美國(guó)頂尖學(xué)府斯坦福大學(xué)(Stanford University)AI 100中AI Index項(xiàng)目旨在追蹤人工智能的活動(dòng)和進(jìn)展，研究人工智能對(duì)人們生活的影響。AI Index通過(guò)專注于追蹤和觀察AI的活動(dòng)和進(jìn)展，并以可靠、可驗(yàn)證數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，促進(jìn)大眾對(duì)AI的了解。

AI Index在2017年年末公布了團(tuán)隊(duì)成立以來(lái)第一份報(bào)告，又于近日發(fā)布了第二份報(bào)告，我們將通過(guò)對(duì)比兩份報(bào)告的數(shù)據(jù)變化，來(lái)探究AI行業(yè)2018年的發(fā)展趨勢(shì)，以及中國(guó)對(duì)比世界其它國(guó)家在AI領(lǐng)域發(fā)展方向的異同。

資料參考：

http://cdn.aiindex.org/2018/AI%20Index%202018%20Annual%20Report.pdf

http://cdn.aiindex.org/2017-report.pdf

AI學(xué)術(shù)研究論文數(shù)量

2017年：1996年以來(lái)學(xué)術(shù)論文和研究的數(shù)量猛增了9倍以上

 

 

自1996年以來(lái)，每年發(fā)表的計(jì)算機(jī)科學(xué)的學(xué)術(shù)論文和研究的數(shù)量猛增了9倍以上。學(xué)術(shù)論文和研究通常能產(chǎn)生新的知識(shí)產(chǎn)權(quán)和專利。整個(gè)Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)中，含有“Artificial Intelligence”這個(gè)關(guān)鍵詞的計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的論文有超過(guò)200,000(200237)篇。Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)中“計(jì)算機(jī)科學(xué)”領(lǐng)域的論文總共有近500萬(wàn)(4868421)篇。

2018年：AI領(lǐng)域論文總量猛增

 

 

上圖是相較于1996年，學(xué)術(shù)論文的年度出版率增長(zhǎng)情況，該圖比較了計(jì)算機(jī)科學(xué)(CS)領(lǐng)域和AI領(lǐng)域的論文發(fā)表率增長(zhǎng)情況。從1996年到2017年，AI領(lǐng)域的論文增加了7倍(8x)，CS領(lǐng)域的論文增加了5倍(6x)

對(duì)比總結(jié)：對(duì)比2017年報(bào)告，在2018年進(jìn)一步注重細(xì)分領(lǐng)域。重點(diǎn)關(guān)注計(jì)算機(jī)領(lǐng)域和AI領(lǐng)域的論文數(shù)量，此外還補(bǔ)充了，各地區(qū)以及相關(guān)領(lǐng)域的論文發(fā)表情況。其中，中美兩國(guó)的AI領(lǐng)域論文數(shù)量增長(zhǎng)情況尤為矚目。

AI風(fēng)險(xiǎn)投資

2017年：自2000年以來(lái)，在美國(guó)，風(fēng)險(xiǎn)投資者(VC)每年投入AI創(chuàng)業(yè)公司的投資額增加了6倍。

 

 

上圖顯示了VC在美國(guó)所有融資階段對(duì)AI創(chuàng)業(yè)公司年度投資總額。VC每年投給初創(chuàng)公司的資金額，在某些關(guān)鍵領(lǐng)域起著重要作用。

2018年：在風(fēng)投資金方面，從2013年到2017年，人工智能領(lǐng)域的風(fēng)投資金增長(zhǎng)到了原來(lái)的4.5倍，而所有的風(fēng)投資金只增長(zhǎng)到了原來(lái)的2.08倍。這些數(shù)據(jù)都是年度數(shù)據(jù)，不是逐年累積的。

 

 

對(duì)比總結(jié)：整體來(lái)看，AI領(lǐng)域的投資熱度依然很高，2018年報(bào)告更加關(guān)注近期的投資情況。從報(bào)告上看來(lái)，最近幾年的AI領(lǐng)域投資占比進(jìn)一步提高，相較于其他行業(yè)，AI領(lǐng)域發(fā)展速度將會(huì)在資本的助推下進(jìn)一步加快。

