过去十年，人工智能从实验室走向工业生产，重塑传统产业模式，引领未来。价值凸显，为全球经济社会活动做出了不可忽视的贡献。当前，世界人工智能浪潮汹涌，世界各国学者都在努力实现人工智能从感知到认知的飞跃，使其具备推理能力、可解释能力和认知能力。未来十年，人工智能技术将实现从感知智能到认知智能的新突破。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联合发布《人工智能发展报告 2020》。该报告基于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”（简称AMiner）平台，根据国内顶级期刊和会议（共44篇）2011-2020年人工智能领域，所有论文和专利数据全面展示了人工智能发展以来取得的重大科研进展、成果和科研热点。报告不仅从人才状况、技术趋势、技术影响力等方面展示了过去十年人工智能的最新进展，还总结分析了世界主要国家的人工智能战略支持政策，以及每个国家的人才储备和专利申请。该报告的独特之处在于，将知识图谱与自然语言处理、可视化、文献计量学等技术手段相结合，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点。此外，报告还基于Gartner的技术成熟度曲线，深入探讨了人工智能未来发展蓝图，提出了理论、技术和应用方面的重大变革和挑战，以及如何赋能其他行业发展等重要内容。问题。AMiner评选出近十年人工智能研究的十大热点。根据近十年人工智能领域国际顶级期刊和会议发表的论文，通过AI算法计算出不同技术研究方向的AMiner影响力指数，得到人工智能领域。研究热点总榜评选出近十年“人工智能十大研究热点”。本次评测结果显示，近十年前十大研究热点为：深度神经网络、特征提取、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.各研究热点的AMiner指数如表所示。表1AMiner近十年评选出的十大人工智能研究热点近十年，人工智能领域共有五位学者获得图灵奖。通过AMiner智能引擎，可以自动收集历年图灵奖获得者及其论文、学者的画像。和其他信息。过去十年中，三个图灵奖正式授予人工智能领域。2010年，LeslieValiant因其对计算理论（PAC、枚举复杂性、代数计算和并行分布式计算）的贡献而获得图灵奖，计算理论是快速发展的人工智能领域的数学基础之一。2011年，JudeaPearl因其通过概率和因果推理对人工智能的贡献而获奖；2018年，深度学习领域的三位大神YoshuaBengio、GeoffreyHinton和YannLeCun推动深度神经网络在概念和工程上取得重大突破。网络已成为计算机领域的关键技术，并获得图灵奖。Hinton的反向传播（BP）算法、LeCun对卷积神经网络（CNN）的推广、Bengio对循环神经网络（RNN）的贡献，是图像识别、语音识别、自然语言处理跨越式发展的基础。.人工智能高层次人才更集中在美国，全球人工智能领域高层次人才总数为155408人，中国人工智能领域高层次人才总数为17368人。从人工智能高层次学者的全国分布来看，美国高层次人工智能学者人数最多，有1244人，占比62.2%。中国位居第二，仅次于美国，有196人，占比9.8%。中国人工智能高层次学者主要分布在京津冀、长三角、珠三角地区。北京仍是国内AI高层次学者数量最多的城市，有79人。在全球人工智能领域高层次学者排名前10的机构中，美国高层次学者总数机构遥遥领先。总部位于美国的谷歌位居榜首，拥有185名员工。清华大学是唯一进入TOP10的中国院校，其余均为美国院校。从子领域的论文数量来看，美国大学和科技机构在人工智能的各个细分领域发展相对均衡，拥有自然语言处理、芯片技术、机器学习、信息检索与挖掘等10多个子领域，以及人机交互。该领域的发展处于世界领先地位。中国人工智能机构在语音识别、经典人工智能、计算机网络、多媒体、可视化、物联网等领域实力雄厚，均进入全球领先行列。近十年来，中国人工智能专利申请量居世界首位。中国人工智能领域专利申请量为389571件，居世界首位，占全球总量的74.7%，是位居第二的美国的8.2倍。总体来看，我国人工智能相关专利申请量逐年增加，2015年后增速明显加快。中国人工智能专利申请年度趋势（专利申请数据截至2020年10月）人工智能技术赋能社会民生发展目前，人工智能技术与传统产业深度融合，广泛应用于交通、医疗、教育、工业等领域该领域在有效降低劳动力成本、优化产品和服务、创造新的市场和就业岗位等方面为人类的生产和生活带来了革命性的变化。机器学习、深度学习、自然语言处理、语音识别、计算机视觉、计算机图形学、机器人学、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、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被引入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、基因测序等应用场景场地;获客、识别、智能风控、智能投资、智能客服、移动支付、业务流程优化等应用场景；智适应学习、教育机器人、智慧校园、智慧教室、智慧题库、语音测评、人机对话、教育辅助等场景也被引入智慧工厂、工程设计、工程工艺设计、制造制造、CIMS、制造领域的生产调度、故障诊断、智能物流、智能MES生产信息管理系统，以及引入城市管理领域的众多应用场景，如智慧政务、城市指挥中心、城市公共安全、物流与楼宇服务系统、能源系统、交通系统、城市环境管理系统、智能家居、医疗系统等自动驾驶。未来人工智能将更多向强化学习、神经形态硬件、知识图谱、智能机器人、可解释AI等方向发展。目前全球有美国、中国、欧盟、英国、日本、德国、加拿大等10多个国家。国家和地区纷纷出台与人工智能相关的国家发展战略或政策规划，支持人工智能的未来发展。这些国家几乎都将人工智能视为引领未来和重塑传统产业结构的前沿和战略技术，积极推动人工智能的发展和应用，重视人工智能人才的培养。这是人工智能未来发展的重要历史机遇。本报告基于对2020年人工智能技术成熟度曲线的分析，结合人工智能的发展现状，预测未来十年人工智能的重点发展方向包括：强化学习、神经形态硬件、知识图谱、智能机器人、ExplainableAI、数字伦理、知识引导的自然语言处理等，更多精彩内容请查看报告正文。更多精彩报道，请访问：https://reports.aminer.cn/
