《報告》由聯(lián)合國工業(yè)發(fā)展組織投資和技術(shù)促進(jìn)辦公室與東壁科技數(shù)據(jù)聯(lián)合發(fā)布。撰寫團隊基于東壁指數(shù)評價體系，對2015-2024年間發(fā)表的96961篇人工智能領(lǐng)域文獻(xiàn)進(jìn)行深度分析。

7月3日，《全球人工智能科研態(tài)勢報告(2015-2024)》在北京舉辦的2025全球數(shù)字經(jīng)濟大會上發(fā)布。東壁科技數(shù)據(jù)供圖

“從早期的多元探索，到深度學(xué)習(xí)的爆發(fā)式增長，再到如今的工程化落地與新興方向涌現(xiàn)，這份報告繪制了一幅清晰的AI科研十年‘躍遷圖景’。”東壁科技數(shù)據(jù)創(chuàng)始人、深圳大學(xué)特聘教授吳登生說。

圍繞技術(shù)演進(jìn)路徑，《報告》認(rèn)為，2015-2017年主要集中在傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)研究方面；2018-2020年，深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、自然語言處理等應(yīng)用領(lǐng)域興起；2021-2023年，大型語言模型、生成式AI、多模態(tài)模型成為研究前沿；2024-2025年，可解釋性AI、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、多智能體系統(tǒng)等新興方向涌現(xiàn)。

通過關(guān)鍵詞分析，《報告》描繪出人工智能核心技術(shù)路線的變化。“‘深度學(xué)習(xí)’無疑是過去十年的絕對主角。”吳登生說，“深度學(xué)習(xí)”關(guān)鍵詞頻率累計增長84倍，尤其在2018-2023年，年均增速高達(dá)217%，展現(xiàn)出驚人的爆發(fā)力。

《報告》提出，在計算機視覺領(lǐng)域，“目標(biāo)檢測”(object detection)以高達(dá)78%的出現(xiàn)率成為該領(lǐng)域“最熱”關(guān)鍵詞。“語義分割”(semantic segmentation)在2022-2023年熱度登頂，標(biāo)志著計算機視覺技術(shù)形成了“目標(biāo)檢測-語義分割-視覺應(yīng)用”的完整閉環(huán)。

《報告》還揭示了不同技術(shù)領(lǐng)域之間的融合趨勢。比如，傳統(tǒng)的計算機視覺關(guān)鍵詞(如“object detection”“segmentation”)與深度學(xué)習(xí)關(guān)鍵詞(如“neural networks”“deep learning”)在熱度變化上高度同步。“這生動體現(xiàn)了AI發(fā)展的‘融合’大趨勢。”吳登生說。

發(fā)布會現(xiàn)場同時揭曉了五項全球AI榜單，以期全景式展現(xiàn)全球AI人才圖景。“這些榜單就像全球AI人才生態(tài)的導(dǎo)覽圖。”吳登生表示，中國正站在人才紅利釋放的關(guān)鍵節(jié)點，要實現(xiàn)從“跟跑”到“并跑”的跨越，必須打破人才結(jié)構(gòu)瓶頸，在保持應(yīng)用優(yōu)勢的同時，夯實基礎(chǔ)研究根基，拆除流動壁壘，構(gòu)建多元包容的創(chuàng)新生態(tài)。

　　 原標(biāo)題：全球人工智能科研態(tài)勢報告發(fā)布 描繪核心技術(shù)路線變化