人工智能是未來的大趨勢。機器翻譯，智能控制，專家系統，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠，自動程序設計，航天應用，龐大的信息處理，儲存與管理，執行化合生命體無法執行的或復雜或規模龐大的任務等等。競爭壓力是會有的，這恰恰體現了人工智能專業的熱門，所以學習人工智能方面的專業是很不錯的。雖然這些不是人人都能幹的，但是對於我國乃至世界來講人才也是非常多的，所以競爭壓力肯定會有的。必須的不斷學習，探索新知。
拓展補充：
對於中國而言，人工智能的發展是壹個歷史性的戰略機遇，對緩解未來人口老齡化壓力、應對可持續發展挑戰以及促進經濟結構轉型升級至關重要。
雖然“人工智能”(AI)已經成為壹個幾乎人人皆知的概念，但對人工智能的定義還沒有達成普遍***識。傳統的人工智能發展思路是研究人類如何產生智能，然後讓機器學習人的思考方式和行為。現代人工智能概念的提出者約翰·麥卡錫認為，機器不壹定需要像人壹樣思考才能獲得智能，重點是讓機器能夠解決人腦所能解決的問題。
第四次工業革命正在來臨，而人工智能已經從科幻逐步走入現實。從1956年人工智能這個概念被首次提出以來，人工智能的發展幾經沈浮。隨著核心算法的突破、計算能力的迅速提高、以及海量互聯網數據的支撐，人工智能終於在21世紀的第二個十年裏迎來質的飛躍，成為全球矚目的科技焦點。自從2016年AIphaGo戰勝李世石之後，全球對於人工智能發展的興奮與擔憂交織難分。
即使如此，世界各國已經認識到人工智能是未來國家之間競爭的關鍵賽場，因而紛紛開始部署人工智能發展戰略，以期占領新壹輪科技革命的歷史高點。對於中國而言，人工智能的發展是壹個歷史性的戰略機遇，對緩解未來人口老齡化壓力、應對可持續發展挑戰以及促進經濟結構轉型升級至關重要。
本文從科技產出與人才投入、產業發展和市場應用、發展戰略和政策環境等方面描繪中國人工智能的發展面貌。
科技產出與人才投入
1. 論文產出 : 中國人工智能論文總量和高被引論文數量都是世界第壹。中國在人工智能領域論文的全球占比從 1997 年 4.26% 增長至2017 年的 27.68%，遙遙領先其他國家。高校是人工智能論文產出的絕對主力，在全球論文產出百強機構中，87家為高校。中國頂尖高校的人工智能論文產出在全球範圍內都表現得十分出眾。不僅如此，中國的高被引論文呈現出快速增長的趨勢，並在 2013 年超過美國成為世界第壹。但在全球企業論文產出排行中，中國只有國家電網公司的排名進入全球前 20 位。從學科分布看，計算機科學、工程和自動控制系統是人工智能論文分布最多的學科。國際合作對人工智能論文產出的影響十分明顯，高水平論文裏中國通過國際合作而發表的占比高達 42.64% 。
2. 專利申請 : 中國專利數量略微領先於美國和日本，國家電網表現突出。中國已經成為全球人工智能專利布局最多的國家，數量略微領先於美國和日本，而中美日三國占全球總體專利公開數量的 74%。全球專利申請主要集中在語音識別、圖像識別、機器人以及機器學習等細分方向。中國人工智能專利持有數量前 30 名的機構中，科研院所與大學和企業的表現相當，其技術發明數量占比分別為 52% 和48%。企業中的主要專利權人表現差異巨大，尤其是中國國家電網近五年的人工智能相關技術發展迅速，在國內布局專利技術量遠高於其他專利權人，而且在全球企業排名中位列第四。中國的專利技術集中在數據處理系統和數字信息傳輸等領域，其中圖像處理分析的相關專利占總發明件數的 16%。電力工程也已成為中國人工智能專利布局的重要領域。
