智東西（公眾號：zhidxcom）
編譯 | 陳駿達 程茜
編輯 | Panken
智東西4月8日報道，今天，斯坦福大學以人為本AI研究院（HAI）發布長達456頁的《AI指數報告2025》，全面介紹了中美AI競爭態勢、開源模型、模型技術性能、大模型投融資、AI for Science等領域的最新數據和進展，其中DeepSeek被提及45次。
《AI指數報告2025》中(zhong)寫道：“美(mei)國在頂尖AI模型(xing)產出上仍保持領先——但中(zhong)國正(zheng)快速縮小性能差(cha)距。”
報告以DeepSeek-V3為典型代表，論證了大模型推理、訓練成本的驟降；來自清華大學、北京智源研究院的數十篇科研成果被納入全球Top100；來自阿里、字節、DeepSeek、騰訊、智譜等企業的15款模型被選為(wei)過去一年中的重(zhong)要AI模型。
整體而言，中國大陸的AI研究論文在全球總發表量中占比23.2%，被引量占全球總量的22.6%。不過，美國在研究成果在影響力上更勝一籌，且依舊是重要AI模型的主要來源地。2024年，美國機構開發了40個重要AI模型，遠超中國大陸的15個(ge)和歐洲的3個(ge)。過去十年(nian)美國開(kai)發(fa)的機器學習(xi)模型數量居全球之首。
算力作為驅動AI發展的重要因素，也在迅速變化。以16位浮點運算為基準，2008-2024年間機器學習硬件性能年均增長約43%（每1.9年翻番），固定性能水平的硬件成本正以每年30%的幅度下降。
AI正對經濟產生深刻影響。在麥肯錫的調研中，已有至多49%的企業稱AI為企業實現了降本，其中，中國大陸企業在AI采用率上提升迅速，已達75%，與(yu)北美地區差距縮小(xiao)到7%。
2024年，全球AI投資達到2523億美元，其中(zhong)私人(ren)投資增長44.5%，生成(cheng)式AI領域的(de)投資達到(dao)(dao)339億美元(yuan)，2024年美國(guo)AI投資額達到(dao)(dao)1091億美元(yuan)，幾乎是中(zhong)國(guo)大陸投資額93億美元(yuan)（折合人(ren)民幣約682億元(yuan)）的(de)12倍(bei)。
我們還(huan)首次見證了AI研究(jiu)獲得2項諾貝爾獎，并在生物醫藥領域展(zhan)現出巨大(da)的應用潛力。
一、產業界主導大模型開發，中國AI專利量全球領先
全(quan)球AI領域呈(cheng)現出(chu)(chu)多(duo)維度的快速(su)發展態勢。AI已成為(wei)計算機科(ke)學(xue)中(zhong)的主要(yao)研究(jiu)領域，產業界在AI大模型開發中(zhong)扮演(yan)著關鍵角色，學(xue)界則在高(gao)被引(yin)論(lun)文上表現突出(chu)(chu)。過去1年，重要(yao)AI模型的數(shu)量雖(sui)有所減(jian)少，但產業界開發的模型占(zhan)比顯著上升。
硬件成(cheng)本的(de)(de)持續下降為AI的(de)(de)發(fa)(fa)展提(ti)供了有力的(de)(de)支(zhi)持。同時，AI學術會(hui)議參會(hui)人(ren)數的(de)(de)增(zeng)長也反(fan)映出學界(jie)、業界(jie)對AI研究(jiu)的(de)(de)熱情高(gao)漲，整個行(xing)業正處于(yu)蓬勃發(fa)(fa)展的(de)(de)關鍵時期。
1、中美AI科研影響力持續提升
總(zong)體(ti)來看，AI研(yan)究(jiu)論(lun)文的總(zong)量持續增長，并已(yi)主(zhu)導計算機(ji)科學(xue)領域。2013-2023年間，AI研(yan)究(jiu)論(lun)文的數量從(cong)10.2萬(wan)篇增至(zhi)24.2萬(wan)篇，在計算機(ji)科學(xue)論(lun)文中(zhong)的占比(bi)從(cong)21.6%升至(zhi)41.8%。學(xue)術界(jie)貢獻(xian)了更多的高被引(yin)研(yan)究(jiu)。
