AI無疑是這幾年的一個熱門的行業(yè)，不論是創(chuàng)業(yè)項目數(shù)量，融資金額，還是融資速度都很突出。掃一下手掌即可輕松通過手脈門禁系統(tǒng)，無人售貨柜和兜售機器人使消費者更便捷購物，智能公交可以自動駕駛，人車對話等等，小到穿行于城市之間的日常起居，大到酒店、餐廳、交通、商圈等智能化管理，隨著AI技術日益成熟，這樣的應用場景正在成為現(xiàn)實。

AI產(chǎn)業(yè)投資持續(xù)增長

隨著人工智能技術、云計算等大數(shù)據(jù)等技術的成熟發(fā)展，歷經(jīng)了半個多世紀的人工智能一直都不溫不火，但近幾年突然爆發(fā)，在人工智能邊緣設備技術大規(guī)模在各個產(chǎn)業(yè)中落地應用落地的同時，將其推上一個更為興盛的階段，AI越來越受到各國政府和各大企業(yè)的高度重視。

在2019年《斯坦福2019全球AI報告》中顯示，全球私有AI投資超過700億美元，與AI相關的創(chuàng)業(yè)投資超過370億美元，并購交易金額340億美元，IPO為50億美元，相當于每天2億多美元砸向AI領域。

在全球范圍內，對人工智能初創(chuàng)企業(yè)的投資持續(xù)穩(wěn)步上升。從2010年籌集的13億美元到2018年超過404億美元（截止到11月4日，2019年達到了374億美元）。在2010年到2018年間，資金的平均年增長率超過48%。獲得資助的AI公司數(shù)量也在增加，2018年超過3000家AI公司獲得資助。

2014年至2019年（截至11月4日），全球人工智能初創(chuàng)企業(yè)共獲得15798筆投資，平均投資額約為860萬美元。注意，這項調查只考慮投資超過40萬美元的人工智能公司。在初創(chuàng)公司投融資的數(shù)量方面，美國仍然占主導地位。中國在這方面排名第二位。如果按人均水平進行調整，以色列實際上是去年投資最多的國家，其次是新加坡和冰島。

AI發(fā)展關鍵支柱

目前人工智能在不斷的進步，并且隨著這種進步勢必會改變一大批產(chǎn)業(yè)的形態(tài)和技術需求。人工智能的發(fā)展有三大支柱：算法、算力和數(shù)據(jù)，這三者相輔相成、相互制約，但其中數(shù)據(jù)是核心要義，只要有了大量優(yōu)質精準的數(shù)據(jù)，再加上算法實現(xiàn)高效的機器運算、算力的推動，人工智能才能越走越遠。

數(shù)據(jù)是人工智能底層邏輯中不可或缺的支撐要素，因為人工智能的本質就像人類要不斷的通過訓練來獲取技能一樣，AI的根基就是訓練，需要經(jīng)過大量數(shù)據(jù)進行訓練，神經(jīng)網(wǎng)絡才能總結出規(guī)律，進而熟能生巧的應用到新樣本上”。其次，要想經(jīng)算法訓練后獲得的模型更加智能，僅“數(shù)據(jù)”遠遠不夠的，這背后更多的是對數(shù)據(jù)的“高質、精準、安全”的要求。

隨著人工智能逐漸從學術走向產(chǎn)品化、落地化、市場化，企業(yè)對于場景數(shù)據(jù)的要求也越來越多維，所以引入更多維度的數(shù)據(jù)去完善AI產(chǎn)品落地前的模型，也是當下行業(yè)發(fā)展的趨勢。

AI產(chǎn)業(yè)改變出行方式

在出行領域，人工智能對未來的發(fā)展和賦能可能是劃時代的，自動駕駛汽車在過去一年中獲得了全球投資的最大份額77 億美元，占比9．9％，自動駕駛在全球人工智能投資中的占比最高，而這一投資也影響了很多企業(yè)的的未來發(fā)展。2015—2018年間，加利福尼亞州測試自動駕駛的總行駛里程數(shù)和公司總數(shù)增長了7倍以上。2018年，加利福尼亞州為50多家公司和500多輛AVs公司頒發(fā)了測試許可證，行駛里程超過200萬英里。

