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斯坦福大學(xué)10圖剖析AI發(fā)展新趨勢

人工智能
美國頂尖學(xué)府斯坦福大學(xué)(Stanford University)AI 100中AI Index項目旨在追蹤人工智能的活動和進(jìn)展,研究人工智能對人們生活的影響。AI Index專注于追蹤和觀察AI的活動和進(jìn)展,并以可靠、可驗證數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),促進(jìn)對AI的了解。

美國***學(xué)府斯坦福大學(xué)(Stanford University)AI 100中AI Index項目旨在追蹤人工智能的活動和進(jìn)展,研究人工智能對人們生活的影響。AI Index專注于追蹤和觀察AI的活動和進(jìn)展,并以可靠、可驗證數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),促進(jìn)對AI的了解。

 

AI Index在新舊年份交替之際公布了團(tuán)隊成立以來***份報告,其中具有代表性的十張圖可以幫助我們快速、全面了解AI這一行業(yè)高速發(fā)展的啟發(fā)和見解。

 

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1、AI學(xué)術(shù)研究論文激增9倍以上

 

自1996年以來,每年發(fā)表的計算機(jī)科學(xué)的學(xué)術(shù)論文和研究的數(shù)量猛增了9倍以上。學(xué)術(shù)論文和研究通常能產(chǎn)生新的知識產(chǎn)權(quán)和專利。整個Scopus數(shù)據(jù)庫中,含有“Artificial Intelligence”這個關(guān)鍵詞的計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的論文有超過200,000(200237)篇。Scopus數(shù)據(jù)庫中“計算機(jī)科學(xué)”領(lǐng)域的論文總共有近500萬(4868421)篇。

2、AI風(fēng)險投資激增6倍

 

自2000年以來,在美國,風(fēng)險投資者(VC)每年投入AI創(chuàng)業(yè)公司的投資額增加了6倍。Crunchbase,VentureSource和Sand Hill Econometrics被用于確定VC每年投給初創(chuàng)公司的資金額,這些初創(chuàng)公司在某些關(guān)鍵領(lǐng)域起著重要作用。上圖顯示了VC在美國所有融資階段對AI創(chuàng)業(yè)公司年度投資總額。

3、AI創(chuàng)業(yè)公司激增14倍 

自2000年以來,在美國,有資本支持的 AI 創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量增加了 14 倍。Crunchbase,VentureSource和Sand Hill Econometrics也用于這一分析。這個數(shù)字包括VentureSource數(shù)據(jù)庫中Crunchbase列表中的任何有VC支持的公司。

4、要求AI技能崗位激增4.5倍

 

自2013年以來,要求有AI技能的工作崗位增長了4.5倍。在Indeed.com平臺上,需要AI技能的工作崗位所占份額的計算方法是通過職業(yè)描述中的標(biāo)題和關(guān)鍵字來確定是否與人工智能相關(guān)。AI Index研究還計算了在Indeed.com平臺上,要求人工智能技術(shù)的工作崗位份額在不同國家的增長情況。盡管加拿大和英國增長迅速,但對于人才招聘市場, Indeed.com的報告顯示加拿大和英國分別只占美國AI招聘市場絕對規(guī)模的5%和27%。 

5、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)

以及NLP成為核心技能 

 

在線求職平臺Monster.com上數(shù)據(jù)顯示,機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)和自然語言處理(NLP)是最重要的三項技能。兩年前NLP已經(jīng)被預(yù)測會成為應(yīng)用程序開發(fā)人員創(chuàng)建新的AI應(yīng)用程序最需要的技能。除了創(chuàng)建AI應(yīng)用程序,***的技能還包括機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),Python,Java,C ++,開源開發(fā)環(huán)境的經(jīng)驗,Spark,MATLAB和Hadoop。根據(jù)對Monster.com的分析,在美國,數(shù)據(jù)科學(xué)家,高級數(shù)據(jù)科學(xué)家,人工智能顧問和機(jī)器學(xué)習(xí)主管的薪水中位數(shù)為$127000。

6、圖像標(biāo)注錯誤率

巨幅下滑至2.5%以下

自2010年以來,圖像標(biāo)注的錯誤率從28.5%下降到2.5%以下。大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽(LSVRC)的對象檢測任務(wù)的AI拐點發(fā)生在2014年。在這項特定任務(wù)中,AI已經(jīng)表現(xiàn)得比人類更準(zhǔn)確。這些發(fā)現(xiàn)來自于ImageNet網(wǎng)站上LSVRC競賽排行榜的競賽數(shù)據(jù)。

7、機(jī)器人進(jìn)口量激增至25萬

 

 

從國際上看,機(jī)器人的進(jìn)口量已經(jīng)從2000年的10萬臺左右增長到了2015年的25萬臺左右。數(shù)據(jù)來源是每年進(jìn)口到北美以及國際整體的工業(yè)機(jī)器人的數(shù)量。工業(yè)機(jī)器人由ISO 8373:2012標(biāo)準(zhǔn)定義。國際數(shù)據(jù)公司(IDC)預(yù)測對機(jī)器人的消費將在五年內(nèi)加快,到2021年達(dá)到2307億美元,復(fù)合年增長率(CAGR)為22.8%。

8、AI企業(yè)應(yīng)用全球營收激增50%以上

 

到2025年,來自人工智能企業(yè)應(yīng)用的全球營收預(yù)計將從2018年的1.62億美元增長到31.2億美元,漲幅達(dá)到52.59%。圖像識別和標(biāo)記、醫(yī)療數(shù)據(jù)處理、定位和地圖、預(yù)測性維護(hù)、使用算法和機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測和阻止安全威脅、智能招聘和人力資源系統(tǒng)等等,是企業(yè)應(yīng)用AI的一些用例。

 

以上文圖來源于21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道(wind整理自斯坦福報告) 

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: 通信和互聯(lián)網(wǎng)的掃地僧
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