绝口不提AI，但苹果已经成为一家人工智能公司
【编者按】在本月的苹果开发者大会上，苹果公司没有提到一个热词——人工智能（AI），而是以机器学习等技术语言替代。但在其推出的多项更新中，却处处隐藏着AI功能，比如自动拼写更正升级、耳机自适应音量调整、图片编辑功能优化。
《大西洋月刊》科技作者卡罗琳·米姆斯·奈斯（CarolineMimbsNyce）认为，尽管苹果避谈人工智能，但苹果实际上已经成为一家人工智能公司，因为许多实现人工智能的微小功能调整正在悄然进入iPhone。澎湃科技（www.thepaper.cn）编译整理了奈斯6月20日发表的这篇文章。
在经历这十多年的发展后，自动更正功能出现“失误”的情况可能会逐渐消失。苹果饱受诟病的拼写软件正在通过人工智能进行升级：利用复杂的语言模型，新的自动更正不只是对照字典检查单词，还能根据单词在句子里的语境进行判断。从理论上讲，它不会把用户想要输入的consolation（安慰）误解为consolidation（巩固），因为它知道这些词不是可以互换的。
下一代自动更正功能，是苹果本月早些时候宣布的iPhone体验的小更新之一。此外，照片应用可以分辨你的狗和别人的狗，像识别照片里常见的人物一样，自动认出你的宠物；而AirPods也会根据聆听情况更智能地调节背景噪音。
苹果的新人工智能功能也许只是“主菜之前的开胃菜”。
这些功能都是由人工智能支持的——虽然你可能不会从苹果的演示中了解到这一点。苹果在宣布这些更新的会议上并没有提到“人工智能”这个词，尽管这个词已经成为目前各个科技公司的流行词。相反，苹果使用了更多技术语言，如机器学习或Transformer语言模型（编者注：谷歌开发的一种深度学习模型，OpenAI在此基础上开发了GPT）。苹果对这项技术一直保持沉默——沉默到被认为落后于其他科技公司。确实，ChatGPT可以写出半成品的商业建议，而Siri只能给你设定早上的闹钟，其他什么也做不了。但苹果还是在小范围内推进人工智能，这种逐步推进的方式或许也是这项技术未来的趋势。
自去年秋季ChatGPT推出以来，科技巨头们都毫不避讳地谈及人工智能——无论它带来的影响是好是坏。OpenAI的首席执行官山姆·奥特曼（SamAltman）上个月在推特上说，人工智能“是目前为止最了不起的工具”。微软创始人比尔·盖茨（BillGates）称人工智能是“自图形用户界面以来最重要的技术进步”。而在谷歌的一次会议上，Alphabet（编者注：谷歌母公司）首席执行官桑达尔·皮查伊（SundarPichai）在15分钟的演讲中提到了27次“人工智能”。（他还曾说过，人工智能将比人类学会用火的意义更“深刻”。）
另一方面，苹果公司在谈到人工智能时甚至都没有假装说大话。科技博客DaringFireball的创始人、资深苹果公司观察者约翰·格鲁伯（JohnGruber）告诉我，他不指望苹果今年宣布的任何机器学习功能会大大改变iPhone的用户体验。它们只是在名义上让它变得更好。“我们只希望自动更正这一功能能够顺利运行就够了。”他在邮件中说，“我们只有在它出错的时候才会注意到它。”
新的自动更正功能将在今年晚些时候的iOS升级中提供，它可能像是你口袋中的一个弱化版ChatGPT。苹果表示，这个软件能够更好地根据我们的输入方式进行自我调整，并预测我们下一步会用到的单词和短语。当你向ChatGPT提问时，你其实是在访问存储在云上的、大家都能用到的同一个庞大的语言模型。但是，现在支持自动更正的、更小更定制化的语言模型将储存在你的iPhone里。斯坦福大学计算机科学家TatsunoriHashimoto表示，苹果并未透露在这里使用的具体技术细节。TatsunoriHashimoto与其研究团队致力于探索研究如何缩小大型语言模型，并将其部署到移动设备中。
另外，AirPods现在会使用“自适应音频”来分析用户周围的声音并做出相应的调节。比如，当你在咖啡店开始与咖啡师聊天时，你的AirPods可能会自动把音乐声调小，当你聊完时，它们又会把音量调大。苹果表示，它会利用机器学习来理解用户的音量喜好，并改善其听觉体验。