沃爾沃也發(fā)布了為出行巨頭Uber設計的全自動版SUV XC90，而寶馬和奔馳已結成合作伙伴關系，最早將于2024年生產(chǎn)面向消費者的全自動駕駛的量產(chǎn)車型。捷豹路虎已與谷歌旗下的科技公司W(wǎng)aymo合作，計劃生產(chǎn)2萬輛全電動版I-Pace無人駕駛汽車。豐田和鈴木于2019年8月達成合作協(xié)議，大眾和福特也將在自動駕駛上攜手合作。

特斯拉的Autopilot系統(tǒng)可能是最著名的半自動駕駛技術，目前仍在不斷發(fā)展。目前，這個系統(tǒng)可以在高速公路上控制汽車的油門、轉向和剎車，還具備自動換道功能、自動泊車功能和“召喚”功能，也就是說車輛可以在停車場自動行駛到主人跟前。

英國也是自動駕駛汽車研究的領先國家之一。許多制造商意識到這項技術開發(fā)所需的資金投入規(guī)模巨大，并開始重整業(yè)務。比如，福特就重新調整了對全自動駕駛汽車的預期，并與大眾開展合作。

AI產(chǎn)業(yè)改變企業(yè)需求

人工智能在公司發(fā)展上到目前為止，工業(yè)已經(jīng)成為人工智能人才的最大消費群體。有58%的受訪大公司表示，2019年至少有一個職能或業(yè)務部門采用人工智能，高于2018年的47%。只有19%的受訪大公司表示，他們的組織正在采取措施降低與算法可解釋性相關的風險，13%的公司正在降低對公平和公正的風險，如算法偏見和歧視。

人工智能工作的比例從 2012 年的 0.3％ 增長到了 2019 年的 0.8％，人工智能的勞動力需求正在增長。與人工智能相關的工作職位發(fā)布數(shù)量占總量的比例由2010年的0．26％上漲至2019年10月的1．32％，其中機器學習占比最高，為0．51％。超過60%的人工智能博士畢業(yè)生進入了工業(yè)領域，高于2004年的20%。2018年，從事工業(yè)的人工智能博士畢業(yè)生人數(shù)是從事學術工作的兩倍多，與人工智能相關的勞動力需求在高技術服務和制造業(yè)領域增長尤其明顯。

全球范圍內人工智能和相關學科以及在線課程的招生人數(shù)都相繼快速增長，越來越多的人工智能教育超出了實體大學的范圍，在線學習也在教育和發(fā)展全球勞動力中發(fā)揮著關鍵作用。也有很多學生在課程選擇上，人工智能已經(jīng)成為北美地區(qū)計算機科學博士生中最受歡迎的專業(yè)，其學生數(shù)量是第二受歡迎專業(yè)（安全/信息保證）的兩倍多。2018年，全美計算機科學專業(yè)博士畢業(yè)生中，有21％為AI／ML方向。人工智能產(chǎn)業(yè)是人才最大的流動池。2018年，接近60％的人工智能博士畢業(yè)生選擇進入人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

AI產(chǎn)業(yè)提高技術突破

據(jù)報告顯示，人工智能技能在特定行業(yè)的平均滲透率是全球相同職業(yè)平均水平的2.6倍。印度、美國、法國、中國和以色列在所有國家的AI技能滲透率方面經(jīng)常名列前茅。2012年之前，人工智能的結果緊追摩爾定律，計算每兩年翻一番。2012年以后，計算量每3.4個月翻一番。

在近一年半的時間里，云基礎架構上訓練大型圖像分類系統(tǒng)所需的時間大大縮短，從2017年10月的大約3個小時，減少到2019年7月的大約88秒。在同一時期訓練這種系統(tǒng)的成本也相對下降了。

在 SuperGLUE 和 SQuAD2.0 基準測試中，一些廣泛的自然語言處理（NLP）分類任務的進展非常迅速；在某些需要推理的 NLP 任務（例如 AI2 推理挑戰(zhàn)）或人類水平的概念學習任務（例如 Omniglot 挑戰(zhàn)）上，性能仍然較低。

結尾：

人工智能的長期價值幾乎無人否定，人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展不僅提高了我們衣食住行和生活的品質，也提高了各國經(jīng)濟的發(fā)展，促進各國科技的進步，雖然現(xiàn)在很多AI并沒有廣泛運用，但是在不久的將來這些一定可以實現(xiàn)的。