從地區來看，中國大(da)陸AI論文發表(biao)總量(liang)領先，2023年，中國大(da)陸機(ji)構的AI論文在(zai)全球總發表(biao)量(liang)中占比23.2%，被引量(liang)占22.6%。
美國則(ze)發表了更多(duo)高(gao)影響力研究。2021年-2023年，美國分(fen)別(bie)貢獻了AI領(ling)域Top100高(gao)被引論文中(zhong)的64篇、59篇與50篇，中(zhong)國大陸(lu)分(fen)別(bie)貢獻了33篇、34篇與34篇。
按機(ji)構(gou)來看，在2021年(nian)-2023年(nian)的Top100高被引論(lun)文中，谷(gu)歌、清華大學、卡耐基梅(mei)隆大學、微軟、北京智(zhi)源人工智(zhi)能(neng)研(yan)究院、香港科(ke)技大學、上海(hai)人工智(zhi)能(neng)實驗(yan)室、中國科(ke)學院、Meta、英偉達的表現較為搶(qiang)眼(yan)。
2、重要AI模型（Notable AI models）由產業界主導
AI指數數據(ju)提供商Epoch AI根(gen)據(ju)是否為最新技術進步(bu)、是否具有歷史意(yi)義(yi)或引用率等標(biao)準，定(ding)義(yi)了(le)一個囊括900余(yu)個重要AI模型的數據(ju)庫。
過去數年(nian)來，重要AI模(mo)型(xing)的參(can)數規模(mo)、數據集(ji)大小(xiao)、訓練時長等(deng)數據都呈現增長態勢(shi)。產業界正持續加大AI投入，并主導了重要模(mo)型(xing)的開發工作，2024年(nian)，由產業界開發的重要模(mo)型(xing)占(zhan)比達90%（2023年(nian)為(wei)60%）。
重要(yao)AI大模型的(de)(de)數(shu)量(liang)出現了明顯減少，由(you)2023年的(de)(de)105個(ge)減少至2024年的(de)(de)61個(ge)。同時(shi)，有越(yue)來越(yue)多的(de)(de)大模型選擇了API、托管獲取權(quan)限等(deng)非(fei)開源方(fang)式進行(xing)發(fa)布。
美(mei)國(guo)仍是(shi)重(zhong)要(yao)AI模型(xing)(xing)的主要(yao)來源地。2024年，美(mei)國(guo)機構開發了40個重(zhong)要(yao)AI模型(xing)(xing)，遠超(chao)中國(guo)大陸的15個和歐(ou)洲的3個。過去(qu)十年美(mei)國(guo)開發的機器學習模型(xing)(xing)數量居(ju)全球之首。
2024年，幾乎所有重要(yao)AI模(mo)(mo)型都(dou)來自產業界，其中谷歌和(he)OpenAI憑(ping)借7款(kuan)(kuan)重要(yao)模(mo)(mo)型位(wei)列榜(bang)首，阿(a)里憑(ping)借6款(kuan)(kuan)模(mo)(mo)型位(wei)居第(di)三。字節、DeepSeek、騰訊、智(zhi)譜AI分別憑(ping)借2款(kuan)(kuan)模(mo)(mo)型上榜(bang)。
回顧2014年(nian)-2024年(nian)的數據，谷歌貢(gong)獻了最多(duo)的重要AI模型，其(qi)次是Meta、微軟、OpenAI等企業(ye)。多(duo)所美國計算機強校登上這一榜單，清華大學和阿里分(fen)別貢(gong)獻了22個與14個重要AI模型。
美國頂級AI模型(xing)(xing)的(de)算(suan)力(li)需求普遍遠超中國大(da)陸模型(xing)(xing)。根據Epoch AI數據，自2021年底以來(lai)，中國大(da)陸訓練算(suan)力(li)排名前十的(de)語言模型(xing)(xing)年均增(zeng)長(chang)約3倍，顯(xian)著(zhu)低(di)于2018年以來(lai)全球其他(ta)地區年均5倍的(de)增(zeng)速。
3、開源AI項目數量陡增
