回顾整个2019年，人工智能吸引了来自政府、科技巨头和学术界等行业的大量关注。对人工智能的商业化而言，今年也是重要的一年，预计未来还会有更多的增长。毕马威（KPMG）3月份的一项调查显示，超过半数的企业高管表示，他们的公司将在两年内实现企业级人工智能。普华永道（PwC）估计，到2030年，人工智能将为全球经济贡献15.7万亿美元，部分原因就在于此。
2019年人工智能领域出现了令人印象深刻的飞跃，虚拟助理可以提供新的商业应用，如Salesforce面向销售和客户服务应用的Einstein语音助理和IBM的智能代理Watson Assistant。与此同时，人工智能带来的负面影响也不容忽视，比如在世界各地部署人工智能导致了滥用和随之而来的监管问题。但是，总的来说，除了对人工智能的力量感到担忧外，这项技术还有可能帮助人们改善日常生活。
企业的自动化AI
企业云市场随着自动化机器学习的增加而升温，通过自动化机器学习，客户可以将人工智能应用到营销、客户服务和风险管理等用例中。云计算领域的巨头——谷歌、微软和亚马逊——在它们的年度科技展上都将重点聚焦在了人工智能工具和自动化上。微软在其最大规模的年度IT盛会Ignite 2019上将Azure Cognitive Search的口号总结为：“用人工智能来解决业务问题”。
在4月的Google Cloud Next会议上，谷歌宣布了新的AutoML类别、预制的零售和联络中心AI服务以及协作模型制作工具AI Platform。就在前几天，亚马逊在re:Invent 2019大会上发布了一系列由AI驱动的企业工具。
Google Cloud Next中比较有趣的工具之一是去年12月广泛发布的AutoML自然语言，它可以分析各种文档和格式类型的文本，以提供情感分析、法律文档解析和出版物管理。今年4月，亚马逊为AWS推出了一款类似的工具，名为Textract。与此同时，微软在其面向业务的Power平台上增加了虚拟代理、情感分析和业务流程自动化等主题。
边缘设备上的AI
在网络的另一端——边缘设备——像联邦学习和多模式学习这样的软件进步正在智能手机和其他设备上实现人工智能，而且与在云端处理的人工智能相比，它们有着更强大的控制和更好的隐私保护承诺。今年6月，苹果推出了Core ML 3，首次允许iOS设备进行机器学习。早在2017年，谷歌就将联邦学习纳入了它的TensorFlow开发环境中，这项努力正在取得成果：今年10月，谷歌在Pixel 4智能手机上推广了许多人工智能功能，比如语音识别和得到大幅改进的摄像头功能。
移动芯片支持的“真AI”，也在让硬件变得更加高效。这样的例子不胜枚举：Arm正在构建自己的产品线，为机器学习和人工智能提供多种选择。英特尔推出了Keem Bay，这是一个视觉处理单元，可以将推理任务带到边缘设备上。谷歌提供了Coral AI，这是边缘设备上一系列用于神经网络机器学习的板和工具包。英伟达发布了Jetson Xavier NX，为无人机、汽车和其他移动边缘设备的人工智能提供动力。
此外，对功能效率的新关注可能有助于减少运行所有这些人工智能系统对环境和金融的影响。谷歌创造了一个控制器，使它的实验量子处理器保持冷却状态，而且只使用2毫瓦的功率运行。在消费者方面，Facebook宣布了一项名为DeepFovea的人工智能技术，该技术可以提高VR头显的电能利用效率。为了更好地服务家庭，Sense发布了一系列人工智能设备来监控和减少家庭能源使用，而Evolve Energy的人工智能则帮助太阳能和风能用户找到最优惠的价格并节约能源。
货物配送和购物
除了上述消费者能源监测，2019年自动驾驶汽车和物联网等领域也取得了巨大进展。人工智能还渗透进了人们的日常生活中，比如购物。
