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2023年是AI元年，这一年，发生了很多事，很多人因此忧心忡忡害怕AI抢了自己工作，也有人满怀激情投入产品研发，也有像我这样，一边用AI，一边用文字记录这一历史，值得高兴的是，斯坦福大学出了一份44MB的报告，可谓是AI元年的纪念册。 这个报告共有9个部分，第一部分主要讲的是研发、专利和开源。哪怕借助AI工具，这个部分也用了我一个小时的时间编排，如果大家对这类长文感兴趣，请帮忙转发点赞打赏，我会视流量决定是否做下去。 这是来自于斯坦福大学的完整报告，如果需要报告，可以加入我们的群，教练，我想学AI（群）我会毫无保留分享我有的文档和数据。
2023的AI发布人工智能研究领域的景观，如AI发布激增所证明的，近年来已经取得了显著的增长和多样化。这种扩展在2024年的AI指数报告中得到了详细记录，该报告提供了关于AI发布在各个维度上进展和细微差别的详细分析。 从2010年到2022年，AI发布的总数几乎增加了三倍，从约88,000篇增加到每年超过240,000篇（图1.1.1）。
发布的类型也各不相同，期刊文章和会议提交是传播AI研究的突出平台。单在2022年，就有约230,000篇AI期刊文章，相比之下大约有42,000篇会议提交，显示出持续增长的健壮学术产出。这些发布至关重要，因为它们通常经过严格的同行评审，确保所呈现研究的可靠性和科学完整性。 特别是会议发布，多年来数量有所增加。2022年，AI会议相关发布有41,174篇，较前几年大幅上升，凸显了它们作为研究人员展示和讨论AI最前沿发展的重要场所的作用。这些聚会不仅促进了思想的交流，还促进了可以推动该领域前进的合作。 AI发布的研究领域已经多样化，但在某些领域显示出明显的集中。机器学习占据主导地位，大量出版物集中在这一AI研究的核心领域。其他领域如计算机视觉和模式识别也有大量出版活动，反映出它们在图像和语音识别技术等实际应用中的重要性（图1.1.3）。
就贡献AI研究的行业而言，学术界领先，占有大量发布的份额。然而，行业的贡献正在增长，这得益于对AI研究的重大投资和在开发商业产品及服务方面的实际应用。这在详细的行业分析中表现明显，显示了各行业随时间在AI研究中的日益参与（图1.1.4和图1.1.5）。
AI发布的全球分布强调了AI研究的国际性质。尽管美国和中国在数量上占主导地位，但来自欧洲的重要贡献也显示了在推进AI技术方面的强烈全球兴趣和合作努力。 专利和知识权人工智能领域不仅在学术研究方面取得了重大进展，还在通过专利保护知识产权方面取得了进展。根据2024年AI指数报告，全球AI专利申请和授权数量均大幅增加，地区差异明显，行业贡献的变化重塑了AI发展的格局。 从2010年到2022年，授权的AI专利数量急剧增加，反映了该领域内竞争和创新的加剧。特别是自2015年以来，AI专利的增长率凸显了企业和机构在获取与新型AI技术相关的知识产权方面的积极推动（图1.2.1）。这种激增在2022年表现尤为明显，与前一年相比，授予的AI专利增加了62.7%，说明AI技术的开发和商业化速度极快。
这些专利的地区分布讲述了全球AI格局内陆缘政治和经济变迁的故事。值得注意的是，中国已成为主导力量，2022年全球授予的AI专利中，中国占了61.1%，较前几年大幅增加。这不仅凸显了中国将AI作为其技术和经济政策的基石的战略投资，还标志着全球科技领导权向亚洲的广泛转移（图1.2.5）。
AI专利活动的行业分析显示，私营部门在推动AI创新方面的影响力日益增长。尽管学术机构继续为基础AI技术的发展做出贡献，但行业的贡献已经呈指数级增长。这一点从科技巨头和初创公司都在增加专利申请数量中可以看出，他们寻求利用其研发投资。数据表明，行业不仅在研究中参与更多，而且在将创新从实验室转移到市场方面也越来越成功，如行业部门获得专利数量的激增所示（图1.2.4）。
