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解碼AI科研十年演進(jìn)與產(chǎn)業(yè)脈動(dòng) 焦點(diǎn)熱聞

本報(bào)訊  (記者 張偉)  7月3日,全球首份基于高質(zhì)量論文數(shù)據(jù)系統(tǒng)分析人工智能科研十年演進(jìn)的報(bào)告——《全球人工智能科研態(tài)勢(shì)報(bào)告(2015-2024)》(以下簡(jiǎn)稱“報(bào)告”),在北京舉行的2025全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)大會(huì)上面向全球發(fā)布。


(資料圖片僅供參考)

該報(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(以下簡(jiǎn)稱“東壁科技數(shù)據(jù)”)聯(lián)合發(fā)布,基于東壁指數(shù)評(píng)價(jià)體系,對(duì)2015-2024年間發(fā)表的9.696萬(wàn)篇人工智能領(lǐng)域文獻(xiàn)進(jìn)行了深度分析。

“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’?!睎|壁科技數(shù)據(jù)創(chuàng)始人、深圳大學(xué)特聘教授吳登生在揭曉報(bào)告核心內(nèi)容時(shí)表示。

報(bào)告勾勒出全球人工智能(AI)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“深度學(xué)習(xí)”的全面爆發(fā)季,2023年論文量飆升至1.7074萬(wàn)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1.4786萬(wàn)篇?!斑@并非退步,而是學(xué)術(shù)研究戰(zhàn)略聚焦的結(jié)果,”吳登生表示,“AI研究告別‘廣撒網(wǎng)’,開(kāi)始進(jìn)入深度專業(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,2015-2017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,2018-2020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,2021-2023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2024-2025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)。

通過(guò)關(guān)鍵詞分析,報(bào)告清晰地描繪出AI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?!?/p>

該報(bào)告還揭示了基礎(chǔ)理論類關(guān)鍵詞如“machine learning”(機(jī)器學(xué)習(xí))、“classification”(分類)、“clustering”(聚類)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。

此外,報(bào)告指出了不同技術(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”(目標(biāo)檢測(cè))、“segmentation”(分割)與深度學(xué)習(xí)關(guān)鍵詞如“neural networks”(神經(jīng)網(wǎng)格)、“deep learning”(深 度學(xué)習(xí))在熱度變化上高度同步?!斑@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)。”吳登生總結(jié)道。

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