在全球范围内，人工智能的应用已经非常普及。根据Statista预计，人工智能市场增速将保持年均50.7%的增速增长，到2025年，全球人工智能市场规模将高达369亿美元。
随着人工智能在图像识别、语音识别、工业／制造业大脑、预测分析、自动化（包括自动驾驶）等方面的不断升级，计算机科学时代的发展与人工智能应用的推进已经密不可分。
据前瞻产业研究院的统计， 目前美国人工智能企业有2905家，占全球的48.11%，位列全球第一，且主要集中在旧金山/湾区、大洛杉矶地区及纽约。 其中加州的旧金山/湾区和大洛杉矶地区的企业数量达到了1155家，占全球的19.13%。
而其中， 硅谷作为湾区人工智能产业的核心载体， 包括IBM、Google、NVIDIA、Intel在内的头部科技企业目前在智能家居、智慧交通、智慧医疗、智慧零售、智慧能源和智慧 水资源等不同应用领域中积极布局。
人工智能的应用从消费智能扩大到企业智能。 自动化、机器学习、计算机视觉及其他人工智能技术来满足不断提高的用户需求并改变制造、运输和销售产品的方式。
智能制造技术在现代传感技术、网络技术、自动化技术以及人工智能的基础上，通过感知、人机交互、决策、执行和反馈，实现产品设计过程、制造过程和企业管理及服务的智能化，是信息技术与制造技术的深度融合与集成。
以亚马逊的智能工厂为例，亚马逊有超过10万台智能机器人在仓库工作。传统上，货物使用传送系统或人工操作的机器（例如叉车）在配送中心周围移动。在亚马逊的智能工厂里，当订单输入Kiva数据库系统时，软件将最近的自动引导车辆（bot）定位到物品并指示它检索它。
Kiva针对订单履行的自动化物料处理系统的相对较新的方法正在电子商务履行，零售补货，零件分销和医疗设备分销业务中获得关注。该系统比传统的方法使人工在仓库周围定位和拣选物品更加高效和准确。
从工业4.0概念的提出到大数据产业实际应用，制造业与大数据更为紧密，在调度优化、设备监控、虚拟测试、故障跟踪方面，大数据可以深入工业4.0场景中，解决实际生产问题。
在工业大数据发展过程中，安全性将成为企业智能化升级决策的重要依据。例如，工业核心数据、关键技术专利等数字化资产对企业的价值正在加速提升；降低数据安全隐患、提升系统安全和数据安全成为企业数字化改造升级中愈加重要的参考指标。
人工智能与制造业深度融合的路径就是将信息技术与工业场景应用端结合。将核心工艺模型化、算法化、代码化的工业智能算法平台面向工业场景，可以为底层应用提供便捷的开发服务。
在人工智能行业，不难看出对高科技人才，以及复合型人才的需求将会继续增加。
机器学习(ML)工程师： 机器学习工程师是近十年中需求最大的AI工作岗位，其应用范围最广， 职责范围包括从运行和测试突破性研究实验到为特定行业开发下一代AI技术。
计算机视觉工程师： 将视觉数据的数据工程与模式识别的算法理解相结合。最终目标是使你的AI为特定类型的数据集提供高水平，近乎完美的图像识别。它们目前在自动驾驶汽车系统开发中更受欢迎，但实际上在调查和法律发现应用中在技术上更有用。
机器人系统工程师： 设计和开发用于人工智能机器人视觉和控制的算法。根据研究领域来分，主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。
数据分析师： 专业从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行 业研究、评估和预测。如今，在种种的领域都需要数据分析师的参与，岗位需求量巨大，起薪高，且具有较高的升职空间。
嵌入式软件工程师： 主要从事嵌入式软件开发工作，工作中会涉及应用层以及底层软件开发和设计工作。将算法嵌入微控制器，在芯片中实现AI模型，将AI应用程序部署到边缘设备（嵌入式AI）。
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