• 自2000年以來，AI創業公司的數量增加了14倍。

• 自2000年以來，風險投資者對AI創業公司的投資增加了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，旨在追蹤人工智慧的活動和進展，研究人工智慧對人們生活的影響。報告寫道：「在與人工智慧相關的討論和決策中，我們本質上是 『盲目的』」。AI Index專註於追蹤和觀察AI的活動和進展，並以可靠、可驗證數據為基礎，促進對AI的了解。所有用於形成這些指數和報告的數據都可以在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快速發展的見解：

• 自1996年以來，每年發表的計算機科學的學術論文和研究的數量猛增了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資料庫中，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資料庫中「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創業公司的投資額增加了6倍。Crunchbase，VentureSource和Sand Hill Econometrics被用於確定VC每年投給初創公司的資金額，這些初創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創業公司年度投資總額。

• 自2000年以來，在美國，有資本支持的 AI 創業公司數量增加了 14 倍。Crunchbase，VentureSource和Sand Hill Econometrics也用於這一分析。這個數字包括VentureSource資料庫中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平台上，需要AI技能的工作崗位所佔份額的計算方法是通過職業描述中的標題和關鍵字來確定是否與人工智慧相關。該研究還計算了在Indeed.com平台上，要求人工智慧技術的工作崗位份額在不同國家的增長情況。儘管加拿大和英國增長迅速，但對於人才招聘市場， Indeed.com的報告顯示加拿大和英國分別只佔美國AI招聘市場絕對規模的5％和27％。

• 在另一個在線求職平台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已經被預測會成為應用程序開發人員創建新的AI應用程序最需要的技能。除了創建AI應用程序，最受歡迎的技能還包括機器學習技術，Python，Java，C ++，開源開發環境的經驗，Spark，MATLAB和Hadoop。根據對Monster.com的分析，在美國，數據科學家，高級數據科學家，人工智慧顧問和機器學習主管的薪水中位數為$127,000。

• 自2010年以來，圖像標註的錯誤率從28.5％下降到2.5％以下。大規模視覺識別挑戰賽（LSVRC）的對象檢測任務的AI拐點發生在2014年。在這項特定任務中，AI已經表現得比人類更準確。這些發現來自於ImageNet網站上LSVRC競賽排行榜的競賽數據。

• 從國際上看，機器人的進口量已經從2000年的10萬台左右增長到了2015年的25萬台左右。數據來源是每年進口到北美以及國際整體的工業機器人的數量。工業機器人由ISO 8373：2012標準定義。國際數據公司（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，複合年增長率（CAGR）為22.8％。

• 到2025年，來自人工智慧企業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、醫療數據處理、定位和地圖、預測性維護、使用演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等等，是企業應用AI的一些用例。來源：Statista。

• 84％的企業認為投資人工智慧將帶來更大的競爭優勢。75％的企業相信，人工智慧將開闢新的業務，同時也為競爭對手提供進入市場的新途徑。63％的企業認為降低成本的壓力需要使用人工智慧。來源：Statista。

• 目前AI採用者中有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採用者與所有受訪者的AI採用率。來源：Statista。