要求AI技能的工作崗位增長了4.5倍、AI創(chuàng)業(yè)公司的數(shù)量增加了14倍……本文，我們精選斯坦福大學AI Index報告中的10個具有代表性的圖表，提供有關AI快速發(fā)展的啟發(fā)和見解。

自2000年以來，AI創(chuàng)業(yè)公司的數(shù)量增加了14倍。

自2000年以來，風險投資者對AI創(chuàng)業(yè)公司的投資增加了6倍。

自2013年以來，要求AI技能的工作崗位增長了4.5倍。

以上觀察，以及其他更多見解來自斯坦福大學的第一份AI Index報告（文末獲取101頁PDF）。AI Index是斯坦福大學AI 百年研究（AI 100）的一個項目，旨在追蹤人工智能的活動和進展，研究人工智能對人們生活的影響。報告寫道：“在與人工智能相關的討論和決策中，我們本質上是 ‘盲目的’”。AI Index專注于追蹤和觀察AI的活動和進展，并以可靠、可驗證數(shù)據(jù)為基礎，促進對AI的了解。所有用于形成這些指數(shù)和報告的數(shù)據(jù)都可以在aiindex.org上找到。

本文，我們精選報告中的10個具有代表性的圖表，提供有關AI快速發(fā)展的見解：

自1996年以來，每年發(fā)表的計算機科學的學術論文和研究的數(shù)量猛增了9倍以上。學術論文和研究通常能產生新的知識產權和專利。整個Scopus數(shù)據(jù)庫中，含有“Artificial Intelligence”這個關鍵詞的計算機科學領域的論文有超過200,000（200,237）篇。Scopus數(shù)據(jù)庫中“計算機科學”領域的論文總共有近500萬（4,868,421）篇。

自2000年以來，在美國，風險投資者（VC）每年投入AI創(chuàng)業(yè)公司的投資額增加了6倍。Crunchbase，VentureSource和Sand Hill Econometrics被用于確定VC每年投給初創(chuàng)公司的資金額，這些初創(chuàng)公司在某些關鍵領域起著重要作用。下圖顯示了VC在美國所有融資階段對AI創(chuàng)業(yè)公司年度投資總額。

自2000年以來，在美國，有資本支持的 AI 創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量增加了 14 倍。Crunchbase，VentureSource和Sand Hill Econometrics也用于這一分析。這個數(shù)字包括VentureSource數(shù)據(jù)庫中Crunchbase列表中的任何有VC支持的公司。

自2013年以來，要求有AI技能的工作崗位增長了4.5倍。在Indeed.com平臺上，需要AI技能的工作崗位所占份額的計算方法是通過職業(yè)描述中的標題和關鍵字來確定是否與人工智能相關。該研究還計算了在Indeed.com平臺上，要求人工智能技術的工作崗位份額在不同國家的增長情況。盡管加拿大和英國增長迅速，但對于人才招聘市場， Indeed.com的報告顯示加拿大和英國分別只占美國AI招聘市場絕對規(guī)模的5％和27％。

在另一個在線求職平臺Monster.com上，機器學習，深度學習和自然語言處理（NLP）是最重要的三項技能。兩年前NLP已經(jīng)被預測會成為應用程序開發(fā)人員創(chuàng)建新的AI應用程序最需要的技能。除了創(chuàng)建AI應用程序，最受歡迎的技能還包括機器學習技術，Python，Java，C ++，開源開發(fā)環(huán)境的經(jīng)驗，Spark，MATLAB和Hadoop。根據(jù)對Monster.com的分析，在美國，數(shù)據(jù)科學家，高級數(shù)據(jù)科學家，人工智能顧問和機器學習主管的薪水中位數(shù)為$127,000。

自2010年以來，圖像標注的錯誤率從28.5％下降到2.5％以下。大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽（LSVRC）的對象檢測任務的AI拐點發(fā)生在2014年。在這項特定任務中，AI已經(jīng)表現(xiàn)得比人類更準確。這些發(fā)現(xiàn)來自于ImageNet網(wǎng)站上LSVRC競賽排行榜的競賽數(shù)據(jù)。

從國際上看，機器人的進口量已經(jīng)從2000年的10萬臺左右增長到了2015年的25萬臺左右。數(shù)據(jù)來源是每年進口到北美以及國際整體的工業(yè)機器人的數(shù)量。工業(yè)機器人由ISO 8373：2012標準定義。國際數(shù)據(jù)公司（IDC）預測對機器人的消費將在五年內加快，到2021年達到2307億美元，復合年增長率（CAGR）為22.8％。

到2025年，來自人工智能企業(yè)應用的全球營收預計將從2018年的1.62億美元增長到31.2億美元，漲幅達到52.59%。圖像識別和標記、醫(yī)療數(shù)據(jù)處理、定位和地圖、預測性維護、使用算法和機器學習預測和阻止安全威脅、智能招聘和人力資源系統(tǒng)等等，是企業(yè)應用AI的一些用例。來源：Statista。

84％的企業(yè)認為投資人工智能將帶來更大的競爭優(yōu)勢。75％的企業(yè)相信，人工智能將開辟新的業(yè)務，同時也為競爭對手提供進入市場的新途徑。63％的企業(yè)認為降低成本的壓力需要使用人工智能。來源：Statista。

目前AI采用者中有87％表示他們正在使用或考慮使用AI進行銷售預測和改進電子郵件營銷。61％的受訪者表示他們目前正在使用或計劃使用AI進行銷售預測。上圖比較了當前AI采用者與所有受訪者的AI采用率。