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近日，斯坦福大学人工智能中心（ Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence，简称HAI）发布了《2025年人工智能指数报告》（The 2025 AI Index Report）。

报告指出，人工智能将成为21世纪最具变革性的技术。本次发布的报告涵盖了研发、技术性能、负责任人工智能、经济影响、科学和医学、政策、教育和公众舆论等多个主题，通过全面、数据化的观察和分析，希望为全球政策制定者、商业领袖和公众揭示人工智能的技术进展、经济影响与社会效应。

以下是本次报告的主要结论：

1. 人工智能在复杂基准测试中的表现持续取得突破

2023年，研究者推出了MMMU、GPQA和SWE-bench等全新测试体系，旨在检验前沿AI系统的极限能力。仅一年后，系统性能就迎来显著跃升：三项测试得分分别提高18.8、48.9和67.3个百分点。除基准测试外，AI在高质量视频生成领域取得重大突破，某些场景下的语言模型代理在限时编程任务中甚至超越人类水平。

2. AI正在深度融入日常生活

从医疗到交通，人工智能正加速从实验室走向现实应用。2023年，美国FDA批准的AI医疗设备达223项，较2015年的6项实现跨越式增长。自动驾驶领域，Waymo在美国每周提供超15万次无人驾驶服务，百度Apollo Go自动驾驶出租车也以亲民价格开始在多个中国城市提供服务，标志着该技术已进入规模化商用阶段。

3. 企业全面拥抱AI，驱动投资与生产力双增长

2024年，美国民间AI投资达1091亿美元，约为中国（93亿美元）的12倍，英国（45亿美元）的24倍。生成式AI表现尤为亮眼，全球投资额达339亿美元，较2023年增长18.7%。企业应用持续加速：78%的企业在2024年部署了AI技术，较上年55%的渗透率显著提升。研究证实，AI不仅能提升生产效率，在多数场景下更有助于弥合劳动力技能差距。

4. 美国仍主导顶尖模型研发，但中国正加速缩小性能差距

2024年，美国机构推出了40个重要AI模型，大幅领先中国（15个）和欧洲（3个）。尽管美国在数量上保持优势，但中国模型的性能差距快速收窄：在MMLU、HumanEval等核心基准测试中，中美模型得分差从2023年的两位数缩减至近乎持平。此外，中国在AI论文与专利数量方面继续保持领先。与此同时，模型研发呈现全球化趋势，中东、拉美和东南亚等地均有突破性成果问世。

5. 负责任AI生态发展参差不齐

尽管AI相关事故呈爆发式增长，但主流工业级模型开发者中开展标准化负责任AI评估的比例仍然很低。不过，HELM Safety、AIR-Bench、FACTS等新型基准测试工具为事实性与安全性评估开辟了新路径。企业层面，对负责任AI风险的认知与实际行动之间仍存在鸿沟。相比之下，全球AI治理持续深化合作：2024年，经合组织（OECD）、欧盟、联合国、非盟等国际组织密集发布治理框架，重点关注透明度、可信度等负责任AI核心原则。

6. 全球AI乐观情绪攀升，但地区差异显著

中国（83%）、印尼（80%）、泰国（77%）等国民众高度认可AI技术的净效益。而加拿大（40%）、美国（39%）、荷兰（36%）等国的乐观度相对低迷。但值得注意的是，德国（+10%）、法国（+10%）、加拿大（+8%）、英国（+8%）、美国（+4%）等传统审慎国家自2022年以来公众态度明显转向积极。

7. AI技术效能提升、成本下降、普及加速

得益于小型模型的能力突破，达到GPT-3.5水平的系统推理成本在2022年11月至2024年10月间骤降280倍。硬件层面，成本年均降幅达30%，能效年提升40%。开源权重模型与闭源模型的性能差距快速缩小，部分基准测试差异率一年内从8%收窄至1.7%。多重技术突破正在瓦解AI应用门槛。

8. 政府AI治理双轨并进：监管与投资并举

2024年，美国联邦机构发布了59项AI相关法规，较2023年翻倍，涉及部门数量增加两倍。全球75个国家的立法机构AI相关提案同比增长21.3%，较2016年激增9倍。在加强监管的同时，各国持续加码投资：加拿大承诺投资24亿美元、中国设立475亿美元半导体基金、法国承诺投入1090亿欧元、印度计划拨款12.5亿美元、沙特启动千亿美元级“超越计划”等战略布局。

9. AI与计算机科学教育普及加速，但资源鸿沟犹存

全球三分之二国家已实施或规划K-12阶段计算机科学教育，较2019年翻倍，非洲与拉美地区进展最快。美国计算机专业本科毕业生数量十年间增长22%。但受制于电力等基础设施短缺等问题，非洲多国计算机科学教育普及率不足30%。在美国，81%的K-12计算机教师认为AI应纳入基础教育课程，但仅45%具备相关教学能力。

10. 工业界领跑AI创新，技术前沿竞争白热化

2024年，业界贡献了89%的重要AI模型（2023年为60%），但学术界仍然是高引用率研究的首要来源。模型规模持续增长：训练算力每5个月翻倍，数据集每8个月扩容一倍，能耗年增率达100%。模型性能差距急剧缩小：头部与第十名模型得分差一年内从11.9%收窄至5.4%，前两名差距仅0.7%，前沿领域竞争越来越激烈。

11. AI推动科学革命，斩获顶级学术殊荣

AI对科学研究的颠覆性贡献获权威奖项背书：两项诺贝尔奖分别授予深度学习理论基础（物理学）与蛋白质折叠应用（化学），图灵奖则花落强化学习领域的突破性研究。

12. 复杂推理仍是AI技术瓶颈

AI在国际数学奥林匹克等结构化任务中表现惊艳，但在PlanBench等复杂推理基准测试中合格率不足40%。即便存在可验证的准确解，AI系统仍无法稳定处理涉及多步逻辑推导的任务，这制约了其在高精度需求场景的应用可靠性。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！首图来自图虫创意。

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