斯坦福大学10图剖析AI发展新趋势

美国顶尖学府斯坦福大学（Stanford University）AI 100中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。

AI Index在新旧年份交替之际公布了团队成立以来第一份报告，其中具有代表性的十张图可以帮助我们快速、全面了解AI这一行业高速发展的启发和见解。

1、AI学术研究论文激增9倍以上

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、AI风险投资激增6倍

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 

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。

4、要求AI技能岗位激增4.5倍

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

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。

6、图像标注错误率

巨幅下滑至2.5%以下

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

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、AI企业应用全球营收激增50%以上