从去年下半年开始，互联网人的日子渐渐变得艰难起来。如果说以前自媒体喜欢贩卖焦虑，颇受人们唾弃，而现在，这种焦虑和负面情绪不用提醒，就已经在人群中发酵，是否社会动物或老板。一方面，经济下行压力加大，不少企业裁员降薪。另一方面，生活突然开始担心“水果自由”这个基本问题；是因为很多失业者经历了较长的求职期，经历了从金融危机到自信心打击的各种挫折；活动集体爆发。在中美贸易战和国内金融去杠杆政策背景下，互联网经济的泡沫似乎一触即破。企业虽保密，但行业早已动荡不安：“互联网行业寒冬来临”、“程序员失业潮来袭”、“巨头勒紧裤腰带过日子”等言论不绝于耳。在这样的大环境下，近年来高速推进的人工智能产业面临的挑战将不言而喻。接下来，我们将从资本风向、热门领域、企业动态、人才市场等方面探讨中国人工智能领域发展现状，分析未来发展趋势，更好地帮助相关从业者做出适度调整。1、行业现状：资本寒冬来临，但“吸金”效应仍在放眼全球，人工智能行业投资和市场规模仍呈现高速增长态势。投资方面，据IDC2018年发布的《对话式人工智能白皮书》预测，到2020年全球人工智能技术支出将达到2758亿元，未来五年复合增长率将达到50%。到2020年，中国人工智能技术支出将达到325亿美元，占全球总体支出的12%。在市场规模方面，根据MarketsandMarkets的最新数据，人工智能的市场规模将从2018年的214.6亿美元增长到2025年的1906.1亿美元，复合年增长率为36.62%。与此同时，人工智能企业的融资额度不断增加。尤其是在2018年堪称资本寒冬、大环境不佳的背景下，我国人工智能领域投融资逆市增长，融资金额1278亿元，602家融资事件，均创新高。另一方面，国内获得风险投资的企业（含上市公司）仅占国内人工智能企业总数的30%。也就是说，70%的企业还是得不到投资。通过2018年人工智能投融资市场回顾和2019年上半年投融资市场分析发现，人工智能领域的资金倾向于集中在头部创业公司，而这2019年这一趋势还将延续，这些现象足以说明资本不再咄咄逼人，热钱不再涌动。如今，AI赛道已经变得非常拥挤，新兴的创业公司在拿到钱的时候也不再像以前那么幸运了。当人工智能创业热逐渐走向理性，意味着人工智能企业或将面临洗牌。在当前资本市场资金紧缺的情况下，一大批底层技术实力薄弱的企业将被逐步淘汰，而在一些细分领域，具有扎实技术支撑和商业实施能力的企业有望迎来发展。2、细分市场：已形成人群大数据积累领域，AI落地速度快。通过分析2018年中国人工智能领域的投资情况可以发现，BAT等国内几家巨头都围绕着ToB（企业服务）领域进行了投资布局。目前，随着中国人口红利逐渐消退，人工智能领域落地ToB是未来趋势。投资人工智能赋能的芯片、金融、安防、娱乐、医疗、汽车等各行业智能化在2018年都呈现出爆发式的趋势，下面，我们选取??最热门的投资领域进行详细分析：1、安全、金融、互联网服务等领域的商业化程度***从商业化、安全、金融的角度、互联网服务、企业服务等行业走在前列。安防领域，在“雪亮工程”政策推动下，智能摄像头、人像数据、车辆数据后台分析系统等产品快速落地；在民用市场，人脸识别闸机已经成为民用市场的明星产品。在金融领域，智能风控、量化投资等技术应用的商业化程度较高。作为“离钱最近”的行业，金融行业积累的海量数据为人工智能在金融领域的应用提供了“营养”。在互联网服务领域，翻译、P图、智能推荐、语音转录等服务是主要服务。这些服务以智能手机为主要入口，与大众的工作和生活息息相关。在企业服务领域，智能营销和智能客服是两大主要应用。前者侧重于基于人群数据和数据挖掘技术的精准营销，后者则基于知识图谱和语音交互技术广泛应用于各行业。从金融、智能营销领域可以看出，人群大数据积累领域已经形成，AI落地速度快。以互联网广告为例，精准投放是广告主和DSP平台的核心诉求。互联网和移动互联网的广告生态已经存在了几十年，广告的历史数据也积累了几十年。AI算法对数据挖掘技术的改进，加上算力的优化，使得广告公司能够在毫秒级内将广告主的需求与人群大数据精准匹配，实现精准营销。