今年高校本科招生志愿填報工作已經告一段落。從全國各地陸續傳遞的信息來看，人工智能（AI）相關專業成為熱門專業。

今年3月以來，全國共有35所高校獲首批建設“人工智能”本科新專業資格，包括清華大學、北京大學、北京航空航天大學等院校。

其實在去年，就有不少高校計劃開設相關課程。據統計，去年全國各大高校新增備案本科專業中，數據科學與大數據技術（196所）、機器人工程（101所）、智能科學與技術（96所）、智能制造工程（50所）。隨著技術不斷迭代，市場認知也逐漸完善，更多產業對人工智能抱以熱忱，人工智能也已經從講技術教育市場的階段，過渡到思考如何將技術與商業相結合、與合作伙伴共同重構傳統產業價值鏈的階段。時代進入了人工智能與傳統產業廣泛、深度融合的前夜。

AI賦能實體經濟貢獻收入將超570億元

根據艾瑞咨詢《2019年中國人工智能產業研究報告》顯示，近幾年，人工智能技術在實體經濟中尋找落地應用場景成為核心要義，人工智能技術與傳統行業經營模式及業務流程產生實質性融合，智能經濟時代的全新產業版圖初步顯現，預計2019年人工智能核心產業規模將突破570億元，目前，安防和金融領域市場份額最大，工業、醫療、教育等領域具有爆發潛力。

另一方面，2018年人工智能相關公司總數達到2167家。人工智能企業可劃分為基礎層、技術層和應用層，基礎層以AI芯片、計算機語言、算法架構等研發為主；技術層以計算機視覺、智能語音、自然語言處理等應用算法研發為主；應用層以AI技術集成與應用開發為主。根據中國新一代人工智能發展戰略研究院調研數據，中國人工智能企業多集中在應用層，技術層和基礎層企業占比相對較小；從技術類型分布來看，涉及機器學習、大數據、云計算和機器人技術的公司較多，整體分布相對均勻。

AI的新興發展模式

AI的新興發展模式主要包括智聯網AIoT、AI PaaS和AI+產業互聯網。

AIoT的體系架構中主要包括物聯網設備及解決方案、操作系統/平臺、基礎設施（以云服務形態為主）等三大層級。智能化設備是AIoT的“五官”與“手腳”，可以完成視圖、音頻、壓力、溫度等數據收集，并執行抓取、分揀、搬運等行為，通常是物聯網設備與解決方案搭配向客戶提供，這一層涉及設備形態多樣化，玩家眾多。預計2020年我國物聯網連接量將達到60億個。AIoT對實體經濟的融合賦能，使AIoT整體業務享有萬億級市場空間，先入者已開始構建自身業務壁壘。

隨著人工智能技術對傳統產業的不斷滲透，越來越多的企業對AI產生了需求，但自主組建一支AI技術團隊，研發相關系統和應用對于大部分公司而言投入產出比并不高，而且難以達到“即插即用”的效果，因此通過云平臺PaaS層輸出AI能力的AI PaaS服務成為需求方向。結合產業化落地，AI PaaS平臺可分為三個階段，即模型自動化生產、模型規模化生產和模型智能化生產，逐步實現去監督化生產。

互聯網巨頭公司正致力于推動產業互聯網發展，希望通過豐富的云端應用打通產業鏈上下游企業，使真實的生產數據能夠在云平臺累積。其中，AI主要通過認知智能體現價值，由NLP、知識圖譜技術建立打通產業的關聯數據庫，通過機器學習訓練模型，推導出最佳的優化策略，向企業輸出解決辦法、咨詢服務或SaaS應用等，使整條產業鏈的生產更柔性，商業邏輯更具可預測性。隨著平臺用戶增加，導入數據激增，AI算法獲得更多優質數據訓練，準確率上升，產生能夠撬動更多用戶的核心競爭力，形成良性循環的產業生態，從而達到技術推動傳統產業升級的效果。

