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2020年人工智能市场现状及发展前景预测

  近日,教育部、国家发改委、财政部联合发布《关于建设“双一流”大学、推进学科融合、加快人工智能领域研究生培养的若干意见》(以下简称《意见》),加快人工智能领域研究生培养,并明确提出扩大研究生培养规模。

  据教育部学位管理与研究生教育司负责人介绍,《意见》特别注重多维度整合的推进策略。一是学科建设强调“融合发展”,完善学科设置机制,以学科重大理论和实际应用问题为牵引,推动人工智能方法和技术向更多学科渗透融合;二是人才培养模式强调“复合培养”,探索以问题为导向的跨学科人才培养模式,深化产教结合,制定个性化培养方案,大力提升研究生创新实践能力;三是课程体系建设强调“精确耦合”,以“全链”、“开放”、“个性化”为目标,打造人工智能核心知识课程体系和应用模块课程;四是评价机制强调“组合创新”,以成果评价为突破口,科学评价论文、专利、软件版权等多种成果形式,推进不同类型研究生分类评价机制,构建有利于教师开展跨学科研究的人才评价机制。

  可见,未来人工智能人才将成为“热点蛋糕”。那么中国人工智能市场前景如何?

  人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力,它将进一步释放以往科技革命和产业变革积累的巨大能量,创造新的强大引擎,重构生产、分配、交换、消费等经济活动的各个环节,从宏观到微观形成各领域新的智能需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工智能正在迅速与各行各业融合,帮助传统产业转型升级,提高质量和效率,在全球范围内引发全新的产业浪潮。那么,中国人工智能行业现状如何?

  人工智能市场继续扩大。

  2015年以来,中国人工智能市场规模逐年扩大。随着人工智能技术的逐渐成熟,科技、制造等行业巨头得到了深度部署。数据显示,2018年中国人工智能市场规模约为339亿元,增长率为56.2%。预计2020年中国人工智能市场规模将超过700亿元。

  资料来源:中国商业产业研究院主办。

  人工智能产业布局。

  随着我国人工智能市场的快速发展,各地积极进行产业布局。总体来看,我国人工智能产业在京津冀地区、长三角地区、珠三角地区,尤其是东部沿海地区形成了协调发展的格局。

  其中,北京的布局相对成熟,产业链相对完整。特别是中关村科技城等机构,为北京人工智能产业的发展提供了有利的政策、技术和人才。目前,北京大约有400家人工智能企业。

  上海的人工智能企业比北京少,但也领先于其他省市。上海拟打造人工智能高地,打造一流人工智能创新生态。目前,它已经规划出一个“人型”的空间结构,分布在8个地区和11个行业。除上海外,江苏、浙江等地也在积极部署,人工智能企业比较集中。

  广东的科技创新能力也处于领先地位,尤其是粤港澳大湾地区的规划和发展重视人工智能的布局。到目前为止,广东省已成功确定两批八个园区为“广东人工智能产业园”。此外,依托国家特色镇、千企万镇工程、珠江三角洲国家自主创新示范区和广深科技创新走廊建设等重要机遇,广东鼓励地方城市加快人工智能产业应用布局,建设一批人工智能镇。

  中国人工智能企业分布图;

  资料来源:中国商业产业研究院主办。

  2020年人工智能产业发展趋势预测。

  目前我国人工智能产业发展的基本条件已经具备,未来十年将是加速人工智能技术普及的爆发期,人工智能专用芯片有望成为下一个爆发点。随着5G的商业化,人工智能行业的发展将会加快。同时,人工智能具有显著的溢出效应,会带动其他相关技术的不断进步,促进传统产业的转型升级和战略性新兴产业的整体突破。2020年,人工智能将有以下发展趋势:

  1.政策不断优化行业发展。

  从2017年开始,人工智能连续三年出现在政府工作报告中,说明了人工智能产业的重要性。2019年,在政府工作报告中,人工智能从“加速”、“加强”到“深化”,标志着已经经历了萌芽阶段和初步发展阶段,下一阶段将进入快速发展时期,更加注重应用。2020年,政府将继续支持加快人工智能产业的发展,人工智能的“持续政策催化”是产业发展趋势之一。

  2.5G助推行业发展。

  随着人工智能技术的进一步成熟,企业未来的业务应用能力将成为重要的资本评估因素。2019年是5G商业化的第一年。随着5G商业化时代的逐步临近,人工智能技术的连接效率将进一步提高,深度学习、数据挖掘、自动编程等领域将在更多的应用领域实现。5G将进一步加快行业发展。

  3.AI芯片大规模落地。

  近年来,AI芯片逐渐达到可用状态,2020年将是AI芯片大规模落地的关键一年。端侧AI芯片在解决方案上会更加低成本、专业化、集成化。同时,NPU(神经网络处理单元)将成为下一代端侧通用CPU芯片的基本模块。未来会有越来越多的端侧CPU芯片进行以深度学习为核心的全新芯片规划。除了芯片,AI还会重新定义计算机架构,支持AI的训练和预测计算成为异构设计架构的新思路。

  4.深度学习,大规模应用。

  深度学习是目前人工智能领域的一项重要技术,业界也证明了其有效性。以深度学习框架为核心的开源深度学习平台大大降低了人工智能技术的发展门槛,有效提高了人工智能应用的质量和效率。2020年,各行各业将大规模应用深度学习技术实施创新,加快转型升级。

  5.对人才的需求大幅增加。

  人工智能本身是多种技能的高度集成,不仅包括传统技术和数据科学的集成,还包括数据采集、数据存储、分析、应用和自动控制的集成。随着人工智能的深入和高级应用,技能的碰撞会不断增加。要求人工智能人才掌握多种技能,解决复杂维度的问题,这不是偶然的。随着铝工业的不断发展,对相关人才的需求不断扩大,铝的技术人才迎来了发展的黄金机遇,尤其是在高科技服务和制造领域。

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