女生可以女孩学人工智能累吗吗,竞争力大不大?

人工智能应该学什么专业?可以选择智能科学与技术专业、模式识别与智能系统专业、机器人工程专业、计算机科学与技术专业等相关专业。目前人工智能领域的人才紧缺,同时人工智能涉及到各种软硬件也可应用到各种方面。

人工智能可以选择的相关专业如下:

1、智能科学与技术专业

在硬件基础上,给机器人赋予一个类似人的大脑,神经传导及信息处理系统,简单说来就是学习如何控制机器人。该学科的设立也是为了适应社会对从事智能化产品研发人员迫切需求的现状。

2、模式识别与智能系统专业

模式识别是一个新兴的交叉学科,是自动控制、模式识别、人工智能、模糊逻辑、仿生学和计算机科学与技术等多个学科融合的产物。是一门理论与实际紧密结合,具有广泛应用价值的学科。

近几年新兴的专业是一门在真实世界环境下将感知、决策计算和执行驱动组合在一起的应用交叉学科和技术。如今也已经成为了热门专业,该专业主要是为了培养具备工业机器人技术及创新能力的专业人才。

4、计算机科学与技术专业

该专业主要是为了培养具有良好的科学素养,系统的、全面的掌握包括计算机硬件、软件与应用的基本理论和基本知识的人才。与人工智能学习也有交叉部分,而且该专业本科毕业后就业也是相对容易的。学习人工智能需要掌握的知识:

Python语法非常接近英语,去掉了传统的C++/Java使用大括号来区分一个方法体或者类的形式,而是采用强制缩进来表示一个方法或者类。风格统一,非常优美.而且内置了很多高效的库,从桌面应用,web开发,自动化测试运维,爬虫,人工智能,处理都能做,所以首先掌握Python编程技术是学习人工智能的必要条件。

能够解析常用的数据格式,对数据或图片进行标注、旋转、缩放、噪点处理等。

学好高等数学也是学习人工智能的必备条件之一,学习目的在于,理解数学知识体系在深度学习中的应用,可以读懂深度学习中常用的数学函数公式,能够用Python编程实现常用的数学算法。

深度学习理论部分是课程中最多也最重要的部分,包括CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络、注意力机制等等技术。

人工智能的发展的越来越好,人工智能应用前景越来越广泛,对于人工智能人才的缺口也是越来越大,因此选择人工智业相关专业未来发展前景也比价好

股市瞬息万变,投资难以决策?来#A股参谋部#超话聊一聊,

  9月1日,2022中国智能产业论坛在北京首钢园举行,本次论坛为2022中国国际服务贸易交易会的组成活动之一,主题为“数智时代 智创未来”。联想集团首席科学家、副总裁于辰涛出席并发表演讲。

  于辰涛在演讲中表示,人工智能在前几年特别热门的时候,大家都觉得人工智能会颠覆一切,人工智能会改变一切。但是人工智能要在工业领域运用一定要融合工业机理和专家经验,才能带来整个价值链的提升。在实现人工智能的时候也有很多误区,比如人工智能颠覆传统的制造业,这几年提得相对较少,前几年经常听到有人这么说,人工智能并不能替换行业机理模型,只能够是有效的补充,在很多的工业场景中起不到决定性的作用,只是一个非常好的帮助手段。

  “另外大家说领先的算法是核心竞争力,其实并不是,我们认为数据质量是核心,企业有各种各样的用户数据,数据的质量是决定算法质量的核心。这是我们做人工智能这几年的心得。”他说。

  各位领导来宾大家上午好。非常高兴加入这个论坛跟大家分享一下联想过去五年间数字化转型的一些心得。

  大家应该都知道联想,传统意义上大家过去或多或少都用过联想,我们去年的营收有4千多亿,共有6万多名员工,在世界500强排名大概是第159位。联想在全球有31家工厂和 200多条业务线。目前对于联想来说很不一样的地方是,联想现在在数字化转型方面做了很多事情,ERP、MES等等这些系统都是信息化过程中非常重要的系统,但是联想在实现信息化系统建设之后20多年时间里联想的数字化转型都在做什么?

