《2021年人工智能全景报告》目前已进入第四年，由行业和研究领域的人工智能从业者进行评审，并邀请了一系列知名和崭露头角的公司和研究团体做出贡献。本报告考虑了以下主要方面:
研究方向: 技术突破和能力。
人才: 人工智能人才的供给、需求和集中度。
所属行业: 人工智能商业应用领域及其商业影响。
政治: 人工智能的监管、其经济影响和正在兴起的人工智能地缘政治。
预测: 我们认为会发生什么，以及让我们保持诚实的业绩评估。
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今年，我们看到人工智能在从药物研发到电网等关键任务基础设施等各个领域取得突破方面变得越来越关键。
我和我的朋友Ian Hogarth合作制作了今年的人工智能全景报告，它指出了我们在过去12个月里在NLP、计算机视觉和生物学方面看到的现实世界的性能突破。
虽然人工智能对社会和经济的影响越来越明显，但我们的报告强调，对人工智能安全性和影响的研究仍落后于其快速的商业、民用和军事部署。这一点，以及其他突出的偏见问题，让我们有理由思考如何最好地绘制能力迅速提升的人工智能系统的进展。
今年的报告特别关注了Transformer 技术的出现，这种技术将机器学习算法聚焦于数据点之间的重要关系，以更全面地提取意义，以便更好地预测，最终帮助解锁了我们一直强调的许多关键突破。
该报告还阐明了生物学领域的一个分水岭，在这个分水岭上，人工智能优先方法继续显示出它们完全改变药物发现和医疗保健的潜力。我个人很期待在蛋白质折叠和RNA分子结构方面的重大突破之后，接下来会发生什么。
关键的信息。我们希望这份报告对从人工智能研究到政治的所有人都有意义:
人工智能正在以更具体的方式发展:人工智能正越来越多地应用于关键任务基础设施，如国家电网和流行病期间超市仓储自动化计算。然而，对于该行业的成熟是否已经赶上其日益增长的部署规模，仍存在疑问。人工智能正日益以数据为中心，而不是以模型为中心。
人工智能优先的方法已经席卷了生物学领域: 人工智能能够更快地模拟人类的细胞机制(蛋白质和RNA)，这有可能改变药物发现和医疗保健。
Transformers已经成为机器学习的通用架构: 在包括自然语言处理(NLP)、计算机视觉甚至蛋白质结构预测在内的许多领域击败了最先进的技术。
投资者已经注意到: 今年，我们看到人工智能初创企业获得了创纪录的融资，以人工智能为先导的药物研发公司进行了两次首次公开募股(ipo)，数据基础设施和网络安全公司的ipo也引起了轰动，这些公司帮助企业重组以适应人工智能时代。
中国在研究质量上的提升是值得注意的: 中国的大学从1980年没有发表人工智能研究成果，迅速发展到今天发表了数量最多的高质量人工智能研究成果。
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