针对AI业务优化成本控制，引领行业发展新方向——对AI行业的看法
一、引言
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AI业务在全球范围内展现出巨大的潜力和广阔的市场前景。
如何在竞争激烈的市场环境中保持成本优势，实现可持续发展，成为AI行业面临的重要挑战。
针对这一问题，本文将探讨AI业务的成本控制策略，以及如何引领行业发展新方向。
二、AI业务成本控制的重要性
在AI行业的发展过程中，成本控制至关重要。
随着技术研究和开发的投入不断增加，AI项目的成本也在持续上升。
有效的成本控制有助于提升企业的竞争力，使其在激烈的市场竞争中占据优势地位。
随着AI技术的广泛应用，各行业对AI解决方案的需求不断增长，成本控制对于满足客户需求、提升产品质量和拓展市场具有重要意义。
良好的成本控制有助于企业实现可持续发展，为未来的技术升级和市场扩张提供有力支持。
三、AI业务成本控制策略
1. 优化研发成本
研发成本是AI业务的主要成本之一。优化研发成本需要从以下几个方面入手：
（1）提高研发效率：通过采用先进的研发工具和技术手段，提高研发效率，降低研发成本。
（2）合理分配资源：根据项目需求和实际情况，合理分配人力、物力和财力资源，避免资源浪费。
（3）加强项目管理：通过有效的项目管理，确保项目进度和质量，降低返工和修改成本。
2. 降低运营成本
运营成本是AI业务日常运营中产生的成本。降低运营成本需要关注以下几个方面：
（1）提高数据利用效率：通过高效的数据处理和分析，提高数据利用效率，降低数据存储和传输成本。
（2）优化资源配置：根据业务需求，优化硬件和软件的资源配置，降低能耗和运维成本。
（3）推行信息化管理：通过推行信息化管理，提高管理效率，降低管理成本。
3. 拓展成本控制的新思路
为了更有效地控制成本，还需要拓展成本控制的新思路和方法：
（1）合作与共享：通过与其他企业合作，共享资源和技术成果，降低成本。
（2）技术创新：通过技术创新，降低技术成本，提高产品质量和竞争力。
（3）引入智能化管理系统：通过引入智能化管理系统，实现自动化、智能化的成本控制和管理。
四、引领行业发展新方向
在优化成本控制的同时，还需要关注行业发展新方向，以引领行业发展：
1. 推动技术创新：持续推动技术创新，提高AI技术的性能和效率，满足市场需求。
2. 关注行业发展趋势：密切关注行业发展趋势，及时调整战略方向，抓住市场机遇。
3. 建立行业标准：积极参与行业标准的制定和推广，推动行业健康发展。
4. 加强人才培养：加强人才培养和引进，建立高素质的团队，为行业发展提供人才支持。
5. 拓展应用领域：拓展AI技术的应用领域，推动AI技术与各行业的深度融合，提高生产效率和质量。
五、结论
针对AI业务优化成本控制是行业发展的关键。
通过优化研发成本和运营成本、拓展成本控制新思路以及关注行业发展新方向，可以有效提升企业的竞争力，实现可持续发展。
在未来，我们需要继续探索和创新，引领AI行业发展新方向。
人工智能的发展前景如何？
随着信息时代的来临，人类生产生活的数据基础和信息环境有了大幅提升，人工智能正从学术驱动转变为应用驱动，从专用智能迈向通用智能，比历史上任何一个时期都要更加接近于人类智能水平，进入了新的发展阶段。
全球各国均围绕新一代人工智能技术及产业发展进行前瞻布局，我国也已将其提升到了国家战略层面。
基于此，本白皮书重点围绕新一代人工智能面临的新形势、驱动的新因素、呈现的新特征，对架构、算法、系统等技术演进方向作出研判，详细梳理了包括云计算、大数据两大基础平台和机器学习、模式识别、人机交互三大通用技术的技术体系，深入论证了新一代人工智能产业边界和范围，划分了基础层、技术层、应用层三大产业化领域，研究了智能传感器、智能芯片、算法模型、语音识别、图像视频识别、文本识别、智能机器人、智能制造系统、智能安防、智能驾驶等具体产业化方向的产业规模、核心技术、主要产品、典型企业，归纳了近年来全球和我国在人工智能领域的投融资特征趋势，并对国内外人工智能的技术及产业发展状况进行了系统对比和趋势展望，最后提出了发展理念、治理体系、创新能力、发展基础、资本环境、行业组织、全球统筹共七项措施建议，进一步推动我国人工智能相关的前沿新兴产业持续健康快速发展，有力支撑信息化与工业化深度融合迈上新台阶。
新一代人工智能发展方向
人工智能发轫于1956 年在美国达特茅斯（Dartmouth）学院举行的“人工智能（ArtificialIntelligent，简称AI）夏季研讨会”，在20 世纪 50 年代末和 80 年代初先后步入两次发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均落入低谷。
当前，在新一代信息技术的引领下，数据快速积累，运算能力大幅提升，算法模型持续演进，行业应用快速兴起，人工智能发展环境发生了深刻变化，跨媒体智能、群体智能、自主智能系统、混合型智能成为新的发展方向，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
