别多，如果不是参加考研的学生是不了解每个所的情况的。但是中科院下属的研究所比起高校有一个优势就是每月发的补助非常多。一般而言，高校每个月国家发的补助是500元到700元，而中科院的研究所每个月能发到2000元甚至5000元的补助，这一点对于一个还没有工作的学生来说诱惑还是很大的。

近日，2021级研究生推免保研的“神仙打架”般的竞争落下了帷幕。伴随着人工智能时代的浪潮涌来，计算机、人工智能、模式识别等专业陷入了前所未有的“内卷”局面。作为实力强劲，在人工智能行业享有盛誉，作为中科院顶级“强所”之一的中国科学院沈阳自动化研究所今年的推免招生情况如何呢？请看下图：2021级沈阳自动化所推免研究生来源通过上图我们可以分析出，整体而言，沈阳自动化所的生源还是相当不错的，生源方面在东北也仅次于哈尔滨工业大学了，远远好于吉林大学、东北大学等高校。但是，由于受到地域因素的影响，东北寒冷的天气以及信息行业发展境况，难以吸引人才进驻。这样的表现相比位于北京，发展状况如日中天的北京自动化研究所而言，不免令人唏嘘。北京自动化所的生源大部分都是顶尖985高校以及行业一流211高校，对比下来，沈阳自动化所不免就相形见绌了。中国科学院沈阳自动化研究所成立于1958年，主要研究方向是机器人、智能制造和光电信息技术。研究所拥有正式员工1200余人。其中，中国工程院院士2人。六十多年来，沈阳自动化所在自动化科学与工程领域不断探索，为国民经济、社会发展和国家安全做出了突出贡献，获得国家、中科院、各部委及地方奖励300余项。作为中国机器人事业的摇篮，在中国机器人事业发展历史上创造了二十多个第一，引领中国机器人技术的研究发展，成功孵化了沈阳新松机器人自动化股份有限公司、沈阳中科博微科技股份有限公司等10余家高技术企业。光电系统、大型数字化装备及控制系统等研究与开发方面取得大批成果，形成技术领先优势。2014年，研究所深入贯彻“率先行动”计划，组建了中国科学院机器人与智能制造创新研究院，围绕产业链，打通创新链，形成了“科学研究、工程应用、检测评估、标准制定”四位一体的发展态势。沈阳自动化所为国家战略高技术及其产业发展提供技术基础为发展理念，向着成为具有强大自主创新能力和可持续发展能力，向着建设成为具有中国特色、国际知名的国立科研机构为目标奋进。

2019考研结果出炉后，有人欢喜有人忧愁。考研，对现在的大学生来说，是大家普遍会考虑的一个选择，但是每年都有一些幸运儿提前被推免录取，让其他人羡慕不已。但是这“幸运”也离不开他们在本科阶段的努力与付出。中科院一直是许多考研学子的目标机构，每年也有许多推免生。我们一起看下中科院自动化所2019年推免生录取情况，几乎都是名校生，好大学就是不一样！从推免硕士生来看，中科院自动化所接收的学生大都来自西安交通大学，武汉大学，北京航空航天大学，北京理工大学这些985名校，少数推免生来自双一流高校中的世界一流学科建设高校，生源质量相当不错。因此想到一句话“高中不努力，以后得付出超别人至少10倍的努力才能跟那些优秀的人再站到一起。”这是很有道理的。我们再看一下那些直博的学生，毕业院校都是哈尔滨工业大学，东北大学，西安交通大学等名校的居多，一般重点院校的学生相对少很多。这也给那些考研的学生提个醒，考研还是要选一些好的学校来考，这样机会才多。选大学也是如此，一个好大学能为学生提供的助力，是一般人想不到的。好的大学，学生可以获得更多的交流机会，科研项目实践机会，还有着更多的保研推免名额，当别人在辛苦考研的时候，名校的大部分学生已经免试保研，已经开始高尖精的科学研究。即便是就业， 名校的毕业生也比普通院校的学生更受用人单位的青睐。高薪工作岗位大部分都是招的名校毕业生，想必各位也都知道。就拿中科院自动化所2019录取情况看，具有推免资格的也大都是名校。所以，各位高三的学子，一定要以名校为目标，知道吗？

