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AI 行业走势展望: 未来AI技术发展预测
发布时间：2024-08-24 17:27:42 浏览量：117次
时间序列分析是一种根据动态数据揭示系统结构和规律的统计方法，通过对AI企业近几年相关数据进行平滑标准化处理，我们得以建立时间序列模型，对AI行业未来发展情况进行预测，图中虚线部分代表模型预测走势函数。
AI 行业向稳定发展期迈入
模型结果显示， 2018年，国内人工智能公司数量将较2017年增长20个百分点，虽然公司数量仍在攀升，但增幅较过去几年将明显放缓。
AI领域将逐渐由爆发期过渡到平稳期。新增企业增速下行有望使更多资本涌入好的项目，可以预见，在未来，AI垂直巨头将逐渐显现，人工智能技术的积累和突破将加速各种应用场景落地，催生更多生态，使人工智能真正能够对各个行业进行重塑，处理更多现有难以解决的实际问题。
人才需求延续倍数级增长
未来企业增速虽趋于稳定，但因AI技术发展需要大量技术人才支撑，加上人工智能企业整体规模不断扩大，AI人才需求将延续倍数级增长。模型结果显示，2018年，AI人才招聘需求将较2017年增长1.8倍，
按上行趋势预测，更是有望达到2.8倍，AI领域人才争夺战还将维持很长时间。
人才困境仍难缓解 政策支援亟不可待
AI领域的持续升温，刺激大量优秀技术人才流入这一行业，同时推动国家高校设立人工智能相关专业，这些为人才补给提供了根本保障。模型显示，未来AI人才供应将继续走高，2018年人才供给有望较2017年增长1.2倍，上行趋势预测值较2017年增加1.7倍，下行预测较2017年增长1.0倍。可以看出，人才供给在高速增长，但较需求增长速度还是有不小差距，这将继续拉大人才需求缺口。
不过需要注意的是，与人才需求预测相比，人才供给预测不确定性相对更高，一是国家对AI行业重视程度提高，有望加速高校设立相关专业，并通过政策吸引大批海外AI人才归国，二是行业热度提升将使教育培训市场加速布局AI课程，使人工智能基层人才培养数量翻倍增长，这些因素均有可能会使未来AI人才供应出现缓解。
本节数据说明
中国AI人才供求研究部分的数据均抽样自BOSS直聘招聘和求职者大数据体系，抽取与人工智能直接相关的职位数据，如自动驾驶、自然语言处理、计算机视觉、搜索算法、算法工程师、推荐算法、图形开发、深度学习、图像识别、语音识别、机器视觉、语义识别、声纹识别、NLP、神经网络等。数据组依据填写信息的完整度和信息可信度，对抽取样本数据进行了清洗，剔除了信息填写虚假，不符合要求的数据。
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