人民網北京7月4日電 （記者趙竹青）7月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與東壁科技數據聯合發布《全球人工智能科研態勢報告(2015-2024)》，對2015至2024年間全球發表的96961篇人工智能領域文獻進行了系統分析，全面解碼近十年來AI科研的演進脈絡與產業動態。
報告勾勒出人工智能研究鮮明的階段性特征。十年間，全球人工智能論文發表總體呈上升趨勢，粗略可分為初始起步期(2015-2016年)、快速發展期(2017-2019年)、成熟高峰期(2020-2023年)、波動調整期(2024年)。
從技術演進路徑看，2015年到2017年主要集中在傳統機器學習算法和神經網絡基礎研究方面，2018年到2020年深度學習、計算機視覺、自然語言處理等應用領域興起，2021年至2023年，大型語言模型、生成式AI、多模態模型成為研究前沿，再到2024年至2025年，可解釋性AI、自適應學習、多智能體系統等新興方向涌現。
通過關鍵詞分析，報告清晰地描繪出人工智能核心技術路線的變化。“深度學習”無疑是過去十年的絕對主角，其關鍵詞頻率累計增長84倍，尤其在2018-2023年，年均增速高達217%，展現出驚人的爆發力。2024年其增速首次降至30%，進入平臺期，預示著單靠模型規模擴張的發展模式面臨瓶頸。
此外，報告還清晰呈現出中美兩國在AI領域“雙核驅動”的格局，以及各具特色的發展路徑。報告顯示，美國AI研究展現出基礎理論扎實、技術創新驅動和均衡發展的特點，在機器學習、智能機器人、專家系統等基礎理論和技術創新領域擁有絕對優勢，研究注重底層突破和技術倫理，如AI安全與隱私保護。中國AI研究呈現出鮮明的應用導向和產業結合緊密的特點，在計算機視覺、知識圖譜和自然語言處理方面具有相對優勢。中國企業也在推薦系統、智能金融（如移動支付）、自動駕駛等強應用、強落地的領域表現突出。此外，在智能算法、邊緣計算等新興探索領域，中國雖起步相對較晚，但也展現出良好的發展態勢。