人工智慧行業起薪就在1.25萬，再不轉型將被越甩越遠！
你剛畢業一個月拿幾千塊，人工智慧行業起薪就在1.25萬
人工智慧領域從來都不乏重磅新聞。繼去年的AlphaGo戰勝李世石、今年的人機高考大戰之後，又有一個曾經只能在科幻電影中看到的情景來到了現實世界——
就在前不久，福特汽車給那些需要長時間高舉雙手開展工作的工人安裝了智能機械手臂，這種「肉身搭配機械臂」，不僅能減輕疲勞，降低事故率，還能把老工人的生產力提升至年輕人的水平。如此一來，人工智慧又在製造業領域搶佔了一席之地。
近年來，人工智慧的爆炸式發展，已然使其成為各路資本競相追捧的新風口。既然是風口，自然預示著潛在的巨額財富。那麼，人工智慧是否能夠成為未來最賺錢的行業之一呢？
從中美「朱格拉周期」看主導產業的更迭
談到行業更迭與資本追捧，必須要提到的一個名詞就是「朱格拉周期」，它是指一種為期約8~10年的周期性波動，主要受設備更替和資本開支驅動。
法國醫生、經濟學家克里門特·朱格拉在《論法國、英國和美國的商業危機以及發生周期》一書中，首次提出這一概念。
他研究發現，社會大生產過程中，由於機器設備存在磨損、技術進步等因素，往往過幾年就需要更新，這種設備更替帶動資本開支呈現出周期性變化，從而產生有規律的經濟周期性變化；當整個經濟處於設備投資的高峰期時，就會產生大量的資本支出，依靠固定資產投資拉動經濟步入繁榮；而當一輪設備投資完成後，投資又會步入低谷，從而使經濟進入下行軌道。
資產配置的核心是產業，產業更迭是朱格拉周期的精髓，更是宏觀經濟發展的關鍵所在。每一輪朱格拉周期的開啟，背後都對應著一個主導產業，而該產業之所以能夠成為主導，是因為它擁有著時下最為前沿的技術，由此決定了其較高的勞動生產率水平。
根據結構主義觀點與經濟增長非均衡性的有關理論，各經濟部門生產率水平的差異會引起資本、勞動等生產要素的跨部門流動，即從生產率較低的行業流向生產率較高的行業，從而進一步助力高生產率行業的壯大，使其成為拉動國民經濟增長的主要引擎。
從微觀企業的角度來看，企業家同樣更傾向於把有限的資金投入到勞動生產率更高的行業中，以便獲得更大的產出並實現更多的盈利。而產業是勞動生產率的載體，由此可以大體判斷：企業資本開支和勞動生產率高度相關，而主導產業往往擁有著較高的勞動生產率水平，所以抓住了主導產業就是抓住了時下的風口，而抓住了風口也便是抓住了系統性投資機會。
從美國經濟的發展歷程來看，自上世紀中葉起，每個朱格拉周期的主導產業在10年左右的時間裡，用技術進步或全球化需求驅動該產業的投資周期，而後便被下一個主導產業所替代（參見圖1）。
具體來說，美國在每個朱格拉周期的主導產業、龍頭企業及其更替如表1所示。從中可以清晰地看到，美國自上世紀60年代起，先後經歷了「汽車化工消費品電子計算機與通信房地產互聯網」的產業更替過程，而每個階段的主導產業也相應成為了當時的風口，基於在當時領先的技術水平，吸引大量的資金流入，助力行業發展，進而推動國民經濟的進步；而臨近周期尾聲之際，該主導產業的設備投資也漸近低迷，此時便開始醞釀著下一個朱格拉周期與新風口的來臨。
反觀中國經濟，自改革開放以來，同樣也經歷了若干個朱格拉周期，與之相應的各個主導產業也順次發展壯大並實現更替（參見圖2）。
從圖2可以看到，基建一直是中國經濟發展進程中的產業層面的主要抓手，每個階段的表現形式有所不同，進而帶動了與基建相關的各個行業的發展與諸多投資機會，隨著新技術的不斷湧現，由基建產生的系統性投資機會也在隨之調整與改變。
以房地產行業為例，自1998年福利房分配製度終結後，中國房地產行業迎來了長達十年高增長與高回報的「黃金時代」。房地產投資和銷售都處於高速發展軌道，其中投資平均增速高達24%，銷售平均增速同樣達到20%。
