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斯坦福大学以人为本人工智能研究所（Stanford HAI）发布了《2025年人工智能指数报告》。这已经是该系列的第八版年度报告了，它全面追踪了全球AI的发展动态，涵盖研发、技术性能、负责任AI、经济影响、科学与医学、政策治理、教育及公众意见这八大领域，还新增了AI硬件、推理成本、专利趋势等深度分析内容。下面咱们就一起深入了解下报告中的关键信息。文末会提供给大家该《2025年人工智能指数报告》pdf免费下载地址。
一、研究与开发：多维度呈现AI发展态势
从研发主体来看，企业在AI模型开发上愈发强势，2024年90%的知名AI模型出自企业，相比2023年的60%有大幅增长，不过学术界依然是高影响力研究的重要来源。从地域上，中国在AI出版物总量和专利数量上领先，美国则在顶级高引研究方面占据优势。
技术发展方面，模型规模持续扩大，训练算力需求每5个月翻倍，数据集每8个月翻倍。硬件效率也在提升，成本每年下降30%，能效提升40%，像英伟达的A100、H100等GPU被广泛用于模型训练。但AI发展也带来了一些问题，比如大模型训练碳排放激增，2024年公开数据可用性下降20 – 33%，这都给AI的可持续发展带来挑战。
二、技术性能：进步与挑战并存
在技术性能上，AI取得了不少突破。2024年，AI在MMMU、GPQA等新基准测试中表现显著提升，MMMU基准得分一年内增长18.8%。开源模型发展迅猛，与闭源模型的性能差距从8%缩小至1.7%，中国模型在MMLU等测试中与美国模型的差距也从17.5%缩小至0.3%。不过，AI在复杂推理任务上仍存在短板，在数学证明、数学奥赛等任务中表现不佳，传统基准测试也逐渐接近饱和，需要开发更复杂的评估方法。
三、负责任AI：关注风险，加强监管
在负责任AI方面，标准化评估还比较稀缺，但HELM Safety、AIR-Bench等新基准开始填补这一空白。AI相关事件逐年增加，2024年达到233起，年增56.4%，可仅有64%的企业采取实际措施应对风险。模型中隐含的性别、种族等偏见依然存在，训练数据可用性因网站反爬虫措施下降，可能影响未来模型多样性。不过，OECD、欧盟等发布了全球框架，强调AI的透明度与可信性，医疗和选举领域也成为关注焦点。
四、经济：投资增长，应用广泛
经济领域，2024年全球AI投资达2523亿美元，生成式AI占339亿，年增18.7%，美国投资领先中国12倍。企业对AI的应用愈发广泛，78%的组织使用AI，中国区采用率增长最快。AI虽能提升企业效率，但多数成本节省低于10%。在机器人市场，中国安装了全球51.1%的工业机器人，协作机器人占比增至10.5% 。
五、科学与医学：助力突破，引发思考
AI在科学与医学领域成果显著。AlphaFold 3推动蛋白质结构预测取得进展，相关研究获2024年诺贝尔化学奖。AI在癌症检测、高风险患者识别上超越医生，不过“AI + 医生”协作效果更好。FDA批准的AI医疗设备从2015年的6件增至2023年的223件，AI生成数据还助力药物发现和隐私保护研究。但医疗AI也引发了伦理思考，相关伦理论文数量4年内翻两番。
六、政策与治理：立法加速，合作加强
政策与治理层面，各国加速AI立法。美国州级AI法律从2016年的1项增至2024年的131项，联邦法规年增136%，75国立法中AI提及量较2016年增长9倍。国际合作也在加强，美、英、日等成立AI安全研究所，欧盟推动《AI法案》。不过，全球协调框架仍有待完善，发展中国家参与度不足。
七、教育：普及加速，师资待提升
教育领域，全球2/3国家将计算机科学纳入K-12课程，非洲进展最快，但基础设施滞后。美国81%的CS教师认为需教授AI，可仅半数具备能力。美国AI硕士毕业生数量两年内翻倍，ICT领域毕业生全球领先，不过在性别差异上，欧美STEM领域性别差距仍较为显著。
八、公众意见：态度分化，影响不同
公众对AI的态度呈现分化。全球55%的人认为AI利大于弊，中国、印尼最乐观，美国、荷兰最低。人们对AI公司信任度不高，仅47%的人相信其能保护数据，对自动驾驶信任度仅13%。73%的美国地方政府支持AI监管，但优先事项存在分化。60%的人预期AI改变工作方式，不过仅36%的人担忧失业，不同文化地区对AI的关注点也有所不同。
这份报告全面展示了2024年AI的发展状况，无论是企业、研究者还是普通大众，都能从中获取有价值的信息，以便更好地应对AI时代的机遇与挑战。
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