目前人工智能教育研究最深入最经典的白皮书：德勤《全球人工智能发展白皮书2019》_谈智适应学习系统在学校深化应用可能遇到的问题及解决方案

1、 人工智能正全方位商业化
当前人工智能技术已步入全方位商业化阶段， 并对传统行业各参与方产生不同程度的影响， 改变了各行业的生态。这种变革主要体现在三个层次。第一层是企业变革：人工智能技术参与企业管理流程与生产流程， 企业数字化趋势日益明显， 部分企业已实现了较为成熟的智慧化应用。这类企业已能够通过各类技术手段对多维度用户信息进行收集与利用， 并向消费者提供具有针对性的产品与服务， 同时通过对数据进行优化洞察发展趋势， 满足消费者潜在需求。 第二层是行业变革： 人工智能技术带来的变革造成传统产业链上下游关系的根本性改变。 人工智能的参与导致上游产品提供者类型增加， 同时用户也会可能因为产品属性的变化而发生改变， 由个人消费者转变为企业消费者， 或者二者兼而有之。 第三层是人力变革。 人工智能等新技术的应用将提升信息利用效率， 减少企业员工数量。 此外， 机器人的广泛应用将取代从事流程化工作的劳动力，导致技术与管理人员占比上升， 企业人力结构发生变化。

2、 AI全面进入机器学习时代
随着技术的进步和发展， 人类学习知识的途径逐渐从进化、 经验和传承演化为了借助计算机和互联网进行传播和储存。由于计算机的出现， 人类获取知识的途径开始变得更加高效和便捷。在不久的将来， 绝大多数的知识将被机器提取和储存。强大的计算机算法将逐渐获得类人的能力， 包括视觉、 说话的能力和方向感等。

在人工智能众多的分支领域中，“机器学习”（Machine Learning） 是人工智能的核心研究领域之一。包括89%的人工智能专利申请和40%人工智能范围内的相关专利均为机器学习范畴。最初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能。机器在现有的知识找到空缺， 接着机器效仿人脑并模拟进化， 系统化地减少不确定性，识别新旧知识的相同点， 并完成学习。

▲人工智能各层级图示

人工智能核心是算法 。作为人工智能的底层逻辑， 算法是产生人工智能的直接工具。 从历史的进程来看， 人工智能自1956年提出以来， 经历了三个阶段， 这三个阶段同时也是算法和研究方法更迭的过程： 第一个阶段是20世纪60~70年代， 人工智能迎来了黄金时期， 以逻辑学为主导的研究方法成为主流。 人工智能通过计算机来实现机器化的逻辑推理证明， 但最终难以实现。 第二个阶段是20世纪70~90年代，其中， 1974到1980年间， 人工智能技术的不成熟和过誉的声望使其进入“人工智能寒冬”， 人工智能研究和投资大量减少。

1980年到1987年， 专家系统研究方法成为人工智能研究热门， 资本和研究热情再次燃起； 1987年到1993年， 计算机能力比之前几十年已有了长足的进步， 这时试图通过建立基于计算机的专家系统来解决问题， 但是由于数据较少并且太局限于经验知识和规则， 难以构筑有效的系统， 资本和政府支持再次撤出， 人工智能迎来第二次“寒冬”。

第三个阶段是20世纪90年代以后， 1993年到2011年， 随着计算力和数据量的大幅度提升， 人工智能技术获得进一步优化； 至今， 数据量、 计算力的大幅度提升， 帮助人工智能在机器学习， 特别是神经网络主导的深度学习领域得到了极大的突破。 基于深度神经网络技术的发展， 才逐渐步入快速发展期。

▲人工智能技术发展历史

此外， 数据是人工智能底层逻辑中不可或缺的支撑要素， 没有数据针对人工智能的数据处理将无法进行。有了数据挖掘对数据的清晰、 集成、 归约等预处理手段， 人工智能才能拥有足够的数据进行学习。随着人工智能技术的迭代更新， 从数据生产、 采集、 储存、 计算、 传播到应用都将被机器所替代。

3、 市场对投资回归理性
从科研和学术的范畴到技术创业， 人工智能仅用了几年的时间。这样的转变不仅得益于人们希望新技术解放生产力的要求和政策的扶持， 还离不开资本市场对人工智能的助推。随着资本市场对人工智能认知的不断深入， 投资市场对人工智能的投资也日趋成熟和理性。在过去5年间， 中国人工智能领域投资出现快速增长。人工智能的元年2015年， 投资总额达到了450亿元， 并在2016年和2017年持续增加频次。2019年上半年中国人工智能领域共获融资超过478亿元， 获得了不俗的成绩。