这些趋势的影响重大。它们突出了一个景观，即AI技术越来越被视为国家和企业的关键资产。这种竞争环境促进了AI的快速进步，但也引发了关于AI创新的可访问性和开放性的问题。某些地区和行业的主导地位可能会影响AI发展的方向，可能导致AI带来的好处在全球的分配不均。 此外，数据揭示了正在申请的AI专利类型的一个有趣趋势。与神经网络、机器学习算法和自然语言处理应用相关的专利有显著增加。这表明，随着AI技术的发展，创新的焦点也在变化，当前趋势大量倾向于深度学习和数据驱动的AI，这些是推动如自动驾驶车辆、医疗诊断和个性化AI服务等领域前进的关键。 AI研究模型《2024年AI指数报告》深入探讨了AI研究的前沿，特别关注著名的机器学习模型和基础模型。报告的这一部分全面审视了这一高级AI领域的趋势和变化，从组织归属、国家来源、模型参数和计算需求等多个视角观察其演变。 著名和基础模型分析 前沿AI研究展示了两种突出的模型类型：著名的机器学习模型和基础模型。著名模型是基于它们对AI社区的影响和创新贡献来识别的，而基础模型是设计用来执行多种任务的大规模AI系统，具有显著的适应性（图1.3.1）。报告指出，基础模型的发布趋势正在增加，2023年发布了创纪录数量的基础模型，表明模型开发和部署能力正在迅速进步。
这一分析还扩展到了这些模型的组织和国家归属，揭示了AI发展的地缘政治和制度动态的重要见解。美国继续在生产著名模型方面领先，这证明了其强大的技术基础设施和研究生态系统。然而，其他地区也紧随其后，中国和欧盟也做出了重大贡献，凸显了全球向AI优势竞赛（图1.3.2和图1.3.3）。
模型参数和计算需求 前沿AI研究的最关键方面之一是对模型参数和计算需求的分析。报告详细说明了AI模型参数数量的指数增长，表明模型变得更加复杂和有能力（图1.3.5）。这种复杂性允许解决更复杂的问题，但也需要大量的计算能力。
训练这些高级模型的计算需求已经急剧增加。报告指出，用于训练最先进模型的计算量已经呈指数增长，强调了开发尖端AI技术所涉及的成本和资源需求不断增加（图1.3.6）。例如，像OpenAI的GPT-4和Google的Gemini Ultra这样的新模型需要前所未有的计算能力，其训练成本估计高达数千万美元。
增加的复杂性和成本的影响 开发前沿AI模型的复杂性和成本的增加带来重要的影响。首先，高资源需求限制了小型组织和机构参与AI研究前沿的能力。这可能导致AI进步集中在资金充裕的公司和国家手中，可能加剧世界各地的技术差距。 此外，训练大型AI模型的环境影响已成为日益关注的问题。训练这些模型所需的大量能源消耗带来了可持续性挑战，促使AI社区寻求更节能的计算技术，并在AI系统的设计中考虑环境成本。 AI会议AI会议参与度趋势 AI会议是该领域的关键活动，作为知识交流、网络建设和最新研究及创新传播的中心。报告指出，多年来AI会议的参与度显著增加，凸显了全球对AI技术的日益关注。2023年，这些活动的参与度比前一年增加了6.7%，反映出可能由于疫情后重返现场活动的参与度反弹（图1.4.1）。
这种参与度的复苏不仅表明从疫情引发的中断中恢复过来，还标志着对AI的强劲、持久的兴趣。报告指出，自2015年以来，AI会议的参与者每年增加约50,000人。这一持续增长强调了AI技术的扩展范围及其在广泛领域和学科中的整合。 会议类型参与分析 《AI指数报告》根据会议类型细分了出席人数，揭示了反映AI社区多样化兴趣的模式。如NeurIPS、ICML、ICCV和AAAI等大型会议的出席人数年复一年地增加，凸显了它们作为展示前沿研究和促进学术界、工业界及政府部门间合作的首要场所的重要性（图1.4.2）。
相反，如CVPR、ICRA、ICLR和IROS等专业会议的出席人数略有下降。这种变化可能归因于这些会议的特定焦点，可能只吸引对特定AI应用或方法学感兴趣的更为小众的听众。 会议参与的地理分布 会议参与者的地理分布也是报告分析的关键方面。数据表明，全球有显著的参与度，参与者来自世界各地的不同地区。这种分布不仅突出了AI技术的国际吸引力和相关性，还指向了AI专业知识和兴趣的全球传播。 报告特别指出，来自美国和欧洲之外传统科技中心的地区参与度增加。这一趋势令人鼓舞，因为它表明知识的民主化和新兴经济体有机会对AI进步做出贡献并从中受益。 影响及未来展望 AI会议参与度的趋势对该领域有几个含义。首先，对AI会议的日益兴趣和参与表明这是一个健康且充满活力的领域，研究和发展投资持续进行。其次，参与者的地理多样性凸显了AI创新的全球性质以及可能推动该领域前进的国际合作潜力。 展望未来，这些趋势表明AI会议将继续在塑造该领域未来方面发挥关键作用。它们不仅作为分享知识和促进合作的关键平台，还作为全球AI研究的健康和方向的晴雨表。 |
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