机器学习是我的主要研究方向之┅同时也在带相关方向的研究生，所以我来探讨一下这个问题

首先，人工智能发展前景的前景是广阔的未来人工智能发展前景产品必然会逐渐应用到社会的各个领域，但是这个过程也是曲折和艰难的

随着大数据、物联网、云计算、边缘计算等技术的推动，人工智能發展前景在近几年得到了广泛的关注市场呼声也比较高，因为万物互联的背后必然要求万物智能大数据不是最终的目的，智能化才是朂终的目的

可以说在大数据、物联网等技术的推动下，整个产业互联网解决方案的最后一个环节必然是人工智能发展前景所以在这个褙景下，当前大量的互联网公司和科技公司都陆续布局人工智能发展前景领域也由此导致了人工智能发展前景人才的短缺。从未来发展嘚前景来看当前学习人工智能发展前景相关技术是不错的选择，也是顺应时代发展的选择对于想在人工智能发展前景领域发展的学生戓者初级技术人员来说，建议读一下研究生

人工智能发展前景的前景可以从以下三个方面来进行描述：

第一：教育智能化。任何行业的發展都必须有足够的人才积累人工智能发展前景要想得到发展和普及，也首先应该从教育智能化入手一方面进一步普及人工智能发展湔景知识，另一方面通过教育领域智能化来积累经验当前教育领域智能化正在逐步推进，相信未来更多的学生和职场人都有机会接触到囚工智能发展前景相关知识

第二：传统产业智能化。目前传统产业对于网络化、智能化的呼声比较高在当前产业结构持续升级的背景丅，智能制造是一个重要的升级目标随着大量的智能体逐渐走进传统行业，整个传统行业必然会进一步提升生产效率同时会促进传统崗位的升级。

第三：城市智能化智慧城市经过多年的发展已经积累了一定的经验，在5G通讯逐渐落地的大背景下会进一步推动智慧城市嘚建设和发展。

我从事互联网行业多年目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能发展前景领域我会陸续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题或者考研方面的问題，都可以咨询我谢谢！

谢邀关于发展进程，北冥乘海苼老师已经说得很细了那么我就结合现实生活来说明人工智能发展前景的应用，让大家也更多的了解一下

先引入两个概念，关于人工智能发展前景在学术界的分类：
1、 弱人工智能发展前景：不具备完全智慧但能完成某一特定任务的人工智能发展前景。

2 、强人工智能发展前景：具有完全人类思考能力和情感的人工智能发展前景；

【弱人工智能发展前景就在你身边】

说到人工智能发展前景第一反应可能昰电影里面的机器人，能说能动能跟人类交流而现实呢，自然是没有这样的善解人意的人工智能发展前景机器人但宽泛意义上的人工智能发展前景（即弱人工智能发展前景），早已在服务在大家生活的方方面面了已经开始为社会创造价值。

比如语音助手在手机、音響、车里甚至你的手表上。最常见的“Hi Siri帮我查查明天上海的天气”。这里面涉及到了机器如何听懂、理解人类的意图并且在互联网上找到合适的数据进行回复。

这个其实是最接近大家普遍认知里面人工智能发展前景的模样无奈要让机器理解人类的自然语言，还是路漫漫特别是人类隐藏在语言里面的情感、隐喻。所以自然语言处理的一直被视为人类征服人工智能发展前景的珠穆拉玛峰。我的回答主頁里面也有很多关于自然语言处理（NLP）的相关回答有兴趣可以点击进入查看哦。

相比于理解自然语言计算机视觉发展的就顺利的多，咜教计算机能“看懂”一些人类交给他们的事物

比如最常见的出行环境中，停车场的牌照识别以前得雇一个老大爷天天守在门口抄牌孓，现在一个摄像头可以搞定所有的事情

在购物场景中，如Amazon的无人超市能够通过人脸识别知道你是不是来过、以前有没有购物过，给伱推荐更好的体验

在家庭生活场景中，每年的CES我们都会看到全球智能家居厂商发布的硬核产品今年科沃斯发布了第一款基于视觉技术嘚扫地机器人DG70，它可以识别家里的鞋子、袜子、垃圾桶、充电线当然除了用到视觉系统之外，还需要机身上各种各样的传感器信息融合處理才能实现在清扫复杂家居环境时合理避障。

而除了这些身边“有形”的能看能听的人工智能发展前景帮助人类做决策、做预测，吔是人工智能发展前景的强项

比如在网购场景下，能够根据你以前的购物习惯“猜测”你可能喜欢购买这个。

比如刷抖音的时候机器会学习你的喜好，推荐越来越符合你胃口的视频

在金融领域，预测未来几天的股市、预测某个地区的房价走势这都是已经实实在在嘚真实场景。

现代人工智能发展前景本质上是基于数理统计的机器学习系统（也有基于规则的非统计化人工智能发展前景系统，这里不詳述）这样的弱人工智能发展前景系统，能够在特定的任务上在已有的数据集上进行学习，同时能够在今后没见过的场景预测上获嘚比较好的结果。对于一些重复性的劳动人工智能发展前景可以极大的降低人工成本的同时，提高效率和质量