AI創(chuàng)業(yè)公司

2017年：AI創(chuàng)業(yè)公司增加了14倍。

 

 

自2000年以來(lái)，在美國(guó)，有資本支持的AI創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量增加了14倍。這個(gè)數(shù)字包括VentureSource數(shù)據(jù)庫(kù)中Crunchbase列表中的任何有VC支持的公司。

2018年：從2015年1月到2018年1月，人工智能創(chuàng)業(yè)公司的數(shù)量增長(zhǎng)到了原來(lái)的2.1倍，而所有活躍的創(chuàng)業(yè)公司增長(zhǎng)到了原來(lái)的1.3倍。

 

 

圖表顯示，初創(chuàng)公司的數(shù)量是逐年累積的。在很大程度上，創(chuàng)業(yè)公司整體的增長(zhǎng)保持相對(duì)穩(wěn)定，而AI創(chuàng)業(yè)公司的數(shù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

對(duì)比總結(jié)：相較于之前，近兩年的AI公司數(shù)量增長(zhǎng)幅度愈發(fā)加快，而活躍公司的數(shù)量也越來(lái)越多。進(jìn)一步反應(yīng)了AI市場(chǎng)的火熱，創(chuàng)業(yè)熱情也在進(jìn)一步提高。

AI人才需求

2017年：自2013年以來(lái)，要求有AI技能的工作崗位增長(zhǎng)了4.5倍。

 

 

在Indeed.com平臺(tái)上，需要AI技能的工作崗位所占份額的計(jì)算方法是通過(guò)職業(yè)描述中的標(biāo)題和關(guān)鍵字來(lái)確定是否與人工智能相關(guān)。AI Index研究還計(jì)算了在Indeed.com平臺(tái)上，要求人工智能技術(shù)的工作崗位份額在不同國(guó)家的增長(zhǎng)情況。報(bào)告顯示，加拿大和英國(guó)分別占美國(guó)AI招聘市場(chǎng)絕對(duì)規(guī)模的5%和27%。

2018年：報(bào)告統(tǒng)計(jì)ML是最大的技能要求。從2016年到2017年的增幅尤為明顯。全球?qū)�AI人才的需求在2016年驟增。深度學(xué)習(xí)(DL)的增長(zhǎng)速度最快——從2015年到2017年，需要DL技能的職位空缺增加了35倍。

 

 

對(duì)比總結(jié)：2016年是AI人才需求量猛增的一年，此后AI行業(yè)人才需求量一直在高速發(fā)展，人才缺口的情況可能會(huì)進(jìn)一步加劇，同時(shí)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展最為迅速，該技能人才最為搶手。

AI領(lǐng)域核心技能以及熱門領(lǐng)域

2017年：機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理(NLP)是最重要的三項(xiàng)技能。除了創(chuàng)建AI應(yīng)用程序，最受歡迎的技能還包括機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，Python，Java，C++，開源開發(fā)環(huán)境的經(jīng)驗(yàn)，Spark，MATLAB和Hadoop。

 

 

2018年：開源框架GitHub標(biāo)星數(shù)，TensorFlow的受歡迎程度在開發(fā)者中遙遙領(lǐng)先、穩(wěn)步增長(zhǎng)。二名和第三名分別是scikit-learn和BVLC/caffe。TensorFlow官方力推的keras排到了第四，另外兩大熱門PyTorch和MXNet分別排到了第七和第六，尤其是PyTorch，作為一個(gè)年輕的框架，自2017年初發(fā)布以來(lái)至今，GitHub標(biāo)星數(shù)至少增長(zhǎng)了4倍。

 

 