分析人工智能的投资趋势， 主要分为以下几点：

易落地人工智能应用场景受投资人追捧。近年投融数据显示， 企业服务、机器人、 医疗健康、 行业解决方案、基础组件、 金融领域在投资频次和融资金额上均高于其他行业。从公司层面来看， 全球顶级团队、 资金实力和科技基因更易受到二级市场投资者的青睐。从行业方面来看， 容易落地的新零售， 无人驾驶， 医疗和智适应教育预示着更多的机会， 因此以上领域的公司拥有更多获得投资的机会。

投资市场开始青睐底层技术创业公司。有别于前期对应用型人工智能公司的投资偏好， 投资市场开始逐渐关注人工智能底层技术的创业公司。做底层技术更易受追捧， 由于天花板高， 这类公司在市场上更加具有竞争力。由于人工智能底层技术在中国的发展仍落后于美国的， 而底层技术是人工智能发展的重要支持， 随着人工智能在中国的进一步发展， 底层技术的投资的热度将持续增长。

获投A及B轮公司占比仍然最高， 战略投资开始逐渐增多。目前全国有超过1,300家人工智能企业获得风险投资投资。其中A轮以前的获投频次占比开始逐渐缩小， 投资人对A轮仍然保持着较高的热情， 目前是获得投资频次最高的轮次。战略投资在2017年开始爆发。随着人工智能市场板块的逐渐成熟， 以互联网巨头为主的领军企业将目光投向了寻求长期合作发展的战略投资。这也预示着人工智能行业与产业在资本层面的战略合作开始增多。

巨头投资人工智能布局在业务关联产业上下游。在人工智能发展的热潮中， 嗅觉敏锐的互联网巨头也开始了自己的战略布局。以科技部、 中科院国科控股、 地方财政局和经信委等机构扶持的科技投资基金以及阿里巴巴、 腾讯、 百度、 京东为首的互联网巨头已经将投资渗透到人工智能的各个板块。从领域来看， 各投资机构选择投资的项目均处于其未来产业战略布局的上下游， 而这些获投项目也推动着国家人工智能发展战略的落地。例如阿里巴巴投资重点主要在安防和基础组件， 获投的代表性公司包括商汤、 旷视和寒武纪科技等。腾讯投资的重点主要集中在智慧健康、 教育、智慧汽车等领域， 代表性的公司包括蔚来汽车、 碳云智慧等企业。百度投资的重点主要在汽车、 零售和智慧家居等领域。京东投资重点聚集在汽车、 金融和智慧家居等领域。而依托中科院体系的国科系则在与芯片、 医疗、 教育等人工智能技术和应用领域均有涉足。随着数字化在各行业中的转型和融合， 人工智能在无人驾驶、医疗健康、 教育、 金融、 智能制造等多个领域都将成为巨头的必争之地。

作为未来的新型行业， 人工智能企业呈现出高增长的特征。我们根据不完全的公开信息， 以及德勤高科技高成长500强榜单内的人工智能企业进行增长率梳理， 筛选出了50家高增长企业。

4、 城市逐渐成为AI创新融合应用主战场
城市是承载AI技术创新融合应用的综合性载体， 也是人类与AI技术产生全面感知的集中体验地。过去几年， 全球各地的主要城市都在AI技术的发展中发挥了差异化作用， 构建了各自的生态体系，并在赋能产业应用、 助力区域经济发展方面实现初步效果， 掀起了人类对新一轮产业革命的思考、 认知和行动。随着AI应用纷纷落地于城市层面， 城市逐渐成为AI创新融合应用的主战场。

虽然全球各地AI技术的关键成功要素各有差异， 但总体而言都构建了有利于技术与城市融合的生态发展体系。我们对超过50个AI技术细分应用行业、 100多个AI技术相关的大学及研究机构、 200多家头部企业、 500多个投资机构、 7,000家AI企业、 10万名AI领域核心人才的持续跟踪观察， 总结了以城市为主体的AI技术及产业生态体系的特点、 框架及发展路径。经过综合考虑， 我们认为一个城市AI技术创新融合应用程度可主要通过考察以下五大方面：

顶层设计：即AI产业扶持政策、 特殊立法、 数据开放政策及开放程度等 ；

算法突破：即AI芯片等人工智能核心软硬件的研发核心环节等 ；

要素质量：即AI领军人物、 资本支持力度、 科学家薪酬水平、 行业会议影响力等 ；

融合质量：即前沿学科连结性（AI:+Cloud、 +Blockchain、 +IoT、 +5G、+Quantum Computing等前沿技术）、创新主体多元性（头部企业、 学术机构等）、 文化多样性等 ；

