ChatGPT加劇恐慌？4成AIoT開(kāi)發(fā)者認為AI會(huì )產(chǎn)生意識 | 中國AIoT開(kāi)發(fā)者報告正式發(fā)布（1）

如何實(shí)現萬(wàn)物智聯(lián)是產(chǎn)業(yè)界長(cháng)期以來(lái)主要關(guān)注的方向。如同互聯(lián)網(wǎng)通過(guò)人作為主腦和終端的連接方式，物聯(lián)網(wǎng)也需要主腦進(jìn)行數據的搜集、決策和分析，同時(shí)也需要智能終端進(jìn)行執行操作。AI+IoT，即實(shí)現了AI作為大腦和終端實(shí)施，以及IoT作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的融合落地。伴隨著(zhù)AIoT相關(guān)技術(shù)的不斷成熟，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始投入到AIoT領(lǐng)域的研發(fā)和應用當中，除了傳統制造、能源等產(chǎn)業(yè)，還涉及金融、醫療健康、農業(yè)、城市建設和管理等多個(gè)領(lǐng)域，讓眾多開(kāi)發(fā)者看到了巨大的機會(huì )。

• 大部分AIoT的開(kāi)發(fā)者工作狀態(tài)較為自在，其中自由開(kāi)發(fā)者占到39%；

• 擁有3-5年技術(shù)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗的開(kāi)發(fā)者人數成倍數增長(cháng)，說(shuō)明這一領(lǐng)域的爆發(fā)期是在五年前；

• 有38.5%的開(kāi)發(fā)者最感興趣的AIoT技術(shù)是數據科學(xué)/數據挖掘/數據分析，其次是機器學(xué)習/深度學(xué)習/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，占比37.6%；

• 生成式大模型技術(shù)的突然爆發(fā)對于開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)還有待觀(guān)察，但預期向好；

• 42.5%的開(kāi)發(fā)者表示所在公司生產(chǎn)的AIoT設備用于制造業(yè)，41%的開(kāi)發(fā)者認為感知/控制是自動(dòng)駕駛技術(shù)中最具挑戰性的環(huán)節；

• 43%的開(kāi)發(fā)者認為，國際上AIoT的發(fā)展以底層技術(shù)作為主導，國內則以平臺、應用和服務(wù)層主導AIoT產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈；

• 30%的開(kāi)發(fā)者表示，國外在可穿戴設備、智能家居，以及智能電網(wǎng)等的應用上更加超前；

• 超過(guò)9成開(kāi)發(fā)者認為機器可以勝任部分到大部分人類(lèi)工作，41%的開(kāi)發(fā)者認為人工智能有可能產(chǎn)生出意識。

開(kāi)發(fā)者生態(tài)：時(shí)間自由、人數增長(cháng)、聚焦機器學(xué)習/深度學(xué)習近來(lái)，ChatGPT引發(fā)國內AI產(chǎn)業(yè)爆火，大佬們紛紛布局大語(yǔ)言模型。從美團“退休”后，王慧文在上個(gè)月創(chuàng )辦“光年之外”，收購袁進(jìn)輝的一流科技,旨在打造中國版ChatGPT。王慧文的英雄帖顯然召喚出了產(chǎn)業(yè)界的熱情，李開(kāi)復開(kāi)始籌組Project AI 2.0，王小川攜帶5000萬(wàn)美元入場(chǎng)費，創(chuàng )辦百川智能……當AI大佬們跑步進(jìn)入新的戰場(chǎng)，從事AIoT的開(kāi)發(fā)者又呈現出怎樣的生態(tài)？從調查數據來(lái)看，大部分AIoT開(kāi)發(fā)者工作狀態(tài)較為自在，圖1中，自由開(kāi)發(fā)者占到39%，作為兼職和利用業(yè)余時(shí)間參與的比例為40.0%，和自由開(kāi)發(fā)者數量相當。相較而言，全職開(kāi)發(fā)者最少，只占到調查人群的五分之一左右。這一方面說(shuō)明開(kāi)發(fā)者群體愈加傾向自由職業(yè)，另一方面也說(shuō)明AIoT是自由開(kāi)發(fā)者聚集的領(lǐng)域。圖1 開(kāi)發(fā)者參與AIoT狀態(tài)從2017年開(kāi)始，AIoT被頻繁提及，在此之前，開(kāi)發(fā)者更多是在A(yíng)I或者IoT的獨立領(lǐng)域。而當智能家居、智能制造、智能城市等落地應用端被推向風(fēng)口，AIoT逐漸成為產(chǎn)業(yè)界的主流討論方向。從圖2不難看出，擁有3-5年技術(shù)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗的開(kāi)發(fā)者人數成倍數增長(cháng)，說(shuō)明這一領(lǐng)域的爆發(fā)期正是在五年前。而近年來(lái)，得益于市場(chǎng)潛力地不斷挖掘，越來(lái)越多的開(kāi)發(fā)者選擇進(jìn)入這一領(lǐng)域。據調查顯示，近1-2年進(jìn)入這一領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者占比為32%，而就在去年，這一數據進(jìn)一步增長(cháng)到41%。圖2 開(kāi)發(fā)者從事AIoT技術(shù)開(kāi)發(fā)的時(shí)間具體到所從事的技術(shù)領(lǐng)域，機器學(xué)習/深度學(xué)習算法工程師、數據科學(xué)家/數據分析師/數據挖掘工程師和計算機視覺(jué)/圖像識別/圖像處理工程師的隊伍較為龐大，位列前三，分別占比10.5%、10.4%及9.1%。另外，在軟件工程師和硬件工程師的統籌統計中，軟件工程師以38.5%的占比遠高于硬件（芯片、傳感器、控制器工程師+智能硬件工程師）9.2%的占比。圖3 開(kāi)發(fā)者從事AI/IoT的技術(shù)領(lǐng)域