这是典型的苹果风格，“专注于一项功能能做什么，而不是怎么做到的。”格鲁伯表示，“用户更在意使用这项功能背后的人工智能技术，而不是产品是用什么编程语言来开发的。”同时，他也认为，新功能强调了用户隐私，这是苹果一直重视或者至少声称重视的。由于该公司使用的是一个“设备内”的模型，这可能比ChatGPT这样巨型的、基于云的模型带来的隐私风险更小。“从某种意义上说，它是私密的，因为用户数据不会离开他们的手机，而针对用户进行微调的模型也不会离开他们的手机。”斯坦福商学院的人工智能专家穆森·巴亚蒂（MohsenBayati）表示。
苹果与其他科技公司在人工智能上的差异，可以用它们各自的商业模式来解释。科技巨头们盈利的方式并不相同，谷歌和Meta占据了大约一半的数字广告市场，而由人工智能驱动的聊天机器人可能成为另一种吸引我们消费的途径。微软的广告业务较少，但它希望将聊天机器人功能添加到搜索中来对抗谷歌。亚马逊巨大的云服务业务也会从大型语言模型的应用中获益（它们总得有地方住！）。苹果是一个高端品牌，更深层次的业务是让你的电脑和手机使用起来更愉快。“因此，苹果以一种产品导向的方式谨慎地接触人工智能，并不令人惊讶。”格鲁伯说。
然而，iPhone可能是很多人首次接触人工智能新进展的地方，部分原因是聊天机器人在我们日常生活中将如何呈现仍然不确定。ChatGPT一经推出就大受欢迎，在两个月内吸引了1亿用户，但不清楚有多少人仍然在定期使用它（当被问及目前的月平均用户数时，OpenAI的一名发言人不愿透露具体数字）。许多公司也在增加自己的聊天机器人功能——Instacart（编者注：美国外卖应用）现在使用人工智能来提供食谱，而Salesforce（编者注：一家提供客户关系管理解决方案的公司）最近推出了“EinsteinGPT”。但聊天机器人仍有很大局限性。它们经常编造事实，有偏见，而且是版权的噩梦。
小小的技术不便很容易引起人们的不满，但“不，自动更正，我说的不是ducking”（编者注：funking会在自动更正中被改为ducking）成为一个网络梗是有原因的。更好的自动更正会在数十亿部手机、平板电脑和计算机中产生作用：现在美国大部分智能手机都是iPhone，而苹果在全球有超过20亿台活跃设备。其他科技巨头也在利用人工智能对现有产品做小规模升级。谷歌最近推出了一个通过聊天机器人草拟Gmail回复的功能。像人类一样的聊天机器人接管一切的情景并不是人工智能改变世界的唯一方式。在我们眼皮底下的许多微小的调整都可以成为一件大事。从某种意义上说，它们已经做到了——多年来，机器学习为我们提供了个性化广告，过滤了我们的社交媒体信息，并帮助我们确定搜索结果。
与硅谷的其他公司一样，苹果可能很快会做出更进一步的尝试。WedbushSecurities（编者注：美国金融服务公司）的技术分析师丹尼尔·艾夫斯（DanielIves）认为，苹果的新人工智能功能只是“主菜之前的开胃菜”。他的团队估计，该公司在过去四五年里在人工智能领域花费了80亿到100亿美元——这和微软今年1月对OpenAI投资的金额相同，而且据报道，苹果正在招聘人工智能领域的人才。
所以，“HeySiri，也许你时日不多了。”
热度背后，人工智能类专业究竟前景如何
总的来说，近年来火爆的人工智能专业实际上仍与计算机科学与技术专业没有本质的区别；而智能相关的工科专业则依然徘徊在相关传统专业的基础之上，距离成为真正的交叉学科尚有一段距离。人工智能专业的热度连年上涨，已连续三年位于百度专业大数据热榜首位。各院校开设人工智能专业，以及在此基础上的“智能+工科”专业的新闻也从未中断，吸引了大量高中生与家长的目光。
近几年百度专业热搜数据总结
那么，在网络上的热度背后，这些智能类专业究竟是什么，其本质是蓬勃发展的新行业，还是又一次在风口上的”蹭热度“行为？相信在读完这篇文章之后，你也不难得出一个自己的答案。
目录
1.人工智能专业是学什么的？
2.国内院校、专业现状
