斯坦福大學每年都會發(fā)布一份《人工智能指數(shù)報告》(The AI Index Report)。近日2021年度報告已經(jīng)發(fā)布，這也是該報告的第四期，主要講述 AI 領域在2019-2020年的變化情況。

斯坦福《AI 指數(shù)報告》包括政策、國別分析、技術(shù)報告等多個關鍵部分，對 AI 相關的所有數(shù)據(jù)進行長期的跟蹤、收集、提煉和視覺化，旨在為社會公眾提供一份詳實、無偏差、精密審查過的數(shù)據(jù)報告，從而幫助全球的政策制定者、研究者、公司高管、媒體記者等人士更好地理解 AI 這一復雜領域的最新技術(shù)進展和形勢變化。
該報告由斯坦福大學的 Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (以人為本的人工智能研究院) 匯總制作。該機構(gòu)由知名 AI 研究者李飛飛教授和斯坦福大學教務長 John Etchemendy 共同領導。值得注意的是，今年的《AI 指數(shù)報告》指出了2020年全球 AI 發(fā)展的一些亮點，其中包括：1）對期刊上來自中國研究者的 AI 論文的引用數(shù)量在去年以微弱優(yōu)勢（20.7%）首次超越美國（19.8%）并且全球領先；2）美加兩國 AI 方向應屆博士畢業(yè)生的外籍比例提升4.3%，達到64.3%，其中81.8%選擇留美；3）AI 方向博士畢業(yè)生65%進入業(yè)界工作，較2010年提升了20%，標志著業(yè)界在 AI 技術(shù)發(fā)展中扮演的重要性與日俱增；4）AI 領域總?cè)谫Y額增加了9.3%，但完成新融資的 AI 創(chuàng)業(yè)公司的數(shù)量，已經(jīng)連續(xù)三年下降；5）受新冠疫情影響，2020年制****方面的 AI 私募投資額較前年暴增了4.5倍。

論文引用數(shù)中國首次超美
報告作者發(fā)現(xiàn)，在2020年，中國首次在期刊論文 (journal papers) 引用數(shù)量這一指標上超越了美國。而此前在2004年和2017年，中國曾先后兩次在期刊論文總發(fā)表數(shù)量上超越美國。這一發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)來源綜合自微軟學術(shù)圖譜 (Microsoft Academic Graph)。至于該論斷的具體國別定義方法，采用的是論文作者所供職的單位。也就是說，“中國論文引用數(shù)首次超美”這一論斷，其實說的是：來自中國大學、科研機構(gòu)和公司的作者，在全球期刊上所發(fā)表的論文，其被引用的數(shù)量首次超過了為美國大學科研機構(gòu)和公司供職的作者。這個定義方法不局限于作者本人的國別。也就是說，《AI 指數(shù)報告》的這一發(fā)現(xiàn)足以體現(xiàn)，中國作為一個國家已經(jīng)開始展現(xiàn)出在 AI 研究上略優(yōu)于美國的實力實力。讓我們來詳細看一下過去一年全球主要 AI 科研強國在論文發(fā)表和引用方面的數(shù)據(jù)。根據(jù)經(jīng)合組織定義，所有涵蓋在人工智能或機器學習類目下的論文都統(tǒng)計在內(nèi)。在2020年，全球共有22.8萬篇 AI 論文在期刊上發(fā)表，較2019年增加34.5%，增幅也有所提升：這些 AI 期刊論文的總引用數(shù)量達到93.7萬次，其中中國占據(jù)了20.7%，首次超過美國（19.8%）。與此同時，歐盟地區(qū)的期刊論文引用數(shù)量份額持續(xù)降低至11%：

