Google Scholar公司科研实力大比拼：谷歌1161，华为110，为何差10倍？

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  新智元报道  

编辑：时光 桃子 拉燕

【新智元导读】各大科技公司的科研水平如何？Google Scholar（被引≥2000）数据显示，谷歌1161，华为110，更有全球50余家科技企业的研究人物数据。

2022年，各大科技公司的科研水平如何？

 

我们将Google Scholar的被引指数作为指标（Citation≥2000），对国内外公司（不完全统计）科研人员的数量进行了统计。

 

 

科研人员的能力能够反映出一家公司科研实力强弱的重要因素，同时还能反映出公司对科研的重视程度。

 

Citation≥2000应该算是一个比较高的标准，此前有网友还拿被引数与修仙境界进行比较。

 

 

另外，Google Scholar的统计数据中，因一些科学家更换公司但没有更改，或者一些人没有注明公司，统计存在一定误差。

110人！华为高被引科学家居首

先来看国内公司被引数大于/等于2000的科学家人数：

 

1. Huawei（华为）：110

2. Alibaba（阿里巴巴）：77

3. Tencent（腾讯）：52

4. Baidu（百度）：38

5. ByteDance（字节跳动）：29

   

6. Sensetime（商汤)：25

7. Jingdong（京东）：10

8. Megvii（旷视）：6

9. Meituan（美团）：5

10. Xiaomi（小米）：5

 

11. Kuaishou（快手）：5

12. 360：5

13. Didi（滴滴）：4

14. Lenovo (联想）：3

15. Netease（网易）：1

16. Pinduoduo（拼多多）：0

 

（注：以上数据仅按被引数≥2000的人数排列，不完全统计的公司）

 

从国内排名来看，华为高被引科学家的人数最多（110人），田奇教授被引数最多，为35773。

 

 

华为对科研的重视程度有目共睹，大量的人才引入最能证明这一点，尤其是国外科学家。

 

从Google Scholar中可以看到华为的科学家国际化程度非常高。

 

最近的一次国外科学家的引入便是在2021年9月，2002年菲尔兹奖得主，世界级数学大牛Laurent Lafforgue加入华为。

 

 

除了华为，阿里巴巴科学家共有77人，排在第一位的便是我们熟知的AI大牛贾扬清。

 

 

此外，我们把以上统计中的每家公司里比较有代表性的国内科学家列出（Citation≥30000）：

 

旷视首席科学家及旷视研究院院长孙剑被引数为255630。

 

 

腾讯Robotics X实验室及腾讯AI Lab负责人张正友博士被引数为62390。

 

 

联想CTO芮勇博士被引数为31272。

 

谷歌1611人，一骑绝尘

1. Google（谷歌）: 1611

2. IBM: 776

3. Microsoft（微软）: 616

4. EA（Electronic Arts，美国艺电公司）: 423

5. Facebook（脸书）: 396

 

6. Sea：376

7. Intel（英特尔）: 361

8. Amazon（亚马逊）: 353

9. Samsung（三星）: 285

10. Apple（苹果）: 256

 

11. Nvidia（英伟达）: 158

12. Qualcomm（高通）：109

13. Adobe（奥多比）: 74

14. Cisco（思科）: 56

15. OpenAI（Open AI）: 44

 

16. Twitter（推特）：42

17. AMD（美国超威半导体公司）: 32

18. Oracle（甲骨文）：32

19. Sony（索尼）：29

20. ASML（阿斯麦）：25

 

21. Salesforce（Salesforce）: 22

22. TSMC（台积电）：24

23. Tesla（特斯拉）: 21

24. Netflix（网飞）: 21

25. Uber（优步）：20

 

26. Snap（色拉布）：19

27. Visa（维萨）：16

28. Xilinx（赛灵思）：8

29. Disney（迪士尼）: 7

30. AutoDesk（欧特克）：5

 

31. Epic Games（英佩游戏）: 3

32. Ubisoft（育碧）: 2

33. Paypal（贝宝）: 0

 

（注：以上数据仅按被引数≥2000的人数排列，不完全统计的公司）

 

再来看国外科技巨头，不用说，他们的科研实力强到没话说。和国内对比，一看确实差了许多。

 

谷歌1611名科学家居王座之首。在被引超过2000的前5名科学家中，就有一位大名鼎鼎的图灵奖得主Geoffrey Hinton，被引数高达542284。排在第二的便是谷歌大牛Jeff Dean，他的被引数为206421.

