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06-18
第一章：研究与发展本章探讨人工智能的研究与发展趋势。
开篇详细分析了人工智能领域的出版物和专利趋势，随后讨论了标志性人工智能系统和基础模型的发展趋势。
本章最后对AI领域的会议参与情况和开源软件项目进行了深入分析。
1.企业界继续引领人工智能研发前沿。
2017 年，企业界总共开发了 51 个重要的机器学习模型，而学术界贡献了 15 个。
同年，企业与学术机构的合作还产生了21个著名模型，创历史新高。
2、发布的基础模型数量翻倍，开源模型越来越多。
2019年共发布了人工智能基础模型，比2017年增加了一倍多。
这批新发布的模型中，65.7%是开源的。
与2018年的44.4%和2017年的33.3%相比，开源比例明显上升。
3、开发尖端人工智能模型的成本飙升。
AI Index的数据显示，训练最新AI模型的成本已达到前所未有的水平。
例如，OpenAI开发的GPT-4估计需要花费1万美元的算力来训练，而谷歌的Gemini Ultra的训练成本高达1.91亿美元。
4.美国在开发顶级人工智能模型方面超过中国、欧盟和英国。
2019年，美国机构开发的重要人工智能模型有61个，明显多于欧盟的21个和中国的15个。
5。
人工智能专利授权数量快速上升。
2017年至2020年间，全球人工智能专利授权数量大幅增长62.7%。
今年以来，人工智能专利授权数量增长超过31倍。
6.中国在AI专利排行榜上遥遥领先。
2017年，中国人工智能专利占全球的61.1%，大幅领先美国的20.9%。
今年以来，美国人工智能专利占比从54.1%下降至目前水平。
7. 开源人工智能研究数量激增。
2018年以来，Github上AI相关项目数量稳步增长，从2017年的1万个猛增至2018年的约1万个。
其中，单年AI项目总数增速达到惊人59.3%。
同年，GitHub 上 AI 相关项目的收藏数量也大幅增加，从 1 万个增加到 1 万个。
八、人工智能相关学术期刊文章数量持续上升。
2001年至2018年间，人工智能领域的学术文章总数几乎增长了两倍，从大约0篇增加到2017年的24万多篇。
最近一年的增长相对稳定，仅为1.1%。
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