近日，斯坦福大学发布了《人工智能指数2022》报告，这是该机构连续第五年发布此类报告，旨在成为全球最可靠和权威的AI数据和洞察来源。报告涵盖了五个主要部分：最新的研究进展、技术、AI伦理、投资与教育、AI政策。

本期我们将重点介绍《人工智能指数2022》中的关键内容，从权威机构的角度分析全球人工智能行业的最新动态。

一、研究进展

研发是推动人工智能快速发展的关键力量。每年，学术界、工业界、政府和民间组织通过大量论文、期刊文章和人工智能会议为AI研发做出贡献。从2010年至2021年，人工智能出版物的数量翻了一番，从2010年的162,444篇增长到2021年的334,497篇。

1. 出版物分布

2021年，这些出版物中51.5%为期刊文章，21.5%为会议论文，17.0%来自存储库。自2015年以来，模式识别和机器学习领域的出版物显著增加。其他受深度学习影响较大的领域，如计算机视觉、数据挖掘和自然语言处理，也有一定增长。

2. 国际合作

教育机构仍是AI研究的主要力量，美国和欧盟的公司也在研发中发挥重要作用。中国是唯一一个教育机构在AI研究中占比持续上升的国家。美国和中国之间的合作最为频繁，自2010年以来增加了五倍。其次是英国，与美国和中国的合作也显著增加。

3. 地区分布

2021年，东亚和太平洋地区在AI期刊发文量方面领先，其次是欧洲和中亚，北美排名第三。南亚、中东和北非的增长最为显著，其AI期刊出版物数量在过去12年中分别增长了约12倍和7倍。

4. 地理区域分布

中国在AI期刊出版物方面保持领先地位，2021年占比31.0%。其次是欧盟和英国，占比19.1%，美国占比13.7%。中国的AI期刊引文量份额逐渐增加，而欧盟及英国和美国的引文量有所减少。

5. 专利情况

2021年提交的AI专利数量是2015年的30倍以上，复合年增长率达76.9%。中国的AI专利数量已占全球一半，且获得授权的比例约为6%。

6. 开源软件库

TensorFlow仍然是最受欢迎的AI开源软件库，GitHub上的累计星数约为161,000，略高于2020年，远高于排名第二的OpenCV。

二、技术表现

今年的技术性能章节对AI各子领域的技术进步进行了更多分析，包括计算机视觉、语言理解和强化学习等方面的技术趋势。

1. 计算机视觉

• 图像分类：近年来，图像识别系统的准确率显著提高。2021年底，顶级图像分类系统在Top-1准确度上每10次分类尝试平均产生1个错误，而2012年底每10次尝试平均产生4个错误。

• 图像生成：AI在图像生成方面取得显著进展，能够合成高度逼真的图像。

• 深度伪造检测：深度伪造检测技术也在不断进步，FaceForensics++基准测试显示，2021年最强的AI技术能够识别97.7%的深度伪造图像。

• 医学图像分割：AI在医学图像分割方面的准确率显著提升，例如在CVC-ClinicDB数据集上，AI系统能够以94.2%的准确率识别结肠镜检查息肉。

• 人脸检测：尽管一些面部识别算法的成功率接近100%，但戴口罩导致的面部识别挑战依然存在。2021年，北京邮电大学的研究人员发布了一个包含6000张蒙面人脸的数据集，以应对这一新挑战。

2. 语言理解

• SuperGLUE基准测试：AI在SuperGLUE基准测试中的表现超过了人类水平，其中SS-MoE模型在SuperGLUE上的得分为91.0。

• 斯坦福问答数据集：AI在斯坦福问答数据集（SQuAD）中的表现也超过了人类水平。

• 逻辑推理：AI在需要逻辑推理的问题上表现较差，例如在ReClor数据集上，AI的最佳表现仅为69.3%的准确率。

• 自然语言推理：FacebookAIUSA的EFL模型在斯坦福自然语言推理（SNLI）数据集上的得分为93.1%。

3. 强化学习

• 测试标准：2013年推出的Arcade Learning Environment（Atari-57）是强化学习的标准测试平台。2021年，来自清华大学和字节跳动的研究人员开发的GDI-H3模型在Atari上的表现超过了MuZero-57。

4. 机器人

• 价格下降：机器人手臂的价格在过去几年中显著下降，2021年价格中位数降至22,600美元，比2017年降低了46.2%。

• 普及率提升：机器人相关的AI技术普及率显著提高，例如，机器人教授使用的AI技能比例大幅上升。

三、AI投资和教育

1. 工作

• 招聘增长：新西兰的人工智能招聘增长最快，2021年是2016年的2.42倍。从2020年到2021年，许多国家或地区的AI招聘增长率有所下降。

• 职位发布：在2021年所有职位发布中，人工智能职位发布的份额最大的是机器学习技能（占所有职位发布的0.6%），其次是人工智能（0.33%）、神经网络（0.16%）和自然语言处理（0.13%）。

• 技能渗透率：印度在人工智能技能渗透率方面领先世界，其次是美国和德国。

2. 投资

• 私人投资：2021年，全球对人工智能的私人投资总额约为935亿美元，是2020年的两倍多。

• 融资轮数：2021年，1亿美元至5亿美元的AI融资轮数增加了1倍多，5000万美元至1亿美元的融资轮数也增加了1倍多。

• 投资分布：美国在获得资助的AI公司中投资额最大，其次是中国、英国、以色列和德国。2021年，美国有299家新投资的AI公司，中国有119家，英国有49家，以色列有28家。

• 行业领域：2021年，AI领域最大的私人投资集中在数据管理和云计算，其次是医疗健康、金融科技和零售。

3. 教育

• 课程提供：在北美，大多数与人工智能相关的课程都是作为本科阶段计算机科学课程的一部分提供的。从2010年到2020年，北美博士机构的新计算机科学本科毕业生数量增长了3.5倍。2020年，超过31,000名本科生完成了计算机科学学位，比2019年增加了11.60%。2020年，每5名计算机科学学生中就有1名获得了人工智能/机器学习博士学位。

四、AI政策

• 法案数量：从2016年到2021年，共有25个国家通过了55项与人工智能相关的法案。美国以13项法案占据榜首，其次是俄罗斯、比利时、西班牙和英国。

• 政府支出：2021财年，非国防美国政府机构共为AI研发支出分配了15.3亿美元，约为2018财年支出的2.7倍。预计2022财年这一数字将增长8.8%，申请总额为16.7亿美元。美国国防部2021年在500个人工智能研发项目中拨款92.6亿美元，比2020年增加了6.68%。国防部在人工智能上的支出也是最多的，2021年在与人工智能相关的合同上花费了11.4亿美元，大约是第二大部门卫生与公众服务部（2.34亿美元）花费的五倍。

综上所述，2021年尽管面临诸多挑战，但人工智能的发展依然强劲，私人投资翻番，新技术不断突破。尤其令人欣慰的是，中美两国在AI领域的合作仍然紧密，这在当前复杂国际形势下显得尤为珍贵。