對(duì)比總結(jié)：從最近兩年可以大致看出，各類AI編程框架以及編程技能的受歡迎程度。而最近呈現(xiàn)的兩大趨勢(shì)是，由大公司支持的框架越來(lái)越受歡迎，如谷歌的TensorFlow、Facebook的Pytorch，亞馬遜的mxnet等，以及TensorFlow在受歡迎程度上相對(duì)其他語(yǔ)言表現(xiàn)出越來(lái)越明顯的優(yōu)勢(shì)。

AI領(lǐng)域各類任務(wù)成績(jī)

2017年：自2010年以來(lái)，圖像標(biāo)注的錯(cuò)誤率從28.5%下降到2.5%以下。

 

 

此外，在視覺(jué)問(wèn)答、詞語(yǔ)解析、語(yǔ)音識(shí)別、定理證明等眾多領(lǐng)域，報(bào)告也做了詳細(xì)闡述。報(bào)告顯示，在某些領(lǐng)域AI還是距離人類成績(jī)相差甚遠(yuǎn)。以視覺(jué)問(wèn)答為例，截止2017年8月，最好的AI系統(tǒng)準(zhǔn)確率還不到70%，而人類水平在85%左右。

2018年：2017年是ImageNet比賽的最后一屆，2018年這項(xiàng)比賽就不再進(jìn)行�？梢钥闯觯�到2015年，機(jī)器在圖像分類任務(wù)上的能力已經(jīng)明顯超越了人眼。

 

 

ImageNet挑戰(zhàn)賽“退休”之后，CV領(lǐng)域的朋友們就把重點(diǎn)放在了微軟的COCO，挑戰(zhàn)語(yǔ)義分割和實(shí)例分割。四年來(lái)，COCO數(shù)據(jù)集上圖像分割挑戰(zhàn)的精確度已經(jīng)提升了0.2，2018年的成績(jī)比2015提升了72%。在確定句子結(jié)構(gòu)這種語(yǔ)法分析的任務(wù)上，2003年到2018年的15年間，AI的表現(xiàn)(F1 Score得分)提升了將近10%。

對(duì)比總結(jié)：AI各領(lǐng)域的任務(wù)成績(jī)?cè)陲w速提高，在某些領(lǐng)域甚至已經(jīng)開始反超人類�？梢钥吹诫S著AI能力的進(jìn)一步提升，在不久的將來(lái)，更大范圍上，AI的普遍能力將超過(guò)人類。

機(jī)器人安裝數(shù)量

2017年：從國(guó)際上看，機(jī)器人的進(jìn)口量已經(jīng)從2000年的10萬(wàn)臺(tái)左右增長(zhǎng)到了2015年的25萬(wàn)臺(tái)左右。

 

 

國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC)預(yù)測(cè)對(duì)機(jī)器人的消費(fèi)將在五年內(nèi)加快，到2021年達(dá)到2307億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率(CAGR)為22.8%。

2018年：2012年到2017年，中國(guó)機(jī)器人年安裝量增長(zhǎng)了500%，其他地區(qū)，比如韓國(guó)和歐洲，分別增長(zhǎng)了105%和122%。在安裝量較小的地區(qū)中，中國(guó)臺(tái)灣比較突出，在2012-2017年增長(zhǎng)最快。

 

 

對(duì)比總結(jié)：相較于2017年報(bào)告，2018年的報(bào)告進(jìn)一步細(xì)分了國(guó)際市場(chǎng)。與之前的北美市場(chǎng)相比較而言，中國(guó)市場(chǎng)的機(jī)器人市場(chǎng)增長(zhǎng)速度尤為矚目，目前已遙遙領(lǐng)先其它國(guó)家和地區(qū)，

2018年最新補(bǔ)充內(nèi)容部分

2018年報(bào)告進(jìn)一步細(xì)分領(lǐng)域論文發(fā)表情況：論文發(fā)表速度更加快速

 

 

