"IT有得聊”是機械工業出版社旗下IT專業資訊和服務平台，緻力于幫助讀者在廣義的IT領域裡，掌握更專業、實用的知識與技能，快速提升職場競争力。
編譯 | Wind
這八張圖，可以幫助我們快速、全面了解AI這一行業高速發展的特征。
美國頂尖學府斯坦福大學（Stanford University）AI 100中AI Index項目旨在追蹤人工智能的活動和進展，研究人工智能對人們生活的影響。AI Index專注于追蹤和觀察AI的活動和進展，并以可靠、可驗證資料為基礎，促進對AI的了解。
AI Index在新舊年份交替之際公布了團隊成立以來第一份報告，其中具有代表性的十張圖可以幫助我們快速、全面了解AI這一行業高速發展的啟發和見解。
1、AI學術研究論文激增9倍以上
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産生新的知識産權和專利。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（200237）篇。Scopus資料庫中“計算機科學”領域的論文總共有近500萬（4868421）篇。
2、AI風險投資激增6倍
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被用于确定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着重要作用。上圖顯示了VC在美國所有融資階段對AI創業公司年度投資總額。
3、AI創業公司激增14倍
自2000年以來，在美國，有資本支援的 AI 創業公司數量增加了 14 倍。Crunchbase，VentureSource和Sand Hill Econometrics也用于這一分析。這個數字包括VentureSource資料庫中Crunchbase清單中的任何有VC支援的公司。
4、要求AI技能崗位激增4.5倍
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技能的工作崗位所占份額的計算方法是通過職業描述中的标題和關鍵字來确定是否與人工智能相關。AI Index研究還計算了在Indeed.com平台上，要求人工智能技術的工作崗位份額在不同國家的增長情況。盡管加拿大和英國增長迅速，但對于人才招聘市場， Indeed.com的報告顯示加拿大和英國分别隻占美國AI招聘市場絕對規模的5%和27%。
5、機器學習、深度學習
以及NLP成為核心技能
線上求職平台Monster.com上資料顯示，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式開發人員建立新的AI應用程式最需要的技能。除了建立AI應用程式，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，資料科學家，進階資料科學家，人工智能顧問和機器學習主管的薪水中位數為$127000。
6、圖像标注錯誤率
巨幅下滑至2.5%以下
自2010年以來，圖像标注的錯誤率從28.5%下降到2.5%以下。大規模視覺識别挑戰賽（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确。這些發現來自于ImageNet網站上LSVRC競賽排行榜的競賽資料。
7、機器人進口量激增至25萬
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。資料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标準定義。國際資料公司（IDC）預測對機器人的消費将在五年内加快，到2021年達到2307億美元，複合年增長率（CAGR）為22.8%。
8、AI企業應用全球營收激增50%以上