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人工智慧加速發展
據《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，截止到2017年全球人工智慧核心產業規模已超過370億美元，我國人工智慧核心產業規模達到56億美元左右。預計到2020年全球人工智慧核心產業規模將超過1300億美元，年均增速達到60%，其中基礎層、技術層、應用層產業規模將分別突破270億美元、342億美元和672億美元。我國核心產業規模將超過220億美元，年均增速接近65%，三大層次產業規模將分別突破44億美元、66億美元和110億美元。隨著人工智慧在我國移動網際網路、智能家居等領域的發展，我國人工智慧產業將持續高速成長，預計到2022年，國內中國人工智慧行業市場規模將達到680億元。
政策持續加碼人工智慧
為加快落實國務院《新一代人工智慧發展規劃》，今年11月，我國工業和信息化部印發《新一代人工智慧產業創新重點任務揭榜工作方案》(以下簡稱《工作方案》)，部署智能產品、核心基礎、智能製造、支撐體系等重點任務方向，徵集並遴選一批掌握人工智慧關鍵核心技術、創新能力強、發展潛力大的企業、科研院所等，開展"揭榜"攻關，力爭在標誌性技術、產品和服務方面取得突破。工業和信息化部將組織評選，並公布揭榜單位名單，樹立產業創新發展標杆，培育人工智慧發展的主力軍，務實推動新一代人工智慧產業發展，促進人工智慧和實體經濟深度融合。
國家發改委在11月19日也表示，下一步發改委將會同有關部門搶抓人工智慧發展戰略機遇，提升新一代人工智慧科技創新能力，加強產業鏈協同和產業生態培育。
2019年人工智慧發展趨勢
1、人工智慧晶片加速發展
與其他不同，即使是最快和最先進的CPU也無法提高人工智慧模型的速度，所以，在AI模型在運行的時候，嚴重需要額外的硬體來執行複雜的數學計算，以加速對象檢測和面部識別等任務。
2019年，以英特爾、英偉達為首的晶片製造商將推出專用晶片，這些晶片將針對與計算機視覺、自然語言處理和語音識別相關的特定用例和場景進行優化，醫療保健和汽車行業的新一代應用將會依賴這類晶片，為最終用戶提供智能服務。據了解，亞馬遜、微軟、谷歌和Facebook等超大規模基礎架構公司也將增加投資基於現場可編程門陣列(FPGA)和專用集成電路(ASIC)的定製晶片。這些晶片將進行大量優化，針對AI和高性能計算(HPC)運行的計算工作。其中一些晶片還將協助下一代資料庫，加速查詢處理和預測分析。
2、人工智慧、邊緣計算及物聯網融合發展
人工智慧在邊緣側的不斷擴展，是駕馭數據洪流的關鍵環節之一，也是物聯網未來發展的重要趨勢，隨著人工智慧如火如荼的發展，海量數據需要快速有效地分析和提取洞察，這也大大加強了對於邊緣計算的需求。在2019年，人工智慧、邊緣計算和物聯網將更多的融合發展，比如在公共雲、安防監控等領域 。
3、神經網絡之間的互操作性成為關鍵
開發神經網絡模型的關鍵挑戰之一在於選擇正確的框架，一旦模型在特定框架中完成了訓練和評估，就很難將移植到另一個框架中，這種狀況阻礙了人工智慧的普及。為了應對這一挑戰，AWS、Facebook和微軟合作構建了開放式神經網絡交換(ONNX)，這使得在多個框架中重用經過訓練的神經網絡模型成為可能，可以預見在2019年，ONNX將成為該行業的重要技術。
4、自動化機器學習將會更加突出
從根本上改變機器學習解決方案的一個趨勢是AutoML。它將使業務分析師和開發人員能夠發展可以解決複雜場景的機器學習模型，而無需經過機器學習模型的典型培訓，業務分析師可以專注於業務問題，而不是迷失在工作流程中。
5、AIOps興起
現代應用程式和基礎架構正在生成為索引、搜索和分析的日誌數據。從硬體、作業系統、伺服器軟體和應用軟體獲得的海量數據集可以進行聚合和關聯，然後形成方案和模式。當機器學習模型應用到這些數據集時，IT操作就可以從被動轉變為預測層面。
當人工智慧的強大功能在運行的時候發揮作用時，將重新定義基礎架構的管理方式，機器學習和人工智慧在IT和DevOps中的應用將會帶來更加智能的模式，幫助運營團隊進行精準的根本原因分析。AIOps(AI和OperaTIons的組合詞)將在2019年成為主流，這將會有助於公共雲供應商和企業的發展。
我國在人工智慧、大數據、雲計算、信息安全等領域已具有一定的技術實力，疊加多項政策出台推動人工智慧產業在我國快速發展，人工智慧場景正在逐步落地。在2019年，我國人工智慧技術，在金融、交通、安防等領域的滲透率將快速提升。
人工智慧在2019年五大發展趨勢