6．白领工作受到AI挑战

CB Insights认为AI会更加普遍地进入辅助决策阶段，这对白领的工作将造成威胁。

一份EAAS市场地图显示，律师、咨询顾问、财务顾问等专业的工作也将面临AI的入侵，但在这些领域中AI主要起到辅助和改善的作用，比如提高工作效率，是价格收费更合理和商业化，这将影响按小时计费的外部律师事务所的薪酬结构。

那什么样的白领工作是暂时安全的？CB Insights的观点是教育和医疗保健等需要高度情感智能的领域，目前面临的自动化风险最小。

7．AI终端趋势显现，边缘计算成为下一大领域

人工智能不仅限于强大的超级计算机和大型设备，它也正在成为智能手机和可穿戴设备和设备的一部分。CB Insights表示，AI发展正在进入“端”时代，包括手机、汽车、可穿戴在内的终端都将越来越多地迎来AI加持。而人工智能的边缘化应用还远不止于此，智能家居、自动驾驶等诸多热门领域中，都有它的身影。

8．胶囊网络出现

CB Insights报告显示，神经网络具有无数的架构。近来深度学习中最流行的一种叫做卷积神经网络（convolutional neural networks）。现在已经开发出一种新的架构，即胶囊网络，它将在多个前沿超过卷积神经网络。

长期以来，卷积神经网络尽管取得了成功，但学者普遍认为其仍存在缺陷，可能导致安全缺口。基于此，深度学习的先驱研究人员之一Geoffrey Hinton于2017年发表研究论文，介绍了“胶囊网络”的概念。与CNN相比，CapsNet弥补了不少缺陷，比如数据量、准确度、训练数据多样性等等，性能更好。

9．高薪AI人才争夺战愈演愈烈

CB Insight援引报告称，目前在人工智能领域能胜任的研究人员大约有30万人，其中包括部分学生。而据数据显示，全球企业对AI专业人才的需求很可能超过100万。全球人工智能公司的人才争夺战必将愈演愈烈，2018年人工智能专家的薪酬也或将创下新高。

在美国，Glassdoor对“人工智能”的搜索显示目前列出的职位超过32000个，其中几个工资范围已达到6位数。公司非常愿意为智能AI专家支付高额的薪水。

10．机器学习资本狂欢落幕

2017年，是机器学习的狂欢巅峰。投资者向各行业的机器学习创业公司投入超152亿美元，比2016年增加141％。一年间，美国孵化器吸纳了300余家机器学习创业公司，比2016年增加了3倍。

机器学习将在2018年成为新常态，但是AI创业公司也会迎来检验期，光有概念炒作，没有产品和商业模式，可能会被洗牌。投资者对于AI公司的投资也会更加谨慎，融资会变得更困难。

11．企业AI巨头格局开始成形

随着谷歌，亚马逊，Salesforce和微软等科技巨头提高其企业AI能力，小型企业难以维持下去。

Google发布了Cloud AutoML。客户可以自带数据来训练算法以适应他们的特定需求。亚马逊开始在其AWS旗下销售人工智能作为服务和“亚马逊人工智能”。亚马逊的AI的目标是服务于大公司。

12．AI＋医疗迎来春天

在美国，监管机构正在考虑批准AI用于临床。AI在诊断方面可以提供更早期准确性判断，这能让很多病症在早期被发现和治疗。AI“看片”也会比人类医生更具优势，还能快速普及。此外，医疗保健方面的AI创业也正在进入最热阶段。

最近，英瑞医药和生物制药公司AstraZeneca宣布与阿里巴巴子公司Ali Health建立合作伙伴关系，以在中国开发AI辅助筛查和诊断应用。GE和Nvidia也联手为GE的医疗成像设备提供深度学习功能。

13．AI进入DIY阶段

2018年，AI的技术和产品将会更加普及，DIY打造个性化AI也成为可能。不需要计算机科学或数学博士，你就能来建立自己的AI。在开源软件库，数百种API和SDK可以发挥作用，而且Google等巨头公司会开发越来越多的简易配套件，壁垒比任何时候都要低。

Google推出了一款名为“适合所有年龄段的AI”（Artificial Intelligence Yourself）项目。它的第一款产品是Raspberry Pi的语音识别套件——用户能够将他们想要的任何语音发送给他们的个人语音助理。（作者：诸刚强）