京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
斯坦福重磅报告:十张图剖析AI发展趋势,这类人的工资中位数已超10万美元!
美国顶尖学府斯坦福大学(Stanford University)AI 100中AI Index项目旨在追踪人工智能的活动和进展,研究人工智能对人们生活的影响。AI Index专注于追踪和观察AI的活动和进展,并以可靠、可验证数据为基础,促进对AI的了解。
AI Index在新旧年份交替之际公布了团队成立以来第一份报告,其中具有代表性的十张图可以帮助我们快速、全面了解AI这一行业高速发展的启发和见解。
AI学术研究论文激增9倍以上
自1996年以来,每年发表的计算机科学的学术论文和研究的数量猛增了9倍以上。学术论文和研究通常能产生新的知识产权和专利。整个Scopus数据库中,含有“Artificial Intelligence”这个关键词的计算机科学领域的论文有超过200,000(200237)篇。Scopus数据库中“计算机科学”领域的论文总共有近500万(4868421)篇。
AI风险投资激增6倍
自2000年以来,在美国,风险投资者(VC)每年投入AI创业公司的投资额增加了6倍。Crunchbase,VentureSource和Sand Hill Econometrics被用于确定VC每年投给初创公司的资金额,这些初创公司在某些关键领域起着重要作用。上图显示了VC在美国所有融资阶段对AI创业公司年度投资总额。
AI创业公司激增14倍
自2000年以来,在美国,有资本支持的 AI 创业公司数量增加了 14 倍。Crunchbase,VentureSource和Sand Hill Econometrics也用于这一分析。这个数字包括VentureSource数据库中Crunchbase列表中的任何有VC支持的公司。
要求AI技能岗位激增4.5倍
自2013年以来,要求有AI技能的工作岗位增长了4.5倍。在Indeed.com平台上,需要AI技能的工作岗位所占份额的计算方法是通过职业描述中的标题和关键字来确定是否与人工智能相关。AI Index研究还计算了在Indeed.com平台上,要求人工智能技术的工作岗位份额在不同国家的增长情况。尽管加拿大和英国增长迅速,但对于人才招聘市场, Indeed.com的报告显示加拿大和英国分别只占美国AI招聘市场绝对规模的5%和27%。
以及NLP成为核心技能
在线求职平台Monster.com上数据显示,机器学习,深度学习和自然语言处理(NLP)是最重要的三项技能。两年前NLP已经被预测会成为应用程序开发人员创建新的AI应用程序最需要的技能。除了创建AI应用程序,最受欢迎的技能还包括机器学习技术,Python,Java,C ++,开源开发环境的经验,Spark,MATLAB和Hadoop。根据对Monster.com的分析,在美国,数据科学家,高级数据科学家,人工智能顾问和机器学习主管的薪水中位数为$127000。
图像标注错误率
巨幅下滑至2.5%以下
自2010年以来,图像标注的错误率从28.5%下降到2.5%以下。大规模视觉识别挑战赛(LSVRC)的对象检测任务的AI拐点发生在2014年。在这项特定任务中,AI已经表现得比人类更准确。这些发现来自于ImageNet网站上LSVRC竞赛排行榜的竞赛数据。
机器人进口量激增至25万
从国际上看,机器人的进口量已经从2000年的10万台左右增长到了2015年的25万台左右。数据来源是每年进口到北美以及国际整体的工业机器人的数量。工业机器人由ISO 8373:2012标准定义。国际数据公司(IDC)预测对机器人的消费将在五年内加快,到2021年达到2307亿美元,复合年增长率(CAGR)为22.8%。
AI企业应用全球营收激增50%以上
到2025年,来自人工智能企业应用的全球营收预计将从2018年的1.62亿美元增长到31.2亿美元,涨幅达到52.59%。图像识别和标记、医疗数据处理、定位和地图、预测性维护、使用算法和机器学习预测和阻止安全威胁、智能招聘和人力资源系统等等,是企业应用AI的一些用例。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07