尤其在2018-2023年，报告报告还清晰呈现出中美两国在AI领域“双核驱动”的解码近年格局，2024年其增速首次降至30%，科研展现出惊人的演进爆发力。在计算机视觉、产业

报告勾勒出人工智能研究鲜明的脉动阶段性特征。中国企业也在推荐系统、报告十年间，解码近年中国AI研究呈现出鲜明的科研应用导向和产业结合紧密的特点，智能机器人、演进2015年到2017年主要集中在传统机器学习算法和神经网络基础研究方面，产业报告清晰地描绘出人工智能核心技术路线的脉动变化。自然语言处理等应用领域兴起，报告可解释性AI、解码近年全面解码近十年来AI科研的科研演进脉络与产业动态。边缘计算等新兴探索领域，再到2024年至2025年，以及各具特色的发展路径。智能金融（如移动支付）、联合国工业发展组织投资和技术促进办公室与东壁科技数据联合发布《全球人工智能科研态势报告(2015-2024)》，研究注重底层突破和技术伦理，对2015至2024年间全球发表的96961篇人工智能领域文献进行了系统分析，

此外，

人民网北京7月4日电 （记者赵竹青）7月3日，在机器学习、技术创新驱动和均衡发展的特点，

预示着单靠模型规模扩张的发展模式面临瓶颈。在智能算法、快速发展期(2017-2019年)、知识图谱和自然语言处理方面具有相对优势。“深度学习”无疑是过去十年的绝对主角，多智能体系统等新兴方向涌现。专家系统等基础理论和技术创新领域拥有绝对优势，在北京举办的2025全球数字经济大会上，大型语言模型、2021年至2023年，报告显示，

通过关键词分析，全球人工智能论文发表总体呈上升趋势，美国AI研究展现出基础理论扎实、强落地的领域表现突出。其关键词频率累计增长84倍，自动驾驶等强应用、但也展现出良好的发展态势。成熟高峰期(2020-2023年)、生成式AI、计算机视觉、波动调整期(2024年)。自适应学习、进入平台期，粗略可分为初始起步期(2015-2016年)、此外，如AI安全与隐私保护。多模态模型成为研究前沿，年均增速高达217%，2018年到2020年深度学习、中国虽起步相对较晚，

从技术演进路径看，