比如品友的“MIP智能决策引擎”、百融金服的智能风控服务。2、AI芯片企业百家争鸣，各行其是。凭借独特的技术和应用优势，英伟达和谷歌在AI芯片领域几乎占据了80%的市场份额。其他制造商，如英特尔、特斯拉、ARM、IBM和Cadence，也有一席之地。就中国而言，人工智能芯片的研发和应用与国外相比还有很大差距。由于我国特殊的环境和市场，国产AI芯片的发展呈现出百家争鸣、各自为政的格局。尤其是各个初创公司的人工智能芯片，都有自己独特的架构和软件开发包，既无法融入英伟达和谷歌建立的生态系统，也不具备与之抗衡的实力。中科院自动化所集成中心吴军宁曾发文称，国产人工智能芯片的发展就像早年国产通用处理器和操作系统的发展。过分追求完全独立自主可控的恶性循环势必会像很多国产芯片一样。芯片逐渐退出了历史舞台。此外，中美贸易摩擦升级影响了AI芯片市场，国产化替代迫在眉睫。2018年11月，美国商务部就人工智能芯片等新兴技术的出口管制措施公开征求意见。半导体是美国第四大出口产业。美国半导体公司80%以上的收入来自海外客户。2017年美国半导体出口额为440亿美元，该领域继续保持贸易顺差。高通、英伟达等公司的相当一部分收入来自中国合作伙伴和中国市场。由于AI芯片覆盖范围广，升级后的管控措施将对美国半导体企业和贸易顺差产生负面影响，就像中国“天河一号”超级计算机使用了7168个NvidiaGPU一样，但在美国禁令之后，中国超级计算机电脑改用国产芯片，导致英伟达失去了这次商业合作机会。当前，中国无疑将面临短期压力，但本土化替代迎来了机遇。3、AI+医疗行业壁垒高，落地时间长。近五年来，“AI+”在医学研究中的应用成为现代科技的热点。现阶段，人工智能+医疗主要有八个应用场景，即虚拟助手、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理和辅助医学科研平台。其中，借助医学影像大数据和图像识别技术的发展优势，AI医学影像已成为我国人工智能与医疗行业应用结合最成熟的领域。与其他行业不同，AI行业壁垒较高，尤其是AI+医疗企业，面临资金、政策、技术、人才、医疗数据等不同纬度的挑战。现阶段，受多方因素制约，AI医疗行业暴露出同质化竞争严重、落地和商业化模式不成熟、审批困难等问题。对于AI医疗企业来说，今年无疑是充满挑战的一年。从目前来看，人工智能医疗产品的落地还需要完成很多目标，需要资金和大量的配套支持，还需要很长的时间才能产生社会效益。因此，融资对于企业来说是一个长期的、持续的话题。对于那些前期资金储备不足、产品无法商业化、拿不到牌照的企业来说，今年将面临严峻挑战，甚至可能被市场淘汰。4、客运无人驾驶陷入瓶颈，货运无人驾驶方兴未艾。与欧美国家相比，国内自动驾驶水平相对落后。2018年，毕马威的一份研究报告选取了全球20个主要国家，从政策法规、技术创新、基础设施、消费者接受程度等方面对自动驾驶汽车的发展进行综合评估。结果如下：单看中美两国，美国技术创新排名第一，中国排名第15。究其原因，归根到底还是自动驾驶基础技术太薄弱。更直观一点，如果看SAE评级，我们目前的整体水平和大规模应用在L1-L2之间，美国在L2-L3之间。中间的差距大概是3-5年。这是一个汽车产品开发周期。除了技术瓶颈，近期国内自动驾驶源代码纠纷诉讼、方正内部矛盾等热点事件也严重扰乱了企业发展的步伐。从融资动态上可以看出，如今的无人驾驶已经进入了“冰火两重天”的局面。梳理国内主要自动驾驶初创公司近几年的融资历史，其中在2017年和2018年达到顶峰，到2019年，融资金额和数量均出现明显下降。另一方面，无人驾驶卡车异军突起，成为投资者眼中的热点。主要原因是自动驾驶货运场景比城市交通场景更容易实现。这个场景比较封闭，多是首尾相接的高速路段或者港口码头等固定场景。发生的原因是路况复杂、不熟悉。驾驶环境难以感知的概率较低，各家厂商在自动驾驶货运场景中的推进速度会更快。此外，货运无人化运输的实施，将有力推动货运物流行业的发展，为其创造更多价值。然而，实施时间不长的乘用无人驾驶已进入瓶颈期，主要是技术不成熟、路测受限、制造成本高、法律法规不配套、产业资源相对分散等问题。