  联想的数字化转型近五年来,ERP、MES等等把数据收上来,我们发现业务的灵活性不够了,业务的灵活性是一系列的小问题带来的。比如卖出去的订单,这个订单究竟是卖给谁的,如何准确给出产品的交期,装一个笔记本里面有1600多个要件,如何做到精准化,可以看到,数字化转型中需要不断解决这些小问题。这些小问题是我们很多卓越运营的基础,而且每一个小问题的解决对联想这样的企业是几百万、几千万美金的节约,也是客户满意度的相应改善。这些小问题在联想这么大的体量上来看很多时候也并不是特别小的问题,非常难做。

  我今天讲的题目是人工智能,其实人工智能在前几年特别热门的时候大家都觉得人工智能会颠覆一切,人工智能会改变一切,联想这几年的自身实践发现人工智能在工业领域的实践相对有限,人工智能在工业领域和消费领域的区别还是很明显的,工业数据不全面也不准确,边缘处理能力需要做到现场决策,像AlphaGo有几万台服务器去计算怎么下下一步棋,而工业现场可能最多只有一台服务器,这个时候就会非常麻烦。我们看到人工智能要在工业领域使用一定要融合工业机理和专家经验,才能带来整个价值链的提升。在实现人工智能的时候我们也看到很大的误区,比如人工智能颠覆传统的制造业,这几年提得相对较少,前几年经常听到有人这么说,人工智能并不能替换行业机理模型,只能够是有效的补充,在很多的工业场景中起不到决定性的作用,只是一个非常好的帮助手段。另外经常听说有人用了人工智能后,产能效率优化能带来5%甚至10%的提升。比如如果谁在联想的供应链做一个算法,能带来物流效率1%的提升,要两千万美金的预算这个钱联想绝对愿意给,而这1%意味着什么,至少是供应链相对细分领域的几亿美金。另外大家说领先的算法是核心竞争力,其实并不是,我们认为数据质量是核心,企业有各种各样的用户数据,数据的质量是决定算法质量的核心。这是我们做人工智能这几年的心得。

  举例来说,比如我们有了ERP但是依然有很多事情在靠主观做决策,比如这个订单交付给谁,这个问题好像听起来很简单,订单交付给谁这个事情大家应该都知道,实际上大家不知道的是这件事情其实是非常困难的。举例,大家想想,中石化在全国有两万家公司,我们很多卖给中石化的订单实际上在订单的名称上并没有提及中石化,可口可乐有四千家子公司,陶式制药有超过600家的子公司,很多的子公司名称上和这家公司没有任何的联系,我们如何把这些子公司的订单联系到中石化,从而提升中石化整体的满意度。如果订单提备了才能生产,笔记本有1600个零部件,笔记本包装箱里哪怕少一张纸都不行,每一个部件都有核心的供应商,另外这200个订单必须在这两小时做完,做完及时发出去,如何让工厂加急单做完,并且运出去。这只是几个大的问题,还有无数个小的问题,我们要解决数字化转型是解决这样的小问题。我们知道交期,知道交给用户的时间是多少,但是我们持续要交给可口可乐、的交期是多少,我们也不知道如何来维护,现在的数字化就是要改变我们精细化管理的程度。

  联想集团其实在数字化转型方面做得不错,大家可能不知道,我们是全中国供应链智能化做得最好,中国唯一连续五年入选Gartner全球供应链25强的企业,到今年是第六年了。我们做了很好的供应链的数字化底座,把全国上千家工厂几十个供应链打通,这使得我们做数字化转型有了一个坚实的基础。

  后面举几个小例子,这是OT领域的例子,我们帮助联想合肥工厂和武汉的工厂全面做数字化转型,让他们数百条产线的数据接入一个互联网平台上做交互,整个工厂的监控效率和分析,技术都是联想自己做的,做的物联网平台和分析看板,包括预测之类,效果还是蛮明显的。仅一个工厂接入34万台的设备,交货率、制造成本都有很大程度的改善。

  这是武汉的手机工厂,人工智能非常常见的一个功能就是给手机厂拍照片,检测焊锡有没有缺漏的地方,从而去改善。原来是人工去抽检,现在做一个机架,机器流过去通过拍照片解决这个问题。还有智能码排系统比较有价值,联想要把各种各样的设备发送到全球各地区,这就存在包装箱大小设计的问题,因为包装箱如果空运的话会把几件不同大小的设备装在一个盒子里,这个盒子要求最小的尺寸,最小装起来最经济,我们就做了一个智能码排系统。因为原来人做的时候,很难排好,联想就做成一个自动化的系统。这个系统上线一年时间就带来了全球物流效率提升,省的运费高达几百万美金。另外做中远期供应链预测这件事情我们坚持做了5年时间,用人工智能的方法把数据收集起来,把各个分销渠道的数据收集起来,包括专卖店的数据收集起来,最后形成一个混合计算的框架,来预测未来会有多少PC销售到不同的地方去。