2017年，56%的論文屬于機(jī)器學(xué)習(xí)和概率推理領(lǐng)域，而2010年這一數(shù)字為28%。對(duì)于大多數(shù)細(xì)分領(lǐng)域，在2014-2017年期間論文的發(fā)表速度要快于2010年-2014年。例如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域(上圖紅線)論文的2010-2014年復(fù)合年增長(zhǎng)率(CAGR)僅為3%，而該領(lǐng)域2014-2017年的復(fù)合年增長(zhǎng)率為37%。

ArXiv上的AI論文：數(shù)量迅猛增長(zhǎng)

 

 

自2010年開始，arXiv上的AI論文迅猛增長(zhǎng)，從2010年的1073篇，到2017年發(fā)布的13325篇。其中計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域(CV) 是自2014年起增長(zhǎng)最快的一個(gè)領(lǐng)域 (上圖藍(lán)線) 。這一趨勢(shì)表明AI研究者傾向于傳播他們的研究，無(wú)論是經(jīng)過(guò)同行的認(rèn)可亦或經(jīng)過(guò)了頂會(huì)的檢驗(yàn)，這也說(shuō)明該領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)激烈。

高校AI教授性別：以男性為主

 

 

在收集相關(guān)數(shù)據(jù)的過(guò)程中，改善師資多樣性成了改團(tuán)隊(duì)的關(guān)注點(diǎn)。在所研究的學(xué)校中，他們發(fā)現(xiàn)平均80%的AI教授都是男性，在世界各地、各大高校都是如此。

就業(yè)性別差異：AI目前還是男人的游戲

 

 

在美國(guó)，平均而言，男性求職者占AI求職者總數(shù)的71%，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)要求的求職者數(shù)量最多，平均而言，這主要是由機(jī)器學(xué)習(xí)求職者推動(dòng)的。除了機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)和機(jī)器人技術(shù)相對(duì)于其他類別而言，性別差異更大。

政府部門對(duì)AI的關(guān)注：美國(guó)、英國(guó)和加拿大的議會(huì)記錄中提及“人工智能”和“機(jī)器學(xué)習(xí)”的次數(shù)快速上升。

 

 

 

 

 

 

這三個(gè)國(guó)家的議會(huì)中，“機(jī)器學(xué)習(xí)”與“人工智能”的提及頻率自2016年以來(lái)快速上升。相對(duì)于而言，“機(jī)器學(xué)習(xí)”在之前被提及的次數(shù)基本很少，主要是最近兩年開始快速提升。

2018年報(bào)告中國(guó)內(nèi)容部分總結(jié)

各地區(qū)發(fā)表論文情況：2007年至2017年在中國(guó)發(fā)表的論文數(shù)量增加了150%。歐洲是AI論文出產(chǎn)大戶，2017年Scopus上的AI論文有28%來(lái)自歐洲，25%來(lái)自中國(guó)，17%來(lái)自美國(guó)。

 

 

在領(lǐng)域側(cè)重(RAI)上：中國(guó)的AI論文更側(cè)重于工程技術(shù)和農(nóng)業(yè)科學(xué)

 

 

RAI可以看出一個(gè)區(qū)域的專業(yè)傾向，通過(guò)將其與AI全球研究活動(dòng)進(jìn)行比較。RAI值為1時(shí)，表明這個(gè)國(guó)家在AI中的研究活動(dòng)與全球一致;高于1時(shí)，意味著該國(guó)更強(qiáng)調(diào)重視這個(gè)領(lǐng)域;低于1時(shí)，意味著更少關(guān)注。從圖中可以看出，中國(guó)的AI論文更側(cè)重于工程技術(shù)和農(nóng)業(yè)科學(xué)，而美國(guó)和歐洲的AI論文則傾向于關(guān)注人文科學(xué)和醫(yī)學(xué)與健康科學(xué)。

政府、企業(yè)和醫(yī)學(xué)界主導(dǎo)研究情況對(duì)比：可以看到，從2007年到2017年，中國(guó)增長(zhǎng)了400%;而企業(yè)論文在這期間增長(zhǎng)了73%。在美國(guó)，相對(duì)較大比例的AI論文來(lái)源于企業(yè)，美國(guó)企業(yè)的AI論文比例要遠(yuǎn)高于中國(guó)和歐洲。

