2025年7月，联合国工业发展组织与东壁科技数据联合发布的《全球人工智能科研态势报告（2015—2024）》，以96961篇文献的深度分析，揭示了AI技术从理论探索到工程落地的十年跃迁轨迹。报告通过关键词热度追踪与领域交叉分析，清晰勾勒出核心技术路线的阶段性特征。
深度学习：从爆发到沉淀
2015—2017年，神经网络基础研究占据主导；2018—2023年，“深度学习”关键词热度年均增长217%，成为驱动AI落地的核心引擎。计算机视觉领域，“目标检测”以78%的出现率成为技术基石，而“语义分割”在2022—2023年登顶热度榜，标志着“检测-分割-应用”技术闭环的形成。这一阶段，深度学习与计算机视觉、自然语言处理的融合度显著提升，关键词热度变化呈现高度同步性。
大模型与多模态：从单点突破到系统创新
2021—2023年，大型语言模型、生成式AI和多模态模型成为研究前沿。GPT-4、Llama
3等模型参数量突破千亿级，推动AI从单一任务向跨模态推理演进。例如，GPT-4o实现图文互译准确率达92.3%，而华为盘古大模型通过“跨模态对比蒸馏”技术，在图像识别中减少40%参数量且保持精度。
新兴方向：从效率优化到价值重构
2024—2025年，可解释性AI、自适应学习和多智能体系统等方向涌现。微软Phi-3-mini通过动态上下文窗口技术，在手机端实现实时对话响应；DeepSeek-V3构建的混合语料库，使数学推理准确率超越同期国际模型。与此同时，AI伦理与可持续性成为新焦点，中国在“AI+科学”领域发表论文占比达63%，而欧盟通过《人工智能法案》推动技术合规化。
这份报告不仅是一份技术演进图谱，更揭示了全球AI竞争的深层逻辑：从参数规模的比拼转向系统效率、伦理嵌入与生态治理的全方位竞争。
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