近日，圍繞現在AI的定位、未來AI的發展狀況、如何抵達未來三個話題，老牌信息技術研究分析公司Gartner發布了最新版的AI技術成熟度曲線。

在曲線的峰值處，我們能看到AI Paas（人工智能平臺服務）、Auto ML（自動化機器學習）等12項技術成為了人們這一階段對AI最大的期待。

相比之下，Robitic Process Automation Software（機器人自動化運行軟件）、GPU Accelerators（GPU加速器）、Speech Recognition（語音識別）或將成為最快落地的AI項目。

而Artificial General Intelligence（創造一個像人一樣的AI）、Autonomous Vehicles（自動駕駛汽車）、Quantum Computing（量子計算）等技術實現難度有待考量，或許還需要超過10年的時間才能實現。

對比2018，哪些技術發生了變化

在理解2019AI技術成熟度曲線前，我們先回顧一下Gartner在2018年的曲線中都預測了什么。

通過兩條曲線的對比，我們可以發現，Ensemble Learning（集成學習）、Virtual Reality（虛擬現實）、Knowledge Management Tools（知識管理工具）、Commercial UAVs（商用無人機）、Crowdsource（眾包）、Human－in－the－Loop（人機回圈）這7項技術已經從19年的技術成熟度曲線中消失。

相反，AI Marketplaces（人工智能市場）、Reinforcement Learning（強化學習）、Decision intelligence（決策智能）、Data number and Annotation service（數據編號和注釋服務）、Explainable AI（可解釋人工智能）、Edge AI（邊緣人工智能）、Auto ML（自動化機器學習）、Insight Engines（洞察引擎）8項新技術則登上了新一版的人工智能曲線。

這里存在一些技術同時存在于兩條曲線上，但是其位置發生了比較大的移動，比如Augmented Reality（增強現實）實現的預期時間有了較大的提升，從下滑曲線的一側移至了上升的一側；近期廣泛活躍于世界各國的Autonomous Vehicles（自動駕駛汽車）則遭遇了期望的下降與實現時間延長的雙重沖擊。

2019年，哪些技術將迎來商業化？

對于困擾人工智能企業久矣的商業化問題，Gartner認為，Custom－developed AI Solutions、AI cloud services and APIs、Search and insight engines、AI embedded in ERP， CRM， HR applications、Automated ML將最先進入企業，成為最有可能實現商業化的技術。

但是，要實現上述技術，以及曲線中提到的其他稍顯遙遠的技術，道德和倫理的建立至關重要。特別是在人工智能面前，我們可能會面臨一場前所未有的認知革命。