不過這份《AI 指數(shù)報告》也指出，雖然在期刊論文引用數(shù)上今年退居第二，美國在學術(shù)會議上發(fā)表的論文 (conference papers) 的引用數(shù)量仍然以較大優(yōu)勢領先中國。這一優(yōu)勢已經(jīng)持續(xù)了十年：不僅如此，2019年時，中國在 AI 學術(shù)會議論文發(fā)表總數(shù)比例上基本追平美國，到了2020年卻又有大幅下滑，占15%，落后于美國18.9%：其它值得留意的數(shù)據(jù)：
1/ 在所有 AI 科研實力較強的國家和地區(qū)，占比最高的 AI 期刊論文來源仍然是學術(shù)機構(gòu)，不過排名第二的來源開始出現(xiàn)差異：在美國，業(yè)界公司及其關聯(lián)研究機構(gòu)發(fā)表的論文占19.2%；在中國和歐盟，國有科研機構(gòu)的論文占比分別為15.6%和17.2%；
2/ 新冠疫情影響了 AI 學術(shù)峰會的召開，大部分會議都搬到了線上。正是因此，注冊參會者的數(shù)量反而有所提升。數(shù)據(jù)顯示，九大最受歡迎的 AI 頂會的總計參會者數(shù)量在2020年幾乎翻了一倍；3/ AI 科研在整個學術(shù)界業(yè)的地位也有所提升。2011年 AI 期刊論文占全年發(fā)表論文的1.3%，這個比例到2019年已經(jīng)提升到了3.8%。留學生畢業(yè)大批留美，業(yè)界比學界更受追捧保爾森基金會旗下智庫 MacroPolo 的報告《全球AI 人才追蹤》(The Global AI Talent Tracker) 發(fā)現(xiàn)，美國吸引了全球最頂尖的 AI 科研人才。
那些最終在美國院校或公司從事研究的外國人才中，絕大多數(shù)在美國完成碩士學業(yè)，其中最主要的生源國為中國。該報告還指出，如果失去了海外，特別是來自中國的人才，美國的 AI 人才優(yōu)勢將不復存在。
而斯坦福大學這份2021年《AI 指數(shù)報告》進一步強化了這個觀念。研究者發(fā)現(xiàn)，北美 AI 方向的應屆博士畢業(yè)生當中的國際學生比例也再創(chuàng)新高，在2019年已經(jīng)達到了64.3%，較2018年水平提升了4.3%，比例也超過了往年留學生更為熱衷的定向?qū)I(yè)，如計算機工程、計算機科學和信息學等。《AI 指數(shù)報告》還發(fā)現(xiàn)，在2019年 AI 方向應屆博士畢業(yè)生當中，有高達81.8%比例選擇留美工作，只有8.6%確認出國就業(yè)（另有9.6%去向未知）其它計算機相關方向?qū)I(yè)，如網(wǎng)絡、軟件工程、編程語言等受到了明顯擠壓，這些方向的博士學位授予數(shù)量有明顯減少。與此同時，下圖中可以看到，許多可以歸到 AI 領域下的方向，如機器學習 (ML)、機器人、計算機視覺、算法等，其博士學位授予數(shù)量都有提升。其中，AI/ML 方向和機器人/計算機視覺方向的博士學位授予的數(shù)量提升最多，占所有 AI 領域授予數(shù)量的22.8%和7.3%。在2019年全美一共授予接近300個 AI/ML 方向和近100個機器人/計算機視覺方向博士學位。本章節(jié)中還有另一個非常有代表性的發(fā)現(xiàn)：在過去的十年里，AI 領域博士畢業(yè)生選擇留在學術(shù)界的比例逐年降低。在2019年，博士畢業(yè)生留在學術(shù)界的比例只有23.7%，較2010年水平幾乎縮減了一半；選擇前往業(yè)界將所學投入實戰(zhàn)，或在頂尖公司的科研部門繼續(xù)工作的博士畢業(yè)生比例顯著提升，從2010年的44.4%提升到2019年的65.7%，增幅同樣接近五成。報告認為，這一情況主要是因為那些選擇進入學術(shù)界的年輕學者數(shù)量維持穩(wěn)定，而在過去十年里暴增的 AI 領域?qū)W生當中的大部分都被業(yè)界所吸收。畢竟在這十年里 AI 在業(yè)界的應用在質(zhì)和量上都有了巨大的飛躍，這些增加的人可能本身也是被那些頂尖公司所吸引，或本已帶有明確的求職意向。不僅博士畢業(yè)生更喜歡去業(yè)界，《AI 指數(shù)報告》還指出，美國大學的教職層級也在經(jīng)歷一次十分明顯的人才外流。2019年發(fā)表的一篇論文《人工智能、教育和創(chuàng)業(yè)》發(fā)現(xiàn)在2004年到2018年這段時間里，美國大學的 AI 領域教授離開教職前往業(yè)界的數(shù)量之多，增幅之明顯，堪稱一次“史無前例的人才外流”(unprecedented brain drain)。該論文指出了一個十分值得關注的現(xiàn)象：AI 教授跳槽業(yè)界這件事，特別是當他們崇拜認可的終身教授跳槽，教職被本校掛職教授或排名較低學校的教授所填補的時候，對 AI 方面的博士生會帶來較大的心理影響，會令他們低估繼續(xù)呆在學術(shù)界的意義。2019年，AI 教授跳槽的總體數(shù)量倒是比2018年有所下降，但情況仍然令人擔心，因為主要是掛職教授（下圖綠色）更愿意呆在學校，終身教授的跳槽數(shù)量（下圖紫色）還是創(chuàng)了新高。