3. 人才投入 : 中國人工智能人才總量居世界第二，但是傑出人才占比偏低。截至 2017 年，中國的人工智能人才擁有量達到 18232 人，占世界總量的 8.9%，僅次於美國(13.9% ) 。高校和科研機構是人工智能人才的主要載體，清華大學和中國科學院系統成為全球人工智能人才投入量最大的機構。然而，按高 H 因子（又稱 H 指數，用於評價科學家的科研績效）衡量的中國傑出人才只有 977 人，不及美國的五分之壹，排名世界第六。企業人才投入量相對較少，高強度人才投入的企業集中在美國，中國僅有華為壹家企業進入全球前 20。中國人工智能人才集中在東部和中部，但個別西部城市如西安和成都也表現十分突出。國際人工智能人才集中在機器學習、數據挖掘和模式識別等領域，而中國的人工智能人才研究領域則比較分散。
產業發展和市場應用
1. 企業規模 : 中國人工智能企業數量為全球第二，北京是全球人工智能企業最集中的城市。截至2018 年 6 月，全球***監測到人工智能企業總數達 4925 家，其中美國人工智能企業數 2028 家，位列全球第壹。中國( 不含港澳臺地區 )人工智能企業總數 1011 家，位列全球第二，其後分別是英國、加拿大和印度（圖 1）：
從城市尺度看（圖 2），全球人工智能企業數量排名前 20 的城市中，美國占 9 個，中國占 4 個，加拿大占 3 個，英國、德國、法國和以色列各占 1 個。其中，北京成為全球人工智能企業數量最多的城市，其次是舊金山和倫敦。上海、深圳和杭州的人工智能企業數量也進入全球前 20。
從成立時間看（圖 3），中國人工智能創業企業的湧現集中在2012-2016 年，在 2015 年達到頂峰，新增初創企業數量達到 228 家。從2016 年開始，創業企業的增速有所放緩。
中國人工智能企業的平均年齡為 5.5 年。其中，北京、上海和天津等地初創企業雲集，企業平均年齡相較於全國平均水平更年輕，平均年齡在 5.5 年以下。山東和遼寧等地老牌工業機器人和自動化企業轉型較多，企業年齡相對較大。
人工智能的應用技術主要包括語音類技術 ( 包括語音識別、語音合成等 )、視覺類技術 ( 包括生物識別、圖像識別、視頻識別等 ) 和自然語言處理類技術 ( 包括機器翻譯、文本挖掘、情感分析等 )。將基礎硬件考慮在內，國內外人工智能企業應用技術分布如圖 4 所示。相比國外，中國人工智能企業的應用技術更集中於視覺和語音，而基礎硬件占比偏小。
人工智能在行業應用上包括智能機器人、智能駕駛、無人機、AR/VR、大數據及數據服務、各類垂直領域應用(本文中定義為“AI+")等。國內外人工智能企業的行業應用分布如圖 5 所示。可以看出，相比於國外，國內企業更看重智能機器人、無人機和智能駕駛等終端產品的市場，而國外企業更註重 AI在各類垂直行業的應用。
2. 風險投資 : 中國已成為全球人工智能投融資規模最大的國家。自 2013 年以來，全球和中國人工智能行業投融資規模都呈上漲趨勢（圖 6）。2017 年全球人工智能投融資總規模達 395 億美元，融資事件1208 筆，其中中國的投融資總額達到 277.1 億美元，融資事件 369 筆。中國 AI 企業融資總額占全球融資總額的 70%，融資筆數達 31%。
根據 2013 年到 2018 年第壹季度全球的投融資數據，中國已在人工智能融資規模上超越美國成為全球最“吸金”國家，但是在投融資筆數上，美國仍然在全球處於領先地位。
發展戰略和政策環境