技術(shù)工具：數據科學(xué)/機器學(xué)習+AI大模型+存儲/云計算+工具箱李彥宏今年初曾公開(kāi)表示：“如果讓我來(lái)判斷第四次科技革命的標志，我認為是深度學(xué)習算法”。同時(shí)，他也認為“大語(yǔ)言模型的出現對于云計算來(lái)說(shuō)，是一個(gè) Game Changer，會(huì )改變云計算的游戲規則。”和他預判相一致的是，在A(yíng)IoT領(lǐng)域，開(kāi)發(fā)者最感興趣的技術(shù)是數據科學(xué)/數據挖掘/數據分析（見(jiàn)圖4），有38.5%的開(kāi)發(fā)者做出了這一選擇，以及機器學(xué)習/深度學(xué)習/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，占比37.6%，這樣的結果也完全符合AI算據、算法、算力的三大要義。在通用技術(shù)上，29.4%的開(kāi)發(fā)者選擇了計算機視覺(jué)/圖像識別/圖像處理，可見(jiàn)視覺(jué)仍然被賦予極高期待。以上AI技術(shù)為AIoT發(fā)揮的作用主要體現在，可以幫助開(kāi)發(fā)者處理和分析從各種物聯(lián)設備中收集到的海量數據，從而為企業(yè)提供更準確、更有用的洞察和決策支持。與此同時(shí)，可以幫助開(kāi)發(fā)人員構建智能應用程序，在實(shí)時(shí)監測和控制物聯(lián)設備方面發(fā)揮著(zhù)重要作用。此外，比較出乎意料的是，AIGC/大語(yǔ)言模型的選擇人數只占到4.8%，本調查的收集期限覆蓋了ChatGPT的起勢期（去年12月-今年1月），國內大語(yǔ)言模型的火爆期主要集中在今年2-3月。圖4 開(kāi)發(fā)者對AIoT感興趣的技術(shù)方向在另一個(gè)關(guān)于A(yíng)I熱點(diǎn)技術(shù)突破的問(wèn)題上，26.6%的開(kāi)發(fā)者表示看好生成式人工智能（圖5）。上述4.8%，以及這里的26.6%兩個(gè)數據恰好說(shuō)明了，生成式大模型技術(shù)的突然爆發(fā)對于開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)還有待觀(guān)察，但預期向好。而除了生成式人工智能之外，大規模數據集和大模型開(kāi)源也是開(kāi)發(fā)者看好的方向，兩個(gè)選項分別占比23.4%和20.9%。圖5 開(kāi)發(fā)者看好的AI熱點(diǎn)技術(shù)突破另外，大規模物聯(lián)網(wǎng)應用還需要處理海量數據，這些數據需要進(jìn)行有效的存儲和管理。云計算是建立在大規模數據存儲之上的一項關(guān)鍵技術(shù)，它提供了強大的計算能力和可擴展性，幫助開(kāi)發(fā)人員更好地處理和分析數據。據調查顯示（圖6），超過(guò)3成的開(kāi)發(fā)者日常會(huì )處理數據存儲相關(guān)的問(wèn)題，其次是云計算，占比28%。圖6 開(kāi)發(fā)者接觸最多的AIoT技術(shù)目前AIoT的開(kāi)發(fā)者工具應用主要集中在視覺(jué)圖像、語(yǔ)音合成和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域（見(jiàn)圖7）。調查數據顯示，近三成開(kāi)發(fā)者會(huì )用到AI人像修復工具，該技術(shù)可以幫助開(kāi)發(fā)者對人像進(jìn)行自動(dòng)修復和增強，提高應用設備上人臉檢測的效果以及準確性。排在二、三位的分別是AI目標檢測和AI視頻摳像/人像摳像，均與機器視覺(jué)相關(guān)，之后是人工智能語(yǔ)音合成。圖7 開(kāi)發(fā)者使用的AI工具箱