學術(shù)會議

在AI相關(guān)的老牌學術(shù)會議中，NeurIPS（神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會）、CVPR（計算機視覺與模式識別會議）、ICML（國際機器學習大會）人數(shù)增長較快。此外，學界對深度學習和強化學習的關(guān)注，助推ICLR（國際學習表征會議）的新興小型學術(shù)會議規(guī)�？焖僭鲩L。

AAAI（美國人工智能協(xié)會）作為國際性的重要AI學術(shù)會議，具備較強的專業(yè)度和影響力。按所屬國家對會議提交和接受的論文歸類，70％均來自于中美兩國，兩國的論文通過率分別為29％、21％。

如今，超過50％的人工智能相關(guān)機構(gòu)是非營利組織，包括美國公民自由聯(lián)盟、牛津大學人類未來研究所和聯(lián)合國開發(fā)計劃署。同時，人們更加認識到性別和種族多樣性對AI進步的重要性，AI4ALL和WiML等鼓勵多元群體參與到AI研究的組織成員數(shù)有所增加。

初創(chuàng)公司、風投和人才需求

報告通過統(tǒng)計美國初創(chuàng)公司（接受過風險投資支持）每年的累計數(shù)量，發(fā)現(xiàn)在初創(chuàng)公司數(shù)量整體穩(wěn)步增長的同時，AI領(lǐng)域初創(chuàng)公司則開始呈現(xiàn)指數(shù)級增長的趨勢，成為創(chuàng)業(yè)主旋律。

每年獨立的風險投資數(shù)額呈現(xiàn)波動趨勢。自2015年以來，AI領(lǐng)域的投資金額迅速高漲，峰值比2014年來的風投擴張期來得更早。

在此背景下，企業(yè)對人工智能相關(guān)人才的需求也更加旺盛，機器學習和深度學習尤為明顯，其中深度學習的職位需求在2015～2017年間有了35倍的增長。

企業(yè)關(guān)注度和應(yīng)用情況

針對紐交所上市公司，研究發(fā)現(xiàn)，財報電話會議中提及人工智能和機器學習的頻次自2015年來大幅增長。而提及兩者最多的行業(yè)依次是IT、非必需消費品、金融和醫(yī)療保健行業(yè)，企業(yè)則分別是英偉達（AI提及93次）、Alphabet（機器學習提及57次）。在中國，大量的科技和互聯(lián)網(wǎng)公司也呈現(xiàn)言必提AI的程度。

麥肯錫在2018年對受訪者所在公司在某些業(yè)務(wù)中嵌入AI功能的情況進行了調(diào)研，結(jié)果發(fā)現(xiàn)不同的人工智能技術(shù)在世界各地和不同行業(yè)中得到廣泛采用，大約一半的公司已經(jīng)將人工智能嵌入到公司的業(yè)務(wù)流程中。然而，AI應(yīng)用還處在早期，大多數(shù)公司還未采取措施從人工智能大規(guī)模獲取價值。