自(zi)2011年以(yi)來，代碼托管平臺GitHub上(shang)的(de)開源AI項(xiang)目(mu)數量持續增長，從2011年的(de)1549個激增至2024年的(de)約430萬(wan)個。特別值得注(zhu)意的(de)是，僅(jin)過(guo)去一年內，GitHub AI項(xiang)目(mu)總量就實現了40.3%的(de)陡增。
截至2024年，美國(guo)(guo)貢(gong)獻(xian)GitHub中(zhong)23.4%的(de)(de)AI項目(mu)，占據最大(da)份額；印(yin)度(du)以19.9%的(de)(de)占比(bi)位居第二(er)；歐(ou)洲緊隨其后(hou)，貢(gong)獻(xian)了19.5%的(de)(de)項目(mu)。美國(guo)(guo)開發(fa)者(zhe)和中(zhong)國(guo)(guo)大(da)陸開發(fa)者(zhe)在GitHub開源AI項目(mu)中(zhong)的(de)(de)占比(bi)都出現不同比(bi)例的(de)(de)下降。
4、硬件成本每年下降30%
報(bao)告(gao)強(qiang)調，硬件進(jin)步是推(tui)動(dong)人(ren)工智(zhi)能(neng)發展的核心驅動(dong)力。盡(jin)管(guan)模(mo)型規模(mo)擴大(da)和海量數據(ju)訓(xun)練(lian)帶來了(le)顯著性(xing)能(neng)提(ti)升，但這些(xie)突(tu)破(po)本質上都依賴于硬件技(ji)術的革新——尤其是更(geng)強(qiang)大(da)、更(geng)高效的圖形處理器（GPU）的發展。
根據Epoch AI測算，以16位浮(fu)點運算為(wei)基準，2008-2024年(nian)間機器學習硬(ying)件(jian)性能(neng)年(nian)均增長約(yue)43%（每1.9年(nian)翻番(fan)）。這一進步主要源(yuan)于晶體管數量持續(xu)增加、半導體制(zhi)造工藝革新和專(zhuan)用AI計算硬(ying)件(jian)的演(yan)進。
固定性能水(shui)平的(de)(de)硬件成本正(zheng)以每(mei)年30%的(de)(de)幅(fu)度(du)下降。以2022年3月(yue)發布的(de)(de)H100為(wei)例，其(qi)每(mei)美(mei)元(yuan)可實現220億次浮點運算，性價比較2020年6月(yue)發布的(de)(de)A100提升(sheng)1.7倍，較2016年4月(yue)的(de)(de)P100更是提升(sheng)16.9倍。
5、中國大陸AI專利授權量領先
過去(qu)10余年，AI專利申請量激增。2010-2023年AI專利從3833件(jian)增至122511件(jian)，年增幅29.6%。中國大陸以69.7%的授(shou)權量領先，韓國和盧森堡人均專利產出最高(gao)。
6、AI學術會議參會人數增長
自2014年以來，全球主要(yao)AI學(xue)術(shu)會(hui)(hui)議(yi)的參(can)會(hui)(hui)人數(shu)增(zeng)加了6萬(wan)多人，AI研究熱情不斷(duan)增(zeng)長。數(shu)據顯示，NeurIPS仍然(ran)是參(can)會(hui)(hui)人數(shu)最多的AI學(xue)術(shu)會(hui)(hui)議(yi)，2024年吸引了近2萬(wan)名(ming)參(can)與者(zhe)。在主要(yao)的AI學(xue)術(shu)會(hui)(hui)議(yi)中，NeurIPS、CVPR、ICML、ICRA、ICLR、IROS和AAAI在過去一年中參(can)會(hui)(hui)人數(shu)都有所(suo)增(zeng)加。
二、開源模型迎頭趕上，中美大模型質量差距縮小到0.3%
2024年(nian)，AI模型的(de)性能實(shi)現(xian)諸多突破。AI在多項基(ji)(ji)準測(ce)試中(zhong)表現(xian)優異(yi)，超越人類(lei)(lei)或與(yu)人類(lei)(lei)差距迅速縮(suo)小(xiao)，并攻克了2023年(nian)新提(ti)出(chu)的(de)多項基(ji)(ji)準測(ce)試。