在考研的整个过程中，学校志愿确定是一件非常重要的事情，选择不同最后的结果也截然不同。除了选择985、211或者双一流高校，中科院研究所也是一个不错的选择，每年都有很多来自985大学的考生选择报考中科院的研究所，这一点从研究所官方公布的复试名单中可以看出来。下面列举两个中科院研究所的例子，供大家参考。中科院自动化所从中科院自动化所公布的复试名单来看，本科毕业院校基本都来自国内的双一流高校，而且不乏清华、中科大、华科大、武大、浙大、哈工大等老牌名校。从成绩看，400+的高分也有不少，竞争也是非常激烈，由此也能证明中科院自动化所在相关专业领域的公认度是不容置疑的。中科院物理所从中科院物理所公布的复试名单来看，如下图，基本也都来自国内985大学，我们看到还有来自北京大学的考生。进入物理所复试名单的考生需要同时满足四个基本要求，如下图。政治英语单科不少于50分，业务课总和不少于220分，总分不低于367分。通常来说，中科院下设的研究所在各个领域的学科实力更加高精专，整体学术氛围更加浓厚，读研究所的学生很大概率会选择继续攻读博士，这是跟高校不同的地方。当然了，不是所有的研究所都会像上面提到的这两个一样如此被学生追捧。有些研究所总体实力可能没有那么强，建议考生在做选择的时候要综合考虑这些问题。从往年考研党的亲身经历来看，选择报考院校是关系到考研成败的关键因素，建议大家做好计划，不要盲目选择，根据自身的实际情况确定。21年考研的学生现在应该已经进入复习的正常节奏了，大家如有考研上的问题，欢迎留言分享，一起加油，努力上岸！

前段时间，中科院自动化研究所2020年复试名单公布后让很多人记住了那个404分的来自石家庄铁道大学的双非考生，由于初试成绩发挥较好，在所有进入复试的考生当中排在了第八名。再看一同进入复试的名单就能看出来竞争有多激烈，如下图所示。前十名的考生基本都来自国内的名牌高校，甚至还有清华大学的学生。看到这个复试名单，很多人可能会跟学习考研帮一样好奇，这位来自双非院校的404分考生最终会成功上岸吗？1、复试名单公布5月15日复试以后，等待了两周时间终于盼来了录取名单。那位来自石家庄铁道大学的考生如愿上岸，首先要表示祝贺。录取结果如下图。2、成绩分析从上图中可以看出，石家庄铁道大学的考生虽然录取，但是总排名并没有和初试成绩保持一致，前面有几位初试成绩不到400分的考生反超。因为自动化复试成绩占比到了50%，所以即便是初试成绩非常高，折算以后在总成绩中的优势也并不明显，只要发挥失常很容易被后面的考生反超。3、双非考生靠实力证明自己很多人都说双非院校考研会被歧视，先不深究是否属实，但是这个并不是你选择逃避报考985或者理想院校的理由，来自铁道大学和广西民族大学的这两位双非院校考生用实力证明了自己，在众多985大学本科考生的竞争之下顺利上岸，也向其他人证明了努力的意义。所以，如果你也是一位来自双非院校的考研考生，不要总想着有多难和被歧视，只要付出足够的努力，一切皆有可能，最好证明自己的办法就是靠实力。这样的两个例子也给后面想要报考自动化所的学生做了一个很好的示范，不管竞争对手是谁，机会靠自己把握。以上就是关于自动化所考研录取信息的分享，希望对大家有所帮助，考研路上有问题，欢迎留言分享。

作者：Gleb Chuvpilo是侧重投资AI和机器人初创公司的风险投资公司Thundermark Capital的执行合伙人。引言我们一年一度的《AI研究排名2019年版》终于出炉了（想了解我们去年发布的第一届排名，请参阅此文https://medium.com/@chuvpilo/whos-ahead-in-ai-research-insights-from-nips-most-prestigious-ai-conference-df2c361236f6）。这回我们分析了在两大最负盛名的AI研究会议：神经信息处理系统（NeurIPS或NIPS）和国际机器学习大会（ICML）上发表的研究成果。我们使用会议记录（NeurIPS 2019和ICML 2019），逐一研究了2200篇被接受的论文，详细列出了作者及所属组织，最后计算出每家组织的出版指数（参阅下面的“方法”部分）。可以从相当于完整论文（full paper）的角度对出版指数有一个最直观的认识：谷歌的出版指数167.3可以解读为2019年谷歌在这两大AI顶会上出版了167.3篇完整论文。我们先介绍有关研究方法的详细信息，然后介绍2019年AI研究排名，并显示进一步的值得关注的描述性统计数据，最后探讨谁在AI方面处于领先。