People's Daily, Beijing, July 4 (Reporter Zhao Zhuqing) on ​​July 3, at the 2025 Global Digital Economy Conference held in Beijing, the United Nations Industrial Development Organization's Investment and Technology Promotion Office and Dongbi Technology Data Jointly Released The "Global Artificial Intelligence Research Trend Report (2015-2024) ", which systematically analyzed 96,961 literatures in the field of artificial intelligence published around the world between 2015年和2024年，综合 - 对过去decada的上下文和工业研究趋势的演变。该报告描述了人工智能研究的独特分阶段特性。在过去的十年中，全球人工智能论文的出版通常显示出向上的趋势，可以将其分为初始开始期（2015- 2016年），快速发展期（2017- 2019年），Timeon峰值年龄（2020-2023）和调整的波动时期（2024）。从V点从2015年到2017年，技术进化的IEW主要关注传统机械和神经网络研究算法的基础研究。从2018年到2020年，诸如深入研究，计算机视觉和自然语言处理之类的应用领域。从2021年到2023年，大型语言模型，生成AIS和多模型模型已成为研究边界，从2024年到2025年，出现了新兴方向，例如可解释的AI，自适应学习和多机构系统。 通过关键字分析，该报告清楚地描述了人工智能基本技术途径的变化。 “深度学习”无疑是十年中纳卡拉因的绝对对手，其关键字频率增加了84倍，尤其是从2018年到2023年，平均年增长率高达217％，显示出惊人的爆炸性。在2024年，其增长率首次下降至30％，即平台期间的入口NG的开发模型仅依赖于扩大瓶颈面临的量表。此外，该报告清楚地提出了中国和美国在AI领域的“双核驾驶”模式以及他们自己独特的发展道路。该报告表明，美国AI研究表明了由创新技术和平衡发展驱动的固体主要理论的特征。它对Maki研究，智能机器人，专家系统等等主要理论和技术变革领域具有充分的好处，研究重点是基本的突破性和技术伦理，例如AI保护和隐私保护。中国的AI研究表明了行业的应用和密切整合的独特取向，以及有利于计算机愿景的亲戚，自然语言知识和处理的图。中国公司还执行外部领域，例如推荐系统，智能财务（例如移动设备）付款）和自动驾驶。此外，尽管中国在诸如智能算法和计算方面之类的新兴探索领域已经开始较晚，但它也显示出很大的发展趋势。