CB Insights最新的AI报告，预测了2018年13个AI趋向。

其中关于中美双雄时代的趋向，量子位之前曾经专文搬运过，其中中心要点是：2017年数据显示，中国AI创业公司融资比美国还多。

在2017年，全球AI创业公司总共融资125亿美元，其中48%的资金投向了中国，38%在美国——即使中国AI创业公司数量还没有美国多。

所以，中国AI的汹涌态势可见一斑。

除了中美话题，CB Insights报告中还列出了其他12个趋向，这些趋向不只与AI从业者有关，更重要的是曾经分明有影响各行各业的趋向了。

量子位直切要点，希望能给你提供一些参考：

1）新蓝领任务： 机器人 保姆

AI推进下的机器自动化浪潮，一度被以为要冲击休息力密集的制造业，形成大面积蓝领任务被替代。

但容易被疏忽的是新工种呈现：机器人保姆。

随着高度自动化制造、仓储等机器人完善，同时也需求相关人类对机器人停止维护。

比方在 亚马逊 仓库中，曾经有超越10万个机器人投入运用，相应也发明了数千团体类的新任务时机。

2）AI for X，无处不在

另一个趋向是AI会进入各行各业，或换言之， 机器学习 无处不在。

这样的趋向，在2017年展示了不少案例。数据+AI算法正在带来更多的想象。

比方英国正在用AI酿造啤酒，瑞典经过深度学习来剖析马匹行为，纽约经过AI定制千人千面的素食安康食品……

随着AI算法和机器学习愈加民主化，每一个行业都能够进一步失掉“AI+”式的改动。

3）AI平安同步升温

一方面是AI深化各行各业，无处不在，另一方面则是如影随形的平安成绩，特别是数据泄露带来的风险。

在2017年中，AI平安创业公司融资事情也一浪高过一浪。

总之，无数据的中央就会有平安隐患，AI时代也不例外。

4） 语音交互 竞争全球停战

CB Insights以为，目前语音交互和平在英语国度暂时两强并存：Amazon Echo和Google Home主导了智能家庭音箱市场。

但非英语国度的语音交互大战蒸蒸日上。

亚马逊上个季度宣布将开端向大约80个国度运送其基于Alexa的智能音箱。但不利的一面是，它希望全球用户可以用英语，德语或日语停止互动。

Google Home有英文，德文，法文和日文版本。而苹果的HomePod目前仅提供英文版本。

此外，Google比亚马逊有一个显着的优势。：适用于Android手机的Google智能助理提供英文，法文，德文，意大利文，日文，韩文，西班牙文和葡萄牙文版本。其语音辨认功用-用于语音到文字转换和语音搜索，可扩展到119种言语。

CB Insights的观念是，西班牙语国度将是Amazon和Google在2018年的竞争重点。

但中文市场，Amazon和Google都不太有戏，中文市场如今还多雄混战，市场主导位置的竞争仍将持续。

5）白领任务受冲击

之前AI冲击白领任务的话题“雷声大雨点小”，但2018年能够会进入真枪实弹阶段。

CB Insights以为AI会愈加普遍地进入辅佐决策阶段，这对白领的任务将形成要挟。

一份EAAS市场地图显示，不少初创公司都在打造专业性很强的行业AI，从律师到记者，从理财参高端智能装备、新一代信息技术、新能源、新材料、新制造、新零售、新技术、生物制药等新的产业集群正在迸发活力;创新驱动、科技支撑、知识产权转化、技术转移等新的动能正在超越旧的动力，新经济成为支撑经济发展的重要力量。谋、买卖员到管理征询等从业者，都能够遭到冲击。

例如， 人工智能 可以高效完成律师的局部任务。在诉讼方面，自然言语处置（文本剖析）可以在几分钟内汇总数千页法律文件。这项义务，人类律师通常能够需求几天赋能完成。同时，AI还能增加失误。

另外，顺序员也没能幸免。AI编程的产品也有不少顺序员在加班加点推出，顺序员的任务也面临应战。

那什么样的白领任务是暂时平安的？

CB Insights的观念是教育和医疗保健等需求高度情感智能的范畴，目后面临的自动化风险最小。

如创新工场董事长李开复之前屡次地下议论的观念：人类的爱，AI无法替代。

6）AI终端趋向分明

CB Insights还表示，AI开展正在进入“端”时代。

包括手机、汽车、可穿戴在内的终端都将越来越多地迎来AI加持，边缘计算趋向也在加强。

可以举例的是苹果在2017年盛大推出的A11芯片，搭载了神经引擎，可以以每秒600B的速度执行机器学习义务，还协助完成了Face ID的使用，在本地终端就能完成人脸辨认。

Google还提出了一种新办法，在终端设备上就能完成模型训练，目前正在测试Google键盘Gboard中的一些功用。

此外，AI进入终端还能够带来计算的新形式，边缘计算、 云计算 和地方效劳器通讯，能够会有更多混合运用的状况。

7）CapsNet无望逾越CNN

Geoffrey Hinton在2017年提出的CapsNet，无望在新的一年里逾越卷积神经网络(CNN)。

与CNN相比，CapsNet补偿了不少缺陷，比方数据量、精确度、训练数据多样性等等，功能更好。

8）顶级AI人才仍然很贵

AI人才市场仍将供不应求，顶尖AI人才年薪百万美元仍然不稀罕。

在中国，AI专家也很稀缺。初级机器学习专家年薪50万美元，优秀的机器学习人才也在30万-40万美元的年薪区间。

目前合格的AI研讨人员数量在30万，需求量是100万甚至更多，所以缺口还很大。

△DeepMind披露的薪资情况，均匀年薪35万美元

9）AI创业公司洗牌将至

机器学习将在2018年成为新常态，AI创业公司也会迎来检验期，光有概念炒作，没有产品和商业形式，能够会被洗牌。

投资者关于AI公司的投资也会愈加慎重，融资会变得更困难。

10）机器学习技术产品化

随着机器学习技术成为新常态，会有更多产品和效劳满足市场需求。越来越多的公司甚至不必招聘昂贵的机器学习专家，经过其他公司提供的机器学习才能就能完成模型训练。

比方Google、亚马逊、Salesforce和微软等大型公司，都在争夺这方面的市场。

特别是Google，发布了Cloud AutoML。客户运用本人的数据来训练算法，就能满足他们的特定需求。

亚马逊则经过AWS销售AI效劳，发布了一些相似API的产品，允许任何开发人员拜访Lex（Alexa外部的NLP），Amazon Polly（语音分解）以及Amazon Rekognition（图像剖析）。

11）AI+医疗迎来迸发

最初被强调的是，AI在医疗成像和诊断中将会发作的作用。

在美国，监管机构正在思索同意AI用于临床。AI在诊断方面可以提供更晚期精确性判别，这能让很多病症在晚期被发现和医治。

AI“看片”也会比人类医生更具优势，还能疾速普及。

此外，医疗保健方面的AI创业也正在进入最热阶段。

12）AI进入DIY阶段

2018年，AI的技术和产品将会愈加普及，DIY打造特性化AI也成为能够。

不需求计算机迷信或数学博士，你就能来树立本人的AI。在开源软件库，数百种API和SD呼吁行业者在政府部门出台相关政策标准的之前，从业者一定要规范自己的行为准则健康有序的快速发展。K可以发扬作用，而且Google等巨头公司会开发越来越多的简易配套件，壁垒比任何时分都要低。