人工智能发展至今60余年，斯坦数报适用已成为新一轮科技革命和产业变革的布人战略性技术。近日，工智告国际数据公司(IDC)发布的于申《全球人工智能市场半年报告》预测，2022年，斯坦数报适用包括软件、布人硬件和服务在内的工智告全球人工智能市场的总收入将增长19.6%，达到4330亿美元，于申并将在2023年突破5000亿美元的斯坦数报适用大关。人工智能作为计算机专业的布人一个分支一直是热门的研究方向，计算机专业也是工智告博士申请的热门专业。

不过，于申我们一般遇到的斯坦数报适用想申请计算机博士的学生，10个当中几乎9个的布人画风都是类似这样的：

“老师，我感兴趣的工智告方向是AI/Machine Learning。”

“老师，我想研究computer vision。”

“那具体一点的细分或者主题有吗？”

“没有，只要是这些我都可以。”

......

拜托，同学们，你们的台词能不能有点深度？

想想看，AI、ML这样的方向热得几乎核爆炸了，优秀的申请人每年都汹涌至全球各大顶级CS院系，阵势好比上班高峰期广州地铁三号线的人流，你们不该首先想想你怎么在研究方向上突围而出吗？动辄就是这些又笼统又巨热门的方向，你们靠什么亮点来吸引导师？

突然被问住？来，跟着启德全球博士申请中心，我们一起来看看由斯坦福大学Human-Centered Artificial Intelligence Institute最新发布的2022年人工智能指数报告（AI Index Report）有哪些适用于申请CS-AI方向博士的启示。

AI研究趋势和特点

首先，这份报告总结起来就是AI研究已经、并且、将要、变得更加：

通用化

应用化

学科交叉化

通用化

该报告指出，去年性能最佳的AI系统每10个当中有9个都是使用额外训练数据集训练的。这点充分体现出数据对AI的重要性，但同时也体现出数据对AI性能的制约。因此，如果数据不足，AI就必须以更加优秀的算法来实现。

同时，过去两年，AI系统在更为通用化的强化学习任务当中性能提升了129%，对应用环境具有更强的适应力，能够帮助机器进行实现更加广泛的思考。

另外，AI的性能提升也特别体现在训练成本变得更低——从2018年起，训练一个图像分类系统的成本累计降低了63.6%，而训练时间则减少了94.4%。

基于这三点，未来优秀的AI务必需要继续减少对数据集的依赖、提供逻辑更加严密、同时泛化（generalization）能力更佳的算法和模型、并且变得更加普及。因此，那些兼具强大数理逻辑背景和硬核工程技能的同学会更能够在申请CS-AI博士的时候取得优势，并且潜在导师会更加青睐能够提出算法导向研究方向的申请人。

应用化

该报告指出，去年众多计算机视觉领域子任务得到了更多关注，这些子任务包括医疗图像分割对被遮盖人脸的识别。

同时，“数据管理、数据处理与数据云（Data Management, Processing, and Cloud）”是去年获得最大金额投资的私营AI产业领域——比2020年增长了2.6倍，紧随其后的产业领域则分别是“医疗”（Medical and Healthcare）和“金融科技”（Fintech）。

事实上，大数据、医疗和金融科技也是出现频率极高的AI博士招生的应用领域，启德教育全球博士申请中心2022年秋季录取AI相关的成功案例就覆盖了这三大领域，而有意向申请CS-AI博士的同学也应该多考虑基于这三个领域构思自己的研究计划。

学科交叉化

该报告的第四章专门讨论了AI研究的伦理问题，并提供了大量相关数据和信息。数据显示，近年来，在关注AI伦理的会议上，与业界有密切联系的研究人员每年贡献了超过71%的出版物。

另外，我们震惊地发现，在多模态语言-视觉模型取得越来越好的对象识别与分类效果的同时，这些模型的输出结果具有严重的社会成见和偏见，譬如黑人被使用这些模型的AI系统识别为非人类对象的几率是其他人种的2倍。

可见，不仅AI的研究需要不断进步，在伦理和道德方面的配套研究也需要跟上。这个认知其实很符合我们观察到的不少AI相关博士研究项目和招聘岗位的特点，特别是欧洲，有不少计算机-人工智能与社会科学和法学结合的博士岗位。因此，跨学科的AI研究非常值得同学们关注。

CS-AI博士申请激烈

除了上述三大我们总结的AI研究趋势和特点，该报告还有以下两个重要信息值得想要申请CS-AI博士的同学参考：

1）AI的研发活动侧重点非常多样化，同时覆盖地域非常广泛。各个国家和地区都有不同的研发活动，高校和企业自然会不断争取吸引人才。而且去年对AI方向招聘增幅最多的国家和地区分别是新西兰、中国香港、爱尔兰、卢森堡和瑞典。因此，有意申请CS-AI博士的同学，理应进行全球化的申请布局，毋须局限在某些国家和地区。

2）2020年，每5名CS博士毕业生当中就有1名的研究方向是人工智能或者机器学习，可以反应出CS-AI博士申请的激烈程度，因此，任何有志于做AI博士研究的同学都可以充分考虑其他同样涉及AI的专业（电子工程、机械工程、工业工程、环境工程、地球与行星科学等），毋须死磕CS这一个专业。

AI是学界与业界联系非常紧密的一个领域，了解行业情况，肯定会对大家的申博计划有不少的帮助。所以，想申请CS（或者相关领域）的博士并研究AI的同学，你决定好适合自己的细分方向和设定研究主题了吗？还没头绪？没关系！来找咱们博士中心啊！辅导大家设计研究方向，这是我们的专长。不过，同学们可能会有疑问：你们怎么帮助我们来设计研究方向？Don't worry，我们有一整套的方法来做到这点。这一套方法里面很重要的一个思路就是：我们会把握学界和业界的动态，分析趋势，从而提供建议。

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