方法我们出版指数所用的方法受到《自然指数》（Nature Index）的启发：为了收集一个国家、地区或机构对某论文的贡献，并确保它们的计数不超过一次，《自然指数》使用分数式计量（FC），该计量值考虑了每篇论文的作者份额。每篇论文的总FC为1，这个1在所有作者之间平分，假设每个作者的贡献同等。比如说一篇文章有10位作者，意味着每位作者获得的FC为0.1。如果是属于不止一家机构的作者，该作者的FC将在每个机构之间平均分配。对属于某机构的各个作者的FC求总和，即可计算出该机构的总FC。对于国家/地区而言，计算方法相似，不过一些机构设有海外实验室，这些实验室将被计入所在国/地区的总分，因此情况来得复杂一点。唯一的区别是，我们的出版指数将海外实验室计入总部所在国/地区（而非所在国/地区）。这一点有争议，不过我们认为这种方法更客观地反映了知识产权的分配以及各自给总部而非给本地实验室带来的收益。下面是计算出版指数的一个实例。如果某论文有五位作者，其中三位来自麻省理工学院（MIT）、一位来自牛津大学，另一位来自谷歌，每位作者将获得1分的五分之一，即0.2分。因而单单就该论文而言，MIT的出版指数将提高3 * 0.2 =0.6分，牛津大学的出版指数将提高0.2分，谷歌的出版指数将提高0.2分。由于MIT位于美国，因此拥有MIT将使美国的出版指数增加0.6分。同样，由于牛津大学位于英国，因此欧洲经济区+瑞士该类别将增加0.2分。最后，谷歌是一家总部位于美国的跨国公司，因此美国的出版指数再增加0.2分，因此总分增加0.8分。如果某作者隶属多家机构，我们将他/她的分数分配到每一家所属机构。比如以上面为例，如果最后一位作者标注属于两家机构：谷歌和斯坦福大学（而不仅仅属于谷歌），谷歌和斯坦福大学都会另外得到0.2 / 2=0.1分。最后，我们认为将NeurIPS和ICML上出版的论文合并到同一个数据集很合理，原因是它们在顶尖AI研究人员当中都有相似的知名度、相似的机构参与度以及相似的论文接受率（NeurIPS的论文接受率为21.2%，ICML的论文接受率为22.6%）。2019年AI研究排名2019年AI研究方面处于领先的全球40大组织（工业和学术界）（附出版指数）：1.谷歌（美国）— 167.32.斯坦福大学（美国）— 82.33.麻省理工学院（美国）— 69.84.卡内基梅隆大学（美国）— 67.75.加州大学伯克利分校（美国）—54.06.微软（美国）—51.97.牛津大学（英国）— 37.78. Facebook（美国）— 33.19.普林斯顿大学（美国）— 31.510.康奈尔大学（美国）— 30.911.佐治亚理工大学（美国）— 30.112.得克萨斯大学奥斯汀分校（美国）— 29.913.伊利诺伊大学（美国）— 29.414.哥伦比亚大学（美国）— 29.215.清华大学（中国）— 28.416.加州大学洛杉矶分校（美国）— 27.217.苏黎世联邦理工学院（瑞士）—27.018. IBM（美国）— 25.819.华盛顿大学（美国）—24.020.法国国家信息与自动化研究所（法国）— 23.221.洛桑联邦理工学院（瑞士）—22.322.北京大学（中国）— 21.623.多伦多大学（加拿大）—21.424.哈佛大学（美国）—19.225.杜克大学（美国）—18.726.纽约大学（美国）— 17.727.剑桥大学（英国）— 15.128.韩国科学技术院（韩国）— 14.829.以色列理工学院（以色列）— 14.630.加州大学圣迭戈分校（美国）— 14.631.威斯康星大学麦迪逊分校（美国）— 14.432.亚马逊（美国）— 14.333.马萨诸塞大学阿默斯特分校（美国）— 13.834.伦敦大学学院（英国）— 13.735.蒙特利尔学习算法研究所（加拿大）— 13.536.南加州大学（美国）— 13.537.宾夕法尼亚大学（美国）— 13.338.首尔国立大学（韩国）-12.739.约翰霍普金斯大学（美国）— 12.640.日本理化学研究所（日本）— 12.32019年AI研究方面处于领先的前20大地区（附出版指数）：1.美国— 1260.22.欧洲经济区* +瑞士—431.53.中国—184.54.加拿大—80.35.日本—49.46.韩国—46.87.以色列—43.38.澳大利亚—27.09.印度—17.110.