人工智能发展现状浅析 (AI)
20197月
作者：Nibiru 人工智能工程师
（一）产业发展历程
人工智能第一次浪潮（1956-1976）：这二十年间主要是符号主义、推理、专家系统等领域的迅速发展。1956年的达特矛斯会议上，提出的断言之一是“学习或者智能的任何其他特性的每一台方面都应能被精确地加以描述，使得机器可以对其进行模拟。”同时，会议确立了 AI的名称和基本任务，因此这一事件被广泛承认为AI诞生的标志。
图1. 人工智能技术与应用的发展阶段
人工智能的第一次低谷：到了70年代，由于计算机性能的瓶颈、计算复杂性的增长以及数据量的不足，很多项目的承诺无法兑现，比如目前常见的计算机视觉根本找不到足够的数据库去支撑算法去训练，智能也就无从谈起。后来学界将人工智能分为两种：难以实现的强人工智能和可以尝试的弱人工智能。人工智能第二次浪潮（1976-2000）：链接主义盛行，深度学习尚未突破。1975年 Pual Werbos 提出了BP算法，使得多层人工神经元网络的的学习边城可能。1986年两层神经元网络的提出，是整个人工智能浪潮的奠基性工作。BP网络的出现第一次证明，神经元网络可以通过BP网络使得这个网络可以收敛，在这个基础上就能实现学习了。
人工智能的第二次危机：20世纪90年代之前的大部分人工智能项目都是靠政府机构的资助资金在研究室里支撑，经费的走向直接影响着人工智能的发展。80年代中期，苹果和IBM的台式机性能已经超过了运用专家系统的通用型计算机，人工智能研究再次遭遇经费危机。同时，商业机构对AI的追捧，导致了大量的经济泡沫，美股暴跌。
人工智能的第三次浪潮（2000-至今）：链接主义盛行，深度学习取得突破。除了硬件的进步，还有卷积神经网络模型CNN及参数训练技巧的进步。标志性的事情是，2012年Hinton的学生在图片分类竞赛ImageNet上大大降低了错误率，打败了工业界的巨头Google，这不仅学术意义重大，更是吸引了工业界大规模的对深度学习的投入。Google收购 Hinton的DNN、Le Cun加盟Facebook、百度成立深度学习研究所，不仅科技巨头们加大对AI的投入，一大批初创公司也随着深度学习的风潮涌现，使得人工智能的第三次浪潮热闹非凡。从人工智能发展的历史看，基本上是一台算法进化的历史。随着计算速度的越来越快，数据越来越丰富，新的算法不断被开发，人工智能的未来让人充满了想象。
据中商产业研究院大数据预测，2018中国的人工智能市场规模将达60亿美元，且在2020年达到91亿美元的规模，这意味着在未来几年内，每年的增长速度都达到50％。广东人工智能产业2016年核心产业产值高达240亿元，占全国核心产业总产值的33.3%，带动机器人及智能装备等相关产业规模超2000亿元，居全国前列。
（二）产业发展现状
互联网的发展提供了种类丰富的大数据资源，这使得深度学习训练所需要数据足够丰富，进而提升算法有效性。计算技术的变革使硬件陈本指数下降，运算时间缩短，助力人工智能再度崛起。基础算法和AI平台的创新减少了传统算法和人类手工总结特征的不完备性，大幅度提升算法有效性。
人工智能的发展带动实体经济快速升级。人工智能促进产业链各层级深度融通，ICT供给能力产生质的飞跃；从消费到生产，实体经济数字化、网络化、智能化转型升级步伐加快。
近两年，人工智能产业热度逐步提升，市场规模持续增长。科研机构和企业加快人工智能研究和创新，人工智能发展受到普遍看好。语言、视觉等技术已经能够步入实用和商用阶段，带动了产业规模快速增长。
2017年全球人工智能创业公司总融资额达到了152亿美元，中国企业占比48%位居第一，美国排名第二，占比38%；专利出版物方面，标题或摘要中包含“人工智能”关键词的中国专利出版物从2016年的328起增长至2017年的641起，美国则从108起增至130起。
企业力量不断壮大，新增企业数量快速增长，尤其是欧洲和亚洲增速逐步提升。我国人工智能企业塑料接近1500家，在全球中位居第二，已经是全球人工智能发展高地之一。
（二）产业相关政策
全球主要国家加快布局人工智能，我国不断加强政策支持力度。
美国强调人工智能创新和效用最大化，并减少负面影响。2016年以来，美国陆续发布《为人工智能的未来做好准备》、《国家人工智能研究和发展战略计划》和《人工智能自动化与经济》等文件。重点内容包括投资和开发对设备有益的人工智能；了解并解决人工智能的伦理、法律和社会学影响；通过标准和基准以测量和评估人工智能技术；更好地了解国家人工智能的人力需求等。
中国强调促进人工智能发展并达到世界领先水平。在2016-2017年陆续发布《互联网+人工智能三年行动实施方案》、《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年性能规划（2018-2020）》，并在《“十三五”国家科技创新规划》、《“十三五”国家战略型新兴产业发展规划》、《2017年全国政府工作报告》、《十九大报告》等政府报告中提出鼓励人工智能产业发展，重点内容包括促进人工智能的发展，让中国人工智能产业竞争力进入国际第一方阵；带动我国产业升级和经济转型；培育发展人工智能新兴产业，鼓励智能化创新。
伴随政策支持的逐步深入，中国政府将有力推动新一代人工智能技术的产业化与集成应用，促进新一代人工智能产业发展，推动制造强国和网络强国建设，助力实体经济转型升级，构筑我国人工智能发展的先发优势。
（三）人才需求情况
1. 人才供需数量分析
