四川
打开热力图，中国那片红色区域大得扎眼。高校方面，清华大学以332篇独占鳌头，几乎是“一校抵一国”的存在。
上海交通大学240篇、浙江大学232篇紧随其后，构成了中国AI研究的“铁三角”。北大229篇、中科大148篇、复旦147篇也稳居前列，国科大、南大、哈工大等也各有百篇左右的体量。
更绝的是企业军团的集体亮相，阿里巴巴135篇、华为111篇、字节跳动107篇、腾讯94篇。这四家大厂加起来就是447篇，比很多国家的全部产出还要多。
美国占比31.9%，乍一看不算太难看，但你知道吗？两三年前这个数字还是40%以上。Paper Copilot数据显示，ICLR2023美国7931篇，中国4871篇；2024美国11977篇，中国9243篇；到2025，两边几乎贴身肉搏：中国18906篇，美国18875篇。
美国的核心阵地还是老牌名校：斯坦福177篇、卡耐基梅隆167篇、MIT167篇。企业端微软143篇领跑，谷歌68篇、英伟达73篇、Meta103篇也不差。
新加坡同样不容小觑，占比5.5%。新加坡国立大学173篇、南洋理工137篇，两所高校撑起了一个“AI小巨人”。韩国的KAIST以110篇跻身全球前列，首尔国立79篇，也证明了东亚AI研究群体的整体崛起。
再看欧洲，画面就有点惨了。英国3.0%，瑞士靠ETH Zurich（78篇）和EPFL（55篇）撑场，整个欧洲加起来，英国、瑞士、德国、法国、荷兰，占比仅5.3%。
扎心的是，新加坡和韩国两个国家的贡献量，居然超过了整个欧盟27国。资金投入不足、人才外流、产业落地缓慢，这三重困境正在把欧洲推向AI研究的观众席。
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