斯坦福 HAI 第九版年度 AI 指数报告，九章覆盖研发、技术性能、负责任 AI、经济、科学、医学、政策、教育与公众舆论。核心判断：AI 能力没有进入平台期，反而在加速——2025 年产业界产出 90% 以上的前沿模型，多个模型在博士级科学问题、多模态推理与竞赛数学上达到或超过人类基线；SWE-bench Verified 编程基准一年内从 60% 升至接近 100%；组织采用率达 88%，五分之四的大学生已在使用生成式 AI。

斯坦福 HAI 年度 AI 指数报告，首次同步发布官方中文版。要点：MMMU / GPQA / SWE-bench 等高难基准一年内分别提升 18.8 / 48.9 / 67.3 个百分点；2024 年美国私人 AI 投资 1091 亿美元（约为中国 12 倍），78% 的组织已使用 AI；美国产出 40 个著名模型对中国 15 个，但中美模型在 MMLU 等基准上的差距缩至接近持平；GPT-3.5 级推理成本自 2022 年 11 月以来下降超 280 倍；2024 年美国联邦机构出台 59 项 AI 相关法规，为 2023 年的两倍多。

斯坦福大学人工智能中心发布的第七版《AI指数报告》，全面追踪全球AI发展趋势。报告涵盖AI研究开发、技术性能、负责任AI、经济、科学医学、教育、政策治理、多样性和公众舆论等九个领域。主要发现包括：美国在顶级AI模型生产中领先中国和欧盟，生成式AI投资从2022年的25.2亿美元大幅增长，AI显著提升劳动力生产效率，美国AI相关监管在五年内从1项增至25项。全球公众对AI的认知和关注度持续提升，但忧虑程度也在上升。

斯坦福 HAI 年度 AI 指数报告，聚焦生成式 AI 元年前后的拐点：产业界首次全面超越学术界成为重要机器学习模型的主要产出方（2022 年 32 个对学术界 3 个）；十年来 AI 私人投资首次同比下降，但仍是 2013 年的 18 倍；AI 相关立法在 127 个受调查国家中从 2016 年的 1 项增至 2022 年的 37 项；对 AI 滥用事件的追踪显示争议事件数量自 2012 年以来增长 26 倍。

斯坦福大学人工智能研究所(HAI)发布的独立年度AI指数报告。报告追踪AI领域的关键进展：2021年私人投资达93.5亿美元（相比2020年翻倍），美中国际合作最为密切，大语言模型性能提升但偏见加剧，AI伦理研究自2014年增长5倍，AI训练成本自2018年下降63.6%，2021年全球通过18项AI相关法案，机器人手臂成本五年内下降46.2%。报告涵盖研究开发、技术性能、AI伦理、经济教育和政策治理五大章节。

斯坦福 HAI 年度 AI 指数报告（该系列自 2019 年 12 月版后跳过 2020、于 2021 年 3 月发布本版）。疫情之年的记录：AI 领域私人投资在 2020 年逆势增长 40% 至 679 亿美元，药物研发成为投资最集中的方向；中国在 AI 期刊引用总量上首次超过美国，而美国在会议论文引用与重要模型产出上保持领先。报告也记录了 AI 人才流向产业界加速、多样性数据缺口等结构问题。

由斯坦福大学人工智能研究所发布的《2019年AI指数报告》是一份全面的国际AI发展基准研究，涵盖研发、会议、技术性能、经济、教育、自主系统等九个维度。报告通过全球AI活力工具对28个国家的34项指标进行对标，包括研发、经济和包容性三个核心维度。该项目汇集150余位业界与学术专家，致力于提供无偏见、严谨的数据，帮助政策制定者、研究人员和公众理解全球AI发展态势。

斯坦福人工智能中心(HAI)发布的2018年AI指数报告，是一项由跨学术和业界的专家组成的独立倡议。报告通过汇总和整理与人工智能相关的多样化指标数据，为政策制定者、研究人员、记者、企业高管和公众提供关于AI领域的无偏见、严谨和全面的认识。报告主要分为四大部分：活动量度(如会议参与度和风险投资规模)、技术性能、衍生指标分析以及AI系统向人工水平靠近的进展。

斯坦福HAI发布的2017年AI指数报告通过汇总活动量（会议参与度、风险投资）、技术性能基准和行业趋势，提供了人工智能进展的全面分析。报告引入"AI活力指数"衡量学术界和产业界的活跃程度，包含专家评论，并追踪AI系统接近或超越人类性能的领域。