3.关于人工智能专业的一些建议
4.智慧/智能+专业是怎么回事？
5.关于智慧/智能+专业的一些建议
1.人工智能专业是学什么的？
专业简介
近五年来，从业界焦点到高校专业设置，热门领域经历了从移动互联网到大数据再到人工智能的快速转变。提到人工智能，大家可能都会有很强的好奇心与崇拜感，因为能够让一台机器做到类似人类的各种行为（包括但不限于对话、决策等等）属实是令人兴奋的一件事情。
2016年3月9日，谷歌AlphaGo人工智能与围棋顶尖高手李世石进行里程碑式的人机围棋大战，首局以AlphaGo的完胜惊爆全球，在随后的几天里，最终比分锁定在了4:1，人工智能取得了大胜的成绩，而这场旷古烁今的人机大战彻底让人工智能出圈，从学术圈/科技圈众多研究方向中的一个不甚确定的方向变成一个全球民众都在谈论的舆论焦点。
实际上人工智能领域一直是计算机科学的主要方向之一，从论文与引用数量上不难看出这一点
仅仅两年后的2018年，教育部普通高等学校本科新专业设立审批正式通过人工智能专业，专业代码080717T。事实上，人工智能并不是像大家想象的多么无所不能，也没有多么高深莫测，了解了人工智能的方向，也就自然能够认识到这个专业的核心与关键所在。
人工智能，顾名思义，就是通过人工构建的方式在人类生命体以外实现智能化行为的专业，涉及到智能相关的理论、方法、技术和应用等等。
人工智能的发展基础是计算机科学，长期以来，人工智能都是属于计算机学科的一个分支研究方向，直到近年来人工智能专业迅速发展，国家为推动国内人工智能专业发展，将这一专业提升到一级学科，因此，人工智能专业的基础与计算机科学的知识是密不可分的。
人工智能专业下的细分方向
人工智能专业涉及到的子领域十分广泛，按照研究领域划分，主要包括机器学习、数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等等，除去这些主流方向，一切与智能相关的研究方向都可以成为人工智能或其他智能类专业的研究范畴。
机器学习是发展历史最悠久、最全面的人工智能研究方向，其发展历史十分悠久。最早期的机器学习主要以实现逻辑推理为主，相对较为简单；进入上世纪70年代，机器学习进入了知识期，人们开始尝试“教授”机器去学习新知识。
早期机器学习的思想以“连接主义”为主，即通过神经元连接（类似人类神经的基本结构）的方式构建机器学习模型，如感知机；后来“符号主义”兴起，基于符号逻辑与运算来实现机器学习，如决策树；上世纪90年代，统计学习迅速发展，产生基于概率统计基础的机器学习模型，如支持向量机。
随着神经网络的发展，“连接主义”卷土重来，连接层的深度发展形成了深度学习，产生了BP神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络等很多变种，而后在这些基础上又诞生了embedding、注意力机制、transformer、informer等前沿方法模型；近几年，强化学习异军突起，通过无监督的自主学习实现对于优化策略的探索，在游戏博弈领域大放异彩。机器学习的基础也是后续大部分人工智能研究的重要工具。
数据挖掘领域也是近年来的一大研究热点，其主要研究内容为分析大数据内容，探索从数据中挖掘信息的理论、方法、技术和应用等，子领域包括数据预处理、距离与相似度、聚类分析、数据分类、数据流挖掘、文本数据挖掘、时间序列数据挖掘、离散序列挖掘、空间数据挖掘、图数据挖掘、网络数据挖掘、社交网络分析和隐私保护数据挖掘等等，数据挖掘的强实用性价值使之在近年来得到了广泛的应用。
计算机视觉是研究如何让机器“看”的方向，及通过计算机对图像进行处理和学习，其专业基础是计算机图形学，相关研究方向包括图像处理、模式识别、图像理解、图像生成等等，近年来火热的人脸识别、AI抠图就是计算机视觉领域应用的成功范例。
自然语言处理主要研究的是计算机对人类自然语言的处理、学习、理解、生成等内容，除了计算机以外还涉及到语言学、逻辑学等跨领域内容，常见应用包括机器翻译、人机对话、文本分类等等；语音识别作为一个与自然语言处理紧密相关的子领域，在相关研究的基础上，还引入了声音识别的独特研究内容。