以下是在2004到2018年里 AI 教職流失最嚴重的學校，排名最高的分別為 CMU、佐治亞理工學院、華盛頓大學和 UC伯克利：其它值得留意的數(shù)據(jù)：
全球最頂尖的學府正在加大對 AI 教育的投入。在過去的四個學年中，教授學生建立 部署實用 AI 模型所需技能的課程數(shù)量，在本科和研究生階段分別增加了102.9%和41.7%；AI 創(chuàng)業(yè)融資難，跟醫(yī)學搭邊就容易點
綜合 Crunchbase 等數(shù)據(jù)來源，《AI 指數(shù)報告》發(fā)現(xiàn)，在過去的一年里 AI 領域的私募投資數(shù)額增加了9.3%（2019年增幅為5.7%），總額高達400億美元。但能夠完成新一輪融資的 AI 創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量比往年減少，也就是說，更多的錢被投入到了更少的公司手中。這一情況也符合最近幾年的 AI 領域投資情況變化，總體上 AI 投資的總金額在提升，但增速有所減緩。

報告指出，原因之一在于，在新冠病毒肆虐的這一年里，投資者更愿意追熱點，把本來留給各方向 AI 創(chuàng)業(yè)公司的錢，投給少數(shù)專精于借助 AI 力量從事****物發(fā)現(xiàn)和設計的公司。從下圖可以看出，AI****物設計和開發(fā)領域的公司在2020年獲得的私募投資高達138億美元，比2019年水平高出足足4.5倍！另外，為了避免病毒傳播，全球?qū)W校長時間停止面授，可以看到 AI 教育科技領域的投資增幅也很高。（以及，游戲方面的投資也有巨大增長……）具體到國別上，數(shù)據(jù)顯示美國 AI 公司私募股權(quán)投資的活躍程度仍然遠高于排名第二的中國，總?cè)谫Y額逼近240億美元，比中國高一倍還多。

在2020年，針對 AI 公司包括私募股權(quán)、上市、收并購等在內(nèi)的所有投資活動比2019年增加了40%，總額達到680億美元。但受到新冠疫情的影響，小公司受到不成比例的更大影響。報告指出，收并購活動構(gòu)成了2020年全球 AI 投融資活動的絕大部分。這一年里也發(fā)生了一些十分高調(diào)的收并購互動，比如英偉達收購 Mellanox、Capgemini 收購 Altran 等。其它值得留意的數(shù)據(jù)：
1/ 巴西、印度、加拿大新加坡和南非是全球 AI 人才招募增幅最高的5個國家（2016-2020年），且新冠疫情并沒有對關鍵國家的 AI 人才招聘帶來可觀影響；2/ 不過，2020年美國的 AI 相關職位招聘數(shù)量占全球的比例，在過去6年內(nèi)首次減少。2019年美國 AI 職位招聘數(shù)量為32.6萬，這個數(shù)字在2020年降低了8.2%，到30.1萬。這可能意味著 AI 從業(yè)者在將來的求職競爭壓力可能會略微上升。
3/ 麥肯錫對 AI 公司和投資者的一次調(diào)研結(jié)果顯示，一半的受訪者表示新冠疫情不會對他們在 AI 領域的繼續(xù)投入，27%表示增加了投資，不到四分之一降低了投資；

制作者也在 Google Drive 上公開了報告背后的全部數(shù)據(jù)。地址：
https://drive.google.com/drive/folders/1YY9rj8bGSJDLgIq09FwmF2y1k_FazJUm

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