应用质量：即金融、 教育、 医疗、 数字政务、 医疗、 无人驾驶、 零售、 制造、 综合载体发展等 。

根据全球城市在上述五项指标中的评估表现， 德勤评选出最具代表性的三大类共计20个全球AI创新融合应用城市：

▲2019年20个全球AI创新融合应用城市

5、 AI支持体系不断发力
作为推动人工智能技术进步的“三驾马车”， 算法、 数据和计算力在过去的5-10年间不断创新。在算法方面， 人类在机器学习的算法上实现了突破， 特别是在视觉和语音技术方面的成就尤为突出。在数据方面， 移动互联网时代的到来使数据量迎来了爆炸式增长。

人工智能算法模型经过长期发展， 目前已覆盖多个研究子领域。以机器学习为例， 其核心算法包括最小二乘法、 K近邻算法、 K均值算法、 PCA分析法核心
模型包括线性回归、 逻辑回归、 判定树、 聚类、 支持向量机等。主流算法模型库使得常见算法模型得到了高效实现：Caffe框架、 CNTK框架等分别针对不同算法模型进行收集整合， 在算法的开发利用中有很高的实用性。随着大数据技术的不断提升， 人工智能赖以学习的标记数据获得成本下降， 同时对数据的处理速度大幅提升。宽带的效率提升。物联网和电信技术的持续迭代为人工智能技术的发展提供了基础设施。2020年， 接入物联网的设备将增加至500亿台。代表电信发展里程的5G的发展将为人工智能的发展提供最快1Gbps的信息传输速度。

在计算力上， 得益于芯片处理能力提升、 硬件价格下降的并行使得计算力大幅提升。截至目前， 全球人工智能的计算力主要是以GPU芯片为主。但随着技术的不断迭代， 如ASIC、 FPGA在内的计算单元类别将成为支撑人工智能技术发展的底层技术。

6、 顶层政策倾斜力度持续增加
人工智能对社会和经济影响的日益凸显， 各国政府也先后出台了对人工智能发展的政策， 并将其上升到国家战略的高度。截至目前， 包括美国、 中国和欧盟在内的多国和地区颁布了国家层面的人工智能发展政策。

时至2019年， 中国政府继续通过多种形式支持人工智能的发展。此前， 中国形成了科学技术部、 国家发改委、 中央网信办、 工信部、 中国工程院等多个部门参与的人工智能联合推进机制。从2015年开始先后发布多则支持人工智能发展的政策， 为人工智能技术发展s和落地提供大量的项目发展基金， 并且对人工智
能人才的引入和企业创新提供支持。这些政策给行业发展提供坚实的政策导向的同时， 也向资本市场和行业利益相关者发出了积极信号。在推动市场应用方面， 中国政府身体力行， 直接采购国内人工智能技术应用的相关产品， 先后落地多个智慧城市、 智慧政务等项目。

从战略层面来看，《新一代人工智能发展规划》 是中国在人工智能领域进行的第一个系统部署文件， 具体对2030年中国新人工智能发展的总体思路、 战略目标和任务、 保障措施进行系统的规划和部署。规划根据中国人工智能市场目前的发展现状分别对基础层、 技术层和应用层的发展提出了要求， 并且确立中国人工智能在2020、 2025以及2030年的“三步走” 发展目标。

7、 全球AI市场超6万亿美元
人工智能将提升社会劳动生产率， 特别是在有效降低劳动成本、 优化产品和服务、 创造新市场和就业等方面为人类的生产和生活带来革命性的转变。全球范围内越来越多的政府和企业组织逐渐认识到人工智能在经济和战略上的重要性， 并从国家战略和商业活动上涉足人工智能。全球人工智能市场将在未来几年经历现象级的增长。我们预测未来2025年世界人工智能市场将超过6万亿美元， 2017-2025年复合增长率达30%。

从行业来看， 传统市场规模较大的领域将继续领跑， 2030年制造业， 通信、传媒及服务， 自然资源与材料将分别以16%， 16%， 14%占据前三名。其中，庞大的制造业企业已经开始加速数字化转型， 推动智能管理、 智能工厂、 智能物流等全方位智能化， 因而制造业也是其中增速最快的领域。同时， 在新领域
中， 教育领域人工智能技术的应用也开始向学习全过程渗透， 增长速度也是不容忽视。

我国的人工智能核心产业规模目前已超过1,000亿元， 预计到2020年将增长至1,600亿元， 带动相关产业规模超一万亿元。 其中北京、 上海、 浙江、 江苏、 广东的人工智能相关产业规模位于所有省份和直辖