  最后一个联想自身的案例,是联想对于质量的改进,大家都知道如果一个电子设备卖到全球去,维修是很重要的事情,大概有百分之几的设备会产生一定的损坏,这些损坏更换的要件很多时候都很便宜,我们对质量监测管理就是预测每一个部件的质量情况,这个对联想是很有帮助的。大家不要小看这些部件,比如说手机的耳机插孔,有的时候耳机插孔会坏掉,换一个耳机插孔很便宜只要几毛钱甚至一块多美金就能做,但是如果没有备货这个事情就很麻烦,调货的话联想这么大体量的企业一两美金的东西不会随意调,只可能重新发。这种浪费大家看不出来,但是对联想有巨大的成本损耗。比如印度国家,要从不同的邦和不同的省调货是非常困难的。我们这个时候做了一个质量部件算法,不是人工智能的算法,是用Naas疲劳度算法来做的,预测每个部件的平均使用时长,平均损坏率,从而用这个数据指导我们的APQP和备货,对不同服务区备件的备货有很大的帮助。

  最近几年联想的数字化转型成立了联想的解决方案集团,近几年也在积极帮助大中小企业做实践,这是一个光纤企业,它是把光纤加热到800-1000度用光纤机拉丝的一个光纤企业,我们把整厂的产线设备连接起来,数据来了之后加热到800-1000度是非常耗能的,我们会调整空调风口给生产过程进行优化,能降低耗能5-10%。另外用人工智能计算拉丝工艺的算法,可以提升百分之一点几,大家知道百分之一点几已经非常不容易了。

  最后一个案例是帮助一个药企做人工智能的分析,原来有200人,在苏州,这个药企需要销售把药卖到不同的药店或者医院去,但是销售人员是根据药物的销量提成,经常会把医院写错,比如销售写人民医院,很多时候我们不知道是南京人民医院还是苏州人民医院。第二是销售人员会用各种各样的缩写,比如北医三院是北京大学附属第三医院的缩写。还有大药房,全国各个地方都有很多大药房,但是大药房不是一个公司的,这个时候公司雇了200人,有10%的数据是错的,请人工把这些订单进行梳理。我们利用人工智能帮助它,公司最后由原来的200人缩减到40人。

  从外部看从联想自身看可能还有大量智能化的问题需要解决,希望大家一起努力。谢谢大家。

  新浪声明:所有会议实录均为现场速记整理,未经演讲者审阅,新浪网登载此文出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其描述。

海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP

产品入口: 新浪财经APP-股票-免费问股

24小时滚动播报最新的财经资讯和视频,更多粉丝福利扫描二维码关注(sinafinance)

产品入口: 新浪财经APP-股票-免费问股

前言:2016年,科技界的大事之一有阿尔法狗大战李世石,问鼎围棋,将人工智能的热点推向高潮,人工智能的概念在全球开始流行,第一次出现在普通大众的生活中,201710月,最新版本的“阿尔法狗零”,自学三天,就将上个版本的阿尔法狗打了个100:0,人工智能再次进入人们的视野。本文主要介绍人工智能的发展历史和发展现状以及人工智能的主要影响。

AI,它是一门研究和开发用于模拟和拓展人类智能的理论方法和技术手段的新兴科学技术。智能(intelligence)是人类所特有的区别于一般生物的主要特征。可以解释为人类感知、学习、理解和思维的能力,通常被解释为“人认识客观事物并运用只是解决实际问题的能力,往往通过观察、记忆、想象、思维、判断等表现出来”。人工智能正是一门研究、理解、模拟人类智能,并发现其规律的学科。

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”,势必承载着人类科技的发展进步。

人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人类智能,但能像人那样思考、更有可能超过人类智能。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

Rochester在达特茅斯组织了两个月的Workshop。达特茅斯会议将不同的研究领域的研究者组织在了一起,提出了“人工智能”这个名词,人工智能也成为了一个独立的研究领域。参会者尽管只有十人,但是他们中的每一位在未来很长的一段时间都对人工智能领域产生了举足轻重的影响。

根据中国报告网发布《年中国人工智能产业市场运营现状分析及未来前景商机预测报告》显示,人工智能发展至今,还不到一个世纪,虽然世人早已发行其前景无限,但由于技术水平不足,已经经历了两次低谷,人工智能发展阶段如下:

