自1956年达特茅斯会议诞生“人工智能”一词以来，距今已有60年。在这期间，虽然人工智能的发展起起伏伏，但整体上一直处于不断增长的趋势。整个人工智能的发展都处于这样一种模式中——不同技术在各个时期扮演着推动人工智能发展的角色，而后又兴起别的技术继续发挥着推动作用。
在此，我们通过人工智能的学科相关性、国内外人工智能方面的论文与**对比、全球人工智能研究机构与高校等数据进行分析，从学术与研究层面对人工智能进行解读。
人工智能代表细分领域与各学科相关性
机器学习与各学科的相关性普遍较高，而机器人则相反。计算机科学与四类细分领域紧密相关，而生物学与四类细分领域的相关性均不高。
机器学习与各学科的相关性
机器学习与计算机科学、数学及逻辑学相关性*近，与各学科的相关性各年间虽有起伏，但整体上呈现上升趋势，也即相关性越来越高。
人工智能**国家分布
全球人工智能申请**数量，美国、中国、日本位列前三，且数量级接近，三国占总体**的73.85%。位列第四的德国人工智能**数量仅为中国的27.8%，美国的16.8%。
人工智能全球大学排名
2011-2015企业人工智能**影响力排名（全球）
微软、IBM等老牌企业位列前茅并不让人意外，值得关注的是达芬奇机器人（INTUITIVE SURGICAL），2000年就通过美国食物药品管理局(FDA)认证，成为了美国FDA批准的**个腹腔镜微创手术的自动控制机械系统。
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