隨著中國經濟新常態的到來，經濟下行壓力逐漸顯現，地方政府和國企在著力去槓桿，槓桿轉移給居民的空間也很有限，從而依靠「基建+地產」拉動固定資產投資的舊模式驅動力開始衰減。同時，本輪工業品通縮最嚴重的時候即將過去，伴隨著工業品價格的回升，企業生產和投資的意願也逐漸回升；而去庫存階段對投資的壓製作用將消耗殆盡，未來將逐漸進入加庫存階段，將有利於企業資產開支的增加。於是，種種跡象均預示著本輪朱格拉周期的落幕與新一輪朱格拉周期的啟動。
另一方面，新一輪技術革命已經近在咫尺。在科技浪潮的席捲下，中國製造業的發展已經呈現出自動智能化、服務型化和國際化三大趨勢，因此製造業有望在下一個朱格拉周期與技術革命的雙重疊加下，實現轉型和升級，並成為支撐未來中國經濟發展的新主導產業。需要注意的是，在「互聯網+」的引領下，當前中國在硬體設備、自動數據處理等方面已經積累起較高的技術水平，而且5G通信、物聯網、人工智慧、新能源汽車等高端裝備製造業也獲得極為有利的政策傾斜，前景十分廣闊。
相比之下，人工智慧憑藉自身獨特的優勢和魅力，從諸多風口行業中脫穎而出，被人們視作下一個朱格拉周期中「風口中的風口」，更有望成為引領宏觀經濟發展的新引擎。
人工智慧為什麼將是「風口中的風口」？
自1956年「人工智慧」這一名詞問世以來，經過了60多年的演進與發展，已經逐漸由概念變為現實。近年來，隨著各種新興技術的不斷湧現，讓人工智慧在移動互聯網、大數據、超級計算、感測網、腦科學等新理論新技術以及經濟社會強烈需求的共同驅動下，正呈爆炸式迅猛發展，並展現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控的新特徵。
同時，大數據驅動知識學習、跨媒體協同處理、人機協同增強智能、群體集成智能、自主智能系統也成為人工智慧的發展重點，受腦科學成果啟發的類腦智能蓄勢待發，晶元化、硬體化、平台化趨勢更加明顯，人工智慧發展進入全新階段，即所謂的「新一代人工智慧」。
當前，新一代人工智慧相關學科發展、理論建模、技術創新、軟硬體升級等整體推進，正在引發鏈式突破，推動經濟社會各領域從數字化、網路化向智能化加速躍升。為此，業內普遍將人工智慧視作新一輪科技革命和產業變革的核心力量；更有人堅信，人工智慧將成為下一個朱格拉周期中產業的新主導，即「風口中的風口」。
事出必有因，為什麼人工智慧被如此看好？筆者認為，主要是由於以下三方面原因：
第一，人工智慧是一種「通用目的技術」。所謂通用目的技術（GPT，GeneralPurpose technology），可以簡單地理解為包含以下四方面特點的一種技術，即：能夠被廣泛地應用至各個領域，可以持續促進生產率提高並降低使用者的成本，能促進新技術創新和新產品生產，會不斷促進生產、流通和組織管理方式的調整和優化。根據最新的維基百科介紹，經濟學家們認為人類發展史走到今天總共有26種通用技術，而人工智慧就是其中之一。
作為一種通用目的技術，人工智慧將有望重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從宏觀到微觀各領域的智能化新需求，催生新技術、新產品、新產業，引發經濟結構重大變革，推動產業轉型升級、實現生產力的新躍升。同時，人工智慧也將帶來社會建設的新機遇，特別是在教育、醫療、養老、環境保護、城市運行、司法服務等領域的廣泛應用，將極大提高公共服務精準化水平，全面提升人民生活品質。
第二，人工智慧行業倍受資本市場青睞。確定一個行業是否為「風口」，重要的檢驗方式之一便是是否已經得到了資本市場的認可。從目前來看，人工智慧非但沒有令人失望，還大大超出預期，讓人對其前景無比憧憬與期待。
數據不會說謊。2017年前三季度，中國在人工智慧領域共有107個項目獲得投資，獲得投資總金額201.2億元左右，相比2016年全年，實現48.6%的增長（參見圖3）。其中，以今年5月的投資事件最為密集，達到20起；但5月過後，投資熱度依舊不減，每月仍有10起左右的投資事件（參見圖4）。同時，今年7月單月投資金額最高，達到47.3億元。