人工智能发展阶段示意图

1、第一次高潮(年代)

world)的概念,大大简化了人工智能的场景,有效地促进了人工智能的研究。微世界程序的最高成就是 Terry WinogradSHRDLU,它能用普通的英语句子与人交流,还能作出决策并执行操作。

第一次黄金时期离不开资金的支持。1963 年,ARPA(后来的DARPA,美国国防部高级研究计划局)拨款 220 万美元给MIT,并于之后每年提供 300 万美元(至 1970 年代结束)。更重要的是,ARPA 的经费并没有附带明确要求,这提供给了 MIT科学家梦寐以求的研究氛围。

第一次黄金时期让人们对人工智能领域充满了乐观情绪,甚至人工智能的领军人物 Minsky 都认为“在三至八年里我们将得到一台具有人类平均智能的机器”。

2、第一次低潮(年代)

人们的乐观情绪在 1970 年代渐渐被浇灭。研究者发现,即使是最尖端的人工智能程序也只能解决他们尝试解决的问题中的最简单的一部分。人工智能还遭遇了以下一些问题:

scale)。美国国家研究署尝试用自动化翻译加速翻译俄语论文。一开始他们认为通过简单的词语替换和句子结构的修改可以达到足够高的可读程度,但是后来他们发现,单词的意思与前后文紧紧关联,而多义词的解释则需要对背景知识的了解。毫无疑问,这次尝试失败了。

存储空间和计算能力的严重不足:例如,Ross Quillian 的自然语言处理程序只包括 20 个单词,因为这是存储的上限。

指数级别攀升的计算复杂性:1972Richard Karp 的研究表明,许多问题只能在指数级别的时间内获解,即计算时间与输入的规模的幂成正比。

缺乏基本知识和推理能力:研究者发现,就算是对儿童而言的常识,对程序来说也是巨量信息。1970 年代没有人建立过这种规模的数据库,也没人知道怎么让程序进行学习。

Moravec悖论:一些人类觉得复杂的问题,如几何证明,对机器而言十分简单。但人的很基本技能,如人脸识别,对机器而言却是一个巨大的挑战。这也是 1970年代机器人和视觉识别发展缓慢的原因。

随着人工智能发展遭遇瓶颈,资金纷纷抛弃人工智能领域。由于项目失败等原因,DARPA 也终止了对 MIT的拨款。到了 1970 年代中期,人工智能项目已经很难找到资金支持。

3、第二次高潮(年代)

这次黄金时期的到来,专家系统(Expert system)功不可没。专家系统专注于某一个领域,因而设计简单,易于实现,而且避免了所谓的“常识问题”。商业领域第一个成功的专家系统是 Digital Equipment Corporation 的 年,全球顶尖的公司都已经装备了专家系统:DEC 部署了 40 个专家系统,杜邦部署了 100个。随着专家系统的大规模应用,知识库系统和知识工程得到了普及。

另一个重大的助力是日本的第五代计算机项目(第五世代コンピュータ)。它是日本通商产业省(现经济产业省,けいざいさんぎょうしょう)在 1982 年推出的一个大型研发企划,目的是开发采用平行架构的拥有人工智能的革命性的电脑,开创下一个时代。整个计划预计 10 年完成,3 年用于先期研究,4 年用于子系统开发,最后 3 年组成一个可运行的原型,整个项目预算高达 570 亿日元。

受此计划的刺激,其他强国纷纷采取应对策略。1983年,英国开始了预算3.5亿英镑的Alvey工程,关注大规模集成电路、人工智能、软件工程、人机交互(包含自然语言处理)以及系统架构;在美国,DRAPA组织了战略计算促进会,年投资额在四年内增长了2倍;而在准将BobbyRay Corporation,微电子与计算机技术集团)财团,在系统架构设计、芯片组装、硬件工程、分布式技术、智慧系统等方向发力。

在这个时期内,算法也得到了突破性的进展。1982 年,John Hopfield 证明Hopfield 网络可以学习并处理信息,David Rumelhart 则提出了反向传播算法。它们和 1986 年发表的分布式处理的论文一起,为 1990 年代神经网络的商业化打下了坚实的基础。

4、第二次低潮(年代)

