2019年度人工智能发展概况

2019年12月，斯坦福联合MIT、哈佛、OpenAI等院校和机构发布了2019年度人工智能（AI）指数报告，从研发、会议、技术表现、经济、教育等方面分析了AI的发展。

技术表现：训练云基础设施上的大型图像分类系统所需的时间已经由2017年10月的3小时，缩短至2019年7月的88秒。训练成本也相应下降。自然语言处理（NLP）模型在大型测试数据集上的分类任务性能记录大幅提升。但在涉及推理任务和真人级概念学习方面的表现相对没那么亮眼。2012年以后，AI算力提升速度超过了摩尔定律的预测，平均每3.4个月即翻一番。

投资与经济：在美国，与AI相关的工作职位发布数量占总量的比例由2010年的0.26%上升至2019年10月的1.32%，其中机器学习占比最高，为0.51%。与AI相关的劳动力需求在高技术服务和制造业领域增长尤其明显。2019年全球私营部门AI投资总额超过700亿美元。自动驾驶汽车获得的投资占总投资比例高居第一，接下来依次为癌症、药物及疗法、面部识别、视频内容、假视频检测和金融。

教育与就业：AI已经成为北美地区计算机科学博士生中最受欢迎的专业。2018年，全美计算机科学专业博士毕业生中，有21%为AI/机器学习（ML）方向。产业界是目前AI人才流动最大的目的地，AI人才辞去学术界教职进入产业界的速度进一步加快。

张娟（中国科学院成都文献情报中心）摘编自

https：//hai.stanford.edu/sites/g/files/sbiybj10986/f/ai_index_2019_report.pdf

https：//mp.weixin.qq.com/s/-rrj3jusoFAqt6gjuP9y6w