1. 國際比較 : 各國人工智能戰略與政策各有著重點。 2013年以來，美、德、英、法、日、中等國都紛紛出臺了人工智能戰略和政策。各國人工智能戰略各有側重，美國重視人工智能對經濟發展、科技領先和國家安全的影響 ; 歐盟國家關註人工智能帶來的安全、隱私、尊嚴等方面的倫理風險 ; 日本希望人工智能推進其超智能社會的建設 ; 而中國人工智能政策聚焦於實現人工智能領域的產業化，助力中國的制造強國戰略。各國政策在研發重點和重點應用領域也存在著較大差異。
2. 國家政策 : 從物聯網，到大數據，再到人工智能。從 2009 至今，中國人工智能政策的演變可以分為五個階段，其核心主題詞也不斷變化，體現了各階段發展重點的不同。
國家層面政策早期關註物聯網、信息安全、數據庫等基礎科研，中期關註大數據和基礎設施，而 2017年後人工智能成為最核心的主題，知識產權保護也成為重要主題。綜合來看，中國人工智能政策主要關註以下六個方面 : 中國制造、創新驅動、物聯網、互聯網 +、大數據、科技研發。
3. 地方政策 : 響應國家戰略，地方政策主題因地而異。地方政府積極響應國家人工智能發展戰略，其中，《中國制造 2025》處於人工智能政策應用網絡的核心，在地方人工智能政策制定過程中發揮著綱領性的作用。通過政策發布數量來看，目前中國人工智能發展活躍的區域主要集中在京津冀、長三角和粵港澳地區。各省的政策主題也大有不同，比如江蘇省關註基礎設施、物聯網和雲計算等基礎研發領域，廣東省關註制造和機器人等人工智能應用，而福建省關註物聯網、大數據、創新平臺和知識產權，各地政策與地方發展條件密切相關。
對社會的綜合影響
隨著人工智能的充分發展，勞動生產率和生產力水平的提升，人們的生活體驗將更加豐富多彩，將更多地將人們從體力勞動乃至常規性的腦力勞動中解放出來，更多地投入到創造性活動當中，使人類自身與社會得到更充分的發展。當前，人工智能技術的突飛猛進正不斷改變著零售、農業、物流、教育、醫療、金融、商務等領域的發展模式，重構生產、分配、交換、消費等各環節。根據 IDC 數據顯示，在未來5 年內，人工智能技術應用到多個行業，將極大提高這些行業的運轉效率，具體提升的效率為教育行業82%、零售業 71%、制造業 64%、金融業 58%。
1. 人工智能對教育和就業的影響。發展人工智能的最終目的不是用來替代人類，而是幫助人類變得更加智慧，而教育將在這個過程中起到關鍵性作用。人工智能技術提升經濟活動中的產能，使得人們逐漸從機械的重復性的或危險的勞動中抽離出來，從而增加了思考、欣賞等閑暇時間，更專註於創新能力、思考能力、審美與想象力的潛能開發與提升。
目前，人工智能在教育領域的應用主要集中在以下幾方面 : 自適應 ( 個性化 ) 學習、虛擬導師、教育機器人、基於編程和機器人的科技教育、基於虛擬現實 / 增強現實的場景式教育。用適合自己的方式去學習，不僅效率會提高，而且會保持更長時間的學習興趣。
在教育領域深度發展人工智能的意義並不是取代教師，而是協助教師使教學變得更加高效和有趣。另外，在人工智能技術所影響的教育體系中，對人才的信息輸入與輸出能力、自主學習能力等的要求驟然提高，創新能力的培養也成為重要方向。
