7月2至3日，在北京举办的2025全球数字经济大会上，联合国工业发展组织投资和技术促进办公室联合东壁科技数据有限责任公司（以下简称东壁科技数据）发布了全球科技文献数据平台以下简称数据平台）和《全球人工智能科研态势报告（2015-2024）》（以下简称报告）。

　　数据平台共收录了全球近9000万条科技文献元数据，并引入人工智能（AI）功能，助力开展科学技术研究。据悉，该平台的基础功能将对全球用户免费开放，提供高效的文献检索、引文分析和数据追踪等服务。

　　报告对2015至2024年间发表的96961篇AI领域文献进行了深度分析，揭示了全球AI研究鲜明的阶段性特征：全球AI年度论文数量从2015年的4421篇滑落至2016年的3628篇，随后进入快速发展期，2019年一举突破万篇大关；2023年AI论文量飙升至17,074篇，较2015年实现了近4倍的跨越式增长；2024年AI论文数量回落至14786篇。

　　东壁科技数据创始人、深圳大学特聘教授吴登生分析说，2015至2016年机器学习是主流，大家都在多元化尝试；2017至2019年“深度学习”关键词热度陡增，标志着AI研究开始从理论探索走向实际应用；2020至2023年AI工程化落地全面推进；2024年AI研究开始进入深度专业化与精准应用导向的新阶段。

　　报告指出，在计算机视觉领域，“目标检测”以高达78%的出现率成为该领域“最热”关键词；“语义理解”相关关键词在2022年后年均增长45%，预示着“认知智能”可能是下一轮突破的焦点。

　　报告揭示，中国企业在推荐系统、智能金融、自动驾驶等领域表现突出。在智能算法、边缘计算等新兴领域，中国虽起步相对较晚，但也展现出良好的发展态势。

　　大会还发布了5份全球AI人才榜单。吴登生介绍，这些榜单可能会遗漏部分早期做出重要贡献的学者，后续将增加对早期学者和新兴学者的关注，完善相关数据，更加全面地反应AI领域人才分布情况。

　　吴登生也指出了中国AI发展中一个亟待重视的隐忧：“我们观察到，男女科学家的比例呈现出‘规模大、失衡重’的特点，女性占比仅在6%至11%区间。如何有效提升女性在AI领域的参与度与话语权，是关乎未来创新活力和可持续发展的重要课题。”

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