7月3日，北京的中国新闻社（《北京》中国新闻社（中国新闻服务）于7月3日（记者Zhang SU）于7月3日报告说，基于高质量数据报告的高质量科学研究的进化进化 - “全球人工智能研究报告（2015-2024）”（这里在Beijing举行的会议。
该报告加入了联合国工业发展组织的投资和技术推广办公室和Dongbi技术数据。根据Dongbi索引审查系统，写作团队对2015年至2024年之间出版的人工智能领域的96,961个文献进行了深入分析。
7月3日，在北京举行的2025年全球数字经济会议上发布了“全球人工智能研究趋势报告（2015-2024）”。 Tek的Datadongbi Nology提供的图片
“从早期的探索到深入研究的爆炸性增长，再到当前的工程实施和新兴方向，该报告都清晰明了在AI研究的十年“跳跃”中。
该报告专注于技术发展的道路，从2015年到2017年，主要重点是传统机械和神经网络研究算法的基础研究。从2018年到2020年，诸如深入研究，计算机视觉和自然语言处理之类的应用领域；从2021年到2023年，大型语言，生成AI和多模型模型已成为研究界。从2024年到2025年，出现了诸如可解释的AI，自适应学习和多机构系统之类的eBeudirections。
通过关键字审查，该报告描述了人工智能基本技术的途径的变化。 “'深度学习'毫无疑问，过去十年的全部对手。” Wu Dengsheng说，“在深度研究中”关键字的综合频率增加了84倍，尤其是2个018年至2023年，平均年增长率高达217％，显示出惊人的光谱爆炸能力。
该报告建议，在计算机视觉领域，对象检测已成为该领域的“最热门”关键字，外观速率高达78％。 “语义细分”在2022 - 2023年达到了高潮，标志着计算机视觉技术是由“对象检测 - 语义分割 - 视觉应用”的完整闭环形成的。
该报告还揭示了各个技术领域之间整合的趋势。例如，计算机视觉中的传统关键字（例如“对象检测”和“细分”）在热变化方面高度包含深度学习关键字（例如“神经网络”和“深度研究”）。吴·邓申说：“这显然反映了AI开发的'整合'的整体趋势。”
新闻发布会上还宣布了五个全球AI列表，该列表有望显示AI的全球图片人才以全景方式。 “这些列表就像全球AI人才生态系统的指南图片。” Wu Dengsheng said China is standing in the talentosa's talentosa's talentosa node market, to achieve a jump from "following" to "running nside by side ", it is necessary to break the bottleneck of the talent structure, while maintaining the benefits of the application, combine the foundation of basic research, eliminate flow barriers, and develop a sari -see and inclusive ecosystem of change. （超过）
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