斯坦福大學發布了一份AI 指數報告，10張圖表刷新認知

科技 01-19

作者 | Louis Columbus

來源 | Forbes

日前，斯坦福大學根據「人工智慧的百年研究」（AI100）的初步研究結果發布了一份 AI 指數報告。研究發現：人類在與人工智慧進行相關的對話和決策的過程中一直都在「蒙眼前行」。AI 指數存在的意義則是跟蹤人工智慧領域的活動和進展，不僅有助於普羅大眾了解人工智慧的發展近況，也能幫助業內人士最前沿的行業趨勢。

以下 10 張 AI 指數報告圖表直觀地展現了人工智慧領域的飛速發展情況。

1.自 1996 年以來，關於計算機科學的學術論文和研究的數量猛增了 9 倍以上。學術研究和調研通常是新知識產權和專利的前身。整個 Scopus 資料庫有超過 20 萬（200,237）篇計算機科學領域的論文使用了「人工智慧」的關鍵詞索引，計算機科學領域的論文有近 500 萬（4,868,421）篇。

2.自 2000 年以來，風險投資（VC）投資者每年用於投資美國 AI 創業公司的金額增加了 6 倍。Crunchbase，VentureSource 和 Sand Hill Econometrics 資料庫可以幫助確定風險投資家每年投入到 AI 創業公司的資金。下圖展示了風險投資者在不同的融資階段向美國 AI 創業公司提供的年度融資額。

3.自 2000 年以來，活躍的人工智慧創業公司的數量增加了 14 倍。該結果基於創投資料庫中的數據分析得出。

4.自 2013 年以來，需要人工智慧技術的工作崗位增長了 4.5 倍。統計方式是在 Indeed.com 平台上，通過標題和關鍵字的描述來識別與人工智慧相關的工作。2013 年 1 月開始，通過 Indeed platform 平台計算出的美國相關職位就業份額成倍增長。該研究還在 Indeed.com 平台上計算了各個國家需要人工智慧技術的就業份額的增長。儘管加拿大和英國的 AI 招聘市場增長迅速，但據 Indeed.com 報告，他們僅佔美國 AI 招聘市場絕對規模的 5％和 27％。

5.機器學習，深度學習和自然語言處理（NLP）是招聘網站 Monster.com 上最受歡迎的三項技能。兩年前，NLP 已經被預測為開發 AI 應用程序時程序開發人員最需要的技能。除了開發 AI 應用程序的技能，機器學習技術、Python、Java、C ++、Spark、MATLAB 和 Hadoop 也很受歡迎。根據對目前 Monster.com 的分析，美國數據科學家、高級數據科學家、人工智慧顧問和機器學習經理的平均薪資為 127,000 美元。

6.自 2010 年以來，圖像打標的誤差從 28.5％下降到 2.5％以下。大規模視覺識別挑戰大賽（LSVRC）中物體檢測任務的轉折點發生在 2014 年。在這個特定的測試中，目前 AI 的完成度比人類更加精確。這些發現來自於 ImageNet 網站上舉辦的 LSVRC 競賽排行榜的競賽數據。

7.機器人進口量從 2000 年的 10 萬左右上升到 2015 年的 25 萬左右。數據來自每年進口至北美和國際市場的工業機器人的數量。IDC 預計，未來五年機器人支出將加速成長，2021 年將達 2307 億美元，複合年增長率將達 22.8％。

8.企業級應用的人工智慧全球收入預計將從 2018 年的 16.2 億美元增長到 2025 年的 312 億美元，複合年增長率將達 52.59％。圖像識別及打標，患者數據處理，定位和繪圖，預測性維護，使用演算法和機器學習進行預測及抵抗安全威脅，智能招聘及人力資源等，這些系統都是企業應用程序中的一部分，能夠推動人工智慧在企業中快速增長。