人工智能发展研究报告

在可预计的来来，可能性极小，可以有人工智能，但很难有人工情感。

中国人工智能产业规来模逐年上升近年源来，中国人工智能产业发展迅速，语音识别和计算机视觉成为国内人工智能市场最成熟的两个领域。自2015年开始，中国人工智能产业规模逐年上升，据中国信通院数据，2015年到2018年复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。前瞻推算，2019年我国人工智能市场规模达到554亿元左右。新基建浪潮下，人工智能建设些什么“新基建”不同于“铁公基”传统思路，其本质是信息数字化的基础设施建设，用于支撑传统产业向网络化、数字化、智能化方向发展。那么在“新基建”浪潮的背景下，人工智能基础设施应该建什么、怎样建?根据通信世界网发布的观点，人工智能新基建的核心是构建专用设施，填补算力不足，同时应在泛在、融合的发展趋势下，构建软硬件协同、新老系统协同、各个行业协同的产业新生态。——以上数据及分析请参考于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

八大趋势：创造仿人类的人工智能热度将会消减，更加关注消费者级别的人工智能应用，636f707962616964757a686964616f31333365636539人工智能领域的监管格局将继续向前发展，　人工智能的发展将惠及更广泛的人群，人们将学会成为人工智能的合作者，网络安全将利用人工智能来应对复杂的威胁，人工智能行业将解决更复杂的问题，新的一年，新的人工智能机会。随着人工智能技术在个人财务管理、公共记录、客户体验以及学习新事物等平台的发展，这种行业转移将变得更加普遍。人工智能工程师和开发人员将致力于打造由算法驱动的人工智能，它能做出反应，做出决策，并以人类的方式与人互动。对我来说，这是人工智能将在2018年经历的最有希望的转变之一，因为创造看起来像人类的人工智能使我们忽略了创造像人类一样行动的人工智能，这是真正的进步。人工智能行业将努力与那些购买并订阅其人工智能产品和服务的人建立信任，这意味着它们会主动在工作场所提供软件更新和潜在风险方面的沟通，包含个人语音助理、聊天机器人以及运行在人工智能上的平台，并以一种普通人能够理解的简单方式进行。设计人工智能的最终目标是让大众消费者更适应人工智能，这将有助于解决广泛的伦理和技术问题，并促进人工智能的普及。随着英国、美国、欧盟以及其他国家或地区的政府试图了解人工智能技术的核心价值、风险和实际未来，业内人士将开始阐明他们如何自我监管AI技术的企业应用。这种自我监管将扩展到人工智能之外，以解决企业和公众对数据隐私和保护的担忧。问责将仍是一个核心问题，而企业如何利用数据（尤其是消费者信息）来构建人工智能应用的压力将在2018年增加。就在几年前，人们还需要获得数据科学和工程方面的高级学位来从事人工智能技术、研究算法，以及开发软件的工作。如今，开发者工具、培训项目和可获得的职业机会让非技术人员走进人工智能这个领域。像LinkedIn这样的公司已经建立了基础设施来培训人工智能研发工程师。2018年，我们将看到这些工具、资源和教育机会向其他员工扩展。技术专家和创意专业人士将联合起来推进人工智能在现实世界中的应用。我们将开始看到没有深厚技术背景的人工作在金融、科技、交通、医疗和其他重要行业的一线，一同构建人工智能的未来。每一份关于人工智能和工作的新报告都会引起公众的强烈反应，这些报告也会强调深入了解人工智能进步如何真正影响工作、人才和工作场所的必要性。虽然有些职位将会被人工智能技术所取代，但许多职位将会以一种优化公司利益的方式与人工智能技术融合并发展起来。在接下来的一年里，企业将会开发再培训项目，让非技术员工了解如何与人工智能合作，以追求更好的客户服务、提高生产力和提高任务精确度。虽然好莱坞认为机器人可以占领世界的想法会打击与黑客技术相关的潜在威胁，但工程师们将专注于用人工智能来解决非物理、数据和算法层面的问题。目前，黑客入侵技术的能力超过了网络安全行业保护脆弱技术的能力。为了迎头赶上，谷歌、Facebook和亚马逊等科技行业领袖将寻找机会与麻省理工学院、纽约大学的学术研究人员、小型创业公司以及其他领先机构合作，打造由人工智能技术驱动的安全体系。这些合作关系将有助于建立能够跨网络和平台部署的人工智能安全系统，以监控、发现和防止黑客入侵。人工智能包含一个复杂而重要的技术网络，目前，许多人工智能企业和消费者应用都旨在解决小而有针对性的问题。一个聪明的助手可能会引导你正确地归档费用，一个搜索算法可能会指导你成为安大略最好的管道工，一个语音助手可能会发现一个你根本不知道存在的音乐世界。与此同时，如今的人工智能技术需要解决商业和日常生活中更为复杂的问题，从管理整个劳动力到应对气候变化。在接下来的一年里，我看到各行各业的公司开始在外部部署这些人工智能解决方案，以解决更大、更复杂、更公开的问题。人工智能应用将继续成倍增长，并实现多样化。提高其知名度和公众意识的责任将完全落在人工智能行业，人工智能行业与私人、公共和学术部门之间，将会建立更强大的研发合作。