对于人工智能专业研究的多个领域，尽管它们的侧重点多有不同，但它们也有许多共性。当前的人工智能的研究主要是数据驱动的，即需要大量的数据集作为人工智能模型的训练基础。因此，如何获取充足有效的数据也成为了相关研究开展的重要基础。
人工智能适用于大规模数据处理的问题。对这类问题，传统优化计算的理论方法精确度高但计算效率低，往往需要天量的时间和空间进行计算分析，而人工智能方法在这方面具有显著优势，可以在短时间内得到相对理想的结果。
当前人工智能发展的理论基础薄弱，大量的人工智能模型创新都是领先于理论进步的，相关技术模型的可解释性差、计算过程等同于“黑箱”，结果准确性和对数据变化的稳定性低，在实际应用上还存在一些困难。
2.国内院校、专业现状
有多少学校开设了人工智能专业？
自2018年教育部设立本科人工智能专业后，各大高校紧跟发展形势，纷纷设立人工智能专业。截至2022年初，已有440所本科院校设立人工智能专业，其中2018年35所、2019年180所、2020年130所、2021年95所。
2018年首批设立该专业的高校中，即有上海交通大学、同济大学等重点高校；清华大学、北京大学更是于2020年和2021年分别设立了人工智能专业。
根据最新统计数据显示，截至2022年5月31日，全国（不含港澳台）已有本科院校1270所。换句话讲，在这短短3、4年的时间里，就已经有35%的院校设立了人工智能专业，可见人工智能专业在各大学间的发展速度。
人工智能专业在教什么？
人工智能专业到底在教授本科生什么内容？其培养方案又与计算机专业有什么区别？
对这些问题，本文参考最先试水的重点工科高校上海交通大学的专业发展现状，来剖析人工智能专业的发展前沿。
上海交通大学自2019年起开始人工智能专业招生，依托于电子信息与电气工程学院的计算机科学与技术、控制科学与工程、信息与通信工程三个学科创办人工智能专业，这对应了人工智能的三大专业基础——计算机科学、控制论和信息论。
专业设立重视产学研结合与“AI+X”的复合专业培养模式：“产”方面包括与商汤科技等AI科技公司的紧密合作，“学”方面包括学生培养（本科特色班：国智班（与上海人工智能实验室和商汤科技联合培养），博士特色班：吴文俊人工智能荣誉博士班），“研”方面包括人工智能教育部重点实验室、上海交大人工智能研究院等，“AI+X”包括本科跨专业通识教育培养等。
具体到培养方案的设置，按照人工智能方向的发展变革，参考2022年上海交通大学的情况，我们主要对照人工智能专业和计算机科学与技术专业的培养方案设置异同，探究人工智能专业的培养发展方向。
在基础必修课方面，人工智能专业少了大学化学、工程创新类课程、理论力学、计算机组成等基础学科和计算机基础课程，多了数字电路、线性优化与凸优化等逻辑、数学优化课程。
在专业必修课方面，人工智能专业少了计算机科学中的数学基础，但大量增加了人工智能思维与伦理、人工智能问题求解与实践、信号与系统、算法设计与分析、随机过程、数字信号与图像处理、机器学习、深度学习及应用、计算机视觉、自然语言处理、强化学习和数据挖掘等课程作为必修课程，并设置了计算机网络、数据库原理等限选课程，这些人工智能专业的必修课程在计算机专业中也有很多的设置，但大部分作为选修课设定。
在二者的选修课设置方面，人工智能专业主要分为智能感知认知方向、机器人与无人系统、智能芯片与系统三个模块；这区别于计算机专业的密码学与信息安全基础、计算机网络、计算机图形学、计算理论、人工智能的五个模块。
总而言之，人工智能专业的培养方案设置特点是，精简专业基础课程，强制必修人工智能领域中的关键专业课程，选修模块侧重领域前沿——智能感知、智能机器人、智能芯片，突出了专而精的特点。
总体来看，高校的人工智能专业设置基础主要依托于计算机科学与技术专业，同时结合控制科学与工程和信息与通信工程的内容，除课程体系结构调整外，主要专业课程在计算机专业中大部分都有开设，专业差别不大。
