2019年7月25日，信息技术咨询及分析机构Gartner公司发布题为《2019人工智能技术成熟度曲线》的研究报告^[1]。

　　报告指出，人工智能（AI）的部署还存在着众多障碍。据调查显示，2018年，部署AI的企业仅占4%，2019年这一比例已上升至14%。这一数据表明AI已初见成效。而在2018年的调查中有21%的受访者表示将在短期内部署AI。尽管2019年实际部署的企业已增长10%，但仍旧低于预期的21%。未来主义者对AI将如何比人类更聪明持积极观望的态度，而社会活动家则担忧AI有可能危害社会。目前，有影响力的、有关AI应用的商业想法十分稀缺。

　　2019的技术成熟度曲线中（图1），萌芽期的曲线明显变长，这反映了AI领域源源不断地涌现了多样化的新想法。在过热期，曲线上各技术条目分布十分密集。相比之下，复苏期的曲线则空空荡荡，成熟期的技术也十分稀少。这并不代表AI是无用的，而表示AI会发生变化。2019年AI技术将呈现以下趋势：

　　图1  2019年人工智能技术炒作周期

　　（1）自动机器学习和智能应用程序发展势头最好，其他技术也很受欢迎，比如AI平台即服务（PaaS）、AI云服务、AI市场。与AI相关的咨询和系统集成（C＆SI）服务数目不断增长。

　　（2）AI伦理和对其的管理被提上日程，可信赖的AI实践是消除应用障碍的有效方法。软件供应商、行业组织和政府发布了一些指导方针，但最佳实践尚未出现。用户对AI解决方案的认可是其接受这一技术的关键。在建立信任方面，增强型智能比自动化技术更见成效。可解释AI也可以通过进行预测、提供建议来服务用户。

　　（3）由于亚马逊Alexa、谷歌助理语音助手等产品在全球的成功，基于对话的人工智能仍然是企业的首选技术。在开发聊天机器人和语音启用策略时，实施者应注意到会话用户界面、虚拟助手、自然语言处理和语音识别以及其他技术到达成熟期所需的时间。

　　图2  2019年人工智能技术成熟度与收益值矩阵图

　　（4）计算基础设施推动了AI的进步，并且由于其可为AI提供定制化服务，因而将促进AI技术进一步发展。GPU加速器、现场可编程门阵列加速器、深度神经网络专用集成电路、量子计算和神经形态硬件展现了不同的计算思路。

　　（5）AI即将迎来大量的应用程序开发人员和软件工程师，其中大多数人将在2~5年内成为AI的主要部署者。虽然现在还处于早期阶段，但应鼓励开发人员尝试使用AI开发者工具包、AI云服务、AI PaaS以及新的强化学习产品，妥善规划开发人员的技能培养。

　　（6）新技术不断涌现。自2018年以来，以下8类技术在AI领域广受关注：AI云服务、自动机器学习、增强智能、可解释AI、边缘AI、强化学习、量子计算、AI市场。                            （徐婧）