根据2021年的AI索引报告，斯坦福大学人工智能研究所（Institute of artificial intelligence of Stanford University）制作的222页文档包含大量数据和图表。本文将选取15张图表，以便于大家了解全球人工智能的主要发展和挑战。
1.我们生活在一个“人工智能”的时代
如图所示，人工智能的研究正在蓬勃发展：在2019年，全球发表了超过12万篇的AI论文。在2000年至2019年之间，人工智能的论文占所有同行评审论文的比例从0.8％上升到了2019年的3.8％。
2、中国取得论文引用次数最多的奖项
中国的研究人员在过去发表的关于人工智能的研究论文最多，在2017年就处于领先地位。截至2020年，中国学者的论文被外国学者引用的数量也是最多的。
人工智能指数指导委员会的联合主任杰克·克拉克（Jack Clark）认为该奖项对中国来说是“学术成就的指标”，同时也反映了不同国家/地区的人工智能生态系统正在不断更新。
因为中国有明确的人工智能刊物发表的政策，政府机构在学术研究中扮演着很重要的角色，然而美国重大的研发活动主要会发生在一些大公司内部。
克拉克认为如果处在一个行业中，那么撰写期刊文章的动力就会减弱。因为这主要是为了给公司带来声望。
3、更快的训练速度=更好的人工智能技术
该数据来自MLPerf，主要是对机器学习的性能进行客观的排名。
在2018年，机器花了6分钟20秒训练出最好的系统， 我们认为是相对比较厉害的水平了，但是在2020年机器通过专门的加速器芯片只花了47秒就实现了这一非凡的进步。
4、AI无法识别饮用咖啡的活动
在过去的几年中，人工智能已经非常擅长静态图像的识别。计算机视觉的下一个前沿领域将会是对视频的识别。研究人员正在构建可以识别视频片段的系统，因为如果将这种识别系统运用于现实世界中（比如自动驾驶汽车，监控摄像头等），它将大有用处。
在对人类200种日常生活的调查中，图表显示人工智能系统在识别咖啡饮用这一活动时是最困难对。这似乎是一个很严重的问题，因为喝咖啡是一项非常基本的活动，所以今后需要在这个领域需要更多的研究。
5、自然语言处理发展很快，但还需要更严格的测试
自然语言处理（NLP）随着计算机视觉的发展而迅速发展。衡量NLP系统的性能也变得很棘手，所以我们需要对NLP做更多更严密的测试。
6、引人深思的警告
用于语音识别和文本生成等任务的语言模型已经非常健全，但是许多人对此都带有严重的偏见和问题。
此处的示例显示了一些领先公司的语音识别程序中的错误率。研究人员测试其系统的性能时，很少测试其系统的有害偏差。
7、全球化的AI就业市场
LinkedIn的数据显示，从2016年到2020年，巴西，印度，加拿大，新加坡和南非的AI招聘人数增长最快。但这并不意味着这些国家的绝对就业人数最多（美国和中国继续保持领先地位），LinkedIn发现，即使在2020年突发的新冠疫情也没有影响AI行业的招聘。
值得注意的是，印度和中国中都只有较小比例的人在LinkedIn上填写了个人资料，因此这些国家的数据可能不具有绝对的代表性。
8、资金继续大量涌入
根据图表可以看出2020年，全球企业对AI的投资猛增至近680亿美元，比前一年增长了40％。
9、初创浪潮有所衰退
创业企业私人投资仍在同比增长，但是增速较慢。
该图显示，对于AI初创公司的私人投资越来越少。尽管新冠疫情可能影响了初创企业的活动，但其实初创企业从2018年就开始下降，一直到现在都一直是下降的趋势。所以这似乎是一个行业日趋成熟的信号。
10、COVID的影响
另一方面，虽然AI行业在很大程度上不受新冠疫情的影响，但该图显示2020年的私人投资向其他某些领域出现倾斜，这些领域在应对COVID-19的进程中发挥了重要作用。
比如说对于制药业相关公司的投资热潮最为明显，教育行业和游戏行业的投资也出现了增长，这可能是因为学生和成年人在去年花了很多钱买计算机。
11、风险与挑战
在电信，金融服务和汽车等行业中，很多公司正在稳步增加对AI工具的运用。但是大多数公司都不知道或不担心这种新技术带来的风险。
与AI有关的伦理道德问题（例如隐私和公平性）是当今AI研究中最热门的话题之一，但很显然很多企业都还没有意识到。
12、AI博士的待遇也不容乐观
虽然大学里面增加了很多与人工智能相关的课程，也增加了终身制教职人员的数量，但是学术界仍然没有为毕业的AI博士提供更多的任职机会。
该图表代表北美的博士毕业生中绝大多数正在企业工作，而不是学术机构。
13、伦理道德层面存在的问题
一般的公司可能不太关心人工智能层面的伦理道德问题，相反研究人员越来越在意。
图表显示了在一些AI会议上，有关与道德相关的论文越来愈多，这是令人鼓舞的。但是在人工智能行业中对于伦理偏见有关的定量测试才刚刚开始出现，今后有望成为AI科学领域新的组成部分。
14、多样性的问题 （第一部分）
在AI系统中解决偏见和歧视的一种方法就是保证工作环境的多样性。报告指出，在学术界和工业界，从事人工智能方面工作者“仍然主要是男性，人员构成缺乏多样性”。
该图根据计算机研究协会的年度调查数据显示在北美AI博士毕业生中，女性仅占约20％。
15、多样性的问题 （第二部分）
该报告还讲述了关于种族/民族认同的问题。很少有公司会针对女孩和代表性不足的少数族裔制定优秀者STEM计划，这也是今后值得关注和改善的。