中国人工智能已经以雷霆万钧之势冲进了我们的生活。除了智能机器人，还有智能家居、无人驾驶汽车、“刷脸”支付……人工智能的爆发式发展离不开国家政策的支持。虚拟试衣间服务机器人人脸识别支付智能家居2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，相关部委开始抓紧推进规划的实施工作； 2017年10月，十九大将人工智能正式写进报告，在政策层面为国内AI产业发展提供了一项长期保障； 2017年11月，《新一代人工智能发展规划》启动会上，首批4家国家创新平台确立；2017年12月，工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》，相当于“行动书”出台。超1000亿元市场待挖掘2017年人工智能市场规模达295.9亿元，与《新一代人工智能发展规划》提出的2020年完成超过1500亿元的目标相差甚远，行业潜力巨大。（数据来源于赛迪网）人才缺口超过500万 根据高盛发布的《全球人工智能产业分布》报告统计，2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%。但全球人工智能人才储备，中国却只有5%左右。我国人工智能的人才缺口超过500万人。平均薪资25800元/月 到2017年，人工智能岗位平均招聘薪资已达2.58万元，远高于一般技术类岗位。五成职位招聘薪资突破3万元，而标注的月薪还只是薪酬福利的一部分。（腾讯研究院《2017全球人工智能人才白皮书》）就业范围广学习人工智能后可从事人工智能开发工程师、算法工程师、爬虫工程师、数据挖掘/分析工程师、机器学习工程师、Web前/后端开发等职业。

人工智能市场规模在持续增长 技术应用广泛中国人工智能市场规模在持续增长。据前瞻产业研究院发布的《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示，2017年中国人工智能市场规模将达到152.1亿元，增长率达到51.2%。随着人工智能技术的逐渐成熟，科技、制造业等业界巨头布局的深入，应用场景不断扩展，初步测算2018年中国人工智能市场规模将突破200亿元大关，达到238.2亿元左右，增长率达到56.6%。2014-2018年中国人工智能市场规模及增长情况预测数据来源：前瞻产业研究院整理随着人工智能技术的深入推进，人工智能技术已广泛应用于人们的生活、教育、金融、旅游、医疗、物流等行业中。分析其应用行业资本流向可知，除去信息化和数字化服务这一大范畴的企业服务领域，汽车行业在人工智能的飞速发展下显然处于业界焦点地位，占据将近三分之一的市场份额。中国人工智能技术应用领域资本分布情况数据来源：前瞻产业研究院整理在企业间协同发展方面，中国人工智能产业目前仍以单打独斗为主，各企业在相关领域进行了一定的研究，但缺乏技术间的协同，产品间的互联互通和上下游的互动缺乏有效协调。从顶层设计与实践落实两个方面发力人工智能发展我国人工智能发展有了明确的时间表和路线图。《新一代人工智能发展规划》报告提出，到2020年，人工智能技术与世界先进水平同步;到2030年，成为世界主要人工智能创新中心。当前，中国人工智能领域正从顶层设计与实践落实两个方面发力。扎实推进机器人产业健康可持续发展，要继续推进产业努力迈向中高端。坚持创新驱动，重点解决卡脖子问题，突破人机交互、功能仿生等关键技术，推动机器人智能化、高端化发展。防止行业无序竞争，规范行业发展。政府将继续加强重点企业培育，促进行业治理。同时加快制定行业急需的技术标准，引导企业提升产品品质，增强用户企业使用中国机器人的信心。促进大中小企业融合发展，把企业做大做强。壮大一批专注细分领域的单项冠军企业，形成因地制宜、特色突出、错位竞争的机器人行业发展新格局，顺应互联网时代变革趋势，支持机器人企业开放式双创平台，促进形成大中小微企业分工协作的产业生态体系，实现相互借力、共同生存。加强国际产业合作。在新技术、新材料引领下，机器人产业链也在持续拓展延伸，各国间存在价值链的比较优势，我国要加强技术研发、标准制定、成果转化、检测认证、人才培养、资格互认等方面的国际交流与协同合作，充分释放互补优势和协同效应，共同促进产业发展。人工智能将长期处于繁荣发展阶段，正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等产生重大而深远的影响。在新一轮改革发展关键时期，人工智能技术成为我国弯道超车的机会，从2013年起，中国机器人产业规模年均增长率接近30%，为全球产业发展做出了积极贡献。