换句话讲，如果你想学人工智能专业的话，先选择计算机科学与技术专业，然后在专业内分方向时选择人工智能方向，实际上也没什么差别。
3.关于人工智能专业的一些建议
由于人工智能专业的设置主要依托于计算机专业，其专业水准和人才培养的水平情况与学校在计算机等相关专业的培养水平上息息相关。因此在人工智能专业的择校方面，学生可重点参考计算机科学与技术专业的高校专业排名情况。
而与计算机专业不同的是，人工智能这个专业的设置更加偏重研究而非应用，真正和人工智能有关的课程也往往相当前沿。因此各高校人工智能专业的教学水平和科研实力直接挂钩，相对普通的学校里，很多专业课程都开不起来。
虽然说人工智能专业都还比较新，暂时没有成体系的就业数据可供参考，但相对弱基础轻前沿的培养方式也决定了，人工智能专业的出路比起计算机科学与技术专业会更偏向科研。再结合35%的本科院校都开设了人工智能专业的现状……
说句实话，全国一千多所本科院校里，多少院校的师资力量和科研水平可以支持它们做一些不是假把式的科研，多少院校招到的学生水平能按科研的流程把毕业论文以一个稍微像点样的方式水过去，都是大家心照不宣的事情。而这35%的院校开办的人工智能专业里，有多少值得报考？同样的道理。
即便人工智能专业这几年相当火热，但其归根结底还是基于计算机专业细分下的一个科研方向建立的。对有志于人工智能研究的高中生来说，选择计算机强校的人工智能专业能为你省下在硬件、基础课程上花费的时间。但大部分情况下，选择计算机专业后分流进人工智能方向与其区别并不大，而从人工智能专业进入计算机专业则需要补上一堆基础课，相比之下并不划算。
而如果你成绩一般，只是因为人工智能专业热门而产生兴趣，直接选择计算机专业会好得多。因为人工智能专业的热门更多是宣传上的热门，在就业上相比于计算机专业不会有什么本质的优势；相反，考虑到这专业偏重前沿的培养模式，人工智能专业在就业上的性价比反倒很可能低于计算机/软件工程专业。
4.智慧/智能+专业是怎么回事？
随着人工智能专业的迅猛发展，其对于问题解决的普适性使得人工智能被广泛交叉运用于各类其他专业，相应的，各类智慧/智能+其他领域的专业也纷纷设立。
根据普通高等学校本科专业目录（2020年）和2020/2021年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，截至2022年共有35个智慧/智能+专业被设立。其总结如下图
普通高等学校本科智慧/智能+专业目录
在这35个专业中，近三年设立的专业高达24个，近五年设立的专业高达30个。在这些专业中，高达29个专业为工学门类的相关专业，领域几乎覆盖各个工科专业；同时，也有农学、医学、教育学等门类开设了智慧/智能+专业，显示了人工智能在跨学科门类的应用价值，以目前学术界对于人工智能的跨界运用研究现状，相信在不久的将来，还会有更多的门类专业开设智慧/智能+专业。
本文根据专业基础和普适性分析需求，重点针对机械类的智能制造工程和智能车辆工程以及土木类的智能建造专业进行探索与分析，为大家解释智慧/智能+专业在国内高校中的现状。
机械类的智能专业
关于智能制造工程专业，我们以2017年首批设立该专业的同济大学的情况为例。
在该专业的培养方案中，除传统机械类课程外，主要增设了工业大数据与云计算、人工智能、智能制造导论、智能技术数学基础、智能制造工艺、生产系统智能化技术、精密传动与智能设计、智能制造装备和相关智能实践类课程。
作为本科生课程，此类前沿制造课程以认知了解和探索实践为主，相对“偏文科”，并不涉及太多计算机、人工智能方向的专业基础课、核心课。因此，智能制造工程专业相比于传统制造专业，新增学习内容尚不能构成关键性的培养计划调整转变。
关于智能车辆工程专业，我们以2018年首批设立该专业的哈尔滨工业大学的情况为例。
当代汽车正在经历动力电气化、驾驶智能化、交通网联化的快速变革，智能车辆工程与新能源、人工智能、信息通讯、大数据、互联网等新技术和新产业跨界相连，构建起了新的汽车技术和产业生态。
