上海在人工智能领域下了一盘怎样的“大棋”？

今天是世界人工智能大会的第二天，闷热的上海依旧阻挡不了参会人员对于“人工智能”的向往。上海究竟在人工智能领域下了一盘怎样的“大棋”?

根据上海市政府此前发布的《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》，计划到2020年实现人工智能重点产业规模超过1000亿元。

记者注意到，上海已吸引了不少科技巨头的“强势入驻”。

9月17日，亚马逊旗下的亚马逊网络服务公司(AWS)宣布在上海建立AWS人工智能研究院。这将是AWS在亚太地区首个人工智能研究院，融入AWS全球的人工智能研究与开发计划，致力于打造AWS人工智能与机器学习的云服务，惠及全社会。

微软全球执行副总裁、微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋也宣布将在上海成立微软亚洲研究院(上海)，推动上海基础研究的发展。

腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾指出，上海已具有从智能芯片到智能硬件、软件以及服务的全产业链布局。同时，作为中国现代化、国际化程度最高的城市之一，上海既能够吸引全球最优秀的科技人才，也能够为人工智能的创新应用提供最丰富的大数据和应用场景。更为重要的是，上海市政府正全力推进“智能上海”行动，这不但会深刻地改变这座城市的传统面貌，而且还将促成一个巨大的创新生态，让上海成为人工智能创新的策源地。

沈向洋在接受《国际金融报》记者采访时表示，和其他城市相比，上海在打造AI(人工智能)高地方面具有得天独厚的优势，主要体现在两方面：其一，上海是高端人才的聚集地，拥有很多高精尖的大学。其二，上海作为工业企业龙头城市，在物流、医疗、金融产业等方面具有很强优势。

Landing.AI创始人兼首席执行官吴恩达也对《国际金融报》记者指出，在人工智能的赛道上，核心竞争力是人才。

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人工智能对职业的影响已不再仅仅是一种理论，它已经在现实中发生。世界经济论坛发布的《未来就业报告》着重阐述了新技术如何增加当前的工作机会这一话题。通过领英上亿会员提供的技能相关数据可以进一步了解人工智能对全球不同行业和工作职能产生的影响。研究结果表明，虽然由人工智能技术驱动的变化可能仍然处于初始阶段，但其影响却已经遍及全球劳动力市场。

推动各行各业的发展

2017年，在个人档案中添加人工智能相关技能的领英会员数量相比2015年增长了190%。“人工智能相关技能”指的是开发人工智能技术所需的技能，包括神经网络、深度学习和机器学习领域的专业知识和Weka、Scikit-Learn等实用工具。领英的数据表明，全球范围内，所有类型的人工智能相关专业技能都在快速增长。

随着社会文化、品味的变化和新技术的产生，行业和职业也在相应演变。观察不同工作的技能需求如何变化是衡量行业和职业演变情况的方法之一。这些变化在各工种和行业中各有展现，通过对比各行业从业人员2015年拥有的技能与2017年拥有的技能的变化，不难发现从业人员拥有最多人工智能相关技能的行业也是变化最快的行业。如果将“变化”视为创新的代名词，这说明人工智能相关技能与行业内的创新高度相关，也意味着很多行业可以加大对人工智能相关技能的投资。

把视角从行业层面聚焦到技能层面，上述变化产生的原因包括：第一，出现了更多对人工智能起到补充作用的数据和编程技能;第二，使用数据驱动的产品或服务的应用技能正在增多，例如营销人员的搜索引擎优化技能;第三，出现了更多人际交往技能。直接融入产品是人工智能发挥影响力的一个方面，但人工智能更大的影响力在于补充产品和服务。

人工智能：小众还是大众?

据研究人员预测，人工智能的应用将几乎遍布所有行业。为了解人工智能相关技能在软件行业之外的普及程度，领英研究了技能在各行业的年增长率。在拥有人工智能相关技能的专业人员数量方面，软件行业依然名列第一，教育和学术研究、硬件和网络、金融、制造业等领域的增长势头也很强劲。

具体到增长数量，教育领域是2017年领英会员添加核心人工智能技能数量第二多的行业。这表明，研究活动更频繁的领域，人工智能普及率增长更快。

人机交互遍及全球

人工智能技术在全球的普及程度非常高，美国、中国、印度、以色列和德国是职业人群中人工智能相关技能普及率最高的国家。

研究结果表明，目前，随着人工智能相关技能与工作的相关性日益提升，人际交往技能并没有出现消减的迹象，这一结果并不出人意料。

世界经济论坛发布的《未来就业报告》指出，前十大新兴职业(即过去五年就业量增长最快的职业)包含多个以人为中心的职业。纵观全球各个行业，排名靠前的新兴职业包括营销专家和经理、人力资源专家和顾问、用户体验设计师。这些职业要求从业者了解人类行为和偏好，所涉及的技能基本上无法实现自动化。

十大衰退职业(即过去五年就业量下降最快的职业)则包含许多可以高度自动化的职业，例如行政助理、客服代表、会计以及电气、机械技术员。经济合作与发展组织强调，如果某个职业从业人员的受教育程度和技能水平普遍较低，这个职业面临的自动化风险就会上升。自动化风险最高的职业包括食品加工助理、清洁工和助手，以及采矿、建筑、制造业和交通行业的劳工。

随着全球各国不断加大对人工智能技术的投资，领英将继续评估人工智能技术的外部效应及其对职业人士的影响，这种评估有助于更有效地实施再培训和教育计划。随着新技能不断涌现，政府、教育机构和雇主应思考如何通过制定学习计划，帮助职业人群具备满足现代经济发展需求的新技能。(文/Igor Perisic, 领英首席数据官)