人工智能专业怎么样？人工智能专业是中国高校人计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。人工智能专业作为近几年兴起的工科专业之一，虽然发展时间不久，但是非常具有竞争力，无论是对以后就业还是科研研究，人工智能专业所能从事的行业都是有广泛代表性的。那么，人工智能专业都要学哪些课程呢？人工智能专业学的主要课程有智能科学与技术、自动控制原理，传感器，单片机，微机原理，模式识别，人工智能导论，计算机视觉，数字图像处理，MATLAB ，机器人，点机控制，数字视频技术等等，分为软硬两个方向。我国人工智能的发展很迅猛，我国政府也高度重视人工智能领域的发展。预计到2020年，我国人工智能产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%，数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备，我国却只有5%左右，人工智能的人才缺口超过500万。目前，人工智能人才处于明显短缺状态，这种状况还存在扩大的趋势。当前社会技术环境下，需要兼顾扎实的专业技术和复合型背景的人才。在互联网企业中，人工智能的薪酬排在第三位，其中薪酬较好的是声音识别方向的从业者。有猎头透露，去年人工智能领域硕士应届生的年薪是30万元左右，博士生年薪50万元，今年博士生涨到80万元完全有可能。所以，人工智能的发展前景是很好的。

   从智能手表、手环等可穿戴设备，到服务机器人、无人驾驶、智能医疗、AR/VR 等热点词汇的兴起，智能产业成为新一代技术革命的急先锋，近期 Alpha Go 大胜李世石的人机围棋对战更进一步掀起了人工智能的浪潮。人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。            当前人工智能的浪潮已席卷了全球，人工智能领域的公司也在不断激增。根据Venture Scanner 的统计，截至到 2016 年初，全球共有 957 家人工智能公司，美国以499 家位列第一。覆盖了深度学习/机器学习（通用） 、深度学习/机器学习（应用） 、自然语言处理（通用） 、自然语言处理（语音识别） 、计算机视觉/图像识别（通用） 、计算机视觉/图像识别（应用） 、手势控制、虚拟私人助手、智能机器人、推荐引擎和协助过滤算法、情境感知计算、语音翻译、视频内容自动识别 13 个细分行业。    《中国人工智能行业现状调研及发展趋势分析报告（2016-2022年）》在多年人工智能行业研究的基础上，结合中国人工智能行业市场的发展现状，通过资深研究团队对人工智能市场资讯进行整理分析，并依托国家权威数据资源和长期市场监测的数据库，对人工智能行业进行了全面、细致的调研分析。    我认为人工智能领域必须要注意上面讲到的13个细分行业，因为这些细分行业一定会发展迅猛的，随着时代的发展，这些细分行业的发展潜力应该是突飞猛进的。所以我建议有些企业可以转型了，早点进入这块会对你比较好。谢谢！