3、企业：裁员减员，科技企业转型在阵痛中前行。随着资本向头部企业集聚的趋势越来越明显，那些无法筹集资金、无法落地技术的企业将不可避免地面临生死存亡的问题。2018年以来，互联网企业裁员传闻不断。共享行业、手机厂商、电商、联合办公、房地产等行业纷纷倒下，人工智能领域也未能幸免。与裁员相关的最直接原因是经营状况不理想，甚至倒退。随着经济环境的变化，裁员将成为企业增收节支或断臂求生的最佳手段。事实上，除了创业公司，资金雄厚的科技巨头和明星独角兽在过去一年也面临着业务调整和裁员。盘点2018年6月至2019年2月的相关裁员消息，你会发现包括阿里巴巴、腾讯、京东、华为、旷世科技在内的科技龙头企业位列其中。腾讯：去年9月29日，腾讯宣布对内部架构进行重大调整，新成立了云与智能产业事业群（CSIG）和平台与内容事业群（PCG）。今年1月9日，腾讯宣布其公司技术委员会成立，委员会下设“开源协同”和“自研云”项目组，分别负责统筹和管理公司会员开源事务及公司会员自研云事务的统筹管理。为了更好地“扎根消费互联网，拥抱产业互联网”，腾讯据传将裁掉10%的中层干部。阿里：相比之下，阿里似乎调整得更频繁一些。2015年，阿里在台湾提出“大、中、小前台”战略；2017年，阿里针对“五新”进行结构调整；去年11月，阿里宣布“阿里云事业群升级为阿里云智能事业群，加强科技和智能互联网的投资建设；天猫升级为“大天猫”，组建天猫事业群、天猫超市事业群、天猫进出口事业部三大板块；成立新零售科技事业群等”。好在阿里内部架构可以“随意变化”的同时，在技术人才的引进上也能保持稳定增长。百度：去年12月18日，李彦宏发布内部邮件，宣布整合百度组织架构，ABC智能云事业部升级为智能云事业群（ACG），同时承载人工智能ToB业务和云业务。此外，搜索公司和BG的运维、基础设施和集团级共享平台都集成到基础技术体系（TG）中。此前，百度借助AI形成了以百度大脑为核心、DuerOS、Apollo、智慧云的三驾马车布局。中国物联网布局面临小米、阿里等强劲对手；自动驾驶遥遥无期，同时面临政策风险；智能云晚了，只能在存量市场上竞争。百度要“换投资换成长”，资本市场却向百度要利润。这就要求百度不仅要保证业绩的持续增长，还要平衡新业务的投入和回报。到目前为止，百度做得并不好。今年5月17日，百度公布了一季度业绩。该季度营收不及预期，利润由盈转亏。这是百度自2005年上市以来首次出现季度亏损。在财报发布当天，李彦宏在内部信中宣布，百度高级副总裁、搜索公司总裁向海龙辞职，并他的搜索公司转型为移动生态事业群，由沉豆接手；31日，百度宣布任命高级副总裁。总裁王海峰为百度集团首席技术官，继续担任AI技术平台体系和基础技术体系总经理。可以看出，百度的搜索和AI正在加速交接。不过，除了向海龙之外，近期还有四位高管闪离，这也给AllinAI的未来带来了更多的不确定性。旷世科技：旷视科技研发的人脸识别技术、图像识别技术、智能视频云产品、智能传感器产品、智能机器人产品已广泛应用于金融、手机、安防、物流、零售等领域，拥有数千家的核心客户。今年年初，旷视发布战略发布会，宣布进军机器人领域。同时更换公司新标识。众所周知，旷视科技是最早在人脸识别领域“C位出道”的。年初的业务调整，被认为是旷视科技根据市场变化适时“转型”。同时，今年年初微博爆料显示，AI独角兽旷视科技裁员15%，其中包括杭州分公司。不过，媒体向旷视科技求证，对方称该消息不属实，属于正常的年度业务调整。比特大陆：曾经，比特大陆占据了矿机行业70%以上的市场份额。在2017年的数字货币牛市中，这家公司成为最大赢家，全年净利润近50亿元。2017年底，比特大陆开始加速向AI领域转型，并于2018年10月正式对外发布两款AI芯片：面向云端和边缘服务器的AI芯片BM1682和面向边缘AI的BM1880协处理器，以及基于芯片的一些产品。但随后，行业迅速转为悲观，矿机滞销，比特大陆营收和净利润双双大幅下滑。迫于压力，比特大陆开始大量裁员，许多无利可图的创新业务也被砍掉，包括区块链、人工智能、芯片等业务线。其中，被寄予厚望的人工智能业务成为本轮裁员的重灾区。