過去十年里，人工智能從實驗室走向產(chǎn)業(yè)化生產(chǎn)，重塑傳統(tǒng)行業(yè)模式、引領(lǐng)未來的價值已經(jīng)凸顯，并為全球經(jīng)濟(jì)和社會活動做出了不容忽視的貢獻(xiàn)。當(dāng)前全球人工智能浪潮洶涌，各國學(xué)者正努力實現(xiàn)人工智能從感知到認(rèn)知的跨越，使之具有推理、可解釋性、認(rèn)知性。未來十年，人工智能技術(shù)將實現(xiàn)從感知智能到認(rèn)知智能的新突破。

近日，清華大學(xué)人工智能研究院、清華 － 中國工程院知識智能聯(lián)合研究中心聯(lián)合發(fā)布了《人工智能發(fā)展報告 2020》。

該報告基于清華大學(xué)唐杰教授團(tuán)隊自主研發(fā)的 “科技情報大數(shù)據(jù)挖掘與服務(wù)平臺”（簡稱 AMiner）平臺，根據(jù) 2011－2020 年期間人工智能領(lǐng)域的頂級期刊和會議（共計 44 個）所收錄的全部論文和專利數(shù)據(jù)，全面展現(xiàn)了人工智能發(fā)展至今所獲得的重大科研進(jìn)展、成果產(chǎn)出以及科研熱點。該報告不僅從人才現(xiàn)狀、技術(shù)趨勢和技術(shù)影響力等方面展示了過去十年人工智能的最新進(jìn)展，而且匯總分析了全球主要國家人工智能戰(zhàn)略支持政策，以及各國人才儲備和專利申請情況。該報告匠心獨具，將知識圖譜與自然語言處理、可視化、文獻(xiàn)計量學(xué)等技術(shù)手段相結(jié)合，分析得到人工智能及其子領(lǐng)域的技術(shù)研究熱點和發(fā)展趨勢方向，高層次人才特征。此外，基于 Gartner 技術(shù)成熟度曲線，該報告還深入探討了人工智能的未來發(fā)展藍(lán)圖，提出理論、技術(shù)和應(yīng)用方面的重大變化與挑戰(zhàn)，以及如何賦能其他產(chǎn)業(yè)發(fā)展等重要議題。

AMiner 評選出過去十年十大人工智能研究熱點

根據(jù)人工智能領(lǐng)域在國際頂級期刊和會議過去 10 年所發(fā)表論文，通過 AI 算法計算出不同技術(shù)研究方向的 AMiner 影響力指數(shù)，以此獲得人工智能領(lǐng)域研究熱點總榜單，評選出過去十年 “十大人工智能研究熱點”。

本次評測結(jié)果顯示，過去十年中十大研究熱點分別為：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、特征抽取、圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割、表示學(xué)習(xí)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、語義網(wǎng)絡(luò)、協(xié)同過濾和機(jī)器翻譯。各項研究熱點的 AMiner 指數(shù)如表。

表 1 AMiner 評選出的近十年十大 AI 研究熱點

過去十年有 5 位人工智能領(lǐng)域?qū)W者獲得圖靈獎

通過 AMiner 智能引擎，可以自動收集歷年來圖靈獎獲得者及其論文發(fā)表與學(xué)者畫像等信息。過去十年的圖靈獎有三次正式授予給人工智能領(lǐng)域。2010，Leslie Valiant 因?qū)τ嬎憷碚摰呢暙I(xiàn)（PAC、枚舉復(fù)雜性、代數(shù)計算和并行分布式計算）獲得圖靈獎，該成果是人工智能領(lǐng)域快速發(fā)展的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)之一。2011 年，因 Judea Pearl 通過概率和因果推理對人工智能做出貢獻(xiàn)而頒獎；2018 年，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域三位大神 Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton 和 Yann LeCun 因為在概念和工程上的重大突破推動了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為計算機(jī)領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)而榮獲圖靈獎。Hinton 的反向傳播（BP）算法、LeCun 對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的推動以及 Bengio 對循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的貢獻(xiàn)是目前圖像識別、語音識別、自然語言處理等獲得跳躍式發(fā)展的基礎(chǔ)。

AI 高層次人才較多聚集在美國

全球人工智能領(lǐng)域高層次人才共計 155408 位，中國人工智能領(lǐng)域高層次人才數(shù)量共計 17368 位。從 AI 高層次學(xué)者國家分布看，美國 AI 高層次學(xué)者的數(shù)量最多，有 1244 人次，占比 62．2％，中國排在美國之后，位列第二，有 196 人次，占比 9．8％。中國 AI 高層次學(xué)者主要分布在京津冀、長三角和珠三角地區(qū)，北京仍是擁有 AI 高層次學(xué)者數(shù)量最多的國內(nèi)城市，有 79 位。

