在上午的发布会上，清华大学表示，新成立的研究院将致力于以人工智能理论和基础方法研究为核心，积极推进大跨度学科交叉融合，积极推进大范围技术与产业、学校与企业的融合。目前，国内高校在人工智能领域的教育投入正进入高速发展阶段。今年 3 月 6 日，南京大学成立了人工智能学院，著名学者周志华任院长，南大表示，该校将致力于建设一流的人工智能基础研究基地和人才培养基地。
作为国内高等学府中的翘楚，清华大学在人工智能领域的研究水平一直处于世界领先地位。在最新的计算机科学排名 CSRankings 网站（http://csrankings.org）上，清华大学在全球 AI 领域学术机构的排名中仅次于卡耐基梅隆大学（CMU），位居第二位。在前十名中的其他国内院校还有北京大学和中科院。不同于 US News 和 World Report 等学术排名，CSRankings 仅度量院校教员在计算机科学领域各大顶会上论文发表的数量。由于顶会论文发表难度较高，这种统计排名的方式被认为难以进行造假。
目前在 CSRankings 上的全球 AI 领域学术机构排名，统计数据截止日期：2018 年 6 月 24 日。
在 CSRankings AI 排名中，清华大学作出主要贡献的学者。排名第一的是计算机科学与技术系副研究员朱军。
根据清华大学师资简介，出任AI研究院院长的张钹是清华大学计算机系教授，中科院院士。1958 年毕业于清华大学自动控制系，同年留校任教至今。他在 2011 年获汉堡大学授予的自然科学荣誉博士，并现任微软亚洲研究院技术顾问。
张钹院士主要参与人工智能、人工神经网络、机器学习等理论研究，以及这些理论应用于模式识别、知识工程与机器人等技术研究。在这些领域，张钹院士已发表 200 多篇学术论文和 5 篇（或章节）专著（中英文版），且专著获得国家教委高等学校出版社颁发的优秀学术专著特等奖。张钹院士的科研成果分别获得 ICL 欧洲人工智能奖、国家自然科学三等奖、国家科技进步三等奖、国家教委科技进步一、二等奖、电子工业部科技进步一等奖以及国防科工委科技进步一等奖奖励。此外，张钹院士还参与创建智能技术与系统国家重点实验室，于 1990‐1996 年担任该实验室主任。
在过去 30 多年中，张钹院士提出问题求解的商空间理论，在商空间数学模型的基础上，提出了多粒度空间之间相互转换、综合与推理的方法。此外，张院士还提出了问题分层求解的计算复杂性分析以及降低复杂性的方法。该理论与相应的新算法已经应用于不同领域，如统计启发式搜索、路径规划的拓扑降维法、基于关系矩阵的时间规划以及多粒度信息融合等，这些新算法均能显著降低计算复杂性。在人工神经网络上，张院士提出基于规划和基于点集覆盖的学习算法。这些自顶向下的结构学习方法比传统的自底向上的搜索方法在许多方面具有显著优越性。
根据 Google Scholar，张院士引用量最高的研究论文主要关注于神经网络的稳定性分析、神经网络的建模方法等，它们都是在深度学习崛起之前做的研究，由此可见张院士是较早研究这种层级表征模型的研究者。
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