昨日，來自斯坦福大學、MIT、哈佛、OpenAI 等高校與企業(yè)的多位專家正式發(fā)布了 2018 年度 AI Index 報告，用一系列數(shù)據(jù)全面回顧了過去幾年里 AI 領域的全球發(fā)展。

營長挑了一些重點內(nèi)容，為大家解讀一下。

AI 論文

▌1、AI 論文數(shù)量增長迅速

愛思唯爾旗下 Scopus 文獻數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)顯示，1996-2017 年，全球 AI領域論文的數(shù)量增長了 8 倍，同期 CS（計算機科學）學科論文的增長量為 6 倍。說明 AI領域論文的增長并不完全是 CS 驅(qū)動。

▌2、歐洲作者最高產(chǎn)

同樣，根據(jù) Scopus 的數(shù)據(jù)顯示，2017 年，歐洲是全球最多的 AI 論文出產(chǎn)地，28% 的 AI 論文都有歐洲作者，中國則緊隨其后，25% 的 AI 論文都有中國作者，美國則排在第三。

▌3、CV方向最火熱

越來越多的 AI 論文都是直接發(fā)表在 arXiv 上，而不是專業(yè)的期刊上，所以 arXiv 的數(shù)據(jù)有很大的參考價值。arXiv 的數(shù)據(jù)顯示，從 2014 年開始，計算機視覺（CV）和模式識別已經(jīng)成為 AI 論文里第一大方向。

▌4、中國 AI 聚焦工程與農(nóng)業(yè)

愛思唯爾的數(shù)據(jù)顯示，中國的 AI 論文更加關注工程技術和農(nóng)業(yè)科學這兩個領域，美國則更關注人文科學以及醫(yī)療健康。

▌5、中國政府機構發(fā)表最多 AI 論文

根據(jù)愛思唯爾的數(shù)據(jù)顯示，相比企業(yè)，中國政府機構發(fā)表的論文數(shù)量要多很多，并且一直保持高速增長的趨勢。從 2007 到 2017年，中國政府機構發(fā)表的論文數(shù)量增長了 400%，同期，中國企業(yè)發(fā)表的論文數(shù)量只增長了 73%。

而美國的情況正好相反，企業(yè)才是 AI 論文的發(fā)表大戶。

▌6、美國論文影響力最大

按照 FWCI（field-weighted citation impact）論文影響因子排名，美國的影響力依舊遙遙領先。美國作者發(fā)表的AI 論文的被引用次數(shù)比全球平均水平還高 83%。中國也有所增長，相比 2000 年，2016 年時，中國作者發(fā)表的 AI 論文的被引用次數(shù)提高了 44%。

AI 學術會議

▌1、AAAI 成中美角力場

2018 年，中美兩國作者投遞的論文數(shù)量占據(jù)了 AAAI 2018 論文總數(shù)量的 70%。其中，中國作者 1242 篇，美國作者 934 篇。雖然其他國家的論文總量較少，但德國和意大利兩國的作者以 41% 的接收率同樣獲得了矚目，而美國作者論文的接收率是 29%，中國則只有 21%。

▌2、NeurlPS 最受歡迎

目前，NeurIPS、CVPR 與 ICML 是 AI 領域的會議中參會人數(shù)最多的三大會議。與 2012 年相比，NeurIPS 和 ICML兩個會議的參會人數(shù)分別增長了 4.8 倍和 6.8 倍。

▌3、ICLR 值得關注

除了老牌的 AI頂級會議，由Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 兩位大牛牽頭舉辦的 ICLR 也開始備受關注，其與會人數(shù)在最近幾年里增長了 20 倍。

高校學習AI+ML 課程的學生人數(shù)

▌1、清華增長最快

目前，很多高校都開設了 AI 及 ML 相關的課程，而且受到越來越多的學生的歡迎。以清華大學為例，2010 年只有 24 人參加了AI+ML 相關的課程，但是到 2017 年，這個數(shù)字已經(jīng)飆升到 384，增長了 16 倍。

▌2、中科大人數(shù)最多

國內(nèi)，除了清華大學之外，中國科學技術大學在 AI 領域的教育也非常出色。雖然在增長率上不如清華，但是在絕對人數(shù)上卻遙遙領先。數(shù)據(jù)顯示，2018 年，中科大共有 3286 名學生學習了 AI+ML 相關課程。

Github項目的發(fā)展趨勢

在開發(fā)工具方面，Google 的 TensorFlow 最受歡迎，在 GitHub 上獲得的Stars數(shù)已經(jīng)超過 10k，一騎絕塵。

此外，近兩年，PyTorch 上升勢頭非常迅猛，值得關注。

AI 專利和財報分析

根據(jù) amplified 的數(shù)據(jù)顯示，2014 年美國、韓國、日本是 AI 領域?qū)＠暾埖娜笾髁?，中國排在第四。但是，由于近幾年?shù)據(jù)的缺失，無法反應近幾年的最新變化，特別是中國在這方面的實力增長情況。

很多時候，上市公司的財報電話會議透露的關鍵詞可以很好地反應這家公司未來的戰(zhàn)略重點，上圖中的數(shù)據(jù)范圍那些在紐交所上市的公司。可以發(fā)現(xiàn)，AI 和 ML 備受 IT 公司關注，這兩個技術在財報電話會議里被提到的次數(shù)已經(jīng)超過“大數(shù)據(jù)”和“云”相關的技術。而其他領域的公司也有這樣的趨勢，AI 和 ML 呈上升趨勢，大數(shù)據(jù)和云相關技術呈下降趨勢。

Top 10 公司 — AI mentions (2017)

NVIDIA Corporation（93）、LivePerson（50）、Pegasystems（44）、Facebook（40）、Axon Enterprise（37）、salesforce.com（36）、Intel Corporation（35）、Microsoft Corporation（34）、Genpact Limited（34）、Applied Materials（33）

Top 10 公司 — ML mentions (2017)

Alphabet（57）、Nasdaq（26）、ServiceNow（21）、Progress Software Corporation（21）、Cadence Design Systems, Inc.（20）、Splunk Inc.（18）、Twitter（17）、Overstock.com（14）、Synopsys, Inc.（14）、Aspen Technology（14）