日前，教育部、发改委、财政部联合印发《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》（以下简称《意见》）加快本领域研究生培养人工智能，并明确提出扩大研究生数量。培养规模。据教育部学位管理与研究生教育司负责人介绍，《意见》特别注重多元融合的推进策略。一是学科建设突出“融合发展”，完善学科设置机制，围绕学科重大理论和实践应用问题，推动人工智能方法和技术向更多学科渗透融合；二是人才培养模式强调“复合培养”，探索以问题为导向的交叉学科人才培养模式，深化产教融合，制定个性化培养方案，大力提高研究生创新实践能力；三、课程体系建设强调“精准耦合”，以“全链条”、“开放个性化”为目标，打造人工智能核心知识课程体系和应用模块课程；四、评价机制强调“组合创新”》，以成果评价为突破口，对论文、专利、软件著作权等多种形式的成果进行科学评价。推进不同类型研究生分类评价机制，构建有利于教师的人才评价机制’跨学科研究。可见人工智能人才未来将成为“香饽饽”。那么我国人工智能市场前景如何？人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力。它将进一步释放以往技术研发积累的巨大能量演进和产业转型，并创造一个新的强大引擎来重组生产、分配和交换。在消费消费等经济活动的各个方面，从宏观到微观各领域形成对智能化的新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工智能正在与各行各业快速融合，助力传统产业转型升级、提质增效，在全球范围内引发新的产业浪潮。那么，我国人工智能产业现状如何？人工智能市场规模不断扩大。2015年以来，中国人工智能市场规模逐年增长。随着人工智能技术的逐步成熟，科技、制造等行业巨头不断深化布局。数据显示，2018年，中国人工智能市场规模约339亿元，增速达56.2%。预计2020年中国人工智能市场规模将突破700亿元。来源：中商产业研究院梳理人工智能产业布局。随着我国人工智能市场的快速发展，各地都在积极进行产业布局。总体来看，我国人工智能产业已形成京津冀、长三角、珠三角协同发展的格局，特别是东部沿海地区作为重点部署区域。其中，北京布局较为成熟，产业链较为完善。特别是中关村科学城等机构，为北京人工智能产业发展提供了政策、技术、人才等方面的优惠。目前，北京的人工智能企业数量在全国名列前茅，约有400家。上海的人工智能企业数量少于北京，但也领先于其他省市。上海规划建设人工智能高地，打造一流的人工智能创新生态。目前，已布局“人形”空间结构，分布在8个区域、11个行业。除了上海，江苏、浙江等地也在积极布局，人工智能企业相对集中。广东的科技创新能力也处于领先地位，尤其是在粤港澳大湾区的规划建设中，非常重视人工智能的布局。截至目前，广东省已成功认定两批8个产业园区为“广东省人工智能产业园区”。此外，依托国家特色小镇、千企千镇工程、珠三角国家自主创新示范区、广深科技创新走廊建设等重要机遇，广东鼓励世界各地城市结合本地基础和优势，加快人工智能产业应用，打造一批人工智能小镇。我国人工智能企业分布图：来源：中商产业研究院编制的《2020年人工智能产业发展趋势预测》。目前，我国人工智能产业发展的基本条件已经具备而未来十年将是人工智能技术加速普及的爆发期，AI专用芯片有望成为下一个爆发点。随着5G商用，人工智能产业发展将加速。同时，人工智能溢出效应显着，将带动其他相关技术不断进步，助推传统产业转型升级和战略性新兴产业全面突破。2020年，人工智能将有以下发展趋势：一、政策和产业发展持续优化2017年以来，人工智能连续三年被政府工作报告提及，可见人工智能产业的重要性。2019年，政府工作报告中，人工智能从“提速”、“做强”转向“深化”，表明其已经走过萌芽期和发展起步期，下一阶段将进入高速发展时期，更注重应用落地。2020年，政府将继续支持和加快人工智能产业发展，人工智能“政策持续催化”是行业发展趋势之一。2.5G助推行业加速发展随着人工智能技术的进一步成熟，未来企业的业务应用能力将成为资本的重要考核因素。2019年是5G商用元年。随着5G商用时代的逐步到来，人工智能技术的连接效率将进一步提升。深度学习、数据挖掘、自动编程等领域也将在更多的应用领域实现。5G将进一步助推行业加速发展。3、AI芯片的大规模落地近年来，AI芯片逐渐达到可用状态，2020年将是AI芯片大规模落地的关键一年。端侧AI芯片将更加低成本化、专业化、方案集成化。同时，NPU（神经网络处理单元）将成为下一代端侧通用CPU芯片的基础模块。未来，越来越多的端侧CPU芯片将进行以深度学习为核心的全新芯片规划。除了芯片，AI还将重新定义计算机架构，支持AI训练和预测计算作为一种新的异构设计架构思路。4、深度学习的大规模应用深度学习是人工智能领域的一项重要技术，也是被业界证明有效的技术。以深度学习框架为核心的开源深度学习平台大大降低了人工智能技术的开发门槛，有效提升了人工智能应用的质量和效率。2020年，各行各业将大规模应用深度学习技术进行创新，加速转型升级。5.人才需求显着增加人工智能本身就是多种技能的高度融合，不仅是传统技术与数据科学的融合，更是从数据采集到数据存储、分析、应用、分析等过程的融合。自动控制。随着人工智能应用的深入和推进，技能的碰撞将不断增加。人工智能人才需要掌握多种技能，解决复杂维度的问题，已不再是偶然。随着铝产业的不断发展，对相关人才的需求不断扩大，铝技术人才正迎来黄金发展机遇，尤其是在高技术服务和制造领域。