智能车辆工程专业主要培养从事车辆先进智能技术（含环境感知、智能决策、控制执行、电机、电控、动力电池）、信息交互技术（专用通信与网络技术、大数据、信息安全）、基础支撑技术（高精度地图与高精度定位、标准法规、测试评价）等领域的各类人才，融合了车辆工程、人工智能、信息通讯、大数据、计算机、电气、电子等多个交叉学科。
本专业主要研究方向有：无人驾驶汽车、高级辅助驾驶、智能网联汽车、特种无人车、电驱动技术、电池管理技术等，本科智能类创新课程包括智能网联汽车技术、智能车规划与决策、智能车感知技术、智能车辆控制技术等。
与前文提到的智能制造工程专业不同，智能车辆工程这个专业并非“蹭热点”，而是一个实打实的交叉学科。其主要的教学、研究方向与业界发展联系紧密，本科生课程横跨计算机、电子信息、人工智能、电气工程等多个专业的相关基础、核心课程。
总而言之，智能车辆工程这个专业新颖性高，相比于传统专业变化大，适合有志于智能车辆行业的学生报考。虽然目前尚无可供参考的就业数据，但从其关注业界需求与热点的培养模式推测，学生毕业后的业界待遇与传统的车辆工程专业相比，理应有一个可观的提升。
土木类的智能专业
关于智能建造专业，我们以2018年第二批设立该专业的北方工业大学的情况为例。
根据官网相关介绍，智能建造即数字化设计、工厂化生产、装配化施工、信息化管理、智能化应用，主要相关创新课程包括BIM数字化建模技术、智能测绘、装配式建筑相关课程、建造机器人、绿色建筑等等。
这些课程以土木工程专业前沿发展为主，与实际人工智能领域的联系相对薄弱。可见其本质上依然是土木工程专业。但新加入的这些课程也会有助于对土木前沿领域的学习和升学深造。
关于智慧/智能+专业的一些建议
根据对上述三个主要智能类专业的分析，我们可以发现，智慧/智能+专业的主要特点是，专业增设了相关专业的前沿领域和智能相关领域的介绍课程，本科生阶段以认知了解为主，对于学生来讲有助于研究生阶段在相关领域进一步探索或转向人工智能相关专业，但整体上与传统专业的区别不是很大。
因此，在“智能”程度上，不宜对这类专业抱有多高的期待；相反，从某种方面上来讲，此类专业开设的智能类课程可能会加重学生学业负担，分散学生精力，削弱部分自主学习管理能力弱的学生在本专业上的基础。
整体上来讲，智慧/智能+专业本科阶段还是以本专业为主，以智慧/智能为辅，在选专业时需要认清这一定位。
在就业上，智能类专业设立较晚，大部分专业是在2018年之后首次设立（实际开始招生的时间比表1中晚一年，这是由于教育部是在次年2月批复公示上一年度的新专业设立申请，而后于次年9月开始招生），目前尚未有学生就业/升学的相关数据。
若从专业培养计划本身来分析，相关智能类课程普遍偏重前沿，本科生能够掌握的程度有限，高端岗位被研究生占据，对于本科就业来讲，“专业是否智能”对于就业帮助不大。
在升学中，智能类专业的前沿课程学习和实践可能对学生在考研/保研面试和联系导师中会有一定的帮助，但还是看个人情况，整体提升不大。
总体来看，智能相关专业的本科就业/升学前景还是可以主要参考相关传统专业的数据，从在专业名头前贴上智能/智慧的标签，到完成一套成体系的交叉学科建设，还有很长的路要走。
人工智能专业：就业前景分析（附图表）
资料来源：允能智库、中商产业研究院整理
各城市人工智能发展实力
根据2018年《中国人工智能产业发展城市排行榜》，从企业规模、政策基础、学术技术、产业基础、和资本环境五个层面测评市场发展人工智能的实力和前景。北京、上海两地人工智能产业发展较为领先，深圳的各项指标表现优异，位居全国第三。在良好的发展环境下，深圳的人工智能产业发展已经初具规模，尤其是在技术落地，实现商业化方面具有先发优势。
数据来源：中商产业研究院整理
各城市人工智能人才需求
人工智能本身就是多技能的高度融合，不仅有传统技术与数据科学的融合，还有从数据采集，到数据存储、分析、应用、自动控制等过程的融合。随着人工智能落地应用的深化和进阶，技能的碰撞将不断增加，要求人工智能人才掌握多种技能、复杂维度解决问题不再是偶然。
