2025年人工智能指数报告：全面解析与未来展望

人工智能（AI）研究与开发趋势是怎样的？

产业界与学术界在人工智能模型研究方向上存在什么分化？

产业界持续投入重金，主导标志性AI模型开发，2024年占比近90%，远高于2023年的60%。而学术界仍然是高被引研究的主要来源，表明产业界更注重实际应用和商业价值，学术界则侧重理论研究和学术创新。

全球人工智能论文和专利的地域分布是怎样的？

中国在AI出版物和引用数量上领先，分别占全球总量的23.2%和22.6%。美国在高影响力论文（被引用最多的前100名）和知名AI模型的产出方面占据主导，2024年美国产出40个重要模型，中国15个，欧洲3个。

• 更具体地说： 美国的科研实力更强，虽然中国论文数量多，但质量和影响力还有待提高。

人工智能出版物的发展趋势如何？

2013年至2023年间，与计算机科学及其他科学领域相关的AI出版物总数几乎增加了两倍。AI在计算机科学出版物中的占比从2013年的21.6%上升至2023年的41.8%。

• 例如： 这意味着人工智能已经成为计算机科学领域中一个非常重要的研究方向。

人工智能技术创新的策源地是哪里？

美国仍然是AI创新的核心策源地，2024年该国机构开发了40个重要模型，远超中国的15个和欧洲的3个总和。

人工智能模型训练的成本如何？

重要模型的训练算力每五个月翻倍，大语言模型（LLMs）训练数据集每八个月扩大一倍，训练能耗每年递增。Llama 3.1 405B训练估计排放8930吨二氧化碳当量，而2012年的AlexNet仅为0.01吨。

人工智能专利数量的增长情况如何？

AI专利数量激增，2010至2023年间从3,833件增长至122,511件，其中仅2023年就增长29.6%。中国占据全球AI专利总量的69.7%，而韩国和卢森堡在人均专利产出方面领先。

人工智能数据存量是否充足？

当前的数据存量可能用到2026-2032年，但高质量训练数据可能耗尽的隐忧仍然值得关注。

• 建议： 需要关注数据质量，而不是仅仅追求数据量。

人工智能技术性能如何？

人工智能系统在基准测试中的表现如何？

人工智能系统攻克新基准测试的效率显著提升，例如针对MMMU、GPQA和SWE-bench等2023年推出的高难度测试，AI在2024年的表现分别提高了18.8、48.9个百分点和67.3个百分点。

开源模型和闭源模型的性能差距如何？

开放权重模型与闭源模型的性能差距快速缩小，Chatbot Arena排行榜显示两者差距从2024年1月的8.04%收窄至2025年2月的1.70%。

中美人工智能模型之间的技术性能差距如何？

顶尖的中美模型之间的技术性能差距在多个主要基准测试上已基本消失，2023年底两国在MMLU等四大基准测试中的平均差距达21.7个百分点，而到2024年底已降至3.4个百分点。

新型推理方法对人工智能性能和成本有什么影响？

新型推理方法在带来性能突破的同时，也伴随着成本上升。例如OpenAI的o1模型通过测试时计算（test-time compute）机制在国际数学测试中实现74.4%的准确率，较前代提升7倍。然而该模型的单次推理成本达到GPT-4o的6倍，响应速度降低30倍，显示性能提升仍受制于算力投入的边际效益递减规律。

• 总结： 性能提升需要消耗更多的资源，存在边际效益递减的规律。

人工智能模型小型化的趋势如何？

模型小型化趋势明显，微软Phi-3-mini以38亿参数实现与5400亿参数PaLM相当的MMLU测试成绩，参数量在两年间缩减142倍。

人工智能代理（AI Agent）的发展情况如何？

AI代理已在特定专业任务（如Triton内核编程）中达到人类水平，且具备成本和速度优势。

如何理解负责任的人工智能（RAI）？

什么是负责任的人工智能？

负责任的人工智能（RAI）是指以伦理、安全和社会责任为核心，在人工智能系统的开发、部署和应用中，确保其符合公平性、透明度与可解释性、隐私与安全、问责制和社会福祉五个原则的技术与治理框架。

