AI产业发展还呈现了以下趋势。
(1）平台崛起，技术、硬件、内容多方面资源进一步整合
人工智能覆盖的行业及场景巨大，单一企业无法涉及人工智能产业的方方面面，厂商基于自身的优势切入产业链条，并与其他厂商进行合作，技术、硬件、内容多方面资源进行整合，共同推动人工智能技术落地。在技术、内容及硬件的发展下，平台进一步崛起，生态化布局日益重要。
(2)人工智能技术继续向垂直行业下沉
通用型人工智能技术已不能满足各行业的需求，不同行业在应用侧重点上有所不同，数据资源也同样不同，需要市场从业者针对行业特点，设计不同的行业解决方案。人工智能技术将继续从场景出发实现技术落地，在垂直行业中，医疗、金融、安防、环境、教育、家居等行业已初具规模，未来发展前景巨大。
(3)产学研相结合，人才仍是抢夺的重点
AI、物联网成为主流的发展趋势，人才在其中发挥的价值越来越大，而产业发展速度与人才培养速度之间的矛盾在产学研发展路径下将逐渐缩小，专业型人才开始增多，具有核心知识的专家仍然成为厂商抢夺的重点。在人工智能领域中，国内人才集中在技术层及应用层，基础层人才薄弱，国内高校在人工智能人才培养方面也持续缺失，专业布局较晚，专家有限，国内外在教育系统之间的差距较大，这也导致国内在人工智能领域基础层研究的薄弱。在意识到人才方面的缺失之后，国家及企业采取各类措施进行追赶，比如采取“千人计划”“新一代人工智能发展规划”等政策吸引优秀专业人才回国，企业围绕其核心业务抢夺人工智能人才。未来需要继续建立核心技术人才培养体系，加强人工智能一级学科建设，实现产学研的有效融合，为人工智能产业持续不断输送优质人才。
（4）厂商进入卡位战，不断发掘新的商业模式
人工智能将通过AI+的形式影响各行各业，技术厂商崛起，但应用才是技术落地的关键。技术被集成到各类产品中，技术厂商本身议价能力不强，所获得的利益有限，因此技术厂商积极搭建平台，或发展硬件、布局生态，以集成商的角色获取更多的行业红利。
人工智能与大数据技术导论
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