报告共有三大块内容，分别为「AI篇」、「汽车篇」和「AI+汽车篇」。其中「AI篇」包括：AI定义、起源、发展；全球AI学者分布、AI流派、AI发展趋势及中国AI研究现状等。「汽车篇」包括全球汽车领域的研究创新趋势、全球学者分布、中国学者分布、流派以及趋势分析。在最后的「AI+汽车篇」中，报告给出了AI和汽车研究的交叉创新笛卡尔分析图，并依据分析图做了过去十年的热点分析和未来三年的趋势分析。本文仅介绍其中「AI篇」的内容。
人工智能技术源头
「人工智能」的名字正式提出是在1956年举行的为时两个月的达特茅斯会议，这次会议代表了人工智能正式诞生和兴起。
人工智能技术源头，趋势图中每条带子的宽度代表所处年代研究的热度，每个年代中由上到下是当年研究热度的排名
全球人工智能学者分布
报告统计了Aminer中人工智能所有子领域的专家学者数量，全球人工智能专家共有18107人。
按照性别来看，其中男性17231人，而女性仅有876人，只占全部学者中的4.84%。
在全部AI专家中，华裔科学家占比26.69%，具有中国国籍的AI专家占比14.77%。其中后者中，大陆地区专家占比91.13%（全球占比13.46%），港澳地区占比8.87%（1.31%）。
报告中根据H index把所有AI专家分为三类。如上面所说，AI专家共有18107人；其中H Index>=30称为资深 AI 专家，全球范围内共有4918人；H index>=60的称为领军AI专家，共有742人。
由以上数据可以看出，在全球人工智能专家中，占比最多的前三名是美国（39.71%）、中国（14.77%）和英国（6.3%），这三个国家的人工智能专家数量对比其他国家和地区具有绝对优势。
然而在全球资深人工智能专家和领军人工智能专家数目上，美国（分别为54.13%和68%）占比多于全球其他所有地区专家数目的总和。而中国在这方面，虽然全球排名第二，但与第一名美国的差距仍然很大；而且是专家越资深，两国之间数目的差距就越大。
AI 研究流派
根据全球AI专家的关系图谱，可以看到人工智能的研究主要以
Ajith Abraham
Peter Norvig
Juan Carlos Augusto
Edward A. Feigenbaum
Bruce G. Buchanan
John Mccarthy
Carl Djerassi
Ben Goertzel
Nils Nilsson
Ryszard Tadeusiewicz
十人为首的流派研究构成。
这些学者在citation、G-index、H-index、diversity和sociability方面都有着不俗的表现，但是近两年参加的活动较少。例如这位：
全球人工智能发展趋势
从全局的热度来看，artificial intelligence、neural networking、soft computing、fuzzy logic、fuzzy sets、computer intelligence等是整体关注的热点。
但近期关注的重点则是集中在artificial intelligence、decision making、neural network、computational intelligence、social media等领域。
中国人工智能领域分类树
人工智能既是计算机科学的一个分支，优势计算机科学、控制论、信息论、语言学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性学科。在此原则下，Aminer团队基于ACM计算分类系统CCS2012，并根据Aminer前期采样数据以及当前研究热度和领域，重构了中国人工智能的领域分类树，共有27个一级概念和44个二级概念，囊括了中国人工智能发展的各个领域。
中国AI学者现状
报告统计了中国四个权威机构的数据，包括中国电子学会（CIE）、中国中文信息学会（CIPSC）、中国自动化学会（CAA）和中国计算机学会（CCF）。
在四大学会的会员中，从事人工智能相关领域的学者共1073人，分别有1045名来自高校，89名来自科研机构，22名来自企业。可以看出目前中国有97.39%的人工智能学者都任职于高校，远远多于在科研机构或企业中认知的人工智能专家。在这些学者中，又大多分布在一些著名高校，例如清华有72名，北大有66名，中科院有51名。
同样报告中还统计了这些学者所在的领域。其中分布人数最多的为数据挖掘（230人），其次是机器学习（207人）和计算机视觉（193人）；而在机器人、跨学科计算与机器学习应用等领域则人才稍显薄弱。
同时，报告基于统计结果还发现，人工智能领域呈现出跨学科的特点，大部分学者的专业都是计算机相关专业（如计算机、电子工程、数学等），也有少部分学者专业为与计算机不明显相关的专业（如经济学、生物、心理学等）。
中国 AI 论文现状
报告统计了近2年人工智能领域发表的国际顶会（CCF-A类和CCF-B类）的5573篇论文，其中有1554位中国学者。
在上面提到的AI领域分类树中，中国学者较为活跃的领域有机器学习（796人，51.22%）、计算机视觉（334人，21.49%）、自然语言处理（204人，13.13%）、社交网络（84人，5.41%）等。这些领域也是人工智能在国际上比较活跃的子领域。
报告还分析了论文作者所在机构的分布情况，结果显示中科院位列第一（127人），清华其次（94人），随后是北大（51人）、微软（48人）、中科大（35人）、南京大学（34人）、哈工大（30人）、香港中文大学（25人）、卡内基梅隆大学（24人）、复旦（24人）以及上海交通大学（23人）。
上图中还表现了其中学生与老师的情况。借助Aminer系统中学者的数据，他们发现在论文作者中，国内大学老师的数量一般多于学生，如清华大学有64位老师，30位学生；北大有40位老师，11位学生。但是国外大学，如卡内基梅隆（4位老师，20位学生）则经常是学生多于老师。
报告随后选择了12个具有代表性的子领域，从Aminer系统中统计了从2015年至今在各个领域中发表论文的情况，其中发表论文按照人次统计。
从中可以看出计算机视觉发表论文数量远远超其他领域，其中中国学者在其中也扮演者极为重要的角色。其次就是机器学习（29.85）和自然语言处理（28.57）。而在推理等不活跃的领域，中国学者参与度也同时不是很高。
中国人工智能专利现状
报告基于国家专利局的相关数据，覆盖了AI研究的各个方向，其中在数据库（38038）、机器学习（13877）、人机交互（9969）、大物联网（8929）、大数据（5055）、语音技术（4835）、虚拟现实（3577）、数据挖掘（1422）、深度学习（786）、自然语言处理（819）、机器人学（1547）等领域尤为活跃。
另外在AI的实践应用中，无人机（9356）、人脸识别（3207）、社交网络（710）、自动驾驶（647）等AI具体应用方向专利数量可观。
以深度学习专利来看，在2012年暂无深度学习相关的专利，2013年有31个，2014年为80，2015年为237，到2016年则有465个。通过拟合可以看出，中国在深度学
