綜合篇

第一章 2020—2021年全球人工智能產業發展狀況

第一節 全球人工智能研究與發展

創新研發是人工智能進步的基礎。自從 20 世紀 50年代技術首次激發計算機科學家和數學家的想象力以來，人工智能已發展成為具有重要商業應用的主要研究學科。在過去的 20年中，AI論文的數量急劇增加，人工智能會議和預印本的興起擴大了研究和學術交流的傳播。中國、歐盟和美國在內的主要國家和地區都在競相投資人工智能研究。

從 2019年到 2020年，人工智能期刊的出版數量增長了 34.5%，比2018年至 2019年高出 19.6%。從全球來看，經過同行評審的AI論文中，來自學術機構的比例最高。但各區域中，排名第二的機構有所不同：在美國，企業研究的學術發表排名第二，占發表總數的 19.2%；在中國與歐盟國家，政府主導的研究機構排名第二，分別占發表總數的 15.6%和17.2%。2020年，中國在AI期刊的全球引用量首次超過美國。但是，在過去的 10年間，美國的AI會議論文引用量一直高于中國。另外值得注意的是，在 2000年至 2019年之間，人工智能會議論文的數量增加了四倍，而在最近十年的增長趨于平穩，2019年的會議論文數量僅比 2010年的數量高 1.09 倍，2020年相比 2019年則有大幅下降。

大型公司加劇了AI計算鴻溝。隨著時間推移，大型公司在人工智能會議中的存在率不斷提高。西部大學、弗吉尼亞理工大學和艾維商學院的研究人員認為，學術界計算能力的不平等分布（簡稱“計算鴻溝”）加劇了深度學習時代的不平等現象。大型科技公司往往擁有更多的資源來設計AI產品，但與精英或規模較小的機構相比，它們的多元化程度較低，這引起了人們對人工智能內部偏見和公平的擔憂。10個主要AI會議都顯示出公司參與度的上升趨勢，是對計算鴻溝進一步擴大的印證。

TensorFlow依然是最領先的AI框架。TensorFlow，由Google開發并于 2017年公開發布，到 2020年仍然是最受歡迎的AI框架。2020年第二大受歡迎的框架是Keras，它也由Google開發，并基于TensorFlow 2.0 構建。除TensorFlow外，PyTorch（由Facebook創建）是另一個越來越受歡迎的AI框架。