麦肯锡估计，到2030年，70%的公司“可能至少采用了计算机视觉、自然语言、虚拟助手、机器人过程自动化和先进机器学习等五类人工智能之一。

报告估计，人工智能有可能带来“额外的全球经济活动；到2030年将近13万亿美元，与（2018年9月）相比，累计GDP增加了16%。

从地理角度看，亚洲占地球陆地表面的29.4%，但截至2015年，亚洲也拥有近45亿人口——占世界总人口的60%。亚洲年轻人对整个人工智能持乐观看法。微软的一项调查发现，39%的亚洲年轻人预见到了连接或无人驾驶汽车的未来，36%的人预测到了一个世界，那里将有软件机器人来提高生产力，19%的人认为机器人是社交伙伴。

非洲大陆的青年期待着人工智能提高他们的生产力，促进他们与他人的联系方式，并改善他们的身心健康。自动化是世界许多地区的首要关切，它导致的失业似乎在亚洲占据了后排位置，只有26%的人担心把工作丢给技术。

亚洲的每个国家都处于不同的技术发展水平。人工智能的进步也因国家和地区而异。McKinsey表示，虽然美国被认为是全球人工智能领域的领导者，但中国是全球人工智能领域的领导者。通过了解全球人工智能领域有多少人被雇佣，这一点可以得到加强。根据《日经亚洲评论》，加拿大人工智能创业元素估计，全球人工智能有22,400名顶尖人才，其中10,295名在美国，2,525名在中国。

Element还发现，日本是人工智能人才领域的异类，只有805名顶尖人才在日本工作，日本是世界第三大经济体。如果日本不能迅速填补这一空白，它未来将会出现巨大的人工智能人才缺口。另一方面，新加坡相对拥有人工智能人才，40%的人在获得必要的海外技能后返回新加坡。中国人、韩国人和印度人在其他国家学习后也回到原籍国。

为了了解人工智能在亚洲，特别是东南亚和东亚的形成，Binary District与IBM Japan和MuthuKumar Chandrasekaran进行了交谈，后者是一位专门研究机器学习和自然语言处理的人工智能专家。

我们首先分别询问日本和新加坡人工智能领域存在的挑战和机遇。IBM发言人对该国劳动力短缺和劳动生产率低下以及日本人口下降表示担忧。

根据IBM的说法，这对AI部门来说是一个巨大的挑战，因为“由于缺乏战略和领导者，缺乏技能和人力资源，许多企业无法开始使用AI，而许多企业由于POC没有产生预期的结果而没有进行实际运营。有许多公司已经投入运营，但没有使用小规模和狭窄的领域，也没有推进其数字转型。

另一方面，钱德拉塞卡兰对远东地区持乐观态度，因为它一直是“新技术冲击市场时应用的大游乐场”。“与西方不同，”他说，“远东地区没有反垄断倾向，科技公司使用用户数据进行机器学习。这导致远东成为第一个在现实世界中获得面部识别等技术，并充分实现推荐系统在线社交网络的力量。

“远东地区拥有比西方国家更大的当地技术劳动力。这正促使西方公司在那里开设最大的开发中心。这表明尚未开发的创新潜力。

“虽然新加坡在过去几年创造了一个伟大的初创生态系统，但其他较大的远东经济体尚未完全致力于这一倡议。中国公司仍然专注于当地市场，没有调整品牌以与全球西方公司竞争。印度和日本政府可以在政策和投资方面做得更多，以鼓励基于人工智能的初创企业。”

与其他新兴技术一样，人工智能也有被自身炒作吞噬的危险。不过，通过密切关注与之相关的各种新发展，可以衡量新兴技术的状况。

例如，在日本，自然语言处理（NLP）的势头正在增强。IBM指出，与其从零开始开发人工智能模型，还不如使用能够满足企业业务需求的供应商提供的学习到的人工智能（如NLP和图像识别）。

例如，IBM Japan在2016年推出了支持日语的Watson。“在IBM Watson的例子中，许多API可以通过学习企业特定的数据来定制，这些API可以结合起来开发满足您需求的AI应用程序，”该公司告诉我们。

”人工智能应用已在各行业和业务中开发和使用。例如，响应适当产品的建议以及订单信息的确认和更改的客户服务的AI应用程序，以及支持运营商和工程师等专业人员的AI应用程序正在开发和投入生产，并用于弥补劳动力短缺和提供更高的服务质量。

亚洲其他地方也出现了令人兴奋的事态发展。钱德拉塞卡兰指出，面部识别技术在中国的现实应用中的应用，以及自动驾驶汽车公司在中国和新加坡的崛起。他还注意到，在顶级学术人工智能会议上，来自远东的大量被接受的论文是该地区人工智能繁荣的一个指标。

钱德拉塞卡兰说：“数据驱动的社交网络公司改变了中国的购物和支付行业，这是远东领先西方的一个很好的例子。“该地区各国政府投资于大型全国性人工智能项目的强烈意愿。有民间参与的AI新加坡）与西方政府通过其国防研究武器资助的项目有很大的不同。公民的参与和热情对于人工智能在人们日常生活中的适应是必要的。”

当然，亚洲的每一个地方都有自己独特的文化，这确实对各个国家的技术进步产生了影响。日本一直是世界上首屈一指的制造业中心之一。在国内，根据经济、贸易和工业部的数据，日本制造业占该国出口的90%。

那么，人工智能将在该国制造业领域获得显著地位也就不足为奇了。IBM告诉我们，“人工智能在制造业也被使用。“许多公司一直在进行预测性分析（预测性维护、需求预测等）。使用常规数据，但更重要的是，使用非典型数据，如人工智能中的文本、图像、声音和声音，以获得专家知识和走向数字化的进展。

新加坡相对较小的规模和良好的组织环境有利于其他发展。钱德拉塞卡兰说：“我预计新加坡将有第一批自动驾驶汽车供公众使用，比如作为政府公共汽车或大学班车。“这些，在我看来，比自动驾驶出租车车队更容易部署。”他还认为，由于国家在强化教育项目方面有很大实力，因此有机会增加公众对学术事务的参与。

他说：“这里的公立大学为其人民打开了参与社区驱动的学习和实践AI的大门，比如来自NUS的课程。“几乎没有任何一个西方政府在全国范围内做出有凝聚力的努力，帮助公众学习和获得人工智能驱动世界所需要的新技能。就像电子政务一样，新加坡将成为在大规模部署技术强化教育以培训AI领域公众的领导者。”

这篇文章最初是由查理·萨蒙德在Binary District上发表的。二元区是一个国际合作技术社区，创建独特的基于能力的讲习班和活动的新技术。在推特上跟着他们。