日前，教育部、國家發展改革委、財政部聯合印發了《關於“雙一流”建設高校促進學科融合加快人工智慧領域研究生培養的若干意見》(下稱《意見》)，加快人工智慧領域研究生培養，明確提出擴大研究生培養規模。

　　據教育部學位管理與研究生教育司負責人表示，《意見》特別重視多維融合的推動策略。一是學科建設強調“融合發展”，健全學科設定機制，以學科重大理論和實踐應用問題為牽引，促進人工智慧方法與技術向更多學科滲透融合;二是人才培養模式強調“複合培養”，探索以問題為導向的學科交叉人才培養模式，深化產教融合，制定個性化培養方案，大力提升研究生創新和實踐能力;三是課程體系建設強調“精密耦合”，以“全鏈條”“開放式”“個性化”為目標，打造人工智慧核心知識課程體系和應用模組課程;四是評價機制強調“組合創新”，以成果評價為突破口，科學評價論文、專利、軟體著作權等多種成果形式，推進不同型別研究生的分類評價機制，構建有利於教師開展學科交叉研究的人才評價機制。

　　可見，未來人工智慧人才將成為“香餑餑”。那麼中國人工智慧市場前景如何呢?

　　人工智慧是新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，並創造新的強大引擎，重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從宏觀到微觀各領域的智慧化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。人工智慧正在與各行各業快速融合，助力傳統行業轉型升級、提質增效，在全球範圍內引發全新的產業浪潮。那麼，當前中國人工智慧產業現狀如何呢?

　　人工智慧市場規模持續擴大

　　自2015年開始，華人工智慧市場規模逐年攀升。隨著人工智慧技術的逐漸成熟，科技、製造業等業界巨頭不斷深入佈局。資料顯示，2018年華人工智慧市場規模約為339億元，增長率達到56.2%。據預測，2020年中國在人工智慧的市場規模將突破700億元。

　　人工智慧產業佈局情況

　　隨著中國人工智慧市場快速發展，各地積極進行產業佈局。整體來看，中國人工智慧產業形成以京津冀地區、長三角地區、珠三角地區協同發展的格局，尤其東部沿海地區為重點部署區域。

　　其中，北京佈局相對成熟，具有較為完善的產業鏈，尤其中關村科學城等機構為北京的人工智慧產業發展提供利好的政策、技術、人才等支援。目前，北京擁有人工智慧企業數量位於全國前列，約為400家。

　　上海擁有的人工智慧企業數量相較北京少，但也領先其他省市。上海規劃建設人工智慧高地，打造一流的人工智慧創新生態，目前已佈局“人型”空間結構，分佈在8個區域、11個行業。除了上海以外，江蘇、浙江等地也積極佈局，人工智慧企業較為集中。

　　廣東科技創新能力同樣處於領先地位，尤其粵港澳大灣區的規劃發展重視人工智慧的佈局。截至目前，廣東省已成功認定兩批共8個園區作為“廣東省人工智慧產業園”。此外，廣東依託國家特色小鎮、千企千鎮工程、珠三角國家自主創新示範區和廣深科技創新走廊建設的重要契機，鼓勵各地市結合本地基礎和優勢，加快人工智慧產業應用佈局，打造一批人工智慧小鎮。

　　中國人工智慧企業分佈圖：

　　2020年人工智慧產業發展趨勢預測

　　當前，中國人工智慧產業發展的基礎條件已經具備，未來十年內都將是人工智慧技術加速普及的爆發期，人工智慧專用晶片有望成為下一個爆發點。隨著5G商用落地，將加速推進人工智慧產業發展。同時，人工智慧具有顯著的溢位效應，將帶動其他相關技術的持續進步，助推傳統產業轉型升級和戰略性新興產業整體性突破。2020年，人工智慧將有以下發展趨勢：

　　1.政策持續最佳化行業發展

　　自2017年起，人工智慧連續三年在政府工作報告中被提及，說明了人工智慧產業的重要性。2019年，人工智慧在政府工作報告中，從“加快”、“加強”到“深化”，說明它已經走過了萌芽階段與初步發展階段，下個階段將進入快速發展時期，並且更加註重應用落地。2020年政府將繼續支援加快人工智慧產業發展，人工智慧“政策持續催化”是行業發展趨勢之一。

　　2.5G助推行業加速發展

　　隨著人工智慧技術的進一步成熟，未來企業商業應用能力將成為資本重要考核因素。2019年是5G商用落地元年，5G商用時代的逐漸來臨，人工智慧技術連線效率也將進一步提升，深度學習、資料探勘、自動程式設計等領域也將在更多的應用領域得到實現，5G將進一步助推行業加速發展。

