7月2至3日，在北京舉辦的2025全球數字經濟大會上，聯合國工業發展組織投資和技術促進辦公室聯合東壁科技數據有限責任公司（以下簡稱東壁科技數據）發布了全球科技文獻數據平臺dbdata.com（以下簡稱數據平臺）和《全球人工智能科研態勢報告（2015-2024）》（以下簡稱報告）。
數據平臺共收錄了全球近9000萬條科技文獻元數據，并引入人工智能（AI）功能，助力開展科學技術研究。據悉，該平臺的基礎功能將對全球用戶免費開放，提供高效的文獻檢索、引文分析和數據追蹤等服務。
報告對2015至2024年間發表的96961篇AI領域文獻進行了深度分析，揭示了全球AI研究鮮明的階段性特征：全球AI年度論文數量從2015年的4421篇滑落至2016年的3628篇，隨后進入快速發展期，2019年一舉突破萬篇大關；2023年AI論文量飆升至17,074篇，較2015年實現了近4倍的跨越式增長；2024年AI論文數量回落至14786篇。
東壁科技數據創始人、深圳大學特聘教授吳登生分析說，2015至2016年機器學習是主流，大家都在多元化嘗試；2017至2019年“深度學習”關鍵詞熱度陡增，標志著AI研究開始從理論探索走向實際應用；2020至2023年AI工程化落地全面推進；2024年AI研究開始進入深度專業化與精準應用導向的新階段。
報告指出，在計算機視覺領域，“目標檢測”以高達78%的出現率成為該領域“最熱”關鍵詞；“語義理解”相關關鍵詞在2022年后年均增長45%，預示著“認知智能”可能是下一輪突破的焦點。
報告揭示，中國企業在推薦系統、智能金融、自動駕駛等領域表現突出。在智能算法、邊緣計算等新興領域，中國雖起步相對較晚，但也展現出良好的發展態勢。
大會還發布了5份全球AI人才榜單。吳登生介紹，這些榜單可能會遺漏部分早期做出重要貢獻的學者，后續將增加對早期學者和新興學者的關注，完善相關數據，更加全面地反應AI領域人才分布情況。
吳登生也指出了中國AI發展中一個亟待重視的隱憂：“我們觀察到，男女科學家的比例呈現出‘規模大、失衡重’的特點，女性占比僅在6%至11%區間。如何有效提升女性在AI領域的參與度與話語權，是關乎未來創新活力和可持續發展的重要課題。”
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