AI所帶來的優(yōu)勢及其深遠的影響，僅從中美之間新生的AI競爭就能看出，未來，人工智能將重塑從工作性質到日常溝通再到運輸方式的一切一切，它所釋放的“創(chuàng)造性破壞”將使大量現有技能和工作狀態(tài)革新，開辟一個新智能時代。

接下來，讓我們來看看2019年的幾個AI趨勢。

AI芯片

AI的發(fā)展，是需要依賴于CPU/GPU協(xié)同工作的專用處理器。然而，當下一個主要缺點是，即使是AI發(fā)展的速度再快，也存在CPU/GPU也無法訓練的情況，比如需要額外的硬件來執(zhí)行復雜任務的數學計算等，這個時候AI芯片的重要性就凸顯出來。

今年，英特爾，NVidia，AMD，ARM，華為，高通等領先的芯片制造商都已經將AI芯片的生產提上了日程，在2019年，他們將生產能夠快速提高基于AI執(zhí)行速度的芯片，這些芯片將應用在不限于計算機視覺、語言處理等多種定制用途，更完全會根據市場需要，推出特定使用在如醫(yī)療保健以及汽車行業(yè)專業(yè)芯片。

AI+IoT

2019年，AI和IoT的結合，將達到1+1>2的效果。

對AI來說，因為AI可以提升精度，并提高其分析和預測性維護方面的功能，因而IoT設備通過AI神經網絡的高級機器學習模型的優(yōu)化，甚至嵌入專門設計的AI芯片，將實現萬物互聯(lián)更為多樣性的適配。

除此之外，2019年，隨著5G的普及，所有設備和基礎設施都會聯(lián)結在一起，技術和產品會使得我們整個社會的效率越來越高，加之AI+IoT也將越來越多地融入邊緣計算，大多數經過云訓練的模型都將放在邊緣層，最終從云到邊緣再到終端，最后這張網將會越來越復雜。

自動化機器學習

隨著AutoML(自動機器學習)算法的到來，機器學習將發(fā)生根本變化。AutoML將允許開發(fā)人員和程序員在不創(chuàng)建特定模型的情況下解決復雜問題。AutoML的優(yōu)勢在于它可以使分析師和開發(fā)人員只關注有關問題，而不是整個流程和工作流程。

因此，AutoML獨特地融合了靈活性和可移植性。AutoML與認知API和自定義ML平臺無縫對齊，通過直接解決問題而不是完成整個工作流程，來節(jié)省大量時間和精力。

AI+網絡安全

由于網絡安全專家的需求和供應存在巨大差距，以及網絡安全的缺點以及需要采用創(chuàng)新方法的安全漏洞風險不斷增加，2019年，人工智能和機器學習在網絡安全中的使用將會大幅度提升。

其中，尤其是具備海量大數據的組織隨著系統(tǒng)規(guī)模的擴大以及警惕地監(jiān)控威脅需要，在沒有人工智能的情況下，網絡安全流程會變得脆弱并導致效率降低，因此，將AI納入網絡安全并不意味著不需要專家，反之，AI將賦予專家更多的權力并使得安全系統(tǒng)更加完善。

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