斯坦福2022AI指数报告出炉，AI“造脸”真假难辨，北邮、清华、字节表现抢眼

传感器技术 2022-03-21 07:00

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以权威机构角度分析全球人工智能行业的最新进展。

编辑 | 智东西内参

近日，斯坦福大学发布了《人工智能指数2022》（Artificial Intelligence Index Report 2022）报告，这是斯坦福大学第五次发布该类型的报告，该报告旨在成为世界上最可信、最权威的AI数据和洞察来源。今年的报告分为五个章节，包括最新的研究进展、技术、AI伦理、投资与教育、AI政策。

本期我们带来《人工智能指数2022》的要点翻译总结，从权威机构角度分析全球人工智能行业的最新进展。

01.

研究进展

研发是推动人工智能 (AI) 快速发展的不可或缺的力量。每年学术界、工业界、政府和民间组织通过大量论文、期刊文章、人工智能会议等为AI研发做出贡献。从 2010 年到 2021 年，人工智能出版物的总数翻了⼀番，从 2010年的 162,444 篇增长到 2021 年的 334,497 篇。

▲2010-21 年全球 AI 出版物数量

其中，2021年这些出版物的51.5% 是期刊⽂章，21.5% 是会议论⽂，17.0% 来自存储库。细分领域方面，自2015 年以来，模式识别和机器学习方⾯的出版物增加了⼀倍多。其他受深度学习影响较⼤的领域，如计算机视觉、数据挖掘和自然语言处理，增幅较小。

▲2010-21 年按研究领域的 AI 出版物数量

按论文来源的部门来分，教育机构仍是AI研究的主力，而美国和欧盟的公司参与研发的程度也很高。值得一提的是，中国是唯一一个教育比重不断上升的国家（地区）。而且，迄今为止，过去 12 年中美国和中国之间的合作数量最多，自 2010 年以来增加了五倍。其次是英国与美国和中国之间的合作，增加了自 2010 年以来增长了 3 倍多。2021 年，美国和中国之间的合作数量是英国和中国之间的 2.7 倍。

▲2010-21 年按⾏业分列的 AI 出版物（占总数的百分比）

▲美国和中国在⼈工智能出版物方面的合作，2010-21

按地区来看，2021 年，东亚和太平洋地区以 42.9%的期刊发文量领先，其次是欧洲和中亚（22.7%）和北美（15.6%）。此外，南亚、中东和北非的增长最为显着，在过去 12 年中，它们的 AI 期刊出版物数量分别增长了约 12 倍和 7 倍。

▲2010-21 年按地区分列的 AI 期刊出版物（占世界总数的百分比）

按地理区域来分，中国保持领先地位，2021 年为 31.0%，其次是欧盟和英国，为 19.1%，美国为 13.7%。

▲2010-21 年按地理区域划分的 AI 期刊出版物（占世界总数的百分比）

在论⽂的被引次数上，中国的份额逐渐增加，而欧盟以及英国和美国的被引次数减少。这三个地理区域的总引⽤量占全球总引⽤量的 66% 以上。

▲2010-21 年按地理区域划分的 AI 期刊引⽤次数（占世界总数的百分比）

在专利方面，2021 年提交的专利数量是 2015 年的 30 倍以上，复合年增⻓率为 76.9%。中国的专利数已经占了世界⼀半，并获得约 6% 的授权。

▲AI 专利申请数量，2010‒21 年

▲2010-21 年按地理区域划分的⼈⼯智能专利申请（占世界总数的百分比）

AI开源软件库方面，TensorFlow 仍最受欢迎的，GitHub 累计星数约为 161,000，比2020 年略有增加，远高于排名第二的OpenCV。

▲AI LIBRARY 的 GITHUB STARS 数量（超过 40K STARS），2014‒21

02.

技术表现

今年技术性能这⼀章节对AI各个⼦领域的技术进步进⾏了比以往更多的分析，包括计算机视觉、语⾔、强化学习等技术的趋势。

1、计算机视觉

图像分类：图像分类是指机器对图像中看到的内容进行分类的能力。过去十⼗年图像识别系统技术取得了巨大的进步，特别是研究⼈员已经采⽤了更多的机器学习技术。截⾄ 2021 年底，顶级图像分类系统在 Top-1 准确度上每10 次分类尝试平均产生 1 个错误，相比之下， 2012 年底每10次尝试平均 4 次错误。2021 年，最顶级的预训练系统是 CoAtNets，由⾕歌研究⼈员制作。

图像生成：图像⽣成是⽣成与真实图像⽆法区分的图像的任务。如下图所示，2021年，AI已经可以合成非常难以区分的人脸照片。

▲GAN 在⼈脸⽣成⽅⾯的进展

深度伪造检测：许多人工智能系统现在可以生成与真实图像⽆法区分的假图像，例如通过换脸来实现所谓的“深度伪造”。近几年，研究人员一直试图通过制作更强大的深度伪造检测算法来跟上伪造步伐。FaceForensics++ 是⼀个深度伪造检测基准测试。2012年，最强的AI技术可以在四个 FaceForenics++ 数据集中正确识别 69.9% 的深度伪造。2021 年，该数字增加到 97.7% 。

医学图像分割：医学图像分割是指AI系统在医学图像中分割感兴趣对象（例如器官、病变或肿瘤）的能⼒。目前，AI能够在 CVC-ClinicDB 数据集上以 94.2% 的正确率识别结肠镜检查息肉，相比2015年提高了 11.9 个百分点。

