由斯坦福大学发起的人工智能指数(AI Index)是一个追踪 AI 动态和进展的非营利性项目，旨在全面研究 AI 行业状况，目标是促进基于数据的 AI 的广泛交流和有效对话。昨天，AI Index 发出了 2018 年度报告。本文仅对其进行概要介绍。

这份报告试图从学术、工业、政策等角度全面介绍全球人工智能的发展现状，今年的报告更加注重全球数据。报告指出，美国的 AI 研究力量仍是全球最强，但中国的追赶速度很快。报告特别介绍了清华大学学习 AI 课程的学生数量：2017 年人工智能+机器学习课程的入学人数比 2010 年时多 16 倍。

我们很高兴推出 AI Index 2018 年度报告。本年度的报告要实现两个目标：更新上一年的指标以及尽可能地提供全球性的背景。前一个目标是 AI Index 至关重要的使命——为探讨人工智能设定基础，即意味着要持续不断地跟踪规模和技术的进展。但后一个目标也很重要。没有全球化的视野，不可能讲好 AI 故事。2017 年的报告严重偏向了北美地区的活动。这只是因为我们的全球合作关系还有限，并不是因为我们有内在的偏见。今年，我们开始填补这一全球性漏洞。我们认识到，要使本报告真正完备全面，前方还有很长的路要走——会涉及到更多合作和外部参与。

尽管如此，我们仍可以断言 AI 是全球性的。2017 年，Scopus 上 83% 的 AI 论文都来自美国之外。其中来自欧洲的占到了最大的比例(28%)。在全世界范围内，AI 和机器学习(ML)大学课程的入学人数都在增多，尤其值得一提的是中国的清华大学，该校 2017 年人工智能+机器学习组合课程的入学人数比 2010 年时多 16 倍。2017 年，中国生产的工业机器人的数量也占到了世界的最大比重——占全球机器人总出货量的 30%。而且不只是美国、中国和欧洲，其它地方也在推进 AI 的发展。根据我们的统计 AI 专利的方法，韩国和日本在 2014 年产出的 AI 专利分列全球第二和第三，仅次于美国。另外，南非成功举办了第二届 Deep Learning Indaba 大会，这是世界最大型的机器学习教学活动之一，吸引了来自 20 多个非洲国家的超过 500 名参会者。

AI 的多样性不仅体现在地理上。如今，Partnership on AI 已有大约 50% 的成员组织是非营利性的，包括美国公民自由联盟、国际特赦组织、牛津大学人类未来研究所和联合国开发计划署。而且人们也对 AI 领域中的性别和少数族裔多样性的重要性有了更高的认识。AI4ALL 和 Women in Machine Learning(WiML)等组织正在加大力度鼓励和支持代表性不足的群体参与进来。

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