此外，從細分領域來看，以計算機視覺、無人駕駛和智慧醫療獲得投融資資金較高，計算機視覺、機器人和智慧醫療的投資頻次較高（參見圖5）。綜合來看，大量的資本爭先恐後地想要進軍人工智慧領域，足以證明投資方對其充分肯定與看好，因此預計未來，人工智慧領域的投融資熱度仍將繼續保持。
第三，人工智慧行業的政策利好接二連三。繼7月份國務院印發《新一代人工智慧發展規劃》之後，人工智慧產業再迎政策利好。據國家發改委網站消息，為貫徹落實「十三五」規劃《綱要》，2018年，國家發展改革委將組織實施「互聯網+」、人工智慧創新發展和數字經濟試點重大工程，由此將再度對人工智慧領域重點布局。
當前人工智慧技術已由機器視覺、深度學習等基礎研究領域演進到無人駕駛、智能家居等應用領域。隨著國家層面對該領域發展的高度重視與支持，各類資本對這一產業的加速布局，未來人工智慧發展應用的廣度和深度將大大增加，相關龍頭公司價值也勢必十分凸顯。
人工智慧或成為未來最賺錢的行業
從生活方式和個人發展上看，人工智慧其實距離我們並不遙遠，當無人駕駛悄悄來到我們身邊之時，更大的浪潮正在席捲而至。
可以預見的是，在這個變化如此之快的時代，尤其是在新一輪技術革命與下一個朱格拉周期的疊加作用下，人工智慧的發展必將跨入新的紀元，並徹底改變人類的生活方式。互聯網圈子裡面有句名言流傳甚廣：「得人工智慧者得天下」，此言絕非空穴來風。
任何一個行業的發展都離不開人才，而像人工智慧這樣前沿的技術領域，更是求賢若渴。根據有關研究機構的數據顯示，目前國內人工智慧相關崗位應屆畢業生的起薪基本都在12.5K/月以上，一些巨頭企業甚至直接開價到25K/月；而畢業三年後人工智慧崗位的技術人員，基本可以實現薪酬翻番。從某知名招聘網站上同樣可以看到，各個互聯網企業對人工智慧崗位的人才都是不吝高薪。
未來幾年，不論國內外，人工智慧等技術性較強的行業人才是互聯網公司最需要的，而這些行業領域也將是全球互聯網未來發展的主攻方向。由此來看，投資自己的大腦將成為回報率最高的事情。
永遠不要和趨勢作對。歷史的車輪滾滾向前，從來不會等待任何人。你不改變，總有人逼你改變。「過去屬於死神，未來屬於自己」，如果你想在未來的發展中搶佔先機，現在開始提升自己。
變革已經到來，你準備好了嗎？
麥肯錫：如果再不轉型人工智慧， 這些行業將被越甩越遠！
11月15日，國家科技部召開新一代人工智慧發展規劃暨重大科技項目啟動會，宣布成立新一代人工智慧發展規劃推進辦公室，成員主要由科技部、發改委、工信部、中科院、工程院等15個部門構成，負責推進新一代人工智慧發展規劃和重大科技項目的組織實施。
人工智慧浪潮來臨，晝息之間就將是顛覆性的改變。無論是政府、企業還是開發者都應對此有清晰認知。麥肯錫前不久發布的一份長達 80 頁的報告——《人工智慧：下一個數字前沿？》，對人工智慧為企業創造價值的方式進行了全面的分析和解讀。
報告指出，早期證據已表明「大規模採用人工智慧技術將為企業帶來豐厚回報」，人工智慧的顛覆性力量將逐漸顯現。以下是報告的精華摘要：
人工智慧早期進入者已真正獲益
人工智慧正要帶來下一波數字顛覆浪潮，而企業需要現在就開始做好準備。我們已經看到有少數幾家早期進入的公司已經開始從中獲得真正的利益，這使得其它公司在尋求和加速它們自己的數字轉型上面顯得更加緊迫。
我們的發現重點圍繞五大人工智慧技術系統：機器人和自動化載具、計算機視覺、語言、虛擬智能體（virtual agent）、機器學習（其中包括深度學習，並且是近來許多其它人工智慧技術的新進展的基礎）。
1. 人工智慧投資正在快速增長，其中數字巨頭公司是主導者。
從全球範圍看，麥肯錫估計 2016 年科技巨頭在人工智慧上投入了 200 億到 300 億美元，其中 90% 花在了研發和部署上，另外 10% 則花在了人工智慧併購上。VC 和 PE 融資、撥款和種子輪投資也在快速增長，儘管基數很小，但已經增長到了總共 60 億到 90 億美元。其中，機器學習作為一項賦能技術（enabling technology），已經在內部投資和外部投資中都佔據了最大的份額。