新加坡—13.211.俄罗斯—10.612.台湾—5.313.沙特阿拉伯—5.014.阿拉伯联合酋长国—2.315.伊朗—2.216.南非—1.017.智利—1.018.马来西亚—0.719.土耳其—0.620.新西兰—0.5*属于欧洲经济区（EEA）的国家包括：奥地利、比利时、保加利亚、克罗地亚、塞浦路斯共和国、捷克共和国、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、爱尔兰、意大利、拉脱维亚、立陶宛、卢森堡、马耳他、荷兰、波兰、葡萄牙、罗马尼亚、斯洛伐克、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、英国、冰岛、列支敦士登和挪威。2019年AI研究方面处于领先的20大国家（附出版指数）：1.美国— 1260.22.中国—184.53.英国—126.14.法国— 94.35.加拿大—80.36.德国— 64.57.瑞士— 59.38.日本—49.49.韩国—46.810.以色列-—3.311.澳大利亚—27.012.印度—17.113.荷兰—15.314.新加坡—13.215.丹麦—12.216.意大利—11.517.瑞典—11.318.俄罗斯—10.619.芬兰—9.620.奥地利—7.42019年AI研究方面处于领先的前20所美国大学（附出版指数）：1.斯坦福大学—82.32.麻省理工学院—69.83.卡内基梅隆大学—67.74.加州大学伯克利分校—54.05.普林斯顿大学—31.56.康奈尔大学—30.97.佐治亚理工学院—30.18.得克萨斯大学奥斯汀分校—29.99.伊利诺伊大学—29.410.哥伦比亚大学—29.211.加州大学洛杉矶分校—27.212.华盛顿大学—2413.哈佛大学—19.214.杜克大学—18.715.纽约大学—17.716.加州大学圣迭戈分校—14.617.威斯康星大学麦迪逊分校—14.418.马萨诸塞大学阿默斯特分校—13.819.南加州大学—13.520.宾夕法尼亚大学—13.32019年AI研究方面处于领先的全球前20所大学（附出版指数）：1.斯坦福大学（美国）— 82.32.麻省理工学院（美国）— 69.83.卡内基梅隆大学（美国）— 67.74.加州大学伯克利分校（美国）—54.05.牛津大学（英国）— 37.76.普林斯顿大学（美国）— 31.57.康奈尔大学（美国）— 30.98.佐治亚理工学院（美国）— 30.19.得克萨斯大学奥斯汀分校（美国）— 29.910.伊利诺伊大学（美国）— 29.411.哥伦比亚大学（美国）— 29.212.清华大学（中国）—28.413.加州大学洛杉矶分校（美国）— 27.214.苏黎世联邦理工学院（瑞士）—27.015.华盛顿大学（美国）—24.016.法国国家信息与自动化研究所（法国）— 23.217.洛桑联邦理工学院（瑞士）—22.318.北京大学（中国）— 21.619.多伦多大学（加拿大）—21.420.哈佛大学（美国）—19.22019年AI研究方面处于领先的前20家公司（附出版指数）：1.谷歌（美国）— 167.32.微软（美国）— 51.93. Facebook（美国）— 33.14. IBM（美国）— 25.85.亚马逊（美国）— 14.36.腾讯（中国）— 8.87.阿里巴巴（中国）-7.58.博世（德国）— 7.29.优步（美国）— 7.110.英特尔（美国）— 6.911.丰田（日本）-6.012. Yandex（俄罗斯）— 5.813.百度（中国）— 5.514. 英伟达（美国）— 5.215.苹果（美国）—4.616. Salesforce（美国）— 4.217. PROWLER.io（英国）— 4.218. Criteo（法国）—3.919.华为（中国）— 3.720. NEC（日本）—3.5进一步分析学术界vs工业界－总出版指数中所占的份额：学术界：77.8%工业界：22.2%NeurIPS 2019和ICML 2019上2200个论文标题中排名前150个的单词：人均出版指数排在前30位的国家或地区（出版指数除以国家人口「百万人」）1.瑞士—6.972.以色列—4.883.美国—3.854.