人工智能3364被纳入“新基建”体系2020年3月4日，中央明确指示要加快推进国家规划已明确的重大工程和基础设施建设，其中要加快 5G 网络、数据中心等新型基础设施建设进度。相比于传统的“铁公基”，新基建是立足于高新科技的基础设施建设，主要包括5G基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网等七大领域。人工智能方面，AI将是新一轮产业变革的核心驱动力，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，催生新技术、新产品、新产业。中国人工智能产业规模逐年上升近年来，中国人工智能产业发展迅速，语音识别和计算机视觉成为国内人工智能市场最成熟的两个领域。自2015年开始，中国人工智能产业规模逐年上升，据中国信通院数据，2015年到2018年复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。前瞻推算，2019年我国人工智能市场规模达到554亿元左右。新基建浪潮下，人工智能建设些什么“新基建”不同于“铁公基”传统思路，其本质是信息数字化的基础设施建设，用于支撑传统产业向网络化、数字化、智能化方向发展。那么在“新基建”浪潮的背景下，人工智能基础设施应该建什么、怎样建?根据通信世界网发布的观点，人工智能新基建的核心是构建专用设施，填补算力不足，同时应在泛在、融合的发展趋势下，构建软硬件协同、新老系统协同、各个行业协同的产业新生态。——以上数据及分析请参考于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

人脸识别、语音识别是人工智能应用最为人熟知的两个领域。智能音箱、人脸门禁也已经走进不少人的生活。去年大火的无人货柜，则用到了“物品识别”技术。接下来，人工智能推广应用会怎么走？靠算法的不断提升吗？海康威视高级副总裁徐习明说：“今天的人工智能还是一种弱人工智能。基于深度学习的算法精度会无限逼近100%，但永远无法达到。随着‘准确率’提升，最后竞争的是场景落地能力。”码隆科技首席科学家黄伟林也认同这个说法。码隆科技是一家聚焦于“物品”图像识别的公司，无人货柜是其主要应用场景之一。“在物品识别领域，目前难点在于跟垂直领域内企业的需求不断磨合，这是一个长期的过程。一些场景，预想中觉得好做，但操作下来可能难度很大，或者不是刚需。”“现实购买场景复杂，商品品类太多，增加了数据标注以及类别定义的难度。”黄伟林说，“我们先聚焦于难度小或者刚需的环节。比如减少‘货损’是刚需，我们就在收银环节帮助识别货物与条码能否对应；无人零售柜则由于商品品类有限，识别难度降低。”黄伟林说：“目前来看，大家是想找一个好的应用场景，不断迭代算法和数据，教育市场，培养用户。”除了人脸识别、语音识别等主流外，一些小众细分领域也开始出现。“我们把设备放到工厂之后，就能根据设备发出的噪声，判断设备的磨损情况或者其他故障。是不是要加润滑油？车床刀具磨损程度如何，什么时候更换？等等。”硕橙科技创始人谭熠说。人工智能还能参与到创意活动中来。据了解，已经有音乐人工智能伴奏系统在中国亮相。人工智能通过数据分析与学习，找到相对固定模板，然后通过套用模板进行“创作”和演出。随着应用场景增多，如何判断不同领域与人工智能的结合成熟度？“有一些指标，首先是基础设施情况，包括算法的成熟度、行业数据完善程度等。”上海临港国际人工智能研究院最近发布了《2018年度人工智能产业格局及创新实践研究报告》，据其副院长李笙凯介绍，“一些领域如农业、教育，行业解决方案的个性化程度比较高，工业领域则面临设备核心数据获取难的问题，医疗领域也缺乏对应的病因和图像检查等数据，因此较难应用人工智能。”而金融等领域由于基础设施完善，积累了大量的用户行为数据、表现数据，与人工智能结合较好。“目前来看，应用最成熟的领域依次是广告营销、金融、公共安全、家居、零售、交通、医疗等。”李笙凯说。随着人工智能在智能安防、智能驾驶、无人零售等领域落地生根，细分领域内领军企业如商汤、地平线等公司已获得较高估值。在市场充满机会的同时，李笙凯也提醒：“由于时间尚短，各应用的市场仍需经过长期验证。”