在全球人工智能領(lǐng)域高層次學(xué)者量 TOP10 機(jī)構(gòu)之中，美國機(jī)構(gòu)高層次學(xué)者總體人數(shù)遙遙領(lǐng)先。位居首位的是美國的谷歌公司，擁有 185 人，清華大學(xué)是唯一入選 TOP10 的中國機(jī)構(gòu)，其余均為美國機(jī)構(gòu)。

從子領(lǐng)域論文量來看，美國的大學(xué)和科技機(jī)構(gòu)在 AI 各個細(xì)分方向上的發(fā)展較為均衡，且在自然語言處理、芯片技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息檢索與挖掘、人機(jī)交互等 10 多個子領(lǐng)域的發(fā)展居于全球領(lǐng)先席位。中國的 AI 機(jī)構(gòu)在語音識別、經(jīng)典 AI、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、多媒體、可視化和物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域?qū)嵙�較強，均進(jìn)入全球領(lǐng)先行列。

中國 AI 專利申請量全球領(lǐng)先

過去十年，中國人工智能領(lǐng)域的專利申請量 389571，位居世界第一，占全球總量的 74．7％，是排名第二的美國的 8．2 倍。總體上，國內(nèi)的人工智能相關(guān)專利申請量呈逐年上升趨勢，并且在 2015 年后增長速度明顯加快。

中國人工智能專利申請量年度趨勢

（專利申請數(shù)據(jù)截至2020年10月）
人工智能技術(shù)賦能社會民生領(lǐng)域發(fā)展

當(dāng)前，人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)行業(yè)深度融合，廣泛應(yīng)用于交通、醫(yī)療、教育和工業(yè)等多個領(lǐng)域，在有效降低勞動成本、優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)、創(chuàng)造新市場和就業(yè)等方面為人類的生產(chǎn)和生活帶來革命性的轉(zhuǎn)變。

機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、語音識別、計算機(jī)視覺、計算機(jī)圖形、機(jī)器人、人機(jī)交互、數(shù)據(jù)庫、信息檢索與推薦、知識圖譜、知識工程、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)挖掘、安全與隱私、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、可視化、物聯(lián)網(wǎng)等人工智能技術(shù)，已經(jīng)被引入到醫(yī)療領(lǐng)域的電子病歷、影像診斷、醫(yī)療機(jī)器人、健康管理、遠(yuǎn)程診斷、新藥研發(fā)、基因測序等應(yīng)用場景中；被引入到金融領(lǐng)域的智能獲客、身份識別、智能風(fēng)控、智能投顧、智能客服、移動支付以及業(yè)務(wù)流程優(yōu)化等應(yīng)用場景；被引入到教育領(lǐng)域的智適應(yīng)學(xué)習(xí)、教育機(jī)器人、智慧校園、智能課堂、智能題庫、語音測評、人機(jī)對話、教育輔助等場景，還被引入到制造領(lǐng)域的智能工廠、工程設(shè)計、工程工藝設(shè)計、生產(chǎn)制造、CIMS、生成調(diào)度、故障診斷、智能物流、智能 MES 生產(chǎn)信息化管理系統(tǒng)等，以及被引入到城市管理領(lǐng)域的智能政務(wù)、城市指揮中心、城市公共安全、物流及建筑服務(wù)系統(tǒng)、能源系統(tǒng)、交通系統(tǒng)、城市環(huán)境管理系統(tǒng)、智能家居、醫(yī)療系統(tǒng)自動駕駛等多個應(yīng)用場景。

人工智能未來將更多向強化學(xué)習(xí)、神經(jīng)形態(tài)硬件、知識圖譜、智能機(jī)器人、可解釋性 AI 等方向發(fā)展

目前，全球已有美國、中國、歐盟、英國、日本、德國、加拿大等 10 余個國家和地區(qū)紛紛發(fā)布了人工智能相關(guān)國家發(fā)展戰(zhàn)略或政策規(guī)劃，用于支持 AI 未來發(fā)展。這些國家?guī)缀醵紝⑷斯ぶ悄芤暈橐�領(lǐng)未來、重塑傳統(tǒng)行業(yè)結(jié)構(gòu)的前沿性、戰(zhàn)略性技術(shù)，積極推動人工智能發(fā)展及應(yīng)用，注重人工智能人才隊伍培養(yǎng)，這是 AI 未來發(fā)展的重要歷史機(jī)遇。

本報告通過對 2020 年人工智能技術(shù)成熟度曲線分析，并結(jié)合人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀，預(yù)測得出人工智能下一個十年重點發(fā)展的方向包括：強化學(xué)習(xí)、神經(jīng)形態(tài)硬件、知識圖譜、智能機(jī)器人、可解釋性 AI、數(shù)字倫理、知識指導(dǎo)的自然語言處理等。

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