当前，人工智能技术已经广泛应用在各行各业，成为备受关注的核心成果之一。

经历了2019年的行业低谷期后，无论是行业巨头还是新兴企业，都在重新审视AI的实际应用场景。虽然许多企业仍处于信息化阶段，AI的应用优势尚未完全显现，但一些新兴的AI形态已经得到了认可和应用，比如RPA（机器人流程自动化）和对话系统等。

在这种背景下，开发者们逐渐认识到，从就业角度来看，算法工程化是实现商业落地的关键因素，因此具备扎实工程化能力的算法工程师更受欢迎。另外，由于深度学习依赖于大数据，而计算机视觉作为深度学习的成熟应用领域，使得机器学习、深度学习工程师以及数据工程师、计算机视觉工程师成为了热门岗位。

从技术层面来看，TensorFlow因其成熟度而成为AI工程师首选的深度学习框架，而PyTorch因其开发效率较高也受到了广泛支持。据统计，两者在开发者中的普及率均接近50%。

这些数据来源于CSDN发布的一份名为《2019-2020中国开发者调查报告》的大规模调查。CSDN自2004年起就开始对中国开发者进行大规模调查，是迄今为止覆盖范围最广、参与人数最多的调查之一。

接下来，我们将详细解读这份报告中的内容，包括企业人工智能的应用现状、技术开发特点以及行业应用情况，以帮助开发者更好地了解人工智能领域的趋势和发展方向。

以下是报告中关于人工智能技术应用现状的几个重要发现： - 64%的企业尚未实现全面智能化。 - 50%的公司算法工程师团队规模小于10人。 - 最紧缺的岗位是机器学习/深度学习算法工程师。 - TensorFlow是主流的深度学习框架。 - 强化学习、决策树和关联规则学习是开发者常用的机器学习类型。 - 制造业和金融业是AI技术应用最多的行业。 - 35%的开发者倾向于使用国产AI芯片，首要考虑因素是对主流AI框架的支持能力。

企业人工智能的应用现状显示，尽管大多数企业还未充分利用AI的潜力，但机器学习和深度学习工程师的需求量依然很高。TensorFlow依然是最受欢迎的深度学习框架，强化学习和决策树等机器学习类型也受到广泛关注。

在技术开发特点方面，TensorFlow作为主流深度学习框架的地位稳固，而国产AI芯片正逐渐受到青睐。强化学习、决策树和关联规则学习是开发者最常使用的机器学习类型，而机器学习、深度学习和神经网络的学习需求依然旺盛。

在行业应用方面，制造业和金融业是AI技术应用最广泛的两个领域。国产AI芯片的发展也吸引了众多开发者的关注，其中对主流AI框架的支持能力是最被看重的因素之一。

总之，持续学习是所有开发者的需求。机器学习、深度学习和数据挖掘仍然是最受欢迎的学习内容。通过这些基础知识的学习，开发者可以在自然语言处理、知识图谱和计算机视觉等领域进一步研究和提升。无论是AI+还是+AI，只有结合实际行业需求，AI技术才能真正落地并产生商业价值。AI芯片领域的进展也表明，国内厂商正在迅速追赶国际领先水平。

为了满足广大开发者的需求，「2020 AI开发者万人大会」即将举办，邀请了微软、英伟达、亚马逊、华为、腾讯、百度、阿里、美团、快手、蚂蚁金服等100多位技术专家分享最新的AI技术和行业应用案例。如果您感兴趣，只需私信发送“优惠码”，即可免费获取参会门票。