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全球人工智能科研态势报告发布 描绘核心技术路线变化

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簡介

　　中新網(wǎng)北京7月3日電 (記者 張素)7月3日，基于高質(zhì)量論文數(shù)據(jù)系統(tǒng)分析人工智能科研演進的報告——《全球人工智能科研態(tài)勢報告(2015-2024)》(下稱《報告》)，在北京舉辦的2025全球數(shù)字經(jīng)濟大會上發(fā)布。

　　《報告》由聯(lián)合國工業(yè)發(fā)展組織投資和技術促進辦公室與東壁科技數(shù)據(jù)聯(lián)合發(fā)布。撰寫團隊基于東壁指數(shù)評價體系，對2015-2024年間發(fā)表的96961篇人工智能領域文獻進行深度分析。

7月3日，《全球人工智能科研態(tài)勢報告(2015-2024)》在北京舉辦的2025全球數(shù)字經(jīng)濟大會上發(fā)布。東壁科技數(shù)據(jù)供圖

　　“從早期的多元探索，到深度學習的爆發(fā)式增長，再到如今的工程化落地與新興方向涌現(xiàn)，這份報告繪制了一幅清晰的AI科研十年‘躍遷圖景’。”東壁科技數(shù)據(jù)創(chuàng)始人、深圳大學特聘教授吳登生說。

　　圍繞技術演進路徑，《報告》認為，2015-2017年主要集中在傳統(tǒng)機器學習算法和神經(jīng)網(wǎng)絡基礎研究方面；2018-2020年，深度學習、計算機視覺、自然語言處理等應用領域興起；2021-2023年，大型語言模型、生成式AI、多模態(tài)模型成為研究前沿；2024-2025年，可解釋性AI、自適應學習、多智能體系統(tǒng)等新興方向涌現(xiàn)。

　　通過關鍵詞分析，《報告》描繪出人工智能核心技術路線的變化。“‘深度學習’無疑是過去十年的絕對主角。”吳登生說，“深度學習”關鍵詞頻率累計增長84倍，尤其在2018-2023年，年均增速高達217%，展現(xiàn)出驚人的爆發(fā)力。

　　《報告》提出，在計算機視覺領域，“目標檢測”(object detection)以高達78%的出現(xiàn)率成為該領域“最熱”關鍵詞。“語義分割”(semantic segmentation)在2022-2023年熱度登頂，標志著計算機視覺技術形成了“目標檢測-語義分割-視覺應用”的完整閉環(huán)。

　　《報告》還揭示了不同技術領域之間的融合趨勢。比如，傳統(tǒng)的計算機視覺關鍵詞(如“object detection”“segmentation”)與深度學習關鍵詞(如“neural networks”“deep learning”)在熱度變化上高度同步。“這生動體現(xiàn)了AI發(fā)展的‘融合’大趨勢。”吳登生說。

　　發(fā)布會現(xiàn)場同時揭曉了五項全球AI榜單，以期全景式展現(xiàn)全球AI人才圖景。“這些榜單就像全球AI人才生態(tài)的導覽圖。”吳登生表示，中國正站在人才紅利釋放的關鍵節(jié)點，要實現(xiàn)從“跟跑”到“并跑”的跨越，必須打破人才結(jié)構(gòu)瓶頸，在保持應用優(yōu)勢的同時，夯實基礎研究根基，拆除流動壁壘，構(gòu)建多元包容的創(chuàng)新生態(tài)。(完)

【編輯:李潤澤】 ...