AAAI-26投稿量爆炸：近3万篇论文，2万来自中国，评审系统都快崩了

你可能不信，你投的 AAAI-2026 会议，应该是有史以来投稿量最多的一次。

此前，取号人数就突破了 3 万，其中有不少 NeurIPS 转投的。

如今官方数据也公开了：主技术轨道共接收将近 29000 篇投稿，来自中国的投稿接近 20000 篇，占据了惊人的三分之二。

论文作者数量也是一路狂飙，本次共有 75000+ 位独立作者提交了论文。这是什么概念，意味着即便只有 1% 的作者在某一时刻提出问题，审稿人就需要回复约 750 封邮件，这足以让一个由志愿者运作的会议应接不暇。

另一个惊人的数字是，团队在过去几个月中，收到的邮件数量已经超过 AAAI-25 全年总量的五倍，最高峰时每天可达 400 封邮件请求。

不过，AAAI 也不是什么论文都接收，他们也会剔除一些未达标的论文，例如缺少 PDF、未匿名的稿件、超页论文、作者超过投稿上限等情况，即便如此，仍有大约 23000 篇论文进入评审流程，这一数量几乎是 AAAI-25（12957 篇）评审论文数的两倍！

除了投稿数量，AAAI-26 也公布了前三大研究关键词，分别是计算机视觉（近 10000 篇）、机器学习（近 8,000 篇）以及自然语言处理（超过 4000 篇）。看来想要在这些投稿中脱颖而出，着实有些难度，毕竟大家的研究领域都集中在这几个模块。

随着投稿数量的持续攀升，评审系统所面临的挑战也在不断加剧，尤其当论文规模达到数万篇时更是如此。导致评审系统在存储、计算、带宽、流程支持，以及最为稀缺的合格审稿人时间等方面，都被推向了极限。

为应对这一需求，AAAI 共招募了 28000+ 名项目委员会成员、高级项目委员会成员和领域主席。AAAI-26 的项目委员会规模几乎是 AAAI-25 的三倍。

大家也不必担心，虽然投稿量激增，但评审质量和公正性依然会得到保障。AAAI 也在采取一些措施，具体表现在：

AAAI 正在积极调查评审流程中可能存在的伦理问题。对于确认的违规行为，将会追究相应后果，这些后果可能超出当前评审周期，甚至在更长远的未来施加制裁。除了 AAAI-26 的伦理主席外，AAAI 还设有出版委员会和伦理委员会，以便在本次会议范围之外继续开展调查和实施制裁。

此外，AI 辅助评审实验已经展现出积极的早期成果，其中包括用于发现并抵制评审人之间串通的工具。

论文与审稿人的匹配采用了最先进的算法，并设置了稳健性检查以防止投标操纵。这意味着未经授权的相互投标对论文匹配过程的影响微乎其微。在 AAAI-26 的论文匹配过程中，投标只是众多考量因素之一，而更为重要的因素包括研究专长领域、既往发表内容以及地域多样性。

鉴于投稿数量极其庞大，以及各个子领域中审稿人与论文数量并不均衡的情况，部分审稿人会评阅与其核心研究领域相邻的论文，而不是完全契合其专长的论文。

尽管如此，审稿流程还是会出现短暂的延时，毕竟数量摆在那，AAAI 希望论文作者能够给予理解。

对于这令人颤抖的投稿数，评论区也在热烈讨论。

有人表示这是意料之中，毕竟美国奥赛就是中国参赛者占大多数。

还有一个非常有趣的评论。

不禁想起之前广为流传的一句话：现在全球 AI 竞赛是美籍华人和中国人的 PK。

当然，也有评论以半开玩笑的口吻指出，这背后是当前 AI 学术界人尽皆知的巨大发表压力，积极投稿或许也是在这种「内卷」环境下为自身学术前途「谋出路」的无奈之举。

关于如今 AI 顶会投稿量暴增反映的问题和引发的争议，此前已有不少讨论，详见机器之心报道：

数据背后的中国 AI

这种席卷顶会的趋势，绝非偶然。多家报道显示，中国和中国学者在人工智能领域占据着越来越重要的地位。

Digital Science 今年 7 月的报道显示，中国已成为全球人工智能研究领域的绝对领导者，不仅在研究数量上，在研究质量（引用关注度）和影响力方面也已超越世界其他国家。并且中国已成为美国、英国和欧盟在 AI 研究领域最强的合作伙伴。

而 Medium 的一篇报道则更为直观地展示了这股「中国力量」在过去十年间的惊人崛起。数据显示，在 CVPR、NeurIPS、ICML 这些 AI 顶会上，有中国学者参与的论文比例一路飙升。

以计算机视觉顶会 CVPR 为例，中国作者的论文比例从 2015 年的约 30% 增长到 2019-2020 年时已接近 40%，一举超过了美国。在 NeurIPS 和 ICML 上，这个比例也从 2015 年不起眼的 10% 左右，增长到了 2024 年的 20-30%。

由中国研究人员共同撰写的被接收论文的估计百分比。近年来，这些数字显著增长。

到了 2024 年，全球顶尖 AI 会议（如 NeurIPS）录用论文数量排名前 20 的研究机构中，有 8 所来自中国，其中包括排名第一的机构。

这一成就的背后，是清华大学、北京大学等顶尖高校，以及华为、阿里巴巴、腾讯等科技巨头的共同推动。