教育方面， 世界顶级大学纷纷部署加大AI教育投入， 2017—2020年间， 本科生的AI相关课程数量增加了102.9%， 研究生阶段则增加了41.7% 。 同时越来越多AI领域博士生选择走出学校， 进入产业 。 2010—2019年， 进入企业从事AI相关工作的应届博士毕业生比例从2010年的44.4%增至2019年的65.7%， 继续从事学术研究的比例则从42.1%下降到23.7% 。
以美国为例， 在获得计算机科学博士学位的人中， 人工智能相关博士在2010年占比为14.2%， 2019年上升至约23% 。 与此同时， 其他计算机科学领域的热门程度有所下降， 如网络、软件工程和编程语言等 。 2019年， 新入学AI博士研究生中国际学生的比例继续上升， 达到64.3%， 比2018年上升4.3% 。 在外籍毕业生中， 多达81.8%的人选择继续留在美国 。
02 未来应用前景
AI技术的快速发展得益于其广泛的应用场景 。 AI早已不再是简单的软件或硬件， 已经成为包括算法、数据、硬件、应用、人才等一系列要素的集合 。 随着计算机系统解决问题和执行任务的能力迅速提高， 机器智慧正在越来越多的领域替代人类智慧， AI成为当前人类能够获得的最强大工具， 可以扩展知识、促进社会繁荣并丰富人类经验 。 以下是未来AI应用中的几个关键方面：
一是预测， 凭借模型、算法的进步， AI能够更加精准地预测， 从以往数据中总结学习， 并预测未来的事件， 这在几乎所有领域都能得到应用， 如天气预报， 自动驾驶中对于其他车辆行驶轨迹的预判， 精准农业中对于种植、灌溉、施肥的决策等等 。
二是设计和优化， 在完成一系列复杂任务时进行优化和统筹， 以根据需求达到节省时间和金钱、提高安全性等目的， 如智慧城市的规划设计、交通线路规划等 。
三是建模和模拟， 在生物、物理、经济和社会研究中通过构建虚拟模型， 进行仿真操作， 可以节省很多实际中需要的测试和实验， 在提高实验效率的同时能够给出更多的解决方案 。 在COVID-19大流行中， 研究人员在药物分子设计、蛋白质构象等研究中广泛使用了AI技术 。
四是自然语言处理， 人类自然语言与计算机的及时准确互动， 不仅可以让智能电子设备的操作更加简单， 也可以广泛应用在文本分类、机器翻译、舆情监测等领域 。
五是视觉图像处理， 通过用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉， 帮助做出正确的“决定”， 让AI可以应用在更多需要从图像或多维数据中感知的领域， 如生产线产品检测、自动驾驶、医学成像分析等 。
03 发展特点及面临挑战
以上几个关键作用让AI在科学研究、医疗健康、教育、智慧城市等领域得到了实实在在的应用， AI在日常生活中已经无处不在， 正以各种方式重塑我们的生活 。
（1）AI创新的步伐正在加速 。 AI领域中机器学习、计算机视觉、机器人等几项热点技术都在加快更新换代 。 如计算机视觉领域， 谷歌公司的“谷歌大脑”（Google Brain）模型2013年对于图像识别的准确度普遍在60%~70%之间， 2020年已经可以达到90%以上， 模型训练的速度提高了8倍 。 又如智能翻译领域， 2017年商业领域带训练模型的独立机器翻译云平台仅有8家， 2020年增至28家， 其中LibriSpeech数据库对于单词识别的错误率从2017年的5%下降至仅1% 。
（2）AI研发工具传播更加广泛 。 曾经， 尖端的深度学习技术需要大量的数据、计算能力和专业知识， 非常昂贵 。 随着技术加速进步， AI的应用程序和开发工具也逐步公开， 为更多人所用， 许多平台都是开源免费的， 不少领域的训练成本也都大幅降低 。 云计算的普及和数据共享使用将使AI创新不再是少数人的专属， 能够拓展到全球范围实施 。

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