于人工智能的投资开始变得谨慎。目前在行业上，也开始从线上走向线下，其中制造业就是典型。
“劳动力成本上升、企业生产效率不高的情况下，AI可以发挥很好作用。而制造业相对复杂，所以这是一个单点突破的过程，比较典型的就是图像识别的应用，比如质检的准确性甚至可以超过人的处理水平。”吴朋阳分析说。同时他认为，未来医疗和教育这种公共服务领域的突破更有潜能，因为AI可以解决优质资源分布不均的问题，并能激发这种公共服务的数据潜能。
而硅谷的顶级风险投资公司安德森·霍洛维茨基金（Andreessen Horowitz）的合伙人弗兰克·陈（Frank Chen）曾撰文表示，投资者很快就不必专门寻找人工智能初创公司来进行投资，因为所有初创公司都以某种形式使用着人工智能技术。换句话说，再过几年，没有AI，将是不可想象的。
中国在应用层占主导
从层次上划分，AI主要有基础层、技术层、应用层三层。欧美国家在基础层起步早、投入大，中国则是在应用层和技术层涌现出诸多公司。
上述报告显示，亚太地区采用AI技术企业的数量是北美地区公司的两倍。其中，中国公司引领亚太AI，北京、上海、广东以及浙江和江苏是主要的聚集地。
和欧美比较，中国的AI产业发展异同也十分明晰。
商汤科技香港公司总经理尚海龙对第一财经记者表示，中国AI产业发展更注重落地应用，同时也在不断提升对基础研究的加强，以及对原创基础设施的搭建。
而应用场景的落地对于原创基础研究、平台搭建的牵引作用也不容小觑。庞大的市场应用激发和倒推基础层，这是中国区别于欧美AI产业的最大特点和优势。
根据中国信息通信研究院去年年底发布的《人工智能发展白皮书——产业应用篇》，从产业规模看，2017年国内人工智能市场规模达到237.4亿元，相较于2016年增长67%。其中以生物识别、图像识别、视频识别等技术为核心的计算机视觉市场规模最大，占比34.9%，达到82.8亿元。
此外，中国的产业政策和资金支持也是AI产业快速发展的主动力。
不论是今年的政府工作报告中首次提到的“智能＋”，还是中央深改委19日审议通过的《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，以及2017年底的工信部《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》，都赋予了AI＋传统行业更多可能。
王延峰说，中国的“互联网＋”提了4年，而新一轮的“智能＋”，是产业的自然递进和提升。“‘互联网＋’解决了数据，而AI的核心就是数据算法算力，数据发展程度不够是做不到智能化的。如今经过几年发展，数字化进程又提升了一步，所以可以跟人工智能结合产生新的业态。”他预计，未来的3~5年，“智能＋”传统行业会有明显的深度融合。
国内难寻高端人才
行业热度持续，更需要人才的助力。
2018年10月，在第二十届中国机器人及人工智能大赛上，小观众被进行击剑比赛的仿人机器人吸引。新华社图
当记者打开某求职软件，输入AI工程师的关键词搜索，多个月薪2万~4万元的职位推荐立即出现，涵盖一百人以内的初创公司，以及上万人的国企、民企。这一数据，也反映了如今人工智能人才市场的现状。
报告指出，虽然AI人才库很小，但是AI领域对人才的需求在24个月内翻了一番。
此外，在腾讯此前发布的人工智能白皮书中，中国期望在AI领域工作的求职者也以每年翻倍的速度迅猛增长，特别是偏基础层面的AI职位，如算法工程师，供应增幅达到150%以上。
长期跟踪AI产业的腾讯研究院研