2. 在科技行業之外採用人工智慧還處於早期的實驗性階段，僅有少數公司進行了大規模部署。
在我們調查的 3000 位知道人工智慧的首席官級別（C-level）的高管中（來自 10 個國家，橫跨 14 個行業），僅有 20% 表示他們目前在大規模或在他們業務的核心部分使用與人工智慧相關的技術。許多公司表示它們並不確定相關的業務案例或投資回報。在調查了 160 多種用例之後，我們發現其中僅有 12% 對人工智慧進行了商業化的部署。
3. 人工智慧的早期使用者與其它公司之間日益擴大的鴻溝。
高科技和電信行業、金融服務行業是人工智慧應用方面的領軍者。它們也擁有最為激進的人工智慧投資意圖。這些領軍者的投資兼具廣度與深度：跨多個職能部門使用多種技術，並且將其部署到自己業務的核心。比如說，汽車製造商正在使用人工智慧來開發自動駕駛汽車和改善汽車操作體驗，而金融服務公司則更可能將其用在消費者體驗相關的功能中。
4. 早期的證據表明，人工智慧可以給嚴肅的採用者帶來真正的價值，並且可以成為一股強大的顛覆性力量。
在我們調查中，將強大的數字能力與主動的戰略結合在一起的人工智慧早期採用者有更高的利潤率，並且還有望在未來進一步擴大業績的差距。我們在零售、電力公共事業、製造業、醫療保健和教育領域的案例研究突出了人工智慧在提升預測和採購、優化和自動化運營、開發定向營銷和定價以及提升用戶體驗上的潛力。
5. 人工智慧對數字基礎的依賴，以及人工智慧往往需要在特定數據上訓練的事實意味著公司沒有捷徑可走。
公司不能推遲和拖延其數字化進步，包括人工智慧。早期的採用者已經在創造競爭優勢了，而且也似乎正將後進者越甩越遠。一個成功的方案需要公司解決數字和分析轉型中的許多元素：識別業務案例、設置正確的數據生態系統、開發或購買合適的人工智慧工具以及調整工作流程、能力和文化。特別地，我們的調查表明高層的領導、管理和技術能力以及無縫的數據許可權是關鍵的推動因素。
6. 人工智慧有望實現價值利益，但也給公司、開發者、政府等帶來了緊迫的挑戰。
勞動力需要得到再訓練，獲得新技能，從而能利用人工智慧，而不是與之競爭；希望將自己確立為一個全球人工智慧開發中心的城市和國家需要加入全球的競爭以吸引人工智慧人才和投資；我們也需要推動解決在道德、法律和監管方面的難題，否則就會拖累人工智慧的發展。
企業準備好接受人工智慧了嗎？
由於科技巨頭驅動，人工智慧的投資正在飛快增長。科技巨頭正在人工智慧技術領域投入數十億美元的資金。它們看到了 AI 技術在未來的方向——強勁的計算機硬體，越來越複雜的演算法模型和巨量數據，這些需求都已部分實現。
事實上，在人工智慧領域，大公司的內部投資佔據著主要地位：麥肯錫估算，在 2016 年這一數字是180~270 億美元；而外部投資（來自風投機構、私募股權投資、併購、資助和種子輪投資）大約為 80~120 億美元。
1. 人工智慧有望提升利潤，推動行業轉型
人工智慧技術近年來飛速發展，然而後續的採用依然處於起步階段。這使得評估人工智慧對於公司和行業造成的潛在影響充滿了挑戰。
通過回顧五個行業的大量案例研究，我們也展示了人工智慧是如何轉變一些業務活動，並具有根本地改變其他業務的潛力。這些案例證明了人工智慧如何在整個價值鏈上和不同行業之間塑造不同的功能。這些案例還對利益相關者有著廣泛的影響，比如跨國公司、初創企業、政府和社會組織。而這些產業案例研究表明了人工智慧的顛覆性潛力。
為了發展人工智慧廣泛應用於商業領域的願景，我們創建了五項案例研究，以表明人工智慧如何通過多種形式影響具體的行為。我們選擇創建案例的行業是：零售、電力、製造業、醫療以及教育。類型涵蓋私立、公有、社會企業，包括從勞動密集型行業到業務到業務的重資產操作。
為了滿足人們的期待，人工智慧需要在經濟領域發揮實際作用，以顯著降低成本，增加收益，並提高資產利用率。
2. 我們分類了人工智慧可在 4 個領域創造價值的方式：
1. 使公司更好地規劃和預測需求，優化研發，提升資源；