開(kai)源(yuan)(yuan)(yuan)模(mo)型(xing)(xing)在2024年(nian)迎(ying)頭趕上，頂尖(jian)開(kai)源(yuan)(yuan)(yuan)模(mo)型(xing)(xing)與頂尖(jian)閉源(yuan)(yuan)(yuan)模(mo)型(xing)(xing)的(de)(de)差距(ju)大幅(fu)縮小(xiao)，前沿(yan)AI模(mo)型(xing)(xing)的(de)(de)性能分布趨(qu)于收(shou)斂，小(xiao)模(mo)型(xing)(xing)的(de)(de)能力(li)(li)也在不斷(duan)增強。此(ci)外，AI Agent等(deng)新技術展現出初步潛力(li)(li)。
1、2024年AI領域重要發布
以下是報(bao)告中列舉的(de)2024年最具(ju)代表性的(de)模型、數(shu)據(ju)集(ji)和功能(neng)發布(bu)，由業內專家組成的(de)AI指數(shu)指導委員會(hui)選出。來(lai)自阿里的(de)Qwen2、Qwen2.5和來(lai)自DeepSeek的(de)DeepSeek-V3上榜(bang)，Cohere、北京智(zhi)源人工(gong)智(zhi)能(neng)研究(jiu)院等發布(bu)的(de)提示詞(ci)數(shu)據(ju)集(ji)也被認為具(ju)有(you)重(zhong)要意義。
2、AI在多項基準測試中領先人類
截至2024年(nian)，人(ren)類能(neng)力超過AI的任務類型已經非常少，即使在這(zhe)些任務上，AI與人(ren)類之間(jian)的表現差距也在迅速縮小。
例(li)如(ru)，在(zai)MATH（競賽級(ji)別(bie)數學(xue)的基準(zhun)測試(shi)）上，最(zui)先(xian)進的AI系統現(xian)在(zai)已經(jing)領先(xian)人類(lei)表現(xian)7.9%，而(er)2024年(nian)時(shi)這一差距僅(jin)為(wei)0.3%。同樣，在(zai)MMMU（復雜、多學(xue)科、專家級(ji)問(wen)題的基準(zhun)測試(shi)）上，2024年(nian)表現(xian)最(zui)佳的模型o1得分為(wei)78.2%，僅(jin)比人類(lei)基準(zhun)的82.6%低4.4%。
2023年，AI研究(jiu)人員(yuan)引(yin)入了幾項(xiang)具有(you)挑戰(zhan)性的新基準測(ce)試，包括(kuo)MMMU、GPQA和SWE-bench，旨在測(ce)試日益(yi)AI模型的極(ji)限。
到2024年(nian)(nian)，AI模(mo)型在(zai)(zai)這些基準測試中的表現(xian)取得了(le)顯著(zhu)進步，分別在(zai)(zai)MMMU和GPQA上實現(xian)了(le)18.8%和48.9%的提升。在(zai)(zai)SWE-bench上，AI模(mo)型在(zai)(zai)2023年(nian)(nian)只能(neng)解決4.4%的編(bian)程問題，而(er)這一比例在(zai)(zai)2024年(nian)(nian)躍升至71.7%。
4、開放權重模型迎頭趕上
去年的(de)AI指數(shu)報告揭示，領先(xian)的(de)開放權重模型遠(yuan)(yuan)遠(yuan)(yuan)落后于(yu)其(qi)封(feng)閉權重的(de)同類產(chan)品(pin)。到2024年，這一(yi)差距幾乎消失。
2024年1月初，領先的封閉權重模型在聊天機器人競技場排行榜上比頂級開放權重模型高(gao)出8.0%。到2025年2月，這一差距縮小(xiao)至1.7%。
5、中美模型差距縮小