新加坡—2.345.加拿大—2.176.丹麦—2.117.英国—1.908.芬兰—1.759.法国—1.4110.瑞典—1.1111.澳大利亚—1.0812.韩国—0.9113.荷兰—0.8914.奥地利—0.8415.德国—0.7816.拉脱维亚—0.6717.比利时—0.4418.爱沙尼亚—0.4419.日本—0.3920.挪威—0.3221.塞浦路斯—0.2822.阿拉伯联合酋长国—0.2623.台湾—0.2224.爱尔兰—0.2125.意大利—0.1926.沙特阿拉伯—0.1527.希腊— 0.1428.中国—0.1329.捷克共和国—0.1130.新西兰—0.11显示AI研究领域排名全球前40位的组织的树状图（面积与出版指数成比例）：排名前40位的这些组织共占总出版指数的55%，在总共2200篇论文中占到1212.3篇。衡量AI研究方面的竞争（赫芬达尔指数）：赫芬达尔指数（又叫赫芬达尔–赫希曼指数）是衡量参与者数量相对行业的指标，也是表明参与者当中竞争程度的指标。算式：赫芬达尔指数算式：si是市场份额（百分比用作整数，用75而不是0.75表示），N是参与者数量。解释：H低于100表示?6?7?6?7行业竞争激烈。H低于1500表示行业不集中。H在1500至2500之间表示行业中度集中。H高于2500表示行业高度集中。至于我们的数据集（使用每家组织在总出版指数中的份额）：H = 146.47，表示行业不集中。换句话说，没有迹象表明2019年AI研究有垄断现象。讨论：谁在领跑AI？关于中美竞相称霸AI的战略性竞赛现状，今天正在上演一场激烈的辩论。我们倾向于站在更全面的角度来看待，不过开始分析之前，先回顾一下历史：2016年，AI领域发生了两件大事：3月，谷歌的AlphaGo成为第一个击败9段围棋职业高手李世石的计算机程序。10月，奥巴马总统政府发布了有关AI未来方向和考虑因素的战略：《为AI的未来做准备》。这两件大事在中国营造了“人造地球卫星时刻”，这有助于说服中国政府优先考虑并大幅增加对AI的投入。作为回应，2017年7月，中国政府定于2030年之前实现雄心勃勃的AI目标：中国力争到2020年成为AI经济体的一线国家，到2025年实现重大的新突破，到2030年成为AI的全球领导者。该战略就是著名的《新一代AI发展计划》，该战略刺激了许多政策，并刺激政府部门、地方政府和私营公司往研发方面投入数十亿美元。CNAS之类的某些智库认为，中国的AI战略反映了奥巴马政府报告中的关键原则——?6?7?6?7现在采纳这些原则的是中国，而不是美国。这种仿效策略并不陌生：用Peter Thiel的《从0到1》中的话来说“中国一直在直接仿效发达国家工作成功的所有东西：19世纪的铁路、20世纪的空调，甚至整座城市。他们可能会跳过几个步骤，比如不安装固定电话而直接采用无线，但他们依然在仿效。”2017年恰好是我们开始跟踪分析AI研究现状的一年，于是我们确立了中国的基准，下表显示美国在总出版指数方面比中国领先11倍：2017年AI十大领先国家：美国比中国领先11倍2019年，美国领先7倍（美国是1260.2，中国是184.5），因此差距显然在缩小。此外，艾伦AI研究所的分析（https://medium.com/ai2-blog/china-to-overtake-us-in-ai-research-8b6b1fe30595）发现，中国在引用率最高的10%论文中的作者份额稳步上升：2018年，中国的份额为26.5%，紧随美国的29%。有人可能会说，在未来十年，美国在AI方面的竞争力面临不利。然而我们认为，结果将取决于现代AI的三大要素（算法、硬件和训练数据）取得的进展之间的相互影响，做好这三大要素才能称霸这个领域。我们认为，未来几年美国在AI算法方面会有强大的领先地位，这离不开几十年来MIT、斯坦福大学、卡内基梅隆大学和加州大学伯克利分校等世界一流大学在计算机科学发展方面取得的成绩。此外，谷歌和Facebook等公司在AI会议上乐意公开发表内部研究成果，这提供了不断壮大的生态系统和某种交流机会，以便顶级AI研究人员在学术界和工业界之间从容转换角色（比如Yann LeCun或吴恩达）。