2020年度人工智能发展报告
在过去的十年中，人工智能逐渐摆脱实验室的束缚，走向实际应用，重塑了传统行业模式，展现出引领未来的巨大潜力，为全球经济和社会活动做出了显著贡献。目前，全球范围内的人工智能发展如火如荼，各国的研究者正致力于实现人工智能从感知到认知的转变，使其具备推理、可解释性和认知能力。未来十年，预计人工智能技术将迎来从感知智能到认知智能的重大突破。
近日，清华大学人工智能研究院与清华-中国工程院知识智能联合研究中心共同发布了《人工智能发展报告 2020》。该报告依托清华大学唐杰教授团队自主研发的“科技情报大数据挖掘与服务平台”（AMineR），系统地分析了2011至2020年间人工智能领域所有顶级期刊和会议（共计44个）收录的论文与专利数据，全面展示了人工智能发展所取得的重大科研进展、成果和科研热点。
报告从人才情况、技术趋势和技术影响力等多个维度，详细回顾了过去十年人工智能领域的最新进展，同时汇总分析了全球主要国家在人工智能战略支持政策以及人才储备和专利申请方面的情况。该报告巧妙结合了知识图谱、自然语言处理、可视化和文献计量学等技术，分析了人工智能及其子领域的技术研究热点和发展趋势，以及高层次人才的特征。此外，基于Gartner技术成熟度曲线，报告还深入探讨了人工智能的未来发展蓝图，提出了理论、技术和应用等方面的重大变化与挑战，以及如何推动其他产业的发展等重要议题。
AMineR还评选出了过去十年十大人工智能研究热点。根据国际顶级期刊和会议上发表的论文，AI算法计算出不同技术研究方向的AMineR影响力指数，从而得出人工智能领域的研究热点总榜单。评选结果显示，过去十年中的十大研究热点依次为：深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。各项研究热点的AMineR指数如表。
在过去十年里，共有五位人工智能领域的学者获得了图灵奖。通过AMineR智能引擎，系统自动收集了历年来图灵奖获奖者的论文及学者画像等信息。过去十年中，图灵奖有三次授予给人工智能领域的杰出贡献者。2010年，Leslie Valiant因其在计算理论方面的贡献（PAC、枚举复杂性、代数计算和并行分布式计算）获得奖项，这一成果为人工智能领域的快速发展奠定了数学基础。2011年，因Judea Pearl在概率和因果推理方面的贡献而颁奖；2018年，深度学习领域的三位杰出人物Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton和Yann LeCun因其在深度神经网络方面的重大突破而荣获图灵奖。他们的反向传播算法、卷积神经网络的推动以及循环神经网络的贡献，为图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的迅猛发展奠定了基础。
人工智能领域的高层次人才主要集中在美国。全球人工智能领域共有高层次人才155408位，其中中国的高层次人才数量为17368位。从AI高层次学者的国家分布来看，美国的高层次学者数量最多，达到1244人，占比62.2%；中国紧随其后，以196人占比9.8%位列第二。中国的AI高层次学者主要分布在京津冀、长三角和珠三角地区，其中北京拥有最多的AI高层次学者，共79位。
在全球人工智能领域高层次学者数量排名前十的机构中，美国的机构人数遥遥领先，谷歌公司以185人位居首位，而清华大学是唯一入围TOP10的中国机构，其余均为美国机构。从子领域论文数量来看，美国的大学和科技机构在AI的各个细分领域发展较为均衡，尤其在自然语言处理、芯片技术、机器学习、信息检索与挖掘、人机交互等十多个子领域处于全球领先地位。
中国的AI机构在语音识别、经典AI、计算机网络、多媒体、可视化和物联网等领域实力强劲，均跻身全球领先行列。值得注意的是，中国在人工智能专利申请数量上位居全球第一，过去十年内的专利申请量达到389571，占全球总量的74.7%，是排名第二的美国的8.2倍。总体来看，国内的人工智能相关专利申请量呈逐年上升趋势，特别是在2015年后增速明显加快。
人工智能技术正在深度赋能社会民生领域的发展。当前，人工智能技术与传统行业的深度融合，广泛应用于交通、医疗、教育和工业等多个领域，在降低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场及就业等方面，为人类的生产生活带来了革命性的转变。
机器学习、深度学习、自然语言处理、语音识别、计算机视觉、计算机图形、机器人、人机交互、数据库、信息检索与推荐、知识图谱、知识工程、数据挖掘、安全与隐私、深度神经网络、可视化、物联网等人工智能技术，已被广泛应用于医疗领域的电子病历、影像诊断、医疗机器人、健康管理、远程诊断、新药研发和基因测序等场景；在金融领域的智能获客、身份识别、智能风控、智能投顾、智能客服、移动支付以及业务流程优化等应用；在教育领域的智适应学习、教育机器人、智慧校园、智能课堂、智能题库、语音测评、人机对话与教育辅助等场景；在制造领域的智能工厂、工程设计、生产制造、智能物流、故障诊断等；以及在城市管理领域的智能政务、公共安全、城市环境管理等多种应用场景。
未来，人工智能将进一步向强化学习、神经形态硬件、知识图谱、智能机器人、可解释性AI等方向发展。目前，全球已有美国、中国、欧盟、英国、日本、德国、加拿大等十多个国家和地区纷纷发布了人工智能相关国家发展战略或政策规划，以支持AI的未来发展。这些国家普遍将人工智能视为引领未来、重塑传统行业结构的前沿战略技术，积极推动其发展与应用，注重人才队伍的培养，为人工智能的未来发展提供了重要的历史机遇。
本报告通过对2020年人工智能技术成熟度曲线的分析，并结合人工智能的发展现状，预测未来十年重点发展的方向将包括：强化学习、神经形态硬件、知识图谱、智能机器人、可解释性AI、数字伦理及知识指导的自然语言处理等。
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