滴滴：2018年是滴滴出行奋斗的一年。恶性事件的不断发生，让滴滴出行的整体业务严重受挫。滴滴整改后，不少用户觉得打车难。另一方面，滴滴出行也在不断进行业务调整。对于恶性事件的防范，滴滴出行也预见并引入了新技术。2018年1月，滴滴出行成立AILabs（人工智能实验室），加大人工智能前瞻性基础研究，吸引顶尖科研人才，加速全球智能交通前沿技术研发。通过AI技术解决出行问题。同样在今年2月，滴滴出行传出裁员消息，裁员比例将达到25%，受影响人数约为二三百人。专注于R-Lab孵化的业务，包括滴滴外卖、小巴等。有意思的是，滴滴出行的裁员计划，由于补偿到位，补偿丰厚。员工被裁“喜”，不少员工为了争夺裁员名额而挤破脑袋。滴滴未对此事作出回应。滴滴出行之所以成为“良心”企业，是因为处理得当。总之，从去年到今年年初，疑似裁员的消息不断发酵。无论是公司正常的业务调整，还是市场环境倒逼公司及时换血，调整业务。随着移动互联网时代流量红利逐渐见顶，企业需要对自身业务有足够的掌控力。可以预见，当移动互联网流量红利枯竭之时，科技巨头的改革仍将继续，内部人员的优化也不会在短期内停止。4、人才：企业就业岗位减少，但对优秀人才仍十分渴求。站在企业的角度来看裁员，很多旁观者都会佩服决策者的意志和决心。但站在员工个人的角度，这波裁员潮又是那么的意外和无奈。很多人第一次意识到，在龙头企业一份年薪几千万、几百万的令人羡慕的工作，不一定很稳定。虽然被裁员不一定是我的错，但这个错误不得不部分由被排挤在996文化之外、失业后恐慌的社会动物来承担。很多人会形容“这是最好的时代，也是最坏的时代”，但作为一个个体的人，只能在时代中浮浮沉沉，身不由己。不过，AI人才值得庆幸的是，虽然每个行业都有裁员的可能，但国内对人工智能领域的人才需求依然巨大。即便人工智能人才遭遇裁员，有能力、有经验的人才仍然是市场热门。1、中国AI人才需求量最大，仍有10000多个职位空缺去年12月，UIPath网站官方发布的分析报告《AI Jobs》显示，从全球范围来看，中国AI职位空缺最多，共有12113个相关职位空缺。紧随其后的是美国，约有7,465个职位正在填补；日本位居第三，有3,369个职位空缺。此外，英国、印度、德国、法国、加拿大、澳大利亚和波兰也面临人工智能人才短缺的问题。2、中国最缺的是人工智能研究人员和情报专家。从各国对人工智能相关领域人才的需求来看，中国最缺的岗位是人工智能研究人员和情报专家。在人工智能研究人员的需求中，中国最大，需求量为10.83%。其次是以色列，占比8.46%；第三是日本，需求为6.95%。此外，中国对智能专家的需求在所有国家中最高，占比达15.46%。可见，我国在人工智能研究方面对人才的需求仍然很大。也就是说，相对于开发者而言，国内最稀缺的是经验丰富的资深专家资源。3、中国6大城市上榜，苏州位列全球AI相关职位空缺最多城市前15名，中国城市占据6席。其中，苏州排名第一，有3329个职位空缺。上海以1,624个职位位居第二，东京以1,258个职位位居第三。中山、宁波、北京和长沙紧随其后，分列4-7位。此外，成都和大连也入围前15名。成都495个名额，排名第11；大连有301个职位空缺，排名第14位。4、AI领域从业者平均年薪一季度达33万元目前，AI领域从业者平均薪资仍高于互联网行业平均薪资。10000元，薪资榜单第一名。随着整体经济进入寒冬，企业对人才的需求会减少，但同时也不要过分失望。2019年人工智能人才薪酬将继续上涨，企业仍对业绩突出的人才趋之若鹜。最后，通过分析人工智能行业的资本风向、细分领域、企业动态、人才需求等板块，我们可以看到，在市场增速放缓的背景下，人工智能仍是增长动力整个行业。然而，随着资本趋于理性，不断膨胀的泡沫逐渐破灭。无论是科技巨头、明星独角兽，还是初创企业，都面临着技术转型和商业落地的现实问题。在资本寒冬中，如何拥有创新的商业模式，如何以科技为导向探索，将是企业在生死存亡面前亟待考虑的问题。在这场转型的阵痛中，企业总是在寻找有能力的人才。裁员风波不可抗拒，但也无所畏惧。提升自我价值，千里马，总有伯乐找。
