《2024年人工智能指数报告》系列文章二：研究与开发
《2024年人工智能指数报告》系列文章二：研究与开发
第1章：研究与开发
本章探究了人工智能的研究发展趋势。开篇详细分析了AI领域的出版物和专利动态，接着是对标志性的AI系统和基础模型发展趋势的探讨。章节最后对AI领域的会议参与度及开源软件项目进行了深入分析。
1. 企业界持续引领AI研发的最前沿
2023年，企业界共开发了51个显著的机器学习模型，相比之下，学术界的贡献为15个。同年，企业与学术机构的合作亦带来了21个显著模型，数量达到历史新高。 
2. 发布的基础模型数量翻倍，且越来越多模型开放源代码。
2023年，共有149个基础型人工智能模型发布，是2022年的两倍以上。在这批新发布的模型中，有65.7%开源，相较于2022年的44.4%和2021年的33.3%，开源比例显著增加。 
3. 前沿AI模型的开发成本飙升。
AI指数的数据显示，最新AI模型的训练成本已达到空前水平。例如，OpenAI开发的GPT-4估计耗费了7800万美元的计算能力进行训练，而Google的Gemini Ultra的训练成本更是高达1.91亿美元。 
4. 在发展顶尖AI模型方面，美国超越中国、欧盟和英国。
2023年，美国机构开发的显著AI模型达到61个，明显多于欧盟的21个和中国的15个。 
5. 人工智能专利授权数量飞速上升。
2021至2022年间，全球授权的AI专利数量锐增了62.7%。自2010年起，获授权的AI专利数量已经增长超过31倍。 
6. 在AI专利榜单上，中国遥遥领先。
2022年，中国的AI专利占全球比例达到61.1%，大幅领先于美国的20.9%。自2010年起，美国在AI专利上的比例已从54.1%降低至目前水平。 
7. 开源AI研究数量激增。
从2011年开始，Github上的AI相关项目数稳步攀升，由当年的845个飙升至2023年的约180万个。其中，2023年单年度AI项目总数的增幅达到惊人的59.3%。同一年度，GitHub上AI相关项目的收藏数也大幅上涨，从2022年的400万增至1220万。 
8. AI相关的学术刊物文章数量持续上升。
在2010年至2022年间，AI领域的学术文章总量接近三倍增长，从约88000篇增长到了2022年超过24万篇。而最近一年的增长相对平稳，仅为1.1%。 
《2024年人工智能指数报告》概述：https://startup.aliyun.com/info/1083960.html
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