BOSS直聘数据显示，2018年八成人工智能岗位集中在北京、上海、杭州、深圳和广州五大城市。北京以40.3%的占比遥遥领先，较其他城市有数量级优势；上海以14.5%位列第二；杭州以10.7%排名第三，略领先深圳的10.5%占比。广州占比4.1%，成都、南京分别占比2.7%和2.5%。
数据来源：BOSS直聘2018、中商产业研究院整理
人工智能行业市场广阔就业前景大好
近年来，我国在人工智能领域密集出台相关政策，更在2017、2018以及2019年连续三年的政府工作报告中提到人工智能，可以看出在世界主要大国纷纷在人工智能领域出台国家战略，抢占人工智能时代制高点的环境下，中国政府把人工智能上升到国家战略的决心。截至2018年11月，全国已有15个省市发布人工智能规划，其中12个制定了具体的产业规模发展目标。通过一系列政策与资金扶持，各省市不断强化当地人工智能的技术研发与应用，为人工智能产业提供了广阔发展前景。
资料来源：中商产业研究院整理
我国政府高度重视人工智能的技术进步与产业发展，人工智能已上升国家战略。《新一代人工智能发展规划》提出“到2030年，使中国成为世界主要人工智能创新中心”。人工智能市场前景巨大，随着人工智能技术的逐渐成熟，科技、制造业等业界巨头布局的深入，应用场景不断扩展。2018年中国人工智能市场规模约为238.2亿元，增长率达到56.6%。预计2019年，中国人工智能市场规模将超300亿元，到2020年这一规模将近500亿元。
数据来源：中商产业研究院整理
发展趋势
当前，我国人工智能产业发展的基础条件已经具备，未来十年内都将是人工智能技术加速普及的爆发期。人工智能专用芯片有望成为下一个爆发点，智能语音产业链逐渐成形，产业规模大幅提升。同时，人工智能具有显著的溢出效应，将带动其他相关技术的持续进步，助推传统产业转型升级和战略性新兴产业整体性突破。未来，人工智能将呈现四个主要发展趋势。
1、人工智能技术进入大规模商用阶段，人工智能产品全面进入消费级市场。
2、基于深度学习的人工智能的认知能力将达到人类专家顾问级别。
3、人工智能实用主义倾向显著，未来将成为一种可购买的智慧服务。
4、人工智能技术将严重冲击劳动密集型产业，改变全球经济生态。
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人工智能学院召开2023级本科生专业实习动员大会
6月21日下午，2020级人工智能试验班专业实习动员大会在科学馆315会议室召开。人工智能学院执行院长辛景民、实习带队教师、2020级全体本科生参会。副院长魏平主持会议。
2020级集中实习将在两个单位开展，分别是“舜安人工智能研究院”和“陕西电信”。两个单位安排了经验丰富的指导教师队伍，制定了详细的实习工作计划，使学生在课堂学习之余，通过接触生产一线，把书本知识和生产实际有机结合起来，培养分析和解决实际问题的能力，了解社会，扩大视野。
辛景民院长强调专业实习是实践性教学的重要环节，大学生专业实习是走向社会、了解社会的一个重要阶段。通过实习将理论知识与实践相融合，进一步巩固、深化已经学过的理论知识，运用所学的知识培养学生发现问题、解决问题的能力。
副院长魏平对专业实习安排、实习要求和文明礼仪等方面进行详细介绍。要求同学们遵守实习单位规章制度，服从专业指导老师的安排，注重理论与实践相结合，积极完成专业实习任务。同时，魏老师希望同学们在实习单位展现交大优秀学子的精神风貌和文明风采。
人工智能学院每年高度重视本科生专业实习工作，实习队伍曾连续两届荣获西安交通大学优秀生产实习队。专业实习是按照培养方案的规定，对学生进行工程能力基本训练的重要教学环节，目的是使学生通过接触社会，了解企事业单位的实际生产过程，把书本知识和生产实际有机结合起来，进一步强化所学理论,培养学生创新意识，提高其分析和解决实际问题的能力和综合素质。人工智能学院将持续做好生产实习工作，进一步深化产学研融合，不断提高人才培养质量。