人工智能相关事故的报告量如何？

AI相关事故的报告量持续攀升，2024年记录在案的案例达233起，较上年增长56.4%。

• 警示： 这说明随着人工智能的普及，潜在风险也在增加，需要更加重视安全问题。

企业对人工智能风险的关注和缓解措施如何？

虽然许多企业高管关注模型准确性风险、监管合规和网络安全，但实际采取缓解措施的比例滞后于风险认知。

全球人工智能政策的协调情况如何？

2024年全球政策协调显著加强，OECD、欧盟等机构发布的治理框架聚焦透明度与可信度等核心议题。

人工智能数据获取环境面临哪些挑战？

越来越多的网站限制为AI训练而进行的数据抓取，这带来了数据共享领域迅速萎缩的新挑战，并可能影响数据的多样性和模型的可扩展性。

• 例如： 很多网站会通过 robots.txt 文件来限制爬虫抓取数据。

人工智能是否会存在偏见？

即使是明确经过训练以消除偏见的大语言模型，仍然表现出与种族和性别相关的隐性偏见。

人工智能生成的虚假信息会产生什么影响？

AI生成的选举虚假信息在2024年蔓延至十余个国家的社交媒体平台，但其实际影响尚难量化。

人工智能对经济的影响是什么？

全球企业对人工智能的投资情况如何？

2024年，全球企业AI投资创下历史新高，达到2523亿美元，整体增长26%。私人投资飙升44.5%至1508亿美元。美国在私人AI投资领域领先，达到1091亿美元。生成式AI仍然是主要的投资焦点，全球吸引了339亿美元。

企业对人工智能的应用情况如何？

企业AI应用率达到前所未有的水平，AI使用率从55%跃升至78%，生成式AI业务渗透率翻倍至71%。

工业机器人的发展趋势如何？

中国在工业机器人领域的全球主导地位持续巩固，2023年安装量达276,300台。协作机器人安装比例从2017年的2.8%升至2023年的10.5%。

人工智能对能源的需求如何？

AI算力增长推动核能投资升温，微软投资16亿美元重启三哩岛核电站，谷歌与亚马逊也签订核能供应协议。

人工智能对生产力的影响如何？

AI能缩小高低技能劳动者效率差距（如质检环节新员工效率提升达37%），但该效应在创造性工作中尚未完全显现。

人工智能在科学与医学领域有哪些应用？

人工智能在生物医学领域有哪些技术突破？

ESM3和AlphaFold3等大规模蛋白质测序模型的发布，使得蛋白质结构预测准确率持续提升。Aviary（训练用于生物任务的LLM智能体）和FireSat（野火预测）等工具展示了AI在科学探索中的应用边界不断扩展。

人工智能在临床应用方面的表现如何？

领先的LLM展现出更强的临床知识，OpenAI的o1在MedQA基准测试上创下96.0%的新纪录。

人工智能在医疗实践中的应用效果如何？

AI在某些关键临床任务上表现优于人类医生，例如GPT-4在复杂病例诊断中的表现超越人类医生。获得FDA批准的AI医疗设备数量也从2015年的6款激增至2023年的223款。

合成数据技术在医学领域有什么应用？

合成数据技术突破帮助解决医疗数据隐私难题，其在健康社会因素分析和新药研发中的应用使研发周期平均缩短37%。

医学人工智能伦理研究的趋势如何？

医学AI伦理研究呈现持续增长态势，相关出版物数量从2020年的288篇增至2024年的1,031篇。

人工智能在蛋白质研究方面有哪些进展？

AlphaFold数据库条目自2021年激增585%，UniProt与PDB分别增长31%和23%，为药物研发提供更丰富数据支持。

人工智能对科学的贡献获得了哪些认可？

AI领域在2024年斩获两项诺贝尔奖：Demis Hassabis与John Jumper因AlphaFold的蛋白质折叠预测获化学奖，John Hopfield和Geoffrey Hinton则因神经网络理论突破获物理奖。

