人工智能的簡單概念：
通過機器實現人的頭腦思維，使其具備感知、決策與行動力
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首先，讓我們來分析一下人工智能的產業鏈。人工智能產業鏈可以分為基礎設施層、應用技術層和行業應用層
1.基礎層：主要有基礎數據提供商、半導體芯片供應商、傳感器供應商和云服務商。
2.技術層：主要有語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學習技術提供商。
3.應用層：主要是把人工智能相關技術集成到自己的產品和服務中，然后切入特定場
景。目前來看，自動駕駛、醫療、安防、金融、營銷等領域是業內人士普遍比較看好方向。
可以看出人工智能的上游是硬件制造商、如今隨著芯片的價格愈來愈低，人工智能的成本也隨之降低。目前國內外大部分云廠商如阿里云、華為云、百度等基本都已經在云平臺集成了深度算法平臺等產品，結合自有的基礎計算能力實現人工智能的賦能,也為人工智能的深度學習提供了算力和數據支持。深度學習的典型代表就是 Google AlphaGo。
下游則是AI的具體應用，人工智能在數據處理方面能夠做到快速、準確；在處理批量單一的工作上面能夠最大限度的減小誤差，長遠看能夠減少成本。現在越來越多的行業都有著人工智能影子。醫療、教育、交通、安防、金融……
政策的支持：
經濟的影響
互聯網經濟繼續增長，2015年中國網絡經濟增長約33%，規模超千億，2016年人工智能領域投資接近16億美元，2017年中國人工智能領域投資金額超過580億人民幣，同比增長50%。
S社會的影響
中國科研投入占GDP20%僅次于美國，信息技術投入占“863計劃”15.3%，是國家重點揉入領域，中國IT從業人員約有500萬，每年50萬的畢業生，近五年科研人員保持20%的增長，給行業帶來人才紅利。
T技術的影響
目前在視覺領域、語音識別等領域實現技術突破，處于國際領先水平，2017年，用20億人臉訓練可以達到一億分之一的誤識率，國內計算機視覺公司普遍識別率達到99.9%以上，已遠超人類97.5%的識別率，科大訊飛在標準場景下語音識別率達到97%。
隨著人工智能成本的降低、政策的支持、市場的需求。如今人工智能市場的規模也在一步步增大。
而人工智能的出現也意味著一部分人力工作可能被機器替代，隨著人工智能的發展被替代的工作也會越來越多。而這是否意味著越來越多的人將來會面臨失業呢?
如圖可以看出對于簡單、重復性、不需要復雜思考就能完成的腦力決策或體力工作，在可預見的未來當中，機器將在這些領域逐步取代人類。而在涉及藝術、心理等等之類的工作機器是無法取代人類的。
但是不可避免的是，人工智能的時代正向著我們走來。市場對于AI有關崗位的人才需求也越來越強烈
2017年12月初，騰訊研究院和BOSS直聘聯合發布了一份《全球人工智能人才白皮書》,報告顯示,全球AI領域人才約30萬,而市場需求在百萬量級。 其中，高校領域約10萬人，產業界約20萬人。全球共有367所具有人工智能研究方向的高校，每年畢業AI領域的學生約2萬人，遠遠不能滿足市場對人才的需求。
過去一年中，人工智能人才需求量增長近2倍：人工智能處于基礎發展和企業初期布局的階段，隨著人工智能在實踐上的不斷突破，越來越多的創業型公司也加入到AI相關業務的創業大潮，這一發展窗口催生了大量的人才需求，根據智聯全站大數據，我們看到2017年Q3人工智能人才需求量相較2016年Q1增長了179%，是2016年Q1人才需求量的近3倍，這也導致了AI行業的職位薪酬相對要高。
從職位薪資來看，自動駕駛以4.14萬元的平均招聘薪酬一枝獨秀，大幅領先其他崗位。自動駕駛技術壁壘強，研發費用高，從事該領域研究的公司多為財力雄厚的巨頭企業，有資本開出天價薪酬。語音識別和自然語言處理排在二三位，平均每月薪酬分別達到2.87萬元和2.83萬元，而即使是人工智能領域平均薪資最低的圖像處理，平均招聘薪酬也達到2.36萬元，比一般技術類職位薪酬高出40%~80%。
