全球AI遇冷了嗎？不存在的。中國AI發(fā)展怎么樣？論文總數(shù)更上一層樓。

這就是一年一度權(quán)威報告《斯坦福2019全球AI報告》給出的結(jié)果。

而且縱橫全球盤點2019，其中諸多新變化也非常醒目， 比如中國AI論文發(fā)表數(shù)除了全球領(lǐng)先——還首次超越歐洲，AI專業(yè)受到空前熱捧，清華AI課程注冊3年翻4倍。

進一步放眼全球，AI投資超過了700億，相當于每天2億多美元砸向AI領(lǐng)域。自動駕駛依然是最受青睞的投資標的。

通過這份報告，幾乎能夠宏觀完整地了解全球AI的年度情況。

因為該報告由斯坦福大學聯(lián)合OpenAI、Google、麥肯錫等機構(gòu)發(fā)布，從2017年開始，該AI指數(shù)報告就成為了業(yè)界重要參考，今年已經(jīng)是第三次。

所以在這一年的時間里，全球的AI還發(fā)生了哪些變化，完整圖景，我們一一解析傳送如下。

報告由九章內(nèi)容組成：研發(fā)、學術(shù)會議、技術(shù)性能、經(jīng)濟、教育、自動駕駛與自動武器、公眾認知、社會考量、國家戰(zhàn)略與全球AI活力。涵蓋了從AI技術(shù)到社會影響的各個方面。

相比過去兩年，這份報告將自動駕駛技術(shù)、AI國家戰(zhàn)略、AI人才教育單獨提出，分別各列為一章，突顯了自動駕駛技術(shù)的重要性，以及各國紛紛重視AI的國際形勢。

另外，這也是斯坦福以人為本人工智能學院（HAI）成立以來第一次發(fā)布AI指數(shù)報告，HAI是今年3月斯坦福大學成立的由李飛飛教授領(lǐng)導的新部門。

△HAI負責人John Etchemendy和李飛飛

報告要點

一、AI論文數(shù)量持續(xù)增長，中國成績突出

1、在2010年至2019年之間，arXiv上AI論文總數(shù)增加了20倍。從1998年到2018年，經(jīng)過同行評審的AI論文增長了300％。

2、中國現(xiàn)在每年出版的AI期刊和會議論文數(shù)量與歐洲一樣多，而之前在2006年超過美國成為全球第一，但值得注意的是，美國論文的引用影響力FWCI——仍比中國高50％。

3、全球AI期刊中超過32％的引用來自東亞，AI會議論文引用中有40％以上來自北美，北美占全球AI專利引用比例的60％以上。

4、參加AI會議的人數(shù)繼續(xù)大幅增加。NeurIPS 2019預(yù)計將有13500名與會者，比2018年增長41％，比2012年增長800％。

二、AI專業(yè)、崗位依舊受熱捧，清華AI課程注冊人數(shù)3年增4倍

1、人工智能是計算機科學博士學位專業(yè)領(lǐng)域中最受歡迎的領(lǐng)域，2018年，超過21％的計算機科學博士研究生專注于人工智能和機器學習。

2、在美國，人工智能工作的比例從2012年的0.3％增長到2019年發(fā)布的總工作量的0.8％。人工智能的勞動力需求正在增長，尤其是在高科技服務(wù)和制造業(yè)領(lǐng)域。

3、在全球大學中，人工智能和相關(guān)學科的入學率繼續(xù)快速增長。清華大學AI相關(guān)課程注冊人數(shù)3年增長了4倍。

4、在研究生教育中，人工智能已迅速成為北美計算機科學博士學位學生中最受歡迎的專業(yè)，其學生人數(shù)是第二大最受歡迎的專業(yè)（安全/信息保障）的兩倍。

三、AI技術(shù)突破顯著：訓練用時大大縮短

1、在一年半的時間里，金東方物流 ，在云基礎(chǔ)架構(gòu)上訓練大型圖像分類系統(tǒng)所需的時間大大縮短，從2017年10月的大約3個小時，減少到2019年7月的大約88秒。訓練成本急速下降。

2、在SuperGLUE和SQuAD2.0基準測試中，一些廣泛的NLP分類任務(wù)的進展非常迅速，但是在某些需要推理的NLP任務(wù)或人類級別的概念學習任務(wù)下，性能仍然較低。

3、2012年之前，人工智能的結(jié)果緊追摩爾定律，馬鞍山物流 ，計算每兩年翻一番。2012年以后，計算量每3.4個月翻一番。

四、AI產(chǎn)業(yè)投資持續(xù)增長，自動駕駛分得最大蛋糕

1、2019年，全球私有AI投資超過700億美元，與AI相關(guān)的創(chuàng)業(yè)投資超過370億美元，并購交易金額340億美元，IPO為50億美元。

2、在全球范圍內(nèi)，對AI初創(chuàng)公司的投資繼續(xù)穩(wěn)步上升。從2010年13億美元到2018年的404億美元，資金以超過48％的年均增長率增長。

3、自動駕駛汽車在過去一年中獲得了全球投資的最大份額（77億美元），其次是AI醫(yī)療（47億美元），面部識別（47億美元），視頻內(nèi)容（36億美元）和欺詐檢測和金融（31億美元）。