 

 

不可否认的是，这也是有影响力的科研成果都来自国外的主要因素。

 

就那今年AI领域比较有影响力成果来说。

 

2月4日，谷歌母公司Alphabet下的人工智能实验室DeepMind推出了会刷编程竞赛题的AlphaCode，在参加著名网站Codeforces举行的10场编程比赛，成绩超过了一半人类。

 

同天，OpenAI还公布其打磨后的计算机定理证明器拿下奥数题。

 

被引人数多，并不代表公司市值

   

根据CompaniesMarketCap，我们列出了前20名科技公司的市值与Citation>=2000的人数关系。

 

传送门：

https://companiesmarketcap.com/tech/largest-tech-companies-by-market-cap/

 

 

由上可以看出，市值与科研并非完全相关。

 

市值排在第五的特斯拉被引大于/等于2000的仅有21人。特斯拉的团队不仅小而精，而且他们研发几乎都不发论文。

 

甚至还有人曾发问特斯拉研究人员都不发论文吗？

 

 

此外，Meta（Facebook）科研人员396，实属不少。其市值跌出前五，是转型、财报发布、用户增长达到极限，苹果隐私调整措施等因素综合影响的结果。

科研对于科技公司的重要性

科技公司的发展正是得益于其强大的科研实力，根据上述谷歌学术搜索（被引≥2000）的科研人物指数可知，国内排名TOP3的分别是：华为（110人）、阿里巴巴（77人）、腾讯（52人），众所周知，这些公司都非常注重科研。

 

 

腾讯是一家年轻的企业，它还不满24周岁，但在腾讯成立仅仅8年，2007年投资亿元成立腾讯研究院，成为中国互联网首家研究院。

 

腾讯研究院成员数百人，京沪深三地同步设立，致力于互联网核心基础技术的自主研发。

 

而近年来，伴随AI研究热潮，腾讯又于2016年4月成立AI Lab，由世界知名科学家和工程师组成，与全球顶级院校与机构合作，打造产学研用一体化的AI生态，为内容、游戏、社交和平台工具进行AI自主研发。

 

AI Lab的领衔人物张正友主任，现同为ACM Fellow（国际计算机协会）和IEEE Fellow（国际电气与电子工程师协会），博士毕业于巴黎第十一大学，是世界著名的计算机视觉和多媒体技术的专家，曾数十年工作于美国微软和法国国家计算机自动化研究院。

 

不仅如此，科技公司还尤其注重赛道深耕，以此积累雄厚实力，用其专注+时间打造基业长青。

 

以华为为例，目前，华为的重磅科研人物数量排名全国第1，为110人。这样的数值绝不是一时的突飞猛进，而是科技公司自诞生之日起的基因所决定。

 

早在1987年，44岁的任正非从一名退伍军人开始投身创业，它将华为紧紧定位于通信设备商，这意味着制造业的高科技含量。

 

对比当时，面临着欧美日八家通信老牌「侵华」，华为以其专注的魅力再加时间的效力，发挥出科技的价值，它从电信设备的「二道贩子」，经过35年浴血奋战，以奋斗者为本，如今跻身世界一流电信制造企业。

 

不过，国内有些互联网企业仍然可以「走老路」，通过产品营销策略改进而非科技创新，在竞争市场中占有一席之地。

 

 

比如拼多多，虽然它的谷歌学术（被引≥2000）人物指数为0，但它仍有754.48亿美元的市值（=4776.08亿元）。相比360，科研人物指数位5，比拼多多排名更靠前些，而市值为765.98亿元，比拼多多少很多。

 

可以说，这也是因为，目前国内科技企业整体情况仍然不够「硬核」，国内顶尖科研人才仍显不足。

 

而全球科技巨头的科研较量，早已炽烈，比如「谷歌非工程师不招」。

 

只有科技创新，自主性原创，做到独一无二，让竞争者难以跟随，科技公司才能立于不败之地。

「硬核」，下一波科技浪潮特征

 

AI、元宇宙带来的科技革命都非常「硬核」。

 

诞生于2011年的旷视，仅仅经过10余年的发展，在上述谷歌学术指数中（被引≥2000）可检索到6人，在国内榜中排名TOP10，以其科技「硬核」而备受关注。

 

旷视专注于AI核心硬件与平台软件，注重产品创新，开发了AIoT应用计算一体机、智能分析盒、城市公共安全综合软件平台、机器人仓储物流软件平台等新兴产品，服务数十万开发者。

 

 

截止目前，旷视研究院在深度学习和计算机视觉方面成绩斐然，资料显示，它拥有932件AI相关专利，参与近20项AI相关的国家及行业标准制定，获42项世界AI技术竞赛第1，2017-2019获COCO图像理解大赛3连冠。

 

因此，在下一波科技浪潮中，没有科研能力只是follow，几乎不可能占得先机，从而做出顶级的下一代产品。

参考资料：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/421951675 

https://scholar.google.com/?hl=en&as_sdt=0,5