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十年來(lái)，人工智能（Artificial Intelligence,AI）作為當(dāng)代科技革命的核心驅(qū)動(dòng)力，正以前所未有的速度重塑全球科技創(chuàng)新格局和社會(huì)發(fā)展模式。7月3日，全球首份基于高質(zhì)量論文數(shù)據(jù)系統(tǒng)分析人工智能十年科研演進(jìn)的報(bào)告——《全球人工智能科研態(tài)勢(shì)報(bào)告（2015-2024）》，在北京舉辦的2025全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)大會(huì)上面向全球發(fā)布?，F(xiàn)場(chǎng)還揭曉了五份聚焦全球人工智能科研人才的榜單。

十年發(fā)展 從低谷到爆發(fā)增長(zhǎng)

這份報(bào)告由聯(lián)合國(guó)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)有限責(zé)任公司（東壁科技數(shù)據(jù)）聯(lián)合發(fā)布，基于東壁指數(shù)（Dongbi Index）評(píng)價(jià)體系，對(duì)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。

東壁指數(shù)（Dongbi Index）是東壁科技數(shù)據(jù)在今年1月發(fā)布的全球?qū)W術(shù)期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，是一個(gè)由中國(guó)機(jī)構(gòu)自主構(gòu)建、采用“種子期刊引文追溯+引文網(wǎng)絡(luò)層級(jí)結(jié)構(gòu)分級(jí)”模型的創(chuàng)新評(píng)價(jià)系統(tǒng)，被中國(guó)科協(xié)官方平臺(tái)視為“中國(guó)爭(zhēng)取學(xué)術(shù)話語(yǔ)權(quán)的標(biāo)志性事件”。

活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)，東壁科技數(shù)據(jù)創(chuàng)始人、深圳大學(xué)特聘教授吳登生揭曉了報(bào)告核心內(nèi)容。他提到：“從早期的多元探索，到深度學(xué)習(xí)的爆發(fā)式增長(zhǎng)，再到如今的工程化落地與新興方向涌現(xiàn)，這份報(bào)告繪制了一幅清晰的AI科研十年‘躍遷圖景’?！?/p>

報(bào)告勾勒出全球人工智能研究鮮明的階段性特征，發(fā)文量總體呈上升趨勢(shì)，粗略可分為初始起步期(2015-2016年)、快速發(fā)展期(2017-2019年)、成熟高峰期(2020-2023年)、波動(dòng)調(diào)整期(2024年)。

2015-2016年是初始起步期，全球AI年度論文數(shù)量出現(xiàn)了小幅下滑，從2015年的4421篇滑落至2016年的3628篇?！斑@個(gè)階段就像是在技術(shù)森林中摸索，”吳登生形容道，“傳統(tǒng)研究中，機(jī)器學(xué)習(xí)是主流，沒(méi)有‘超級(jí)明星’，大家都在多元化嘗試?！?/p>

快速發(fā)展的黃金期出現(xiàn)在2017-2019年，此時(shí)論文數(shù)量迎來(lái)“三連跳”，至2019年一舉突破萬(wàn)篇大關(guān)。2017-2018年是關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)，關(guān)鍵詞“深度學(xué)習(xí)”熱度陡增，標(biāo)志著AI研究開(kāi)始從實(shí)驗(yàn)室的理論探索大規(guī)模走向?qū)嶋H應(yīng)用的廣闊天地。

隨后的2020-2023年是成熟高峰期，雖有2022年的短暫回調(diào)，但AI科研整體呈現(xiàn)強(qiáng)勁勢(shì)頭。其中，2020-2021年堪稱(chēng)“深度學(xué)習(xí)”的全面爆發(fā)季，2023年論文量飆升至17,074篇，較2015年實(shí)現(xiàn)了近4倍的跨越式增長(zhǎng)。在這個(gè)階段，AI工程化落地全面推進(jìn)。

進(jìn)入最近的2024年，數(shù)據(jù)揭示出一個(gè)重要的調(diào)整信號(hào)——2024年發(fā)文量回落至14786篇?！斑@并非退步，而是學(xué)術(shù)研究的戰(zhàn)略聚焦，”吳登生表示，“AI研究正告別‘廣撒網(wǎng)’，開(kāi)始進(jìn)入深度專(zhuān)業(yè)化與精準(zhǔn)應(yīng)用導(dǎo)向的新階段?！?/p>

另一方面，從技術(shù)演進(jìn)路徑看，2015年到2017年主要集中在傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)研究方面，2018年到2020年深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等應(yīng)用領(lǐng)域興起，2021年至2023年，大型語(yǔ)言模型、生成式AI、多模態(tài)模型成為研究前沿，再到2024年至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)。

深度學(xué)習(xí)主導(dǎo) 融合與工程化成未來(lái)可能趨勢(shì)

通過(guò)關(guān)鍵詞分析，報(bào)告清晰地描繪出人工智能核心技術(shù)路線的變化。

“‘深度學(xué)習(xí)’無(wú)疑是過(guò)去十年的絕對(duì)主角，”吳登生介紹道?！吧疃葘W(xué)習(xí)”關(guān)鍵詞頻率累計(jì)增長(zhǎng)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。但他也指出，“2024年其增速首次降至30%，進(jìn)入平臺(tái)期，預(yù)示著單靠模型規(guī)模擴(kuò)張的發(fā)展模式面臨瓶頸。”

