近日，斯坦福大學以人為本人工智能研究所(Human-centered Artificial Intelligence Institute，以下簡稱HAI)發布了《2019年度人工智能指數報告》(《The 2019 AI Index Report》)，從研發、經濟、教育、國家戰略等九個維度盤點了全球發展現狀。

這已是斯坦福大學連續第三年發布年度人工智能指數報告。從今年的報告來看，人工智能領域的“多強”局面已然形成，中美歐各有所長。值得注意的是，中國的論文數量全球領先，但影響力不及美國。

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全球態勢：年度民間投資總額超過700億美元

自2017年以來，人工智能指數報告一直受到學界和業界的關注。正如它的名字“指數報告”所說的一般，這份報告會包含大量來自全球的可視化數據，以為社會各界提供客觀展示與參考。

《2019年度人工智能指數報告》(以下簡稱《報告》)所追蹤和分析的數據量是2018年的三倍，內容也明顯豐富了許多。它拎出了九個維度來衡量全球人工智能的進展，分別是研發、學術會議、技術績效、經濟、教育、自動化系統、公眾認知、社會考量、國家戰略與全球AI活力。

研發方面，從1998年到2008年，經過同行評審的人工智能論文數量增長了300%以上，占所有期刊出版物的3%和已發表會議論文的9%。就全球期刊論文來看，超過32%的引用來自東亞;就學術會議論文來看，則有40%以上的引用來自北美。

盡管近兩年關于“人工智能泡沫”的社會討論不少，但《報告》顯示，產業熱度仍然很高。2019年，全球民間投資總額超過700億美元，與人工智能相關的創業投資超過370億美元。在全球范圍內，對人工智能初創企業的投資繼續穩步上升，從2010年的13億美元到2018年的404億美元，年均增長率超過48%。

投資者青睞哪些方向?縱觀全球，自動駕駛汽車獲得的投資最多，為77億美元，占總金額的 9.9%。其次分別是藥物、癌癥與醫療(47億美元，6.1%)、人臉識別(47億美元，6.0%)、視頻內容(36億美元，4.5%)和欺詐檢測與金融(31億美元，3.9%)。

值得一提的是，斯坦福大學此次還發布了兩個工具，一個是可以在學術論文預印網站arXiv上檢索人工智能論文的“人工智能指數arXiv監測器” (arxiv.aiindex.org);另一個是“全球人工智能活力工具” (vibrancy.aiindex.org) ，公眾可以通過34個指標比較28個國家/地區的表現。

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中國表現：論文數量全球領先，但影響力有待提升

在2017年發布的《新一代人工智能發展規劃》中，中國提出了2020年的階段目標，即“人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智能產業成為新的重要經濟增長點，人工智能技術應用成為改善民生的新途徑”。

2020年即將到來，中國在人工智能領域的表現如何?AI前哨站注意到，《報告》特別設立了《中國》專章，集中呈現與中國有關的評價。

《報告》指出，根據斯高帕斯數據庫的數據，中國每年發表的論文數量早在2006年就超過了美國，今年的論文數量更是超過歐洲這一過去十年的“論文發表大戶”，處于全球領先地位。一個有意思的點是，在學術界以外，中國和歐洲的論文來源主要是政府相關機構，而美國的則主要是企業。美國企業論文的占比大約是中國企業的七倍。

中美歐的年度論文數量。

從1998年到2018年，中國論文的學術影響力(Field-Weighted Citation Impact，以下簡稱FWCI)有了大幅提升。不過，美國的影響力仍然比中國高出50%左右。此外，美國論文的總引用量也比全球平均水平高出了40%。

中美歐 FWCI 對比(1998年到2018年)。

每一年，人工智能領域的頂級學術會議之一，人工智能促進協會(Association for the Advancement of Artificial Intelligence，簡稱AAAI)的年會，都會接收來自全球的優秀論文。這些數據也被《報告》納入了考量。2019年，中國被接收的論文數量最多，其中68%以上的論文第一作者是學生。不過從接受率來看，以色列的排名最高(24%)，其次是德國(23%)、加拿大(22%)、美國和新加坡(均為20%)。

2019AAAI會議上各國論文投稿數量與接收數量。

人工智能的發展，也使得相關專業成為熱門選擇。《報告》統計了九所大學人工智能和機器學習相關課程在2018年的學生注冊人數，結果顯示，多倫多大學(加拿大)的學生最多，其次是國立高等經濟學院(俄羅斯)和清華大學(中國)。與2015年相比，清華大學的學生人數增長了四倍，多倫多大學增長了三倍。在學生人數和學生增長方面，北大均不敵清華。

九所大學的學生總數與增長情況。

此外，《報告》劃分出自動駕駛、醫療技術、文本分析等36個領域，分析各國初創企業的分布情況。《報告》指出，中國初創企業獲得的投資金額比西方更高。從2018年7月到2019年7月，486家初創企業的投資總額為166億美元。平均到每家初創公司約為3410萬美元，比美國高201%，比全球平均水平高296%。

中國初創企業的重點領域包括自動化/石油和天然氣(12%)、人臉識別(8.8%)、教育科技(8%)、自動駕駛(6.4%)和心理健康/健康(5%)。美國和歐洲初創企業的分布重點則主要是時尚和零售技術、醫療、文本分析等。

中國初創企業分布情況。

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倫理風險：僅有13%的企業在嘗試解決算法歧視問題

在今年的《報告》中，教育、公眾認知、社會考量、國家戰略與全球AI活力均是新增的指數維度。AI前哨站發現，相關內容也體現出了斯坦福大學對于人工智能倫理的高度關注。

學術領域的性別不公問題一直較為突出，《報告》顯示，該問題在人工智能領域同樣存在。在被調查的學校中，女性教師的平均占比僅為20%左右。蘇黎世聯邦理工學院女性教職員工的比例最高，為35%。瑪德拉斯印度理工學院的比例最低，為7%。荷蘭、丹麥、阿根廷、加拿大和伊朗的女性研究者比例相對較高。

隨著人工智能對生活的滲透，研究者們也將目光投向了倫理問題。《報告》檢索到了11萬余篇相關論文。雖然這些論文的數量在論文總量中占比很小，但增長非常迅速。

以倫理為關鍵詞的論文在 2010 年之后出現顯著增長。

《報告》還指出，截至目前，由不同國家或組織發布的倫理準則共有59份，其中公平、可解釋性最常被提及。然而，只有19%的大企業表示正在采取措施降低與算法可解釋性相關的風險，13%的企業表示正在嘗試減輕公平和公正問題，如算法偏差和歧視。調查顯示，與倫理風險相比，企業更關注網絡安全、法律合規等風險。

企業正在著力解決的人工智能風險。

媒體也對人工智能倫理問題極為關注。從2018年中旬到2019年中旬，全球發布了3600多份有關的新聞報道，主要涉及人工智能的倫理框架、數據隱私、人臉識別、算法偏見等議題。

《報告》指出，人們仍需要克服一些瓶頸來實現人工智能可持續和大規模的發展。

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