随着专家系统的不断发展,复杂度的快速提升,基于知识库和推理机的专家系统显示出了让人不安的一面:难以升级扩展,鲁棒性不够,直接导致高昂的维护成本。1980年代末期,由于人工智能的项目成果不明朗,DARPA大幅削减了对人工智能的资金支持。1991年,英国政府发布Alvey工程的最终报告,报告指明,Alvey工程达到了其设定的技术目标,但是并没有提升英国在信息技术市场的竞争力。报告将原因归集为“资本的短缺和管理运营的低效率”。Alvey工程主管Brain Oklay指出,信息技术工业应更注重培训、市场推广和研究成果的商业化。他抱怨道日本的低利率让高科技公司可以开发低毛利产品,而英国的高利率阻止了公司这么做。

尽管英国觉得日本的计划更为成功,但 19926 月,日本政府宣布向全世界公开第五代计算机项目所开发的软件,允许任何人免费使用,这标志着日本雄心勃勃的第五代计算机项目的失败。第五代计算机项目并没有带来人工智能的突破,甚至有人说,第五代计算机项目的最大收获其实是项目的副产物:其训练了成百上千的计算机领域的专家。该项目的失败有多重原因,一般认为,通用型微型机对专用型大型机的冲击及项目研发成果缺乏商业化场景是项目失败的重要原因。

5、第三次高潮(1990-至今)

Blue),在经过多轮较量后,击败了国际象棋世界冠军 Garry Kasparov。尽管不乏 IBM ***的声音,但这个事件标志着人工智能的研究到达了一个新的高度,也给人工智能做了一次大规模的宣传。

2000年代后,随着大数据的普及、深度学习算法的完善、硬件效能的提高,人工智能的应用领域变得更广,应用程度也变得更深,2016 年,人工智能市场规模超过 80 亿美元,人工智能领域的竞争也愈发白热化。更多内容请期待本系列的后续文章。

三、人工智能产业发展现状

目前,全球范围内总计1485家与人工智能技术有关公司的融资总额达到了89亿美元。与任一个行业相比,89亿美元的融资量都显得微不足道,但同比2016年年初的48亿美元的融资总额,人工智能产业已然大获丰收。伴随着我国BAT等科技巨头积极规划的战略布局的成功推出,国内人工智能产业发展同样十分迅速,及时了解行业现状尤为重要。

当前,全球人工智能企业集中在少数国家,其中美国、中国、英国企业数分别为2905709366,总共占据全球企业的6573%

中国人工智能企业主要集中在北京、上海、广东等发达地区,发达地区的人工智能企业约占全国的85%左右。其中,北京市为人工智能企业集中创新地。

经济发达地区的信息化程度较高、互联网发展迅速、融资环境优良,适合各类高新产业的成长发展。上述数据也表明了人工智能企业在经济较为发达地区的发展要更为迅速。

根据中国报告网发布《年中国人工智能产业市场运营现状分析及未来前景商机预测报告》显示,全球人工智能企业的融资情况与企业分布的情况大致相同,美国人工智能企业在2016年融资总量约为180亿美元,中国企业为257亿美元,英国企业为816亿美元。中国2015年人工智能行业获投金额约为100亿人民币,同比上升40%左右,略低于全球平均水平,其中机器人领域的投资比例则居于全领域首位。

全球专利数据库的数据表明,美国人工智能行业申请的专利总数约为27万件,中国为16万件,日本位列全球第三、约为15万件。将美国和中国的公司总数和融资金额分别与专利成果相对比,中国人工智能企业创造专利成果的效率要远远高于美国。20172月美国《大西洋月刊》中的刊文指出:中国的大学及公司在研发和使用人工智能方面已开始超越美国同行。

根据中国报告网发布《年中国人工智能产业市场运营现状分析及未来前景商机预测报告》显示,中国人工智能企业专利数量按地区分布明显,集中在北京、上海、江苏、广东和浙江五个地区,占总体60%左右。其中,机器人方向的专利占总体的38%左右。

近年来,世界各国和国际组织纷纷出台相关政策扶持人工智能产业。以美国、欧盟和中国为例,制定计划内容如下:

四、人工智能技术对人类社会的主要影响

1)取代重复简单劳动力

人工智能技术的崛起将导致“失业潮”的发生已基本成为行业的共识。“世界经济论坛”2016 年年会,基于对全球企业战略高管和个人的调查发布的报告称:未来五年,机器人和人工智能等技术的崛起,将导致全球 15 个主要国家的就业岗位减少 710 万个,2/3 将属于办公和行政人员。莱斯大学计算机工程教授摩西·瓦迪近日同样表示,今后 30 年,电脑可以从事人类的所有工作,他预计,2045 年的人类失业率将超过

