人工智能（AI）和機器學習仍然是技術(shù)決策者、行業(yè)人士和投資者關(guān)注的重點。

標普全球市場財智（S&P Intelligence）2020 7月發(fā)布的調(diào)查顯示，有58%的公司和組織預計新冠大流行會對他們現(xiàn)有的AI計劃產(chǎn)生負面影響，還有19%的公司和組織表示新冠大流行導致他們停止了AI項目。與此同時，也有75%的公司和組織表示COVID-19促進了他們新的AI計劃。

最近發(fā)布的2021 AI/ML用例調(diào)查顯示情況發(fā)生了變化，有86%參與調(diào)查的人表示新冠大流行已經(jīng)或?qū)е缕渌诘慕M織投資于新的AI計劃。由于大流行引起的不確定性仍然影響所有的人，但報告仍給出了一些2021年的AI關(guān)鍵趨勢。

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AI發(fā)展缺少的不僅僅是

數(shù)據(jù)科學家

數(shù)據(jù)科學家短缺的問題仍然存在，但這并不是企業(yè)發(fā)展AI面臨的唯一挑戰(zhàn)。在標普全球市場財智2018年夏季首次進行的企業(yè)人工智能和機器學習調(diào)查中，有36%的受訪者認為缺乏技術(shù)資源是最大的障礙，排在第二的是可訪問的數(shù)據(jù)，占比16%，數(shù)據(jù)科學家曾經(jīng)最為搶手。

在最新調(diào)查中，云架構(gòu)師的需求比例最高，為27%，其次是機器學習工程師、軟件工程師、然后是數(shù)據(jù)科學家，比例為23%。數(shù)據(jù)科學家仍然供不應求，但也要看到AI和ML的多學科性質(zhì)，這也反映在企業(yè)的招聘中。

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大型模型有望改變AI語音對話

Google在2017年推出了Transformer語言模型，這帶來了重大變化，2018年又發(fā)布了Transformers（BERT）的雙向編碼器表示形式，并于2019年在其Web搜索引擎中實使用了該技術(shù)，BERT模型中有3.4億個參數(shù)。

接著，微軟于2020年2月發(fā)布了有170億參數(shù)的Turing-NLG模型，OpenAI在6月發(fā)布了有1750億參數(shù)的GPT-3（2019年的GPT-2有15億）模型。AI模型的大小很重要，因為參數(shù)數(shù)量越大，對上下文信息理解的能力也越好。但是這些模型的構(gòu)建和運行龐大且昂貴，面臨著計算資源和能耗方面的挑戰(zhàn)。

大型語音模型的應用還處于初期，但未來的應用值得期待，例如高級聊天機器人，或者編寫復雜研究論文的摘要，以及撰寫新聞，還有內(nèi)容審核。甚至，它還可以通過理解人類對問題的描述，自動生成軟件代碼，或者從任何類型的上下文中找到所需的信息。

如此強大的模型也存在爭議，因為它們能夠生成任何類型的文本，包括偽造的歷史，種族主義。為此，微軟及其伙伴OpenAI對其最新模型的使用進行了限制。模型參數(shù)增大的趨勢將在2021年繼續(xù)，也會有更多企業(yè)用例發(fā)揮龐大語言模型的優(yōu)勢。

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AI芯片初創(chuàng)公司可能會有合并

AI芯片領(lǐng)域值得關(guān)注的是NVIDIA對ARM的收購，這筆收購可能在2021年下半年或2022年完成，或者永遠不會完成，具體取決于全球監(jiān)管機構(gòu)的意見。

英特爾方面，新上任的CEO希望在2019底收購Habana的基礎(chǔ)上進一步發(fā)展。

除了英偉達和英特爾這兩個重要的AI芯片提供商，還有許多AI芯片供應商，成立四到五年的初創(chuàng)公司們將交付產(chǎn)品，并希望在2021年獲得一些重要的合作伙伴。

鑒于AI加速器初創(chuàng)芯片公司的數(shù)量之多，如今有40多家，標普全球市場財智預計2021年會有所合并。

還需看到的是，隨著AI模型越來越大，對AI芯片的需求也是需要兼顧性能和功耗。

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制造業(yè)的AI應用更快一步

很難單獨挑出一個AI應用更廣的行業(yè)，但2021年制造業(yè)似乎會在AI應用中扮演重要角色，這不僅是從2020年觀察到的市場勢頭，從過去幾年專注于這一領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司的表現(xiàn)也能有所發(fā)現(xiàn)，制造的自動化愿景已經(jīng)加速。

2020年10月發(fā)布的《企業(yè)之聲：2020年供應商評估 》調(diào)查顯示，接受調(diào)查的制造業(yè)公司中有62%的人將AI / ML視為未來兩年最具變革性的技術(shù)，這一點與此前該行業(yè)在領(lǐng)先技術(shù)方面處于落后地位的印象不同。

在新的調(diào)查中，2021年制造業(yè)AI的關(guān)鍵用例包括數(shù)據(jù)安全性，庫存監(jiān)控，和預測性維護。展望未來兩年，裝配線的創(chuàng)建和優(yōu)化，員工安全（包括社交距離）將進入前四名。

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技術(shù)受到監(jiān)管

技術(shù)正在受到監(jiān)管，最大的社交媒體公司將開始雇用合規(guī)團隊。盡管不是我們關(guān)注的人工智能公司，但最近幾周，在政治動蕩中受影響的Twitter、Facebook、Parler也體現(xiàn)了其影響力。

一些后端提供商也采取了行動，包括AWS，Salesforce和Stripe，它們退出了向某些與特朗普相關(guān)的實體的合作。其中一些公司會歡迎監(jiān)管，這將有助于行業(yè)的規(guī)范，也能幫他們做出一些艱難的決定。

在考慮技術(shù)（或至少是軟件）和法規(guī)時要考慮的另一個因素，是它與有形物品（例如石油或食品）之間的差異，在大多數(shù)情況下，技術(shù)產(chǎn)品可以立即在其他國家使用。因此，有野心的企業(yè)對法規(guī)的關(guān)注也應超越自己的范圍。

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國家資金、政策支持AI發(fā)展

在過去的幾年中，國家AI戰(zhàn)略一直在不斷發(fā)展?，F(xiàn)在政府已經(jīng)投入大量資金來支持AI項目，例如，在美國，一項新的國防法案《 2021財年國防授權(quán)法案》在年初成為法律，并為人工智能預留了64億美元的政府預算。

其中包括建立由白宮領(lǐng)導的國家人工智能計劃辦公室，旨在確保五角大樓獲得的AI技術(shù)在道德上合理，并讓美國國家標準技術(shù)研究院（NIST）制定AI風險管理框架。隨著這類資金的使用，以及新政府更加注重細節(jié)，美國政府將實行更多的治理。

在英國，2019年成立的英國人工智能委員會（UK AI Council）獨立顧問專家委員會（公布了人工智能路線圖，為英國政府提供建議，并將英國推向人工智能和數(shù)據(jù)革命的前沿。

中國也在2017年開始制定國家人工智能戰(zhàn)略，當時中國國務(wù)院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展計劃》。其目標是到2030年成為世界主要的AI創(chuàng)新中心。雖然中美關(guān)系變得緊張，但中國將為實現(xiàn)2021年的目標站穩(wěn)腳跟。