人脸检测：虽然目前的一些面部识别算法的成功率接近100%，但因为疫情的影响，戴口罩面部识别成为了AI技术新的挑战。2021年，北京邮电大学的研究人员发布了6000张蒙面人脸的人脸识别数据集，以应对大规模戴口罩带来的新识别挑战。研究人员在各种⾯部识别数据集上运行⼀系列现有的最先进的检测算法，结果表明，与未蒙⾯相比，顶级方法在蒙⾯⾯孔上的表现要差 5 到 16 个百分点。

▲北邮MLFW数据库

▲最新AI MLFW数据库检测准确性

2、语言理解

目前的英文语言理解用的最新基准测试为SuperGLUE，于2019年5月发布。在测试中，AI系统在八种不同的任务上进行测试。截至目前最先进的系统为SS-MoE模型，在SuperGLUE上的得分为91.0，已经超过了人类。

▲SuperGLUE得分

在另一项斯坦福问答数据集（SQuAD）中，AI最新得分为95.7和93.2，也超过了人类的表现。

▲SQUAD 1.1 和 SQUAD 2.0得分

但是，对于需要逻辑推理的问题上AI貌似仍力不从心。在由新加坡国立大学科学家创建的数据集ReClor中，困难问题的最好表现只有69.3%的准确率。

▲需要逻辑推理的阅读理解数据集（RECLOR）：准确性

自然语言推理方面，目前斯坦福自然语言推理 (SNLI) 数据集表现最好的模型是 FacebookAIUSA 的 EFL，其在 2021 年 4 ⽉的得分为 93.1%。

3、强化学习

强化学习的测试标准是2013年推出的Arcade Learning Environment（Atari-57），2019 年末，DeepMind 的 MuZero 算法在 Atari-57 上实现了最先进的性能。到了2021年，来⾃清华⼤学和字节跳动的研究⼈员开发出了 GDI-H3 模型，该模型在 Atari 上的性能超过了MuZero -57的近一倍。

▲ATARI-57得分

4、机器人

调查结果显示在过去七年中，机器人手臂的价格有明显的下降趋势。2017年，价格中位数机器人手臂的价格是 42,000 美元。从那时起，价格已经下降了 46.2%，达到了2021年的22,600美元。

▲2017-21 年机器人手臂的平均价格

并且，现在机器人相关的AI技术的普及率也出现了大幅提升。

▲机器人教授使⽤的人工智能技能比例

03.

投资和教育

1、工作

新西兰的人工智能招聘增⻓最快——2021 年是 2016 年的 2.42 倍，其次是香港（1.56）、爱尔兰（1.28）、卢森堡（1.26）和瑞典（1.24）。此外，从 2020 年到 2021 年，许多国家或地区的AI招聘增长率有所下降。

▲2021 年按地理区域划分的相对人工智能招聘指数

在 2021 年所有职位发布中，人工智能职位发布的份额最大的是机器学习技能（占所有职位发布的 0.6%），其次是人工智能（0.33%）、神经网络（0.16%）和自然语⾔处理（0.13%））。

美国信息部⻔的所有职位发布中有 3.30%与 AI 相关，其次是科学和技术服务（占所有列表的2.59%）、制造（2.02%）和⾦融和保险（1.81%）。

▲2021 年按⾏业分列的美国 AI 职位发布（占所有职位发布的百分⽐）

AI的渗透率方面，印度在人工智能技能渗透率⽅⾯领先世界——2015年⾄ 2021 年全球平均⽔平的 3.09 倍——紧随其后的是美国（2.24）和德国（1.7）。之后是中国（1.56）、以⾊列（1.52）和加拿⼤（1.41）。

▲2015-21 年按地理区域划分的相对 AI 技能渗透率

2、投资

目前，私人投资仍是AI投融资的主流，其次是并购、公开发行和少数股权。2021 年，全球对⼈⼯智能的私⼈投资总额约为 935 亿美元，是 2020 年私人投资总额的两倍多。

▲按投资活动划分的全球企业对⼈⼯智能的投资，2013-21 年

在披露融资⾦额的公司中，与 2020 年相比，2021 年 1 亿美元⾄ 5 亿美元的 AI 融资轮数增加了⼀倍多，⽽ 5000 万美元⾄ 1 亿美元的融资轮数也增加了⼀倍多。

▲2013-21 年⼈⼯智能领域的私⼈投资

2021 年，美国在获得资助的 AI 公司的总体私⼈投资方面居世界⾸位，约为 529 亿美元，是排名第⼆的国家中国（172 亿美元）的三倍。排在第三位的是英国（46.5 亿美元），其次是以⾊列（24 亿美元）和德国（19.8 亿美元）。2021 年，美国有299 家新投资的AI公司，其次是中国，有 119 家，英国有 49 家，以⾊列有 28家。

▲2021 年按地理区域划分的 AI 私⼈投资

行业领域方面，2021 年⼈⼯智能领域最⼤的私⼈投资是数据管理、处理和云（约 122 亿美元）。在过去五年中，医疗和保健类别获得了全球最大的私人投资（289 亿美元）；其次是数据管理、处理和云计算（269亿美元）；金融科技（249亿美元）；和零售（219.5 亿美元）。

3、教育

在北美，大多数与⼈⼯智能相关的课程都是作为本科阶段CS 课程的⼀部分提供的。从 2010 年到 2020 年，北美博⼠机构的新 CS 本科毕业⽣数量增长了 3.5 倍。2020 年，超过 31,000 名本科生完成了计算机科学学位，比2019 年增加了11.60%。并且，2020 年每 5 名 CS 学⽣中就有 1 名获得了 AI/ML 博⼠学位。