一方面,人们迫切希望人工智能能代替人类在各种各样的劳动中,另一方面,他们担心人工智能的发展会带来新的社会问题。事实上,近年来,社会结构正在悄然的发生变化。社会结构正在由“人-机器”到“人-智能机器-机器”悄然的转变。因此,人们必须开始学习如何与智能机器和睦相处。

3)人类容易滋生惰性思维方式

人工智能对知识的掌握将会是动态的,是会不断增加和更新的,而且知识更新的速度远超人类的极限,这势必会影响到人类的思维方式,使得越来越多的人过度的依赖人工智能的计算,从而自身的主动思维能力日渐下降。这会造***们对于事物和是非的判断能力减弱,到最后只是一味的听取计算机给予的建议,认知能力越来越弱,并逐渐开始对社会产生错觉。并且在日常生活中失去对问题的求知责任感,这或许才是人工智能真正的威胁吧。

4)像核武器般技术失控

任何新技术最大危险莫过于人类对它失去了控制,或者是它落入那些企图利用新技术反对人类的人手中。就像我们现实生活中存在的核武器,在相当长的一段时间内有核国家确实对一些世界邪恶力量起到了震慑作用,可在这个和平年代,我们不得不随时担心核武器所带来的不可控的后果。人类发明了核武器,可越来越发现根本无法控制它所将带来的恐怖影响。如果人工智能技术发展继续遵循武器的发展规律,也必将出现技术失控的现象,而这门技术将带来的负面影响要远大于武器,至于结果,从我们近些年创造的科幻电影就能看得出。

五、中国国内人工智能发展方向

目前来看,我国体量较大的四巨头,在AI方面均有投入,其中以百度最为积极,直接将人工智能定位为公司发展的下一个主要方向;而阿里则将AI应用到线下零售门店,无人超市就是试水之作;腾讯则将AI和居民生活联系起来,如人脸识别技术和医学影像等;华为则将AI技术应用到手机业务中,201710月份已经发布收款AI芯片的手机。这四家公司代表了我国国内人工智能行业的发展方向。

国内主要公司人工智能研究方向   

六、中国在人工智能行业的竞争力分析

1、华人在人工智能领域贡献度高,中国全面发力追赶美国

华人在人工智能领域的贡献度高,中国持续赶超美国。根据此前美国白宫发布的报告显示,从2014年开始,在深度学习领域(当前人工智能的主要突破领域),从论文发表数量和被引用次数两个标准看,中国均已超过美国。根据互联网数据,华人在AI领域的贡献度持续提升,20062016年间,华人作者参与的顶级AI论文,占全部顶级AI论文数量的比例,从23.2%逐年递增到45.3%。而华人作者参与的顶级AI论文被引用次数,占全部顶级AI论文被引用次数的比例从25.5%逐年递增到59.6%

国内人工智能公司近年来在算法、计算能力、数据层面的积累逐步提升,包括科大讯飞、BAT在内的互联网公司也在全球人工智能领域具有很强的竞争力。根据《MIT科技评论》公布的2017全球最聪明50家公司榜单,国内有9家公司上榜,分别为科大讯飞、腾讯、Face ++(旷视科技)、大疆、阿里巴巴、蚂蚁金服、百度、富士康、HTC

中美人工智能各领域团队人数分布   

2、市场空间大,预计未来应用加速落地后将进一步打开增长空间

2020年全球AI市场规模将达到1190亿元,年复合增速约19.7%;同期中国人工智能市场规模将达91亿元,年复合增速超50%。事实上,随着人口老龄化、人力成本攀升,以及危重工种从事意愿降低,AI的商业化进程正逐步加快。

由于目前人工智能技术主要应用感知智能技术,因此市场空间尚未打开,预计随着诸如无人驾驶汽车等认知智能技术的加速突破与应用,人工智能市场将加速爆发,未来人工智能+汽车、人工智能+医疗等产业均将创在巨大的商业价值。

人工智能,将是未来科学技术发展的主要发展方向,虽然目前还面临着许多困境,如伦理风险、技术风险、军事风险等,但是有如核技术一样,虽然有危险,但只要人类能找到合理利用的方法,同样可以造福人类。

当前人工智能还处于弱人工阶段,人工智能还要很长的路要走。因此,人工智能的当前重点在于大力研发,让人工智能在人民生活中扮演更加重要的角色。

我要回帖

更多关于 女孩学人工智能累吗 的文章

更多推荐

版权声明:文章内容来源于网络,版权归原作者所有,如有侵权请点击这里与我们联系,我们将及时删除。

点击添加站长微信