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斯坦福全球AI报告:中国机器人部署量涨500%

  大学主导、来自MIT、OpenAI、哈佛、麦肯锡等机构的多位专家教授,组建了一个小组,每年发布AIindex年度报告,全面追踪人工智能的发展现状和趋势。

  “我们用硬数据说话。”报告的负责人、斯坦福大学教授、前任谷歌首席科学家YoavShoham谈到这份最新的报告时表示。

  今年的报告,从学术、工业、开源、政府等方面详细介绍了人工智能发展的现状,并且记录了计算机视觉、自然语言理解等领域的技术进展。

  美国的AI论文发布数量虽然不是第一,但美国学者论文被引用的次数却是全球第一,比全球平均水平高出83%。

  2018年美国AI创业公司的数量,比2015年增长2.1倍。而从2013年到2017年,美国AI初创企业获得的融资额增长了4.5倍。均高于平均水平一倍以上。

  70%的AAAI论文来自美国或中国,两国获接收的论文数量相近,但中国提交的论文总量比美国多30%。

  基于经同行评议论文数据库Scopus的数据,2018年发布AI论文最多的地区是欧洲(28%)、中国(25%)和美国(17%)。

  中国一年的机器人部署安装量,从2012到现在增长了500%。自中国的访问量,2017年比2012年增加了18倍。

  整体来说,自2016年以来,美国、加拿大、英国政府在国会/议会会议中对人工智能和机器学习的提及激增。

  80%的AI教授是男性,统计数据来自UC伯克利、斯坦福、UIUC、CMU、UCLondon、牛津和苏黎世联邦理工学院。

  看过这份报告之后,人工智能大牛吴恩达总结了两点:1、AI正在快速发展,不管是学术界还是工业界都是如此。2、AI的发展仍不均衡,在多样性、包容性方面仍需努力。

  从1996年到2017年,CS领域的年发表论文增长了约五倍(6x),AI领域的年发表论文增长了约七倍(8x)。对比一下,所有学科的年发表论文总量增长了不到两倍(

  2017年,Scopus上面的AI论文,有83%来自美国以外的地方。具体数据是,28%来自欧洲,25%来自中国,17%来自美国。

  2017年发表的AI论文中,有56%来自机器学习与概率推理这一研究方向。

  另外,图表里显示的大部分研究方向,在2014-2017年间,复合年均增长率(CAGR)比2010-2014年要高。

  比如,神经网络这一方向的论文发表数量,2014-2017年之间,复合年均增长率达到37%(如图中红色曲线),最为突出。

  做个对比,在2010-2014年之间,神经网络论文发表数,复合年均增长率仅有3%。

  自2010年以来,arXiv论文总体呈现迅速增长,从2010年发布的1,073篇,到2017年发布的13,325篇,增长超过11倍(12x)。许多细分领域也呈现增长。

  这表示,论文作者们倾向于把自己的研究成果传播出去,不论是经过同行评审还是在AI会议上发表的论文。这也体现了,AI这个领域竞争激烈的特质。

  在细分领域中,计算机视觉(CV)是自2014年起增长最快的一个(上图蓝色曲线%。

  报告重新定义了一种“改装版”(Re-based)的FWCI,不按地区,而按世界平均值,来计算影响力。

  在这个标准之下,虽然欧洲发表的AI论文数高于中国和美国,不过论文影响力曲线比较平缓;相比之下,中国发表的论文影响力增长剧烈:与2000年相比,2016年平均每位中国AI论文作者的引用率增长了44%。

  不过在这方面,美国依然全球领先,美国AI论文作者的平均引用率,比世界平均值高出83%。

  中国的论文提交数高出美国约1/3,但二者中选论文数相差无几,中国入选265篇,美国入选268篇。

  报告显示,截止到2017年底,AI课程注册人数是2012年的3.4倍,ML课程注册人数是2012年的5倍。

  其中,UC伯克利的ML课程的注册人数增长最快,是2012年的6.8倍,但此数值较2016年增长速度有明显下降。

  报告进一步统计了非美国地区院校AI+ML课程注册人数的变化。结果显示,清华是非美国院校外增长率最高的高校,几乎是第二名多伦多大学的2倍。

  纵向对比来看,清华2017年AI+ML课程注册人数是2010年的16倍。

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