斯坦福大学发布 AI Index 2019 年度报告：全球人工智能投资超过 700 亿美元

作为斯坦福大学「AI100」项目的一部分，AI Index 项目旨在追踪人工智能的活动和进展，研究人工智能对人们生活的影响。AI Index 专注于追踪和观察 AI 的活动和进展，并以可靠、可验证数据为基础，促进对 AI 的了解。

近日斯坦福「以人为本 Human-Centered」人工智能研究院与 OpenAI 合作完成的 2019 AI Index 年度报告发布。

今年，报告还分析了人工智能招聘实践、私人投资、国家对人工智能研究的贡献、研究人员离开学术界进入行业，以及人工智能在特定行业中扮演的角色等趋势。

同时，报告还指出了 AI 领域在减少 AI 系统的训练时长和降低计算成本所取得的长足进展，而训练时长和计算成本也是 AI 普及率的最大阻力之二。报告显示：「在一年半的时间里，在云基础设施上训练一个大型图像分类系统所需的时间从 2017 年 10 月的 3 小时左右减少到了 2019 年 7 月的 88 秒左右。」

今年报告的一些要点如下：

• 人工智能成为了最受计算机科学博士青睐的领域，而在 2018 年，有 21% 的毕业生毕业于机器学习或人工智能专业。
• 从 1998 年到 2018 年，经过同行评审的人工智能研究增长了 300%。
• 2019 年，全球私人人工智能投资超过 700 亿美元，其中初创企业投资为 370 亿美元，并购为 340 亿美元，IPO 为 50 亿美元，少数股权为 20 亿美元。在过去的一年中，智能驾驶行业成为全球投资的「排头兵」（70 亿美元），随后为药物和癌症、人脸识别、视频内容、欺诈检测和金融。
• 继 2006 年超越美国之后，中国现在每年出版的人工智能期刊和发表的会议论文数量与欧洲相当。
• 被引用的人工智能会议论文中，超过 40% 的论文作者来北美，而约有 1/3 论文作者来自东亚。
• 2015 年至 2019 年，新加坡、巴西、澳大利亚、加拿大和印度在人工智能招聘方面经历了最快的增长期。
• 2014 年至 2018 年间申请的人工智能专利绝大多数是在美国和加拿大等国家申请的，并且 94% 的专利是在富裕国家申请的。
• 2010 年至 2019 年间，发表在 arXiv 上的人工智能论文总数增长了 20 倍。

斯坦福大学名誉教授兼 AI Index 指导委员会主席 Yoav Shoham 提到，这项工作的目的是帮助广大公众了解这一领域的进展，并向决策者和商业决策者通报他们国家与其他国家相比的排名情况。

今年已是该报告发布的第三个年头，这份报告的数据来源是第一次发布时的三倍，而且报告首次配备了全球人工智能活力（Global AI Vibrancy）工具，可以从 34 个维度对国家进行比较。

今年早些时候，一家与联合国合作的咨询公司确定了大约30个国家目前拥有国家人工智能战略。

例如，爱思唯尔(Elsevier)的 Scopus 研究了 arXiv 等知识库的发表率，根据该研究所的数据，欧洲发表的人工智能研究论文比世界上任何其他地方都多，但以色列的人均深度学习研究最多，而美国的人工智能研究被引用最多。

企业或行业与人工智能研究的联系正在增长，最有可能出现在美国、中国、日本、法国、德国和英国。

“10 年前，20 年前，所有的创新都发生在学术界，然后工业界拾起一些零碎的东西，将其完善并商业化。 现在不是这样了，两者之间的界限已经模糊，人们已经跨越了界限，”Shoham 说，“我认为，主要的学术机构正逐渐认识到，这是一种新的常态。”

尽管目前有60% 的博士研究生进入产业界而非学术界，而2004年这一比例为20%，但学术研究仍然比政府和企业的论文更有说服力。报告显示，中国92% 的人工智能出版物来自学术界，这一比例在欧洲是90%，在美国是85%。

该报告还评估了用于跟踪人工智能跨学科(如图像分类)的基准和方法的进展情况，以及用于训练人工智能系统的方法的进展情况(如翻译或用于视频事件识别的 ActivityNet)。

Shoham 说，在某些方面，进展的结果是喜忧参半的，因为一些人工智能系统在基准测试中取得了很高得分的同时，也意味着该系统过于“专注”了。

例如，Shoham 希望从事人工智能对话领域的研究。有些系统可能在像斯坦福的小组问答测试这样的基准测试中表现良好，但似乎局限于细分的任务。

“问题是，这些都是高度专业化的任务和领域，一旦你走出该领域，性能大幅下降，委员会知道这一点，” Shoham 说，“真正令人兴奋的事情有很多，包括我提到的所有这些系统，但我们现在距离人类对语言的理解还相当遥远。因此，我们试图在报告中对此进行细致入微的分析。”

报告下载地址：《Artificial Intelligence Index Report 2019》