当百度无人机亮相世界，春晚曝光无人驾驶飞机，人工智能应用领域从单一的产业逐渐拓展到社会多个方面，AI的未来发展趋势也成为各界关注的焦点。

当各界对人工智能领域做出不同角度猜想，斯坦福大学人工智能项目组发布一项数据报道，清晰的解读了人工智能的活动和进展，研究人工智能对人们生活的影响。

科普：什么是AI Index?

人工智能（Artificial Intelligence）AI，大家都不陌生，但AI Index具体是指什么呢？从斯坦福大学教授的解释来看，AI Index的作用与GDP类似，也就是说，了解一个国家的经济发展，我们要当然要看 GDP；但是想了解人工智能的发展状况时，我们看的就是：AI Index。

留学监理网TIPS:斯坦福大学从2014年开始就启动一个做「AI100」的项目，中文理解就是「人工智能百年研究」。项目的首要目标简单来说就是持续地去调查、总结人工智能未来100年在学术研究、经济、道德伦理、法律等方面的进展和对此的展望。

缺点：每五年才会推出一份报告，不能及时跟踪 AI 的发展。

而斯坦福大学最新公布的人工智能AI数据分析，我们可以从以下10个方面进行剖析，看懂这10张图，你将彻底对美国人工智能有一个全新的认识：

1.人工智能(AI)学术研究论文激增9倍以上

解读：自1996年以来，每年发表的计算机科学的学术论文和研究的数量猛增了9倍以上。学术论文和研究通常能产生新的知识产权和专利。整个Scopus数据库中，含有“Artificial Intelligence”这个关键词的计算机科学领域的论文有超过200,000（200237）篇。Scopus数据库中“计算机科学”领域的论文总共有近500万（4868421）篇。

2.人工智能（AI）风险投资激增6倍

解读：自2000年以来，在美国，风险投资者（VC）每年投入AI创业公司的投资额增加了6倍。Crunchbase，VentureSource和Sand Hill Econometrics被用于确定VC每年投给初创公司的资金额，这些初创公司在某些关键领域起着重要作用。上图显示了VC在美国所有融资阶段对AI创业公司年度投资总额。

3.AI创业公司激增14倍

解读：自2000年以来，在美国，有资本支持的 AI 创业公司数量增加了 14 倍。Crunchbase，VentureSource和Sand Hill Econometrics也用于这一分析。这个数字包括VentureSource数据库中Crunchbase列表中的任何有VC支持的公司。

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4.要求AI技能岗位激增4.5倍

解读：自2013年以来，要求有AI技能的工作岗位增长了4.5倍。在Indeed.com平台上，需要AI技能的工作岗位所占份额的计算方法是通过职业描述中的标题和关键字来确定是否与人工智能相关。AI Index研究还计算了在Indeed.com平台上，要求人工智能技术的工作岗位份额在不同国家的增长情况。尽管加拿大和英国增长迅速，但对于人才招聘市场， Indeed.com的报告显示加拿大和英国分别只占美国AI招聘市场绝对规模的5%和27%。

5.机器学习、深度学习以及NLP成为核心技能

解读：在线求职平台Monster.com上数据显示，机器学习，深度学习和自然语言处理(NLP)是最重要的三项技能。两年前NLP已经被预测会成为应用程序开发人员创建新的AI应用程序最需要的技能。除了创建AI应用程序，最受欢迎的技能还包括机器学习技术，Python，Java，C ++，开源开发环境的经验，Spark，MATLAB和Hadoop。根据对Monster.com的分析，在美国，数据科学家，高级数据科学家，人工智能顾问和机器学习主管的薪水中位数为$127000。

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6.图像标注错误率巨幅下滑至2.5%以下

解读：自2010年以来，图像标注的错误率从28.5%下降到2.5%以下。大规模视觉识别挑战赛（LSVRC）的对象检测任务的AI拐点发生在2014年。在这项特定任务中，AI已经表现得比人类更准确。这些发现来自于ImageNet网站上LSVRC竞赛排行榜的竞赛数据。

7.机器人进口量激增至25万

解读：从国际上看，机器人的进口量已经从2000年的10万台左右增长到了2015年的25万台左右。数据来源是每年进口到北美以及国际整体的工业机器人的数量。工业机器人由ISO 8373：2012标准定义。国际数据公司（IDC）预测对机器人的消费将在五年内加快，到2021年达到2307亿美元，复合年增长率（CAGR）为22.8%。

8.人工智能AI企业应用全球营收激增50%以上

解读：到2025年，来自人工智能企业应用的全球营收预计将从2018年的1.62亿美元增长到31.2亿美元，涨幅达到52.59%。图像识别和标记、医疗数据处理、定位和地图、预测性维护、使用算法和机器学习预测和阻止安全威胁、智能招聘和人力资源系统等等，是企业应用AI的一些用例。

9.工业应用问题SAT Solving解决比率上升空间不大

解读：在工业应用问题上 SAT（学术能力测验）solver 解决问题的比率，从2009年已经能够做好及格水平，但是近十年也并没有较大的提升。

10.更加朝向人类水平性能

解读：将人工智能AI系统和人类对比，这是最开始，也是最自然的事情。AI 系统往往是针对狭窄的背景设计的，所以它在某一个特定任务中可能会表现出卓越的性能;但是如果稍微地修改一下任务，AI 系统的性能可能就会大大降低。而人类则完全不同，但从阿尔法狗多次战胜世界级人类职业围棋选择之后，人工智能的研究领域必将再上一个新的高度。

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