全球对人工智能的政策与治理是怎样的？

全球在人工智能政策方面的合作与协调情况如何？

2024年的一个关键趋势是全球合作与协调的加强，多项重要的国际倡议得以启动或推进，包括欧盟《AI法案》的通过、经合组织AI原则的更新、国际AI安全研究所网络的建立等。

各国政府对人工智能基础设施的投资情况如何？

各国政府承诺对AI基础设施进行重大投资，加拿大（24亿美元）、中国、法国（1090亿欧元）、印度（12.5亿美元）和沙特阿拉伯（1000亿美元“超越计划”）均宣布了大型资助计划。

全球人工智能相关的立法活动情况如何？

AI相关的全球立法活动持续增加，75个主要国家立法程序中提及AI的次数在2024年增长了21.3%，达到1889次。

美国在人工智能立法方面的情况如何？

在美国，州一级的AI立法进展远快于联邦层面。联邦层面，提案的AI相关法案数量持续增加，但通过的依然有限。

• 举例： 深度伪造（Deepfake）监管成为焦点，尤其是在美国州一级。

人工智能对教育的影响是什么？

美国基础高中计算机科学课程的覆盖面如何？

在美国，基础高中CS课程的覆盖面略有增加，现已覆盖60%的高中（高于2017-18年的35%）。

美国计算机科学教师对教授人工智能课程的准备情况如何？

尽管81%的美国CS教师认为应将AI纳入基础CS教育，但只有不到一半的人感觉有相关教学能力。

全球范围内，计算机科学教育的发展情况如何？

全球范围内，三分之二的国家现在提供或计划提供K-12 CS教育，是2019年的两倍。

美国高等教育中，计算机科学毕业生的数量如何？

美国获得CS学士学位的毕业生人数在过去10年增加了22%。美国AI硕士毕业生数量在2022-2023年间增长91%。

公众对人工智能的看法如何？

全球公众对人工智能产品和服务的看法如何？

全球对AI产品的谨慎乐观情绪持续上升，2024年55%的受访者认为其利大于弊。

公众对人工智能企业的信任度如何？

全球对AI企业的怀疑情绪正在增长，公众对其保护数据能力的信心下降。

公众认为人工智能对工作的影响如何？

全球60%的人预计AI将改变他们的工作方式，但只有36%的人担心未来五年内会被取代。

美国公众对自动驾驶汽车的信任度如何？

在美国，公众对自动驾驶汽车的不信任度仍然很高。

美国地方官员对人工智能监管的支持度如何？

美国地方官员普遍支持AI监管，支持率从2022年的55.7%跃升至2023年的73.7%。

总结

《2025年人工智能指数报告》全面分析了人工智能在研究开发、技术性能、负责任AI、经济、科学医学、政策治理、教育以及公众意见等多个方面的现状和未来发展趋势。报告强调了人工智能在各个领域的进步和突破，也指出了在发展过程中面临的挑战和问题，例如伦理问题、数据安全问题以及公平性问题。报告呼吁各国加强合作，共同应对这些挑战，推动人工智能的健康发展。

我认为：

人工智能的发展如同一把双刃剑，既能推动科技进步、提高生产力，也可能带来伦理风险、加剧社会不公。我们不能盲目乐观，也不能因噎废食，而应保持清醒的头脑，以批判的眼光审视人工智能的每一步发展，用法律和道德的缰绳约束其潜在的风险，让它真正服务于人类的福祉，而不是成为少数人攫取利益的工具。否则，人工智能的未来，恐怕只会是人性的炼狱。