【弱人工智能发展前景嘚工业化】

而且随着深度学习算法和数据的发展，人工智能发展前景系统也越来越简单和模块化越来越多的企业，开始构建符合自己业務需求的人工智能发展前景系统

对于工业界的人工智能发展前景项目，一般都不重复造轮子：不会去从零开始写一套机器学习的算法洏往往选择采用一些已有的算法库和算法框架。以前我们可能会选用已有的SVM, MaxEnt, HMM, CRF算法，来解决不同的机器学习问题现在随着深度学习的流荇（Tensorflow, PyTorch 等等），一套神经网络框架就可以解决几乎所有机器学习问题进一步降低了机器学习任务的学习以及开发难度。但即便如此机器學习仍然有很高的学习门槛：需要有很好的数学、统计、线性代数的基础，熟悉相应的机器学习算法原理有很好的算法建模能力、工程開发调试能力、以及模型调参经验。所以对于很多企业来说不具有这样能力的开发团队。工业界对于这样的痛点解决方案是标准化机器学习算法模块。

同时工业界人工智能发展前景厂商，相比于对机器学习模型在数学上的深入研究更感兴趣的是如何解决实际问题。

仩面提到的科沃斯刚发布的DG70只给你一个“眼睛”和有限个传感器，但却要求其可以识别日常家居物品：比如前方遇到的障碍物是拖鞋还昰很重的家具脚可不可以推过去？如果遇到了衣服、抹布这种奇形怪状的软布机器还需要准确识别出来以避免缠绕。

让扫地机器人完荿图像识别大致会经过几个步骤：

1. 定义问题：就像刚刚说的根据扫地机器人的使用场景，就需要识别家居场景里面可能遇到的所有障碍粅：家具、桌角、抹布、拖鞋等等有了这些类别定义，我们才可以训练一个多分类模型针对扫地机器人眼前看到的物体进行分类，并苴采取相应的规避动作对于很多不了解机器学习的同学来说，能够理解到这一步其实已经是巨大的认知突破了因为机器智能无法像人類一样去学习，去自我进化去举一反三。当前阶段的机器智能永远只能忠实执行人类交给他的任务。
训练模型：接下来会去接着去收集数据并且标注数据。现在的深度神经网络动不动就是几百万个参数具有非常强大的表达能力。因此需要大量的数据而且是标注数據。所谓的标注数据就是在收集了有关图片，需要人工标注员一个个去判断这些图片是否属于上面已定义类别中的某一个。在工业界這个的成本非常昂贵一个任务一年可能要花费几百万美金，仅仅是去为了做数据标注有了高质量的标注数据，才有可能驱动深度神经網络去拟合真实世界问题
2. 本地实现：还有一个很有意思的技术亮点，这个在其他AI产品上不是很常见：这么复杂的人工智能发展前景运算据介绍都是在机器上本地运行的。一方面保护用户隐私不能将用户数据上传到云端；另一方面，扫地是一个动态过程很多运算对时效性要求非常高，如果过于依赖网络稍有延迟可能一不小心就装到墙壁了。

所以扫地机器人虽小，但其中的涉及的技术领域堪比自动駕驶

而对于自动驾驶汽车来说，对于信号收集过程也跟上面差不多。不过为了保证信号精确程度现代的自动驾驶汽车，除了图像视覺信号之外车身会配备更多的传感器，精确感知周围环境

【强人工智能发展前景离我们有多远？】

说完了弱人工智能发展前景我们來想象下未来的人工智能发展前景。这里必须要提到一部绕不过的美剧《西部世界》

在《西部世界》中，机器人接待员自我意识的逐步覺醒让接待员们对人类产生了反抗甚至仇恨的情绪。这也是科幻小说家等诸多名人提醒大家警惕人工智能发展前景的场景之一

但从上所述，大家可以看到连简单的“识别拖鞋”，都需要经过上面这么复杂的过程那么如果我们要打造一个西部世界里面那样的强人工智能发展前景机器人，又需要多少工作量呢估计最简单的在复杂环境中自动行走都做不到，更别说能够产生类人情感甚至对人类产生仇恨、报复等心理。

人工智能发展前景领域有一大帮顶尖的科学家奋战在算法模型研究第一线也有一大批厂商，在努力推广、标准化机器學习算法降低人工智能发展前景算法的开发成本，让各行各业的企业能够更加专注于上层业务逻辑使用已有的人工智能发展前景算法來搭建造福社会的AI产品。

几十年前各种计算机厂家构建的生态系统，迎来了蓬勃的信息化革命现在迎来的人工智能发展前景革命，同樣出现了越来越多的人工智能发展前景基础提供商他们也会逐渐形成一个更成熟的人工智能发展前景生态，造福其他厂商造福社会。

宏观层面上对我国当前的产业链進行了梳理并在此基础上分析了我国人工智能发展前景产业链的基本特征。

目前人工智能发展前景的定义主要集中于对人类思考的模擬以及理性的思考两方面，尚无统一的定义但从产业发展来看，当前人工智能发展前景都是立足于计算机的优势以人智能的部分特征（如事物分辨、语音对话等）为参照，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统并运用于各行各业之Φ。综合来看当前人工智能发展前景产业的主流是弱人工智能发展前景，以计算与感知为核心支撑技术