此外，美国是硅谷的大本营，自从叛逆的八人帮离开肖克利半导体实验室于1957年成立仙童半导体以来，硅谷就一直处于硬件创新的最前沿。深度学习算法极其耗费计算资源，挖掘比特币的耗电量比瑞士全国耗电量还大。我们认为，在今后十年，中国要想在硬件方面赶上美国极其困难。然而，训练数据是美国占优势值得怀疑的方面，这是有意为之。实际上，这是更广泛的隐私与公共利益之争的一部分，美国倾向于选择隐私，而中国倾向于选择公共利益。如今在中国，AI扫描数亿只街道摄像头拍下的人脸、读取数十亿条微信消息，并分析数百万条健康记录，这一切都以数据是为了公共利益为由。这种随处可得的训练数据加上全国14亿人口，为中国创造了巨大的战略优势。虽然很难得出结论，但我们仍认为前两个因素（算法和硬件）将压倒后一个因素（数据的可用性），未来几年美国会保持其在AI领域的领先地位。数据集请注意，AI大会不会发布采用标准形式的出版数据，因此我们的分析最终基本上靠手动（HTML解析、Python转换和许多手动的名称标准化）。如果你觉得有任何瑕疵，请发电子邮件过来，我们乐意修改。如果你想下载并研究数据集，发布在此处（http://people.csail.mit.e/chuvpilo/publications.html）。

自动化是现代社会将会起着重要作用，社会发展趋势是向着非人工方面发展，近几年国家也在大力发展理工专业，坚持文史理工两头齐进原则，引用一句话“数学是工科之母”、“学自动化本质就是研究数学”这句话说出了自动化与数学有着很大关系，从知识体系和思维方式来说，自动化优于计算机。首先我们先介绍自动化专业。自动化专业是以自动控制理论为主要理论基础，以电子技术、计算机信息技术、传感器与检测技术等为主要技术手段，对各种自动化装置和系统实施控制的一门专业。华南理工大学华南理工大学，（简称“华工”），是广东“985”“211”名校，教育部直属单位，华南理工大学原名华南工学院，最早可溯源至1918年成立的广东省立第一甲种工业学校，园分为三个校区，五山校区位于天河区石牌高校区；大学城校区位于番禺区广州大学城内；广州国际校区位于番禺区创新城。自动化专业是国家级特色专业和广东省首批本科名牌专业，学校与企业签订了一系列保障合同，为毕业生以后实习与就业提供了保障，就业形势显著，是我们必选的学校之一，华工的自动化专业在广东省乃至全国同行业当中都具有较强的竞争实力，如果能拿到华工自动化硕士学位的话，那在自动化行业中就具有相当强的竞争能力了。广东工业大学广东工业大学，（简称"广工大"），位于广州市，由995年，由原广东工学院、华南建设学院（东院）、广东机械学院合并组建而成。现有省一级重点学科10个，省二级重点学科5个，5个学科进入ESI全球学科排名前1%行列，学校由大学城、东风路、龙洞、番禺四个校区组成，总占地面积204.44万平方米；设有20个学院，81个本科专业；由硕士与博士授予点，每年考取研究生与博士的人数都很多，自动化专业在广工是重点学科，学生进校每年的招生分数都是非常高，因为是广工的王牌专业，学校每年都会有相应项目让学生参与，而且师资力量强大，就业不亚于华工。暨南大学暨南大学，（简称“暨大”），是中国第一所由国家创办的华侨高等学府，直属中央统战部领导，教育部、中央统战部、广东省三方共建大学，985大学，校前身是1906年清政府创立的暨南学堂。1927年更名为国立暨南大学。1949年8月合并于复旦大学、交通大学等高校。1958年，暨南大学重建，学校在广州、深圳、珠海有五个校区，校本部在广州市；校园占地总面积3182.4亩，建筑面积167.05万平方米，学校设有37个学院和研究生院、本科生院，有58个系，20个直属研究院（所），98个本科专业，暨南大学的自动化专业是省级特色专业，相比较前面俩个大学，稍微逊色点，师资水平优秀，教学能力良好，整体来说暨大的自动化专业不错，假如考不上前面俩个大学，可以考虑一下暨大。自动化专业而言，这个专业的个体差异和学校差异一定程度决定了就业情况的好坏。只要你在这个专业学到了本领，不怕没有工作单位招聘，不是名校出身的我们，肯定是会要付出更多的努力，这就是为什么我们高考前会拼命的学习原因，学校的出身决定以后的就业发展，假如考不上好的学习，通过我们自己努力也是完成。上面有什么说得不对的地方，大家可以在评论区跟我说