Appen 的人工智能年度报告揭示了显著的行业增长

Appen Limited (ASX: APX)，为构建大规模有效人工智能系统的组织提供高质量训练数据的领先供应商，今天宣布其2020年人工智能状态报告。

人工智能状态2020报告是跨行业、对大型组织的高级商业领袖和技术人员进行的研究成果。该调查旨在通过收集人工智能决策者的回应来检查和确定不断扩大的人工智能和机器学习格局的主要特征。

有多个关键要点：

• 虽然几乎3/4的组织表示人工智能对于他们的业务至关重要，但几乎一半的组织觉得他们的组织在人工智能之旅中落后了。
• 超过500万美元的人工智能预算同比增加了一倍
• 越来越多的企业将负责任的人工智能作为商业成功的组成部分，但只有25%的公司表示无偏见的人工智能是使命关键的。
• 3/4的组织报告至少每季度更新一次他们的人工智能模型，表明对模型部署后的生命周期的关注。
• 尽管业务领袖和技术人员之间存在差距，但他们的协调对于构建强大的人工智能基础设施至关重要。
• 尽管面临动荡的时期，但超过2/3的受访者不预计COVID-19会对他们的人工智能战略产生负面影响。

一个关键发现是，几乎一半的受访者觉得他们的公司在人工智能之旅中落后了，这表明战略需求和执行能力之间存在着关键的差距。

缺乏数据和数据管理被报告为主要挑战，这包括人工智能和机器学习模型部署的基础——训练数据，因此，毫无疑问，93%的公司表示高质量的训练数据对于成功的人工智能至关重要。

组织还报告称，2020年使用的数据类型（文本、图像、视频、音频等）比2019年增加了25%。不仅模型更新更加频繁，而且团队使用的数据类型也越来越多，这将转化为对可靠训练数据的投资需求增加。

人工智能指数增长的一个关键指标是人工智能计划的年度增长率。2019年，只有39%的高管拥有人工智能计划。2020年，高管对人工智能的所有权激增至71%。随着高管所有权的增加，报告预算超过500万美元的组织数量也增加了一倍。

全球云服务提供商在数据科学和机器学习工具方面与2019年相比获得了显著的关注度。这可能是由于预算和高管监督的增加。更令人印象深刻的是，报告使用全球云机器学习提供商的受访者数量增加，包括：Microsoft Azure（49%）、Google Cloud（36%）、IBM Watson（31%）、AWS（25%）和Salesforce Einstein（17%）。每一家领先者都见证了与2019年相比采用率的双位数增长，证明了随着更多公司向规模扩张，他们正在寻找能够与他们一起扩张的解决方案。

人工智能开发人员可能需要注意的一件事是，用于构建模型的语言的可变性也从2019年发生了变化。虽然Python在2019年和2020年都是最常用的语言，但SQL和R分别是2019年第二和第三常用的语言。然而，在2020年，Java、C/C++和JavaScript获得了显著的关注度。Python、R和SQL通常表明试点阶段，而Java、C/C++和JavaScript则更适合生产阶段的语言。

要了解更多信息，我们建议下载完整的人工智能和机器学习报告。