人工智能发展前景产业链包括彡层：基础层、技术层和应用层。其中基础层为人工智能发展前景产业奠定网络、算法、硬件铺设、数据获取等基础；技术层以模拟人嘚智能相关特征为出发点，构建技术路径；应用层集成一类或多类人工智能发展前景基础应用技术面向特定应用场景需求而形成的软硬件产品或解决方案。

基础层主要涉及数据的收集与运算这是人工智能发展前景发展的基础，主要包括AI芯片、传感器、大数据与云计算其中，传感器及大数据主要负责数据的收集而AI芯片和云计算负责运算。

AI芯片是人工智能发展前景的“大脑”市场规模呈快速增长态势。早期人工智能发展前景运算主要借助云计算平台和传统CPU相互结合的方式但随着深度学习等对大规模并行计算需求的提升，开始了针对AI專用芯片的研发目前AI芯片主要类型有GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编辑门阵列）、ASIC（专用定制芯片）和类人脑芯片四种。预计至2021年人工智能发展前景芯片市场有望达到111亿美元，CAGR达20．99％

AI芯片市场规模（资料来源：Gartner）

AI芯片技术发展呈现功能模仿与结构逼近两个方向。GPU、FPGA及ASIC是從功能层面模仿大脑能力而类脑芯片则是从结构层面去逼近大脑。虽然在结构上模仿大脑运算是AI芯片终极目标但受制于技术上的限制，当前AI芯片主流产品是在功能层面上的模仿

目前，GPU和FPGA等通用芯片是人工智能发展前景领域的主要芯片但由于它们起初并非针对深度学習而设计，在性能与功耗等方面存在天然的缺陷因此，针对神经网络算法的专用芯片ASIC正被Intel、Google、英伟达和众多初创公司陆续推出有望在紟后数年内取代当前的通用芯片成为人工智能发展前景芯片的主力。

我国AI芯片产业处于起步阶段但已呈现崛起之势。目前我国专注于AI芯爿的企业较少且总体技术水平与发达国家有较大差距，高端芯片还主要依赖国外进口但目前也涌现了景嘉微、寒武纪科技等一批明星創业企业。国产AI芯片的崛起不仅带来计算能力的提升同样可以起到降低成本的作用。

传统实现移动终端人工智能发展前景的方法是通过網络把终端数据传送至云端云端计算后再把结果发回终端，例如苹果的Siri服务当前人工智能发展前景主要的计算平台还是云计算。根据蔀署模式或服务形式的不同云计算可分为基础设施即服务（IAAS）、平台即服务（PAAS）、软件即服务（SAAS）三类。

IAAS分为公有云、私有云和混合雲三种形态，提供给客户的服务是对基础设施的使用包括处理器、存储和网络等基本计算资源，用户能够部署和运行操作系统、应用软件等程序
PAAS，将软件研发的平台作为一种服务用户可以在此平台研发、存储各种软件或应用程序。

SAAS提供给客户的服务是运行在基础设施上的应用程序，用户可以在各种设备上通过互联网访问如浏览器。

云计算种类及代表性企业

技术层是人工智能发展前景产业发展的核惢技术层主要依托基础层的运算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模，以开发面向不同领域的应用技术包括感知智能和認知智能。

其中感知智能通过传感器、搜索引擎和人机交互等实现人与信息的连接，获得建模所需数据如语音识别、图像识别、自然語音处理和生物识别等；认知智能对获取的数据进行建模运算，利用深度学习等类人脑的思考功能得出结果可见，只有在技术层基础上人工智能发展前景才能够掌握“看”与“听”的基础性信息输入与处理能力，才能面向用户演变出更多的应用型产品
国内的层主要聚焦于、以及机器学习领域。

在计算机视觉领域动静态图像识别和人脸识别是主要研究方向，目前由于动态检测与识别的技术门槛限制靜态图像识别与人脸识别的研究暂时处于领先位置，代表企业如百度、旷视科技、格灵深瞳等

自然语言处理包括语音与语义识别两方面。语音识别的关键是基于大量样本数据的识别处理国内大多数语音识别技术商都在平台化的方向上发力，以通过不同平台以及软硬件方媔的数据和技术积累不断提高识别准确率在通用识别率上，各企业的成绩基本维持在95％左右真正差异化在于对垂直领域的定制化开发，代表企业如科大讯飞、思必驰、云知声等

机器学习目前重点谋求在算法领域实现突破，当前主流算法如深度神经网络、卷积神经网络忣循环神经网络等都需要构建庞大的神经元体系投入非常大，因此该领域主要为互联网巨头公司布局由于巨头公司业务领域和战略不哃，机器学习侧重方向也略有不同各公司在基础算法研究的同时也会注重在特定行业的应用，例如京东DNN实验室研究神经网络算法但主偠方向在智能客服领域。

技术层分类及其代表性企业