今年高校本科招生志愿填报工作已经告一段落。从全国各地陆续传递的信息来看，人工智能（AI）相关专业成为热门专业。

　　今年3月以来，全国共有35所高校获首批建设“人工智能”本科新专业资格，包括清华大学、北京大学、北京航空航天大学等院校。

　　其实在去年，就有不少高校计划开设相关课程。据统计，去年全国各大高校新增备案本科专业中，数据科学与大数据技术（196所）、机器人工程（101所）、智能科学与技术（96所）、智能制造工程（50所）。随着技术不断迭代，市场认知也逐渐完善，更多产业对人工智能抱以热忱，人工智能也已经从讲技术教育市场的阶段，过渡到思考如何将技术与商业相结合、与合作伙伴共同重构传统产业价值链的阶段。时代进入了人工智能与传统产业广泛、深度融合的前夜。

　　根据艾瑞咨询《2019年中国人工智能产业研究报告》显示，近几年，人工智能技术在实体经济中寻找落地应用场景成为核心要义，人工智能技术与传统行业经营模式及业务流程产生实质性融合，智能经济时代的全新产业版图初步显现，预计2019年人工智能核心产业规模将突破570亿元，目前，安防和金融领域市场份额最大，工业、医疗、教育等领域具有爆发潜力。

　　另一方面，2018年人工智能相关公司总数达到2167家。人工智能企业可划分为基础层、技术层和应用层，基础层以AI芯片、计算机语言、算法架构等研发为主；技术层以计算机视觉、智能语音、自然语言处理等应用算法研发为主；应用层以AI技术集成与应用开发为主。根据中国新一代人工智能发展战略研究院调研数据，中国人工智能企业多集中在应用层，技术层和基础层企业占比相对较小；从技术类型分布来看，涉及机器学习、大数据、云计算和机器人技术的公司较多，整体分布相对均匀。

　　AI的新兴发展模式主要包括智联网AIoT、AIPaaS和AI+产业互联网。

　　AIoT的体系架构中主要包括物联网设备及解决方案、操作系统/平台、基础设施（以云服务形态为主）等三大层级。智能化设备是AIoT的“五官”与“手脚”，可以完成视图、音频、压力、温度等数据收集，并执行抓取、分拣、搬运等行为，通常是物联网设备与解决方案搭配向客户提供，这一层涉及设备形态多样化，玩家众多。预计2020年我国物联网连接量将达到60亿个。AIoT对实体经济的融合赋能，使AIoT整体业务享有万亿级市场空间，先入者已开始构建自身业务壁垒。

　　随着人工智能技术对传统产业的不断渗透，越来越多的企业对AI产生了需求，但自主组建一支AI技术团队，研发相关系统和应用对于大部分公司而言投入产出比并不高，而且难以达到“即插即用”的效果，因此通过云平台PaaS层输出AI能力的AIPaaS服务成为需求方向。结合产业化落地，AIPaaS平台可分为三个阶段，即模型自动化生产、模型规模化生产和模型智能化生产，逐步实现去监督化生产。

　　互联网巨头公司正致力于推动产业互联网发展，希望通过丰富的云端应用打通产业链上下游企业，使真实的生产数据能够在云平台累积。其中，AI主要通过认知智能体现价值，由NLP、知识图谱技术建立打通产业的关联数据库，通过机器学习训练模型，推导出最佳的优化策略，向企业输出解决办法、咨询服务或SaaS应用等，使整条产业链的生产更柔性，商业逻辑更具可预测性。随着平台用户增加，导入数据激增，AI算法获得更多优质数据训练，准确率上升，产生能够撬动更多用户的核心竞争力，形成良性循环的产业生态，从而达到技术推动传统产业升级的效果。