Uber、Lyft、Alphabet旗下的Waymo、特斯拉和Argoare等公司的自动驾驶汽车是该行业的代表，消费者信心报告显示，公众对自动驾驶汽车的喜爱正逐渐升温。但2019年，商业货运才是真正赚钱的领域。尽管面临着来自TuSimple等公司的竞争，汽车制造商沃尔沃对其智能卡车的生存能力充满信心，并打算从2020年开始披露自动驾驶卡车的财务数据；而TuSimple正在为美国邮政服务测试快递服务；戴姆勒正在弗吉尼亚州测试自动驾驶卡车；Starsky Robotics依靠远程操作员来运行其测试车队。
在人工智能助理市场，亚马逊和谷歌之间的竞争仍然最为激烈，这种竞争刺激了语音识别和个人助理的性能与能力不断攀升。今年9月，亚马逊和微软等多家合作伙伴共同发起了“语音互操作性倡议”（其中不包括苹果、三星和谷歌），希望让设备可以运行多个助手。微软有很好的理由加入这个倡议，因为很明显它的Cortana不会很快打败亚马逊的Alexa或Google Assistant。至于各种语音助手的优劣对比，Google Assistant在准确性测试中一直名列前茅，在2019年5月Tom’s Hardware测试中，Alexa和Siri也表现优异。
人工智能在2019年成为杂货店购物的主流。沃尔玛正在利用人工智能来改善在线商品订购，利用机器智能来找出消费者可能需要什么，它还开始使用自动驾驶货车在阿肯色州的商店之间运送货物。与此同时，微软帮助杂货连锁店Kroger利用智能货架和其他智能技术创建了无人售货商店，而Giant Eagle连锁店则求助于Grabango进行自己的人工智能试验。
争议与妥协
2019年全年，政治家和企业围绕人工智能的适度使用和监督发生了冲突。众所周知，美国民主党参议员、总统候选人Elizabeth Warren的竞选承诺之一就是要拆分谷歌和亚马逊等大型科技企业。Warren的竞选博客称：“随着进入市场的竞争对手减少，大型科技公司不必在保护我们隐私等关键领域展开激烈竞争。”而她的对手们在民主党辩论中特别提到了人工智能。
除了对自由市场侵犯个人自由的普遍担忧外，从马萨诸塞州萨默维尔镇到英国政府都在研究公共部门应该如何使用人工智能技术，并得出了不同的结论。
在美国，大多数审查这项技术的各级政府都是为了限制或禁止其使用。特别是在加州旧金山等城市，政府正在颁布禁令，禁止公共实体，尤其是警察部门使用人脸识别技术。
底特律没有这样的禁令，事实上，该市警察局长James Craig对人脸识别在打击犯罪方面的潜力很感兴趣。这导致了Craig局长和底特律的美国国会代表Rashida Tlaib于2019年8月在Twitter上展开了一场旷日持久的争论，最终以一场尴尬的技术展示而告终，双方都为此感到沮丧。
智能城市
尽管人们对政府使用人工智能存在隐私方面的担忧，但这项技术在很多方面可以改善人们的日常生活，尤其是在考虑到道德规范的情况下。
智能汽车、路边摄像头、公共交通和其他传感器产生的数据量是巨大的，但通过将其输入人工智能系统，像Waycare这样的公司正在帮助城市预测和改善交通流量。StreetLight Data采用了一种不同的方法：通过利用手机定位数据，它可以跟踪和预测车辆、自行车与行人的交通状况。英国正在利用Waze来解决市中心的交通拥堵和减少空气污染。在其他地方，Alphabet旗下Sidewalk Labs正在帮助多伦多利用天气和使用模式提供的智慧城市技术，创建一个高科技创新区。
挪威已经成为利用人工智能建设更好城市的初创企业温床。总部位于奥斯陆的Spacemaker的软件允许城市规划者评估每一个规划决策的效果，并通过机器学习优化一系列目标。今年8月，特隆赫姆市推出了智能办公大楼Powerhouse。这座大楼的设计初衷是生产出超过消耗的能源，并将多余的能源用于其他智能城市技术，比如道路监控。
由于2019年的项目在2020年及以后才会出现结果，因此观察人工智能在现实世界中的发展将会很有趣。值得一提的是，道德监督将是必要的，以确保该技术能够继续为人类服务。
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