7月3日举行的2025全球数字经济大会人工智能融合应用发展论坛上，《全球人工智能科研态势报告（2015-2024）》发布。报告显示，过去十年，深度学习备受关注，其热度背后显示出AI研究从理论走向应用，助力工程化落地全面推进。

  该报告基于东壁指数（Dongbi Index）评价体系，对2015-2024年间发表的96961篇人工智能领域文献进行深度分析，解码十年AI科研演进与产业脉动。东壁指数（Dongbi Index）是东壁科技数据在今年1月发布的全球学术期刊评价指标体系，是由中国机构自主构建、采用“种子期刊引文追溯+引文网络层级结构分级”模型的创新评价系统。

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  “从早期的多元探索，到深度学习的爆发式增长，再到如今的工程化落地与新兴方向涌现，这份报告绘制了一幅清晰的AI科研十年‘跃迁图景’。”东壁科技数据创始人、深圳大学特聘教授吴登生解读报告时说。

  报告显示，AI快速发展的黄金期出现在2017-2019年，此时论文数量迎来“三连跳”，至2019年一举突破万篇大关。2017-2018年是关键转折点，关键词“深度学习”热度陡增，标志着AI研究开始从实验室的理论探索大规模走向实际应用的广阔天地。随后的2020-2023年是成熟高峰期，2020-2021年堪称“深度学习”的全面爆发季，2023年论文量飙升至17074篇，较2015年实现了近4倍的跨越式增长。在这个阶段，AI工程化落地全面推进。进入2024年，数据则揭示出一个重要的调整信号——2024年发文量回落至14786篇。“这并非退步，而是学术研究的战略聚焦”，吴登生表示，“AI研究正告别‘广撒网’，开始进入深度专业化与精准应用导向的新阶段。”

  通过关键词分析，报告描绘了人工智能核心技术路线的变化。比如深度学习，“‘深度学习’无疑是过去十年的绝对主角”，吴登生介绍道，“深度学习”关键词频率累计增长84倍，尤其在2018-2023年，年均增速高达217%，展现出惊人的爆发力。吴登生也表示，“2024年其增速首次降至30%，进入平台期，预示着单靠模型规模扩张的发展模式面临瓶颈。”此外，报告还揭示了不同技术领域之间的融合趋势。报告发现，传统的计算机视觉关键词与深度学习关键词在热度变化上高度同步。“这生动体现了AI发展的‘融合’大趋势，孤岛式研究已成过去时。”吴登生说。

  基于报告的核心数据，现场还揭晓了五份全球人工智能人才榜单，清晰展现全球AI人才分布、机构实力与生态发展的最新格局。据吴登生介绍，榜单基于东壁全球科技文献数据平台收录的顶级期刊、重要会议论文等公开高质量数据源统计分析得出，具有公开、透明、可重复、可验证等优点，反映的是近10年来科研活跃的一线学者，后续将增加对早期学者和新兴学者的关注，完善相关数据，更全面反映人工智能领域人才分布情况。