在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，“目標(biāo)檢測(cè)”（object detection）以高達(dá)78%的出現(xiàn)率成為該領(lǐng)域“最熱”關(guān)鍵詞?！罢Z(yǔ)義分割”（semantic segmentation）在2022-2023年熱度登頂，標(biāo)志著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)形成了“目標(biāo)檢測(cè)-語(yǔ)義分割-視覺(jué)應(yīng)用”的完整閉環(huán)。

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論持續(xù)夯實(shí)，“reinforcement learning”等子領(lǐng)域在10個(gè)年度保持活躍，年均增長(zhǎng)12%。語(yǔ)義理解相關(guān)關(guān)鍵詞如“semantics”在2022年后年均增長(zhǎng)45%，預(yù)示著“認(rèn)知智能”可能是下一輪突破的焦點(diǎn)。

報(bào)告還揭示了基礎(chǔ)理論類(lèi)關(guān)鍵詞如“machine learning”“classification”“clustering”保持相對(duì)穩(wěn)定的熱度，體現(xiàn)了這些基礎(chǔ)概念的重要性。

新興技術(shù)崛起方面，“Transformers”關(guān)鍵詞在2022年后異軍突起，深刻改變自然語(yǔ)言處理和多模態(tài)AI領(lǐng)域。“Feature extraction”和“optimization”等工程化關(guān)鍵詞在2020年后呈現(xiàn)持續(xù)升溫趨勢(shì)，表明研究重心正從算法創(chuàng)新轉(zhuǎn)向工程優(yōu)化和實(shí)際部署，是技術(shù)成熟和產(chǎn)業(yè)需求雙重驅(qū)動(dòng)的結(jié)果。

此外，報(bào)告還揭示了不同技術(shù)領(lǐng)域之間的融合趨勢(shì)。報(bào)告發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(dòng)體現(xiàn)了AI發(fā)展的‘融合’大趨勢(shì)，孤島式研究已成過(guò)去時(shí)?！眳堑巧偨Y(jié)道。

中美產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)明顯 路徑各異

報(bào)告清晰呈現(xiàn)出中美兩國(guó)在AI領(lǐng)域“雙核驅(qū)動(dòng)”的格局，以及各具特色的發(fā)展路徑。

報(bào)告顯示，美國(guó)AI研究展現(xiàn)出基礎(chǔ)理論扎實(shí)、技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)和均衡發(fā)展的特點(diǎn)，在機(jī)器學(xué)習(xí)、智能機(jī)器人、專(zhuān)家系統(tǒng)等基礎(chǔ)理論和技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域擁有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，研究注重底層突破和技術(shù)倫理，如AI安全與隱私保護(hù)。中國(guó)AI研究呈現(xiàn)出鮮明的應(yīng)用導(dǎo)向和產(chǎn)業(yè)結(jié)合緊密的特點(diǎn)，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、知識(shí)圖譜和自然語(yǔ)言處理方面具有相對(duì)優(yōu)勢(shì)。

“中國(guó)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的論文數(shù)量比美國(guó)高40.8%，知識(shí)圖譜領(lǐng)域高50.1%，在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域也略有優(yōu)勢(shì)，”吳登生援引報(bào)告數(shù)據(jù)指出，“這與中國(guó)在自動(dòng)駕駛、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、知識(shí)管理方面具有龐大市場(chǎng)需求和豐富應(yīng)用場(chǎng)景密不可分?！?/p>

中國(guó)企業(yè)也在推薦系統(tǒng)、智能金融（如移動(dòng)支付）、自動(dòng)駕駛等強(qiáng)應(yīng)用、強(qiáng)落地的領(lǐng)域表現(xiàn)突出。此外，在智能算法、邊緣計(jì)算等新興探索領(lǐng)域，中國(guó)雖起步相對(duì)較晚，但也展現(xiàn)出良好的發(fā)展態(tài)勢(shì)。

基于報(bào)告的核心數(shù)據(jù)，本次發(fā)布會(huì)現(xiàn)場(chǎng)還重磅揭曉了五份全球人工智能人才榜單，分別是《全球人工智能人才榜TOP100》《全球人工智能南方國(guó)家人才榜TOP 20（不含中國(guó)）》《全球人工智能女性人才榜TOP50》《中國(guó)人工智能人才榜TOP100》《全球人工智能機(jī)構(gòu)榜TOP100》，更清晰明了地展現(xiàn)了全球AI人才分布、機(jī)構(gòu)實(shí)力與生態(tài)發(fā)展的最新格局。

吳登生介紹，榜單基于東壁全球科技文獻(xiàn)數(shù)據(jù)平臺(tái)收錄的頂級(jí)期刊、重要會(huì)議論文等公開(kāi)高質(zhì)量數(shù)據(jù)源統(tǒng)計(jì)分析得出，具有公開(kāi)、透明、可重復(fù)、可驗(yàn)證等優(yōu)點(diǎn)，反映的是近10年來(lái)科研活躍的一線學(xué)者，可能會(huì)遺漏部分早期做出重要貢獻(xiàn)的學(xué)者，后續(xù)將增加對(duì)早期學(xué)者和新興學(xué)者的關(guān)注，完善相關(guān)數(shù)據(jù)，更加全面地反映人工智能領(lǐng)域人才分布情況。

“這些榜單是對(duì)過(guò)去十年AI科研成就的致敬?！眳堑巧诎l(fā)布榜單時(shí)表示，期待報(bào)告與榜單能為學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界及政策制定者提供全球人工智能研究的全景數(shù)據(jù)和全新視角，更好地觀察人工智能研究的過(guò)去與未來(lái)。

（主辦方供圖）