　　3.AI晶片大規模落地

　　近幾年，AI晶片已經逐步達到了可用的狀態，2020年將會是AI晶片大規模落地的關鍵年。端側AI晶片將更加低成本、專業化、解決方案整合化，同時，NPU(神經網路處理單元)將成為下一代端側通用CPU晶片的基本模組。未來，越來越多的端側CPU晶片都會以深度學習為核心進行全新的晶片規劃。而在晶片之外，AI還將重新定義計算機體系架構，支援AI的訓練和預測計算成為新的異構設計架構思路。

　　4.深度學習大規模應用

　　深度學習是當前人工智慧領域重要，也是被產業界證明有效的技術。以深度學習框架為核心的開源深度學習平臺，大大降低了人工智慧技術的開發門檻，有效提高了人工智慧應用的質量和效率。2020年，各行各業將會大規模應用深度學習技術實施創新，加快轉型和升級。

　　5.人才需求大幅增長

　　人工智慧本身就是多技能的高度融合，不僅有傳統技術與資料科學的融合，還有從資料採集，到資料儲存、分析、應用、自動控制等過程的融合。隨著人工智慧落地應用的深化和進階，技能的碰撞將不斷增加，要求人工智慧人才掌握多種技能、複雜維度解決問題不再是偶然。隨著Al行業的持續發展，相關人才需求量在不斷擴大，Al技術人才迎來黃金髮展機遇，在高技術服務和製造業領域增長將尤其明顯。

談不上元年，人工智慧的商業化，差距太多了，除了大公司的ai資訊資料處理，走向市場的產品寥寥無幾，成本太高，互動僵化，日本美國都有些公司推出了ai機器人，但是接受的還是小眾

遠遠不會，研究人工演算法的至少都是博士或者以上，普通人工智慧開發者，大多都是套用已有的演算法，進行機器學習訓練；媒體和廠商的誇大宣傳較為嚴重，我們離人工智慧大規模提高生產力的社會還有一大段路要走。

前幾年國家強推的人工智慧風向，目前也只在北京做的好一點，很多對於人工智慧的投入的資本都出現了退場的情況，人工智慧目前的就業情況也堪憂，企業要的也只是高精尖演算法工程師，普通的研究生現在的就業情況整體較差，市場和人才以及技術都整體沒有形成強大的閉環，應有較為初級，現在入行，不如普通的軟體工程師好就業。

大規模商業化的前提是人工智慧技術的成熟。

就目前看來人工智慧的應用不外乎是語音機器人或是人工智慧+。語音機器人多應用於智慧客服、智慧音箱等場景，人工智慧+則是打造智慧交通、智慧社群、智慧家居等。智慧客服相對成熟，而智慧交通、智慧社群 及智慧家庭等方面仍然處於發展初期，這些行業的變革涉及到多種學科的配合，例如智慧家庭的打造就涉及到了家裡電器的更換、各家電廠商同時需要支援人工智慧，當家庭中智慧家居完成更換後，才是真正的人工智慧應用的開始。

因此，我認為2020年會有一小部分人工智慧企業實現商業落地，但大規模的商業落地應該還不會出現。

2020人工智慧產業，會迎來更好的發展機遇，產業升級，國家非常重視人工智慧領域，出臺了很多扶持政策，市場應用面很廣，讓生活更美好！

以後的世界，只能說得人工智慧的天下，只是目前的人工智慧並不智慧，資料處理這方面也算不錯，人形的人工智慧機器人並不成熟，這方面發展潛力巨大，可實現全球共富理念。但是路還很長

2020會成為人工智慧真正從社會層面全面落地的元年。

過去一項革命性科學技術全面落地，基本要50到100年。

工業革命機器製造，電氣化工程建設，資訊化的網路發展，基本都是這樣。

人工智慧作為一次更具顛覆力的底層技術基礎，生產力體系和人類社會生活方式的全面技術解決方案，涉及面更廣泛。

所以，人工智慧上世紀50年代出現以來，到現在70年過去了，中間也是經歷了幾起幾落。這次真正落地的時候到了，特別是透過這次疫情的免費推廣宣傳，人工智慧在中國已經是家喻戶曉，人人稱奇。

這樣人工智慧普及落地的民意社會基礎已經很牢固了。

國家以前主要還是從規劃角度對人工智慧進行政策指導，還沒有大規模落實到產業佈局上來。

這次透過疫情後的全國性產業投資計劃安排上，國家強調要把人工智慧作為新基建中的重點專案。各地都積極把人工智慧列入了具體投資落地專案中來，這樣就能帶動一大批專案成果落地。

這次被疫情檢驗好的人工智慧產品，像人工智慧檢疫測試類產品，智慧監護服務機器人，智慧防疫管理系統等，會透過國家之間的援助等途徑走向國外，也會帶動華人工資能產品落地運用。

疫情帶動了數字化時代的快速到來。線上化運動將推動人工智慧的全面民用化普及。

更多的人工智慧產品會走入家庭，進入教育領域和政府部門。