2023年，領先(xian)的美國模(mo)型(xing)顯著優于其中(zhong)(zhong)國大(da)陸同類產品(pin)——這種優勢已不復存在。2023年底(di)，在MMLU、MMMU、MATH和HumanEval等基準測(ce)試中(zhong)(zhong)，性(xing)能差(cha)距分(fen)別為17.5%、13.5%、24.3%和31.6%。到2024年底(di)，這些差(cha)距大(da)幅縮小至(zhi)(zhi)0.3%、8.1%、1.6%和3.7%。在大(da)模(mo)型(xing)競技場上，中(zhong)(zhong)美大(da)模(mo)型(xing)的差(cha)距縮小至(zhi)(zhi)30分(fen)以內。
6、AI模型性能在前沿領域趨于收斂
根據去(qu)年(nian)的AI指數報告，聊天機器(qi)人(ren)競技場排(pai)行(xing)榜上前十(shi)名(ming)模(mo)型(xing)(xing)與排(pai)名(ming)第(di)一的模(mo)型(xing)(xing)之(zhi)間的Elo評分差(cha)距為11.9%。到2025年(nian)初，這一差(cha)距縮(suo)小(xiao)至5.4%。同樣，排(pai)名(ming)前兩(liang)名(ming)的模(mo)型(xing)(xing)之(zhi)間的差(cha)距從2023年(nian)的4.9%縮(suo)小(xiao)到2024年(nian)的0.7%。人(ren)工智(zhi)能領域(yu)的競爭日益激烈，越來越多(duo)的開發者提(ti)供了高(gao)質量的模(mo)型(xing)(xing)。
7、小模型能力日益增長
2022年(nian)，在MMLU上得(de)分(fen)超過60%的(de)(de)最小AI模型是PaLM，擁(yong)有(you)5400億個(ge)參(can)數(shu)。到2024年(nian)，微(wei)軟的(de)(de)Phi-3-mini僅擁(yong)有(you)38億個(ge)參(can)數(shu)，就達到了相同(tong)的(de)(de)閾值，后者的(de)(de)參(can)數(shu)量(liang)僅為前者的(de)(de)0.7%。
8、AI Agent展現出初步潛力
2024年(nian)推出的RE-Bench可用于評估AI Agent在復雜任(ren)務(wu)上的能力，測試標準較為(wei)嚴格。
在短時間（2小(xiao)時）內，頂級AI系統的得分是(shi)人類(lei)(lei)專(zhuan)家(jia)的4倍(bei)，但(dan)隨著時間的增(zeng)加(jia)，人類(lei)(lei)的表現超過了AI。
例如(ru)，在32小時(shi)的(de)時(shi)間范疇上，人類(lei)的(de)得分是AI的(de)2倍(bei)。AI Agent已(yi)經在某(mou)些特定任務（如(ru)編寫Triton內核(he)）上與人類(lei)專家相匹配，同時(shi)能夠更快地交付結果且成本更低。
三、全球投資熱蔓延，中國大陸工業機器人部署全球第一
2024年，AI領域的投(tou)資和(he)應用迎來諸多變(bian)化(hua)，但(dan)存在明顯區域差異。全(quan)球企業AI投(tou)資創下(xia)歷(li)史新高(gao)，美國(guo)投(tou)資規模一騎絕(jue)塵，北(bei)美地區AI采(cai)用率(lv)領先全(quan)球，但(dan)中國(guo)的采(cai)用鋁也迅速(su)提升。
AI正給企業帶來一定的經(jing)濟效益，盡管大多數受訪者的成本(ben)節省不到10%，但這一趨勢(shi)仍具有重要意義。
1、全球AI投資創歷史新高
2024年企業(ye)AI投資達到(dao)2523億美(mei)元，其中私(si)人投資增長44.5%，這是自2021年以(yi)來首次同比增長。
2024年生成式(shi)AI領(ling)域(yu)的(de)投資(zi)達到339億美元(yuan)，比2023年增長18.7%，是2022年水(shui)平(ping)的(de)8.5倍以上(shang)。該領(ling)域(yu)如今占(zhan)所有AI相關私人投資(zi)的(de)20%以上(shang)。
