傳統(tǒng)觀點認為，機器學習與AI相關職位在人才市場中呈現出旺盛需求——但根據職位搜索引擎Indeed給出的統(tǒng)計結果，“炙手可熱”也許才是更為準確的表達。 　　根據Indeed自2014年以來發(fā)布的趨勢數據，人工智能與機器學習相關職位數量(根據關鍵詞統(tǒng)計得出)自2014年年初至2016年年初一直保持著增長趨勢——由每百萬條中占60條增長至如今的100條。而單在2016年年內，此類職位的數量就增長了兩倍——目前已經達到每百萬條內150條。 　　智能化浪潮 　　早在2014年，人工智能就已經開始在各大新興技術——包括3D打印、區(qū)塊鏈技術、物聯網、虛擬/增強現實以及可穿戴式技術——當中呈現出領先優(yōu)勢。除物聯網外，以上列出的各項新興技術目前在每百萬條職位信息中約占10條比例。 　　AI/機器學習相關職位的搜索結果變化，可以看到相關工程師需求正不斷提升。 　　Indeed網站的數據還顯示出另一項機器學習需求看漲的證據：此類職位目前的搜索數量亦不斷提升——每百萬次搜索中占100次。 　　通過進一步研究，Indeed團隊發(fā)現這些職位的雇主多數為IT行業(yè)巨頭，包括Amazon、蘋果、谷歌、微軟、Facebook以及英偉達。在此之中，英偉達一直致力于利用更為先進的GPU硬件為機器學習負載提供運行保障。其它雇主還包括中國網絡巨頭華為、Capital One以及福特與優(yōu)步——后兩者明顯是在推動自動駕駛相關項目的研發(fā)。 　　很明顯，AI/機器學習已經實現整體領先，而真實世界中的相關記錄也證明了這一點。另外隨著大量軟件工具的出現，相關開發(fā)工作的每一次迭代已經不再那么艱深且復雜。 　　著眼未來，其中最困難的部分可能在于如何將現實與構想加以對接。誠然，開發(fā)者們在短時間內還不可能推出哈爾9000(不包括殺人傾向)這樣的智能化產物。不過可以肯定的是，AI與機器學習類成果將快速涌現，而其中不可避免地將摻雜大量創(chuàng)造者的偏見。要真正擺脫既有偏見并僅提供有用結果，開發(fā)者與數據科學家還需要在這一領域投入更多時間與精力。 　　浪潮的追逐者 　　根據目前的統(tǒng)計結果，可穿戴式設備仍然只是一種利基性方案，且即使是像蘋果這樣的巨頭亦很難將其推向通用型市場。同樣的，3D打印雖然實現了硬件銷量增長，但缺少普適性應用的問題仍將制約其進一步普及。(換言之，我們可能需要找到一個大眾必須接納3D打印技術的理由或者突破口。) 　　AI/機器學習與物聯網相關職位數量已經超過其它全部新興技術類職位的總和 　　AI/機器學習與物聯網相關職位數量已經超過其它全部新興技術類職位的總和。盡管各類新興技術皆在2016年內實現發(fā)展，但AI/機器學習的發(fā)展則是“爆炸性”的。 　　作為比特幣的實現核心，區(qū)塊鏈技術已經在數字化貨幣領域之外發(fā)揮作用，目前已經有包括IBM在內的多家企業(yè)為其投資。但尚不明確區(qū)塊鏈能否切實吸引到開發(fā)者支持，特別是考慮到其僅適用于利基領域且封裝庫或提供服務所需要的開發(fā)者數量較為有限。 　　在VR/AR方面，經歷了一系列挫折之后，其終于迎來了歷史性轉折點。數據可視化等業(yè)務應用擁有可觀的發(fā)展前景，且相關開發(fā)者數量在過去一年中快速增加。不過VR/AR與AI/機器學習相比仍然差距巨大，或者應該說相當巨大。 　　位列新興技術榜單第二位的是物聯網，其成功與極為誘人的理論可行性及承諾性構想密不可分。但作為其面臨的最大難題，物聯網安全性一直困擾著當前及未來的相關軟件開發(fā)者——如果這一問題得不到解決，那么智能化生活的設想只能是癡人說夢。