全球人工智能产业研究报告（121页）

行业报告下载 2022年07月25日 08:44 管理员

尚普研究院依据人工智能典型算法的发展阶段，将近年来出现的GPT-3模型、ViT模型、BERT模型等划分至技术萌芽阶段；将具有一定技术沉淀但仍需持续迭代的卷积神经网络、长短期记忆神经网络、循环神经网络等划分至技术稳定爬升阶段；将拥有较长发展历史的决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯等划分至技术成熟阶段，具体如下图所示。人工智能典型算法成熟度路线图可作为本报告核心技术和趋势展望章节概览，供相关读者参考。伴随人工智能技术的不断发展，典型算法成熟度路线图有待不断优化。数据层面：近年来全球数据规模持续增长，IDC预计到2025年全球数据量将达到175ZB；算力层面：1971年芯片算力从0.06MIPS快速增长至15.8TOPS以上；算法层面：伴随技术的不断发展，机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音处理、知识图谱等AI核心技术相关算法持续迭代优化。在数据、算力和算法的共同推动下，全球人工智能产业和相关技术实现快速发展，下游应用也不断丰富。

近年来，主要国家和地区相继出台了人工智能相关战略和规划文件，将政策重点聚焦在加强投资和人才培养、促进合作开放以及完善监管和标准建设上，全球人工智能产业发展进入加速落地阶段。具体而言，美国加大人工智能研发方面的投资；欧盟致力于推进新的人工智能立法提案；英国打造世界人工智能创新中心；日本则强化人工智能应用，加快数字化转型；韩国加强人工智能战略引领，助力本国经济复苏；新加坡为人工智能研究追加投资，推进政府的数字化转型；中国则更加注重推动人工智能与传统产业融合。尚普研究院根据LinkedIn和猎聘数据统计，全球当前累计AI人才突破100万人。其中，中国AI人才数量超过18万人位居世界首位，占全球AI人才总数的18%。美国和印度AI人才数量分居全球第二、三位，并且均超过15万。中、美、印三国AI人才合计占比接近全球50%。英国、加拿大、德国、法国等国家AI人才数量也超过万人。AI人才数量排名前10的国家占全球总数超过60%，AI人才聚集现象凸显。

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