2、美國在全球AI投資中的領先優勢擴大
2024年美(mei)(mei)國AI投(tou)資(zi)額達到1091億美(mei)(mei)元，幾(ji)乎是中國大陸(lu)投(tou)資(zi)額93億美(mei)(mei)元（折合(he)人民(min)(min)幣約682億元）的12倍。在(zai)生成式(shi)AI領域，美(mei)(mei)國的投(tou)資(zi)超過了(le)中國大陸(lu)、歐盟和(he)英(ying)國的254億美(mei)(mei)元（折合(he)人民(min)(min)幣約1864億元）總和(he)。
3、AI采用率水平前所未有
2024年，該(gai)報告(gao)提到，其關于(yu)使用AI的(de)(de)調查受(shou)訪者(zhe)比例(li)從2023年的(de)(de)55%躍(yue)升至(zhi)(zhi)78%。同樣，受(shou)訪者(zhe)在至(zhi)(zhi)少(shao)一項業務職能中使用生成式(shi)AI的(de)(de)數量(liang)翻(fan)了一倍多(duo)，從2023年的(de)(de)33%升至(zhi)(zhi)去年的(de)(de)71%。
4、AI開始降本增效
49%的(de)受訪者(zhe)稱使用(yong)AI進行服務運(yun)營為其節省了成(cheng)本，其次(ci)是43%受訪者(zhe)將AI用(yong)于(yu)供應(ying)鏈管理和41%受訪者(zhe)用(yong)于(yu)軟件工程，此外大多數受訪者(zhe)的(de)成(cheng)本節省不到10%。
5、中國AI采用率迎頭趕上
按(an)地區來看(kan)，AI的(de)采(cai)用率出現明顯變化，中(zhong)國(guo)迎頭趕上。盡管北美(mei)的(de)組織(zhi)(zhi)和企(qi)業(ye)在AI采(cai)用率方面仍保持領先(xian)地位，但中(zhong)國(guo)具有最顯著(zhu)的(de)年度(du)增長(chang)率，組織(zhi)(zhi)使用AI的(de)比例(li)增加了27%。歐洲緊隨其后，增加了23%。
6、中國大陸在工業機器人領域的主導地位延續
中(zhong)國大(da)陸(lu)安裝工(gong)業機器(qi)人的數量超(chao)過世界其他國家的總(zong)和。2023年中(zhong)國大(da)陸(lu)安裝了276300臺工(gong)業機器(qi)人，是日本(ben)(ben)的6倍(bei)、美國的7.3倍(bei)。自2013年超(chao)過日本(ben)(ben)以(yi)來，中(zhong)國大(da)陸(lu)在全球安裝量中(zhong)的占比已從20.8%上升(sheng)到51.1%。
四、更精準蛋白質測序模型亮相，AI臨床表現優于醫生
2024年(nian)，AI在(zai)生(sheng)物醫學(xue)領(ling)域取(qu)得了重大突破，推動了科(ke)學(xue)研(yan)究和臨(lin)床應(ying)用的快速發展。模型的規模、準確(que)性不斷提升，應(ying)用領(ling)域從實驗室擴展到臨(lin)床。AI研(yan)究更(geng)是在(zai)2024年(nian)斬獲兩項諾貝爾獎，獲得學(xue)界認可(ke)。
1、更大、更好的蛋白質測序模型出現
2024年出現了(le)包括(kuo)SM3、AlphaFold 3等在內的幾種大規模(mo)、高(gao)性能蛋白(bai)質測(ce)序模(mo)型(xing)。隨著時間(jian)推移，這些(xie)模(mo)型(xing)規模(mo)顯著增大，蛋白(bai)質預測(ce)準確率不斷提(ti)升。
其中ESM3集成(cheng)了(le)多模態輸入（序列(lie)、結構和交(jiao)互(hu)數據），再(zai)加(jia)上其參數規模更大，提高(gao)了(le)模型(xing)預測的代表性(xing)和準確(que)(que)性(xing)。隨著ESM系列(lie)規模的擴大，蛋白質(zhi)預測性(xing)能也得到了(le)提高(gao)，2o04年發布的較新的模型(xing)ESM C在(zai)結構預測關鍵(jian)評(ping)估（CASP15）挑戰中對蛋白質(zhi)結構的預測準確(que)(que)性(xing)更高(gao)。
