近日，斯坦福大學人工智能研究所發布了2019年AI指數報告。該報告涵蓋範圍較廣，以下是一些從報告中提取的主要部分，所有原始數據和圖表等均可在  Google雲盤  中找到。

• 對人工智能的研究越來越多，在1998 年至2018 年之間，經過同行評審的AI 論文數量增長了300％ 以上。
• 中國現在每年出版的AI 期刊和會議論文數量與歐洲一樣多，也超過了美國。不過，美國出版物的“加權引文影響”仍比中國出版物高50％。
• 參加AI 會議的人數繼續大幅增加。
• 在一年半的時間裡，在雲基礎架構上訓練大型圖像分類系統所需的時間從2017 年10 月的約三個小時減少到2019 年7 月的約88 秒；在同一時期，訓練這種系統的成本也類似地下降了。
• 在SuperGLUE 和SQuAD2.0 基準測試中，一些廣泛的自然語言處理（NLP）分類任務的進展非常迅速；在某些需要推理的NLP 任務（例如AI2 推理挑戰）或人類水平的概念學習任務（例如Omniglot挑戰）上，性能仍然較低。
• 在美國，人工智能工作的比例從2012 年的0.3％ 增長到了2019 年的0.8％。人工智能的勞動力需求正在增長，尤其是在高科技服務和製造業領域。
• 在全球範圍內，對AI 初創公司的投資持續穩定增長。從2010 年籌集的$1.3B 至2018 年的$40.4B（截至11 月4 日為$37.​​4B），資金以超過48％ 的年均增長率增長。
• 自動駕駛汽車（AVs）在過去一年中獲得了全球投資的最大份額，為$7.7B（佔總金額的9.9％），其次是藥物、癌症和治療（$4.7B，6.1％），面部識別（$4.7 B，6.0％），視頻內容（$3.6B，4.5％）和詐騙檢測及財務（$3.1B，3.9％）。
• 58％ 的受訪大公司表示，2019 年至少在一個職能或業務部門採用了AI，高於2018 年的47％。
• 在研究生級別，人工智能已迅速成為北美計算機科學博士學位學生中最受歡迎的專業，其學生人數是第二大最受歡迎的專業（安全性/信息保證）的兩倍。在2018 年，超過21％ 的計算機科學博士專注於人工智能/機器學習。
• 公平和可解釋性被認為是59 項道德規範AI 原則中最常提及的道德挑戰。

消息來源：