隨著技術的發展逐步替代人類從事大部分繁瑣重復的工作或體力勞動，在給人們帶來福利的同時也帶來前所未有的挑戰。今天已經有越來越多的人擔憂是否自己的工作會被人工智能技術所取代，或者只能在人工智能所留下的“夾縫”中生存。有專家對中國的就業崗位被人工智能取代的概率進行了估算，結果顯示，未來 20 年中，約占總就業人口 76% 的勞動力會受到來自人工智能技術的沖擊，若只考慮非農業人口，這壹比例為 65 %。但同時，人工智能技術對就業的創造效應也已有所顯現。調查顯示，中國科技公司目前人工智能團隊規模平均擴張 20%，而且這種需求還會增長。另外國家工業和信息化部教育考試中心專家稱，在未來幾年中國對 AI 領域的人才需求可能增至 500 萬。
可以判斷，在人工智能重塑產業格局和消費需求的情境下，壹部分工作崗位終將被歷史淘汰，但是也會伴隨著人工智能技術孵化出壹系列新的崗位。另壹方面，新型的人機關系正在構建，非程序化的認知類工作會變得愈發難以替代，其對人的創新、思考與想象力提出更高的要求。
機械化和智能化塑造著新的就業格局，但也要警惕新格局下有可能發生的衍生問題，比如由於失業率上升而引起的貧富差距和社會穩定問題。人工智能所帶來的“沖擊”是持續性的，對教育和就業的多重影響也是持續性的，因此也需要不斷積極探索與技術革命相匹配、相適應的教育與就業機制。
2. 人工智能對隱私與安全的影響。今天，在許多生活消費場景中，人們對個性化體驗的需求不斷增加，個性化、場景化服務也逐漸成為人工智能驅動創新的主要方向。服務供應方在信息獲取社交化、時間碎片化的情境下，著力建立更靈活便捷的消費場景，給人們帶來更加友好的用戶體驗。與此同時，隨著語音識別、人臉識別、機器學習算法的發展和日趨成熟，企業可以通過分析客戶畫像真正理解客戶，精準、差異化的服務使得客戶的被重視被滿足感進壹步增強。但是在蘊藏著巨大商業價值的同時，也對現有法律秩序與公***安全構成了壹定的挑戰。
網絡空間的虛擬性，使得個人數據更易於被收集與分享，極大地便利了身份信息編號、健康狀態、信用記錄、位置活動蹤跡等信息的存儲、分析和交易過程，與此同時，人們卻很難追蹤個人數據隱私的泄露途徑與程度。例如，以人工智能技術為支撐的智慧醫療，病人的電子病例、私人數據歸屬權如何界定，醫院獲得及使用私人數據的權限界限如何規範。再比如人工智能技術生成作品的著作權問題等。開放的產業生態使得監管機構難以確定監管對象，也令法律的邊界變得越來越模糊。
人工智能的普遍使用使得“人機關系”發生了趨勢性的改變，人機頻繁互動，可以說已形成互為嵌入式的新型關系。時間與空間的界限被打破、虛擬與真實也被隨意切換，這種趨勢下的不可預測性與不可逆性很有可能會觸發壹系列潛在風險。與人們容易忽略的“信息泄露”不同，人工智能技術也可能被少數別有用心的人有目的地用於欺詐等犯罪行為。如基於不當手段獲取的個人信息形成“數據畫像”，並通過社交軟件等冒充熟人進行詐騙。再比如，使用人工智能技術進行學習與模擬，生成包括圖像、視頻、音頻、生物特征在內的信息，突破安防屏障。去年曾有報道，新款蘋果手機“刷臉”開機功能被破解即是這類例子。而從潛在風險來看，無人機、無人車、智能機器人等都存在遭到非法侵入與控制，造成財產損失或被用於犯罪目的的可能。
3.人工智能對社會公平的影響。隨著人工智能研發與應用的突飛猛進，壹系列價值難題也正逐漸顯現在人們面前。目前還有大量不會上網、由於客觀條件無法使用互聯網及不願觸碰互聯網的人群，已經被定義為人工智能時代的“邊緣人”，而人工智能對人們的文化水平、信息流的掌握程度又有了更高的要求。人工智能技術越發達，信息鴻溝就越深，進而演變為服務鴻溝、福利鴻溝，而在人工智能時代，“邊緣人”將越來越難享受到便捷的智能信息服務，也更不易獲得緊缺的服務資源。
本文轉自 中國經濟報告 2018年第10期，作者：清華大學中國科技政策研究中心