人工智能（AI）和機器學習仍然是技術決策者、行業人士和投資者關注的重點。

標普全球市場財智（S&P Intelligence）2020 7月發布的調查顯示，有58%的公司和組織預計新冠大流行會對他們現有的AI計劃產生負面影響，還有19%的公司和組織表示新冠大流行導致他們停止了AI項目。與此同時，也有75%的公司和組織表示COVID-19促進了他們新的AI計劃。

最近發布的2021 AI/ML用例調查顯示情況發生了變化，有86%參與調查的人表示新冠大流行已經或將導致其所在的組織投資于新的AI計劃。由于大流行引起的不確定性仍然影響所有的人，但報告仍給出了一些2021年的AI關鍵趨勢。

AI發展缺少的不僅僅是數據科學家

數據科學家短缺的問題仍然存在，但這并不是企業發展AI面臨的唯一挑戰。在標普全球市場財智2018年夏季首次進行的企業人工智能和機器學習調查中，有36%的受訪者認為缺乏技術資源是最大的障礙，排在第二的是可訪問的數據，占比16%，數據科學家曾經最為搶手。

在最新調查中，云架構師的需求比例最高，為27%，其次是機器學習工程師、軟件工程師、然后是數據科學家，比例為23%。數據科學家仍然供不應求，但也要看到AI和ML的多學科性質，這也反映在企業的招聘中。

大型模型有望改變AI語音對話

Google在2017年推出了Transformer語言模型，這帶來了重大變化，2018年又發布了Transformers（BERT）的雙向編碼器表示形式，并于2019年在其Web搜索引擎中實使用了該技術，BERT模型中有3.4億個參數。

接著，微軟于2020年2月發布了有170億參數的Turing-NLG模型，OpenAI在6月發布了有1750億參數的GPT-3（2019年的GPT-2有15億）模型。AI模型的大小很重要，因為參數數量越大，對上下文信息理解的能力也越好。但是這些模型的構建和運行龐大且昂貴，面臨著計算資源和能耗方面的挑戰。

大型語音模型的應用還處于初期，但未來的應用值得期待，例如高級聊天機器人，或者編寫復雜研究論文的摘要，以及撰寫新聞，還有內容審核。甚至，它還可以通過理解人類對問題的描述，自動生成軟件代碼，或者從任何類型的上下文中找到所需的信息。

如此強大的模型也存在爭議，因為它們能夠生成任何類型的文本，包括偽造的歷史，種族主義。為此，微軟及其伙伴OpenAI對其最新模型的使用進行了限制。模型參數增大的趨勢將在2021年繼續，也會有更多企業用例發揮龐大語言模型的優勢。

AI芯片初創公司可能會有合并

AI芯片領域值得關注的是NVIDIA對ARM的收購，這筆收購可能在2021年下半年或2022年完成，或者永遠不會完成，具體取決于全球監管機構的意見。

英特爾方面，新上任的CEO希望在2019底收購Habana的基礎上進一步發展。

除了英偉達和英特爾這兩個重要的AI芯片提供商，還有許多AI芯片供應商，成立四到五年的初創公司們將交付產品，并希望在2021年獲得一些重要的合作伙伴。

鑒于AI加速器初創芯片公司的數量之多，如今有40多家，標普全球市場財智預計2021年會有所合并。

還需看到的是，隨著AI模型越來越大，對AI芯片的需求也是需要兼顧性能和功耗。

制造業的AI應用更快一步

很難單獨挑出一個AI應用更廣的行業，但2021年制造業似乎會在AI應用中扮演重要角色，這不僅是從2020年觀察到的市場勢頭，從過去幾年專注于這一領域的創業公司的表現也能有所發現，制造的自動化愿景已經加速。

2020年10月發布的《企業之聲：2020年供應商評估 》調查顯示，接受調查的制造業公司中有62%的人將AI / ML視為未來兩年最具變革性的技術，這一點與此前該行業在領先技術方面處于落后地位的印象不同。

在新的調查中，2021年制造業AI的關鍵用例包括數據安全性，庫存監控，和預測性維護。展望未來兩年，裝配線的創建和優化，員工安全（包括社交距離）將進入前四名。

技術受到監管

技術正在受到監管，最大的社交媒體公司將開始雇用合規團隊。盡管不是我們關注的人工智能公司，但最近幾周，在政治動蕩中受影響的Twitter、Facebook、Parler也體現了其影響力。

一些后端提供商也采取了行動，包括AWS，Salesforce和Stripe，它們退出了向某些與特朗普相關的實體的合作。其中一些公司會歡迎監管，這將有助于行業的規范，也能幫他們做出一些艱難的決定。

在考慮技術（或至少是軟件）和法規時要考慮的另一個因素，是它與有形物品（例如石油或食品）之間的差異，在大多數情況下，技術產品可以立即在其他國家使用。因此，有野心的企業對法規的關注也應超越自己的范圍。

國家資金、政策支持AI發展

在過去的幾年中，國家AI戰略一直在不斷發展?，F在政府已經投入大量資金來支持AI項目，例如，在美國，一項新的國防法案《 2021財年國防授權法案》在年初成為法律，并為人工智能預留了64億美元的政府預算。

其中包括建立由白宮領導的國家人工智能計劃辦公室，旨在確保五角大樓獲得的AI技術在道德上合理，并讓美國國家標準技術研究院（NIST）制定AI風險管理框架。隨著這類資金的使用，以及新政府更加注重細節，美國政府將實行更多的治理。

在英國，2019年成立的英國人工智能委員會（UK AI Council）獨立顧問專家委員會（公布了人工智能路線圖，為英國政府提供建議，并將英國推向人工智能和數據革命的前沿。

中國也在2017年開始制定國家人工智能戰略，當時中國國務院發布了《新一代人工智能發展計劃》。其目標是到2030年成為世界主要的AI創新中心。雖然中美關系變得緊張，但中國將為實現2021年的目標站穩腳跟。
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