2. 以更低的成本更高的質量，提高公司生產貨物、提供服務的能力；
3. 以合理的價格，通過正確的訊息，將產品送達到客戶手中；
4. 允許他們提供豐富、個性化和便捷的用戶體驗。
3. 成功的人工智慧轉型需要哪些因素？
1. 數據生態系統：
打破數據倉（data silos）
決定集成和預分析的層面
識別高價值數據
2. 技術與工具
識別適合目標的人工智慧工具
合夥或併購以填補能力缺口
採取靈活的「測試和學習式」方法
3. 工作流程整合
將人工智慧整合進工作流程
優化人機界面
4. 開放的組織文化
採取開放、協作的文化
相信人工智慧勞動力
重新掌握技能以備不時之需
從職業分布來看，只有少數職業會被完全的自動化取代，而對於 60% 的職業來說，其中僅有 30% 的工作可以被自動化。而從地域上來看，美國和中國正主導世界人工智慧版圖，歐洲正在落後。
人工智慧目前還面臨這些挑戰
人工智慧為政府和社會提出了廣泛的問題。在這份報告中，麥肯錫指出了其中的一些問題，也包含部分解決問題的方法。我們在這些問題上的進展對於實現人工智慧的潛在利益和避免風險至關重要。
1. 鼓勵更廣泛地利用人工智慧
目前的人工智慧應用集中於相對數字化的行業內，而這些領域已經是新技術的前沿了。擴展人工智慧的應用範圍，支持新技術領域，特別是其中的小型公司，對於保證生產力的增長和經濟發展至關重要，可以保證市場健康，具有競爭力。人工智慧在更廣泛領域內的應用也可以幫助平衡各行業的工資水平。人工智慧可以帶動生產力水平的發展，從而提高工資。更寬廣的應用範圍有助於讓人工智慧的好處推動至更多的公司和工人身邊，而不僅僅是讓已經處於收入金字塔頂端的前沿公司和僱員受益。
2. 解決就業和收入分配問題
人工智慧驅動的自動化變革會深刻影響人們的工作和工資水平。在麥肯錫的調查中，絕大多數公司並不認為自己會在未來大幅減少員工人數。然而，顯然會有一些職位的技能會不符合未來要求。政府可能會不得不重新思考社會服務的模式。不同的想法將被納入思考範圍，包括共享勞動力、負所得稅和全球基本收入水平。
3. 解決道德、法律和監管問題
人工智慧提出了一系列道德、法律和監管問題。現實世界的偏見風險正在被寫入訓練數據集中。由於現實世界存在種族、性別或其他很多類別的歧視，提供給機器學習演算法的現實世界數據也不可避免地帶有這些特徵，而人工智慧也會在訓練中學會偏見。
隨著偏見的內部化，這些問題正在加劇。同時，人們也對演算法本身產生了懷疑，編程人員的道德見解會被編寫進演算法中，在決策過程中，人們有權得知哪些內容？誰會對人工智慧輸出的結果負責？這導致了人們對於演算法透明度和問責制的呼籲。
隱私是另一個問題——誰對數據擁有所有權？需要哪些措施來保護高度敏感的數據（如醫療數據），而不必破壞其可用性？正致力於解決這些問題的組織和機構包括 Partnership on AI、OpenAI、Foundation for Responsible Robotics 以及人工智慧倫理與監管基金會。
4. 確保訓練數據的可用性
大量的數據對於人工智慧訓練系統至關重要。開放公共部門的數據可以刺激私營企業的創新，設置通用數據標準也會有幫助。在美國，證券交易委員會在 2009 年強制所有上市公司必須以 XBRL（可擴展業務報告語言）格式披露其財務報表，從而確保公共數據具有機器可讀性。
5. 在政府中部署人工智慧
人工智慧對公共部門的潛力巨大。它提升計劃、目標和個性化服務的能力使提高政府服務水平和效率所急需的。在該報告的附錄中，作者探索了人工智慧技術在兩大公有領域：醫療和教育的未來。
隨著全球人工智慧市場的年化增長率預計將達到36%，到2025年，其估值將從2015年的1260億美元升至30000億美元。新時代的顛覆將重新定義傳統企業的運營模式，由人工智慧勾畫的未來將是「無智能不商業，無商業不智能」的全新圖景。
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