当时，人工智能技能塑胶跑道已运用于各行各业，落地成为咱们重视的中心问题。

在阅历了 2019 年的职业低谷期之后，无论是职业巨子仍是新式独角兽，都开端审视 AI 可以实在落地的场景。用审视的眼光来看，许多企业当时还停留在信息化阶段，AI 所能发挥的优势还不行显着，但有趋势可以看出一些新式的 AI 形状得到了认可和落地，例如 RPA、对话体系等。

在这样的布景下，开发者们逐步看到这样一个现实：从工作的视点来看，因为算法工程化才是商业落地的中心要害，因而具有厚实工程化才能的算法工程师更受喜爱。另一方面，因为深度学习是以大数据为根底的，而感知智能中的计算机视觉又是现在深度学习较为老练的运用，所以，机器学习和深度学习工程师，以及数据工程师、计算机视觉工程师成为抢手岗位。

从技能自身的视点来看，较为老练的 TensorFlow 成为 AI 工程师的首选深度学习结构，Torch/PyTorch 因为其开发功率较高，也得到了较多支撑。在计算数据上，两者的普及率均挨近 50%。

以上数据都是在 CSDN 针对软件开发技能、运用开发范畴等方面进行大查询后计算而出的《2019-2020我国开发者查询陈述》中的部分定论。CSDN 最早从 2004 年开端针对我国开发者进行大规划查询，是迄今为止掩盖国内各类开发者人群数量最多，辐射地域、职业散布最广的查询活动。

2019 年-2020 年，我国的人工智能技能的运用现状是怎样的？是否契合你的预期？在这样的运用现状之下，开发者应该重视哪些技能点？本文将对陈述中的相关内容做具体解读，包含企业人工智能现状、人工智能技能开发特色，以及人工智能职业运用与选用要素，期望能为开发者供给关于人工智能运用方面的参阅。

首要，咱们总结一下陈述中关于人工智能技能运用现状剖析的几个重要发现：

64% 的企业没有完成智能化 5 成公司算法工程师团队规划小于 10人 机器学习/深度学习算法工程师最急缺 TensorFlow 是人工智能范畴干流深度学习结构 强化学习、决议方案树是开发者运用最多的机器学习类型 机器学习/深度学习/神经网络是最遍及的学习方案 制作、金融职业是 AI 技能结合最多的职业 35% 开发者选用国产 AI 芯片运用于自己的 AI 开发，最垂青对干流 AI 结构的支撑才能

64% 的企业没有完成智能化

调研数据显现，14% 的企业尚无信息化根底。27% 的企业完成了事务处理数字化，22％ 的企业具有商业智能根底设施，可完成描述性剖析。运用机器学习完成猜测性剖析和决议方案优化的企业占比为 16%，而在事务中全面运用 AI 体系、机器人和其他自动化东西的仅占 12%。

最终，上海瓦歌智能科技有限公司总经理，狗尾草科技人工智能研讨院院长邵浩对陈述中关于人工智能技能运用的部分做了精辟的总结：

无论是对在职的研制人员仍是在求职的提名人，继续学习都是一个强需求。不出意外，机器学习、 深度学习、数据发掘依然是最抢手的学习内容。经过根底内容的学习，开发者可以更好地在各范畴，如自然语言处理、常识图谱、计算机视觉上做深化的研讨和进步。

无论是 AI+ 仍是 +AI，人工智能技能只要结合职业实践需求，才可以真实落地并获得商业作用。在制作业、金融、医疗、电商等范畴，AI 技能在节约本钱，进步功率，进步用户满意度方面都获得了杰出的作用。在 AI 芯片范畴，国内厂商也开端弯道超车，越来越多的开发者也开端重视国内 AI 芯片的发展。

高投入的 AI 职业在 2020 可以带来怎样的产出，让咱们拭目而待。

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