在全球AI产业人才分布方面，美国在AI基础层占据绝对优势，中国则在应用层与美国旗鼓相当。据腾讯研究院《中美两国人工智能产业发展全面解读》统计，截止至2017年6月，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二。其中，美国1078家人工智能企业约有78700名员工，中国592家公司中约有39200位员工，约为美国的50%。当前，人工智能领域的竞争，主要体现为人才之争。我国AI人才以80后作为主力军，主要分布在北京、上海、深圳、杭州、广州，人才需求量也以这些城市居多。根据相关数据显示，中国592家公司中约有39200位员工，而中国对于AI人才的需求数量已经突破百万，但国内AI领域人才供应量却很少，人才严重短缺，中小企业招聘更加困难。数据显示， 2017年前10个月内，AI人才需求量已经达到2016年的近两倍，2015年的5.3倍，人才需求直线上升年复合增长率超200%。
图. 国内AI人才需求地域分布
然而，国内AI人才供应量很少，人才严重短缺，全国AI人才缺口至少在100万以上，广东AI人才需求量排全国前3，再加上产业结构升级等需求，市场对于高职技能型人才缺口不可小觑。2018 年教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》提出，支持高校在计算机科学与技术学科设置人工智能学科方向，完善人工智能的学科体系，推动人工智能领域一级学科建设;形成“人工智能+X”复合专业培养新模式。鉴此，面向智能产业和未来技术，培养计算机应用技术专业人工智能方向的高素质技术技能型人才，符合战略性新兴产业发展规划和产业结构升级中带来的人才需求，具有良好的产业支撑背景。
2. 人工智能人才供需匹配性与质量分析
无论是从侧重于国际高端AI人才的领英的研究结果或是从关注于国内AI人才市场和就业问题的智联招聘的“核心发现”来看，市场需求以算法型人才为主。引用《2017人工智能就业市场供需与发展研究报告》中最有意义的一点发现：“AI 人才主要由兄弟行业跨界而来：高校还未来得及形成人才输出，AI 存量人才主要来自于企业自身的培养，而互联网、电信相关的行业作为离 AI 领域最近的兄弟行业，成为 AI 人才的重要转化来源。从人才所在的行业发布来看，AI 人才主要分布在计算机软件行业，占比 30%;互联网/电子商务行业，占比 22%;通信 / 电信 / 网络设备行业，占比 17%;IT 服务及电信运营行业分别占比 11%。”
图6 AI跨界人才较为集中的10各行业
“跨界”而来的AI人才，多偏重于行业应用于AI应用的结合，即用AI去解决具体行业中的问题。这一“跨界”的特点，正好契合了“xxx+AI”的模式，在原专业中加入AI的元素，使之更加适应当前跨界的需求。例如计算机工程，软件工程、通信工程等多个学科和专业领域，已经积攒了足够的教育、教学经验和众多相关的资源，这些都可以作为“跨界”的基础。
对于大专和高职类院校的学生，他们的AI相关教育应该和智能制造、工业机器人使用等制造业的需求相符合，以解决生产“现场”的问题为主，符合现代制造业升级、换代、转型背景下的产业技术工人素质标准为主要的培养目标。
根据领英全球人工智能人才报告,通过领英平台发布的 AI 职位数量从 2014 年的 5 万飙升至 2016 年的 44 万，增长近 8 倍。截至 2017 年一季度全球人工智能领域专业技术人才数量超过 190 万。其中美国人工智能领域专业技术人才总数超过 85 万，高居榜首。中国人工智能领域专业技术人才总数超过 5 万人，排在全球第 7 位。当前对 AI 基础层人才的需求最为旺盛，尤其是算法、机器学习、GPU、智能芯片等方面。科大讯飞总裁曾提到，中国目前的人工智能技术人才缺口达到一百万。
除了高昂的起薪外，AI人才薪资成长率也极为可观。数据显示，AI人才前5年的薪资复合增长率达到 16.9%,远高于其他互联网职位。五年以上工作经验的AI人才月薪普遍在4万元以上，部分核心岗位人才， 前3年薪资增幅更是突破25%。利用高薪资涨幅锁住AI人才，降低流失率已是业内的一台普遍做法。老鸟渐少新兵吃香 AI人才需求激增，合适牛人数量稀少，迫使企业不断降低工作经验门槛，甚至不惜从零培养人才。
（四）“人工智能+”行动计划
2017年7月，国务院颁发《新一代人工智能发展规划》提出在试点院校建立人工智能学院，鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容。20184月11日，教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，要求推进“新工科”建设，重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，到2020年建设100个“人工智能+X”复合特色专业。
结合国家政策以及公司优势专业技术领域，根据本科和专科方向，特提出以下人工智能+专业模式。
根据专业特点，在传统专业的课程体系中，引入专业特有的人工智能课程和相关设备、项目案例等，实现人工智能技术与传统专业融合。多领域的复合、叠加，势必会有更广阔的发展空间。
另外，为解决人工智能人才缺口问题，教育部也印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知，要求：到2020年，基本完成高校科技创新体系和学科体系的优化布局，高校在新一代人工智能基础理论和关键技术研究等方面取得新突破，人才培养和科学研究的优势进一步提升，并推动人工智能技术广泛应用。
到2025年，高校在新一代人工智能领域科技创新能力和人才培养质量显著提升，取得一批具有国际重要影响的原创成果，部分理论研究、创新技术与应用示范达到世界领先水平，有效支撑我国产业升级、经济转型和智能社会建设。
到2030年，高校成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和人才高地，为我国跻身创新型国家前列提供科技支撑和人才保障。 |