AI相關專業人才稀缺

《中國新一代人工智能發展報告2019》顯示，2018年以來，人工智能對科技、產業和社會變革的巨大潛力得到全球廣泛認同，各國人工智能戰略進一步升級，人工智能正在從少數大國關注走向全球布局。

據統計，2018年中國人工智能市場規模為17.6億美元，預計2023年這一規模將達到119億美元。到2030年，中國有望在人工智能理論、技術與應用方面總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心。

而根據LinkedIn發布的《全球人工智能領域人才報告》顯示，人工智能領域的人才需求，在過去三年間增長了8倍。從全球來看，中國空缺的人工智能職位最多，《AI指數2018年度報告》指出，中國有超過1萬個相關職位虛位以待。從崗位空缺與求職人數比率看，2018年崗位空缺與求職人數比率不斷上升，三季度比率為1.25，也就是125個崗位只有100個求職者。

并且據網易科技與烏鎮智庫在2016年出品的《全球人工智能發展報告》中顯示，中國人工智能大學排名靠前的分別是清華大學、北京大學、上海交通大學、浙江大學、復旦大學、南京大學等。目前國內的互聯網和高科技巨頭企業都特別熱衷招聘人工智能相關專業的畢業生，如果是博士的話，起始年薪幾乎都在30萬元以上。

可見在中國人工智能市場規模不斷擴大的同時，對于人工智能崗位人才的需求也在不斷增長。北京市政交通一卡通公司數據總監張翔對《數據》記者表示，作為大數據企業來說，還是非常愿意招收大數據專門學科畢業的學生，同時需要的人才也是多維度的，包括統計、數學等各層面，復合型人才就業前景還是很好的。

專業課程設置仍需不斷完善

那么究竟人工智能專業、大數據專業都需要學習哪些課程呢？張翔介紹道：“其實大數據專業一開始應該是叫數據科學，是一個交叉學科，核心是數學，是面向應用的數學，是應用創新與實踐落地，這個學科完全是面向產業的橋梁。但是高校里面，雖然都是一個專業，但是會有定向培養計劃，比如大數據學院里面會有定向培養宏觀經濟的、有交通層面的等等，但這一切都還是起步階段。”

雖然近幾年看來，人工智能、大數據等相關專業正如前幾年的計算機專業一樣被“炒得火熱”，但其實對此還存在一些爭議。

清華大學互聯網產業研究院院長朱巖表示，人工智能專業的設置未來還會迎來很大發展，但是目前看來，該專業本身的教學理念、教學計劃還有一定的問題。人工智能本身的發展還處于初級階段，包括三個板塊，第一個是人工智能圖像識別技術，第二個是符號邏輯，第三個是人腦生理研究，這是人工智能領域中至關重要的一部分，但其實這是生命科學專業所需要研究的。所以說人工智能其實是一個高度交叉的領域，如果單獨作為一個學科，專業綜合性的要求會很高。

大數據專業也是類似，我們最后討論的結果應該叫商業分析專業。我們認為需要區別計算機、數據等一些傳統專業，大數據是一個很模糊的概念，需要涉及的學科很多，包括計算機、系統工程、商業經濟等，而我們所辦的大數據就是用來做商業分析的，幫助企業基于大數據做出商業模式等分析。

市場壓力敦促AI行業形成產業鏈

全球科技競爭進入敏感時期，產品出口、系統軟件采購，芯片進口、指令集架構授權和標準協議合作等多方面都可能受到限制，這對以應用開發見長，基礎層支撐積累較淺的國內AI公司帶來了隱患，也形成了倒逼產業鏈上游企業發展的動力。

如今，國家方面更注重基礎科學人才的培養，對于初創企業以政府引導基金的形式進行扶持，稅收政策上也有減免傾向；企業方除加大研發投入和投資布局外，開始尋找和培養相關環節的國內替代供應商，從需求角度帶來了利好。面對環境壓力和產業需求，國內AI基礎層公司在高端產品方面仍顯不足，但在應用廣泛的中低端產品中已經形成競爭力，隨著IoT時代的到來，將有大量多元化產品需求爆發，這將是中國企業拓展市場的一大契機。