2、AI在科學進步中的作用不斷擴大
2022年(nian)、2023年(nian)是AI驅(qu)動科技進步(bu)突破的(de)早期階段，但2024年(nian)AI應用在學術研究(jiu)中獲得了顯著(zhu)(zhu)的(de)關注，包括(kuo)為生物(wu)任務訓練Agent的(de)Aviary和顯著(zhu)(zhu)增強(qiang)野(ye)火預測的(de)FireSat。
3、AI臨床應用增加
MedQA基(ji)準測(ce)試中，OpenAI o1得分(fen)達到96.0%的最高水(shui)平，比(bi)2023年(nian)的最高分(fen)數(shu)高出5.8個百分(fen)點，相比(bi)2022年(nian)底成績提高了28.4個百分(fen)點。MedQA是(shi)評估臨床(chuang)知(zhi)識的關(guan)鍵基(ji)準。
4、AI在關鍵臨床任務上的表現優于醫生
一項新研究發現(xian)，GPT-4本(ben)身在診斷(duan)復雜臨床病例方面的表現(xian)優于醫生(sheng)。其他近期研究表明，AI在癌癥檢測和識別高死亡風險患者方面超越了醫生(sheng)。
5、合成數據在醫學領域顯示出巨大前景
2024年發布的(de)研究表明，AI生成(cheng)的(de)合成(cheng)數據可以幫助模型更好地(di)識別健康的(de)社(she)會決定(ding)因素，增強隱私保護的(de)臨(lin)床風險預測，并促(cu)進新藥物化合物的(de)發現。
6、基礎模型進入醫學領域
2024年，一波(bo)大規(gui)模醫學基礎模型發布(bu)，從Med-Gemini等(deng)通用(yong)多(duo)模態模型到(dao)用(yong)于超聲(sheng)心臟病學的(de) EchoCLIP和(he)用(yong)于放射學的(de)ChexAgent等(deng)專(zhuan)用(yong)模型。
7、AI研究獲得兩項諾貝爾獎
谷歌DeepMind的Demis Hassabis和John Jumper因(yin)其使(shi)用AlphaFold在蛋白質折疊(die)方面(mian)的開創性(xing)(xing)工(gong)作而獲(huo)得諾貝爾化學獎。約翰·霍普菲爾德和杰弗(fu)里·辛頓(dun)因(yin)其對神經(jing)網絡的奠基性(xing)(xing)貢獻而獲(huo)得諾貝爾物理(li)學獎。
五、30%國家將計算機科學教育列為必修課
2024年，全球(qiu)約有2/3的國家(jia)(jia)提供或(huo)計劃提供計算機科學教育，30%的國家(jia)(jia)將計算機科學教育列為小學和/或(huo)中學的必修課程(cheng)，其中歐洲是此(ci)類國家(jia)(jia)最多的地區(qu)。
2023年(nian)美國獲得AI碩士學位的學生數(shu)量急劇增加，畢業生數(shu)量翻(fan)番。
2023年AI專業畢業生人(ren)數(shu)最多的美國(guo)高等院(yuan)校中，卡(ka)內基(ji)梅(mei)隆大學數(shu)量最多。
結語：中國大陸民眾整體對AI持樂觀態度
AI正以前所未有的(de)速度滲透到千行百(bai)業(ye)之中，調查顯示，全球(qiu)約(yue)2/3的(de)人認為，AI驅動的(de)產(chan)品(pin)和服務(wu)將在(zai)未來三到五年內顯著改(gai)變日常生活。全球(qiu)60%的(de)受訪者認為AI將在(zai)五年內改(gai)變工作方式(shi)，但僅(jin)36%擔心(xin)其崗位會被(bei)取(qu)代(dai)。
絕大多(duo)數(shu)中國大陸民眾（83%）認為(wei)，AI技術利(li)大于弊，而在加拿大（40%）、美國（39%）和荷蘭（36%），持(chi)此觀(guan)點(dian)者仍占少數(shu)，但比例有(you)所(suo)上升。