 

 

 

 

 

 

FWCI是領(lǐng)域權(quán)重引用影響系數(shù)，可以用來(lái)衡量論文的影響力。2016年中國(guó)AI論文的被引用率比2000年高出了44%，但整體仍處于平均水平之下。而美國(guó)在這方面表現(xiàn)突出，美國(guó)作者AI論文的引用率要比世界平均水平高83%。歐洲則一直在平均水平線徘徊。

 

 

在AI研究者流動(dòng)率上，美國(guó)、中國(guó)和歐洲這三個(gè)國(guó)家和地區(qū)中，中國(guó)低流動(dòng)性(Sedentary“久坐不動(dòng)”)的AI作者比例最大(76%)，其次是歐洲(52%)，最后是美國(guó)(37%)。調(diào)查表明，流動(dòng)性高的學(xué)者發(fā)表的AI論文具有更高的引用率和影響力，也更傾向于更頻繁地發(fā)布論文。

 

 

在2018-AAAI頂會(huì)上提交的論文中約有70%來(lái)自美國(guó)或中國(guó)。 中國(guó)提交的論文數(shù)量最多，有1242篇，美國(guó)次之，有934篇。但美國(guó)機(jī)構(gòu)提交的論文獲得了29%較高的錄取率，被接受了268篇，中國(guó)被接受的論文錄取率略低為21%，被錄取了265篇。德語(yǔ)和意大利語(yǔ)的論文獲得最高錄取率(41%)，但提交的篇數(shù)較少。

 

 

在非美國(guó)地區(qū)的高校AI和ML課程注冊(cè)人數(shù)變化中，清華是非美國(guó)高校中增長(zhǎng)率最高的，是第二名多倫多大學(xué)的2倍左右，而且2017年AI和ML課程注冊(cè)人數(shù)是2010年的16倍。

 

 

自2012年以來(lái)全球訪問(wèn)ROS.org最多的五大地區(qū)，中國(guó)的增長(zhǎng)速度位居第一。2017年，來(lái)自中國(guó)的訪問(wèn)次數(shù)已經(jīng)相當(dāng)于2012年的18倍。

 

 

ROS.org表示，來(lái)自中國(guó)的訪問(wèn)量增長(zhǎng)是結(jié)構(gòu)性的，而不是在中國(guó)增加市場(chǎng)營(yíng)銷和資源投入的結(jié)果。美國(guó)和歐洲的訪問(wèn)次數(shù)位居前兩位。

AI Index 在2018年報(bào)告最后表示，人工智能無(wú)疑會(huì)繼續(xù)變得更加復(fù)雜，得到越來(lái)越多的應(yīng)用，但仍存在許多障礙，既有技術(shù)上的障礙，也有偏見(jiàn)和安全方面的障礙。同時(shí)，伴隨著自動(dòng)化的普及，大規(guī)模失業(yè)雖然不會(huì)很快到來(lái)，但作為一個(gè)社會(huì)，我們需要準(zhǔn)備好迎接工作性質(zhì)的轉(zhuǎn)變，轉(zhuǎn)向更不穩(wěn)定、薪酬更低、缺乏醫(yī)療保險(xiǎn)等安全保障的工作。

現(xiàn)在來(lái)說(shuō)，可靠地測(cè)量AI對(duì)社會(huì)的影響也許為時(shí)過(guò)早——這個(gè)行業(yè)才剛剛起步，但我們要為這一切做好準(zhǔn)備，了解這意味著什么，以及AI將如何影響日常生活、工作以及醫(yī)療保健、教育和執(zhí)法等公共機(jī)構(gòu)，這與AI研究和產(chǎn)品開發(fā)同等重要。只有同時(shí)投資于兩者，我們才能讓世界變得更好。

標(biāo)簽： idc 安全 谷歌 開發(fā)者 數(shù)據(jù)庫(kù) 網(wǎng)絡(luò)

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