随着科技的快速发展，人工智能（AI）已逐渐成为当今社会的热点话题。
从智能制造到智慧金融，从智慧医疗到智能家居，AI正在逐步改变人们的生活方式和工作模式。
在AI技术的广泛应用背后，存储技术作为支撑其发展的关键环节，正面临着前所未有的挑战与机遇。
本文将探讨AI技术的存储挑战及其所涉及的机遇。
一、AI技术的存储挑战
（一）海量数据储存和处理挑战
在AI的应用过程中，海量的数据储存和处理是一大挑战。
随着大数据时代的到来，各种结构化、非结构化数据急剧增长。
对于AI系统而言，需要在短时间内处理和分析这些数据，以产生有价值的结果。
因此，高效的存储技术对于AI的发展至关重要。
传统的存储技术已无法满足AI对海量数据的处理需求，需要寻求新的解决方案。
（二）数据存储安全与隐私保护挑战
随着AI技术的普及，个人隐私保护和数据安全问题日益突出。
在AI的应用过程中，大量的个人数据被收集、储存和处理。
如果这些数据得不到有效的保护，可能会导致隐私泄露和安全问题。
因此，如何在保障数据存储效率的同时，确保数据安全和隐私保护，是AI技术面临的又一重大挑战。
（三）存储技术需与AI算法协同优化
AI技术的发展离不开算法和存储技术的协同优化。
随着AI算法的不断发展，其对存储技术的需求也在不断变化。
存储技术需要不断适应AI算法的变化，与其协同优化，以提高AI系统的整体性能。
因此，存储技术厂商需要与AI算法厂商紧密合作，共同应对这一挑战。
二、AI技术的存储机遇
（一）推动存储技术创新
AI技术的发展为存储技术带来了巨大的机遇。
随着AI应用的不断拓展，传统的存储技术已经无法满足其需求。
这促使存储技术不断进行创新和突破，发展出更适合AI应用的存储技术。
例如，基于AI的存储优化技术、智能存储系统等，都是AI技术推动存储技术创新的重要成果。
（二）提升存储效率和性能
AI技术的应用可以大幅提升存储效率和性能。
通过AI算法的优化，可以实现对存储资源的智能管理和调度，提高存储系统的整体性能。
同时，AI技术还可以实现对数据的智能分析，优化数据存储策略，提高存储效率。
（三）促进数据安全与隐私保护技术的发展
AI技术的数据存储安全和隐私保护挑战，也促进了相关技术的发展。
随着数据安全和隐私保护需求的不断增长，相关技术领域的研究和实践也在不断深化。
例如，加密技术、数据溯源技术、隐私保护算法等，都是在这一背景下得到快速发展的。
这些技术的发展不仅为AI技术的数据安全提供了保障，也为整个信息安全领域带来了新的机遇。
（四）推动存储技术与云计算、物联网等领域的融合
AI技术的发展促使存储技术与云计算、物联网等领域的融合成为趋势。
随着云计算和物联网的广泛应用，数据存储的需求也在不断增长。
AI技术可以为这些领域提供智能的数据管理和分析功能，而存储技术则是其背后支撑的关键。
因此，存储技术需要与云计算、物联网等领域紧密融合，共同推动智能化的发展。
总结
AI技术的存储挑战与机遇并存。
在面临海量数据储存和处理挑战、数据存储安全与隐私保护挑战以及需要与AI算法协同优化等挑战的同时，也面临着推动存储技术创新、提升存储效率和性能、促进数据安全与隐私保护技术的发展以及推动与云计算、物联网等领域融合等机遇。
我们需要充分利用这些机遇，克服挑战，推动AI技术的存储技术不断发展。
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前景怎么样？
虽然“人工智能”(AI)已经成为一个几乎人人皆知的概念，但对人工智能的定义还没有达成普遍共识。
传统的人工智能发展思路是研究人类如何产生智能，然后让机器学习人的思考方式和行为。
现代人工智能概念的提出者约翰·麦卡锡认为，机器不一定需要像人一样思考才能获得智能，重点是让机器能够解决人脑所能解决的问题。
第四次工业革命正在来临，而人工智能已经从科幻逐步走入现实。
从1956年人工智能这个概念被首次提出以来，人工智能的发展几经沉浮。
随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高、以及海量互联网数据的支撑，人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃，成为全球瞩目的科技焦点。
自从2016年AIphaGo战胜李世石之后，全球对于人工智能发展的兴奋与担忧交织难分。
即使如此，世界各国已经认识到人工智能是未来国家之间竞争的关键赛场，因而纷纷开始部署人工智能发展战略，以期占领新一轮科技革命的历史高点。
对于中国而言，人工智能的发展是一个历史性的战略机遇，对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。
本文从科技产出与人才投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境等方面描绘中国人工智能的发展面貌。
科技产出与人才投入1. 论文产出 : 中国人工智能论文总量和高被引论文数量都是世界第一。
中国在人工智能领域论文的全球占比从 1997 年 4.26% 增长至2017 年的 27.68%，遥遥领先其他国家。
高校是人工智能论文产出的绝对主力，在全球论文产出百强机构中，87家为高校。
中国顶尖高校的人工智能论文产出在全球范围内都表现得十分出众。
不仅如此，中国的高被引论文呈现出快速增长的趋势，并在 2013 年超过美国成为世界第一。
但在全球企业论文产出排行中，中国只有国家电网公司的排名进入全球前 20 位。
从学科分布看，计算机科学、工程和自动控制系统是人工智能论文分布最多的学科。
国际合作对人工智能论文产出的影响十分明显，高水平论文里中国通过国际合作而发表的占比高达 42.64% 。
2. 专利申请 : 中国专利数量略微领先于美国和日本，国家电网表现突出。
中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略微领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的 74%。
全球专利申请主要集中在语音识别、图像识别、机器人以及机器学习等细分方向。
中国人工智能专利持有数量前 30 名的机构中，科研院所与大学和企业的表现相当，其技术发明数量占比分别为 52% 和48%。
企业中的主要专利权人表现差异巨大，尤其是中国国家电网近五年的人工智能相关技术发展迅速，在国内布局专利技术量远高于其他专利权人，而且在全球企业排名中位列第四。
人工智能的发展前景如何？
人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层。
基础层是人工智能产业链的基础，为人工智能提供算力支撑和数据输入，中国在此领域发展时间较短，基础层发展较为薄弱。
目前，中国的人工智能企业主要集中在北京、广东、上海和浙江，北京的人工智能发展已经步入快车道。
人工智能产业链全景梳理：基础层发展薄弱
基础层主要提供算力和数据支持，主要涉及数据的来源与采集，包括AI芯片、传感器、大数据、云计算、开源框架以及数据处理服务等。
技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与具体应用层的桥梁，主要包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。
应用层针对不同的场景，将人工智能技术进行应用，进行商业化落地，主要应用领域有驾驶、安防、医疗、金融、教育等。
近年来，人工智能在技术与应用方面取得了巨大的进展，在国际上具备了一定的竞争力，但是基础层的薄弱仍然是限制中国人工智能发展的关键因素。
中国在在基础层发展时间较短，较落后于国际先进水平。
长期以来，中国的芯片大部份依赖进口，计算力方面的基础薄弱，且开源框架受制于国外AI巨头。