人工智能，未来竞争压力大不大？
最近一年多感受明显，AI已经落地，尤其是NLP、OCR等领域技术栈和产品已经足够成熟，提供云服务的企业也不少，使得就业门槛越来越低，最重要是现在大环境不乐观，有AI迫切诉求的企业在减少，差不多固定了以腰部以上企业为主，整个技术团队的招聘名额确实有明显压缩，所以体感明显些。
大环境的短期趋势并不乐观，所以名额有收缩。
如果你选的目标企业可能是一二线大厂，以及独角兽企业，而目前市场大环境的短期趋势并不乐观，不是只有AI，其他所有职位都有明显收缩，一二线厂因为嗅觉和判断更敏锐，未雨绸缪更明显，所以在人员HC上反应会更坚决。
如果不是以上企业，因为越来越多的企业很清晰的明白，现有AI技术的基础应用对能力的要求并不高，要学会它并不太难，硕士甚至本科大学相关专业在基础好的情况下，也能很好的学习适应，所以从成本来考虑，企业其实更乐意校招和内部技术转岗来填补。
大环境变差的情况下，小厂的AI诉求不得不快速压制。
AI的效益，往往需要基于大量的用户数据才能产生规模化的复用效益，小厂不具备这样的数据规模以及一整套数据和算法基础平台，以前大环境不错，AI技术的使用甚至被用来当做融资的优势。
在目前大环境不好的情况下，已经不具备养活一个这样规模团队，而如果不能形成团队化、数据规模化就形成不了足够的AI竞争优势，对处于生存压力下对资金更敏感的创业公司来说，还不如先节约成本，干好本行过完冬再说。
老人变新人、外行人的资源挤占
先不说应届生了，IT还有很多在行业之外的从业者，通过“AI培训班、二个月专家速成班”，也急迫的挤进来抢占除大厂外的岗位资源，当然，AI领域也有一定基础门槛，所以部分转去做前后端的开发了，一部分在小厂得到机会开始从事基础的AI开发，使用的也是成熟的外部产品。
大部分AI资源的竞争者还是业内的传统后端开发人员，尤其是入行年限在1~3年以内的，就连园区楼下看门的保安都知道AI的薪资和前景好，社会的发展也一定会朝着这个方向走，所以只要有机会，更乐意转岗学习AI。
就职的机会确实还是有的，外部招聘专业人才的成本高昂，企业更乐意内部转岗培养、甚至启用外行人。
这里说下，不是只有AI，IT互联网行业所有的从业者，都存在着职位被外部挤占的事实趋势，毕竟刚工作动不动就一万起的职位，几年就能二三万的工资谁不眼红？你让那些师范类、建筑类、服务业的同学情何以堪？这些速成培训班的企业，也间接革了程序员的命，全员都懂AI时，谁还需要只懂基础型的工程师？
但专家级的“调优”大师，不管在哪个行业、小厂还是大厂都会吃香。
业界主流对AI人才的产品诉求和价值认同，已经被技术发展所磨平。
大厂在大数据平台、算法模型平台、实时离线计算等平台建设上已经相对成熟和稳定了，在具有大规模（上亿）用户和大规模商业（不同垂直的业务产品）场景的场景下，算法的任何细微效果提升，都能带来规模化的巨大收益。
阿里、腾讯、网络、华为等企业又通过云平台，将这些技术的基础设施和通用的业务能力对外部进行了云产品输出。
外部企业在用户量和商业场景方面其实诉求不高，而且大厂已经形成了聚虹效应，通过不断收购、投资、创新，切入到不同的细分领域，流量开始逐渐向大厂汇集，使得外部企业的用户规模很难做大，AI介入带来的商业价值从概率上来说，可能性就很低，小厂在目前融资和大背景都不乐观的情况下，最迫切的先解决生存问题，发展壮大后再考虑用户和产品的规模化后带来体验和极致的成本效率问题，他们认为那时的算法介入才更划算，当下的技术做好对业务的支撑即可。
人工智能未来的发展怎么样?
近年来我国人工智能产业呈现出了蓬勃发展的良好态势。
一是部分关键应用技术特别是图像识别、语音识别等技术，处于全球相对领先的水平，人工智能论文总量和高倍引用的论文数量，也处在第一梯队，据全球相对前列。
二是产业整体实力显著增强。
全国人工智能产业超过一千家，覆盖技术平台、产品应用等多环节，已经形成了比较完备的产业链。
京津冀、长三角、珠三角等地区的人工智能产业急剧发展的格局已经初步形成。
三是与行业融合应用不断深入。
人工智能凭借其强大的赋能性，正在成为促进传统行业转型升级的重要驱动力量，各领域智能的新技术、新模式、新业态不断涌现，辐射溢出的效应也在持续增强，人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的域名已经被注册。
但也要看到，在快速发展过程当中，我国人工智能的基础技术，还有较大欠缺，能够真正创造商业价值的还比较少。
传统行业与人工智能的融合还存在较高门槛，有数据显示，今年人工智能领域投融资比前两年特别是跟去年相比，也有比较大幅度的下调。
中国人工智能应用具有领域广、渗透深的特点，在产业化方面具有独特优势，但也面临巨大挑战，尤其是在基础理论和算法方面，原始创新能力不足，在高端芯片、关键部件等方面基础薄弱，高水平人才也不足。
随着全球人工智能加速发展，各国在认知智能、机器学习、智能芯片等方面将不断取得突破。
