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人工智能的现状和未来发展趋势

在新技术革命和产业变革的大背景下,人工智能将与产业深度融合,加快战略新兴产业发展,构筑综合竞争优势。当前,人工智能加快向各产业渗透,正在促进新兴产业之间、新兴产业与传统产业之间、以及技术与社会的跨界融合发展。在未来,人工智能必将发展得更加智能化,与互联网更紧密地结合起来,帮助人们解决更多问题。

智能化是未来的重要趋势之一。关注互联网的发展趋势,大数据、云计算和物联网等技术将会陆续普及应用,在这一大背景之下,智能化必然是人工智能的发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始普遍应用,然后陆续普及到其他行业。因此,从大的发展前景来看,人工智能相关领域的发展前景还是很广阔的。




产业互联网的发展必将带动人工智能的发展,互联网正在从消费互联网向产业互联网发展,产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业,人工智能作为重要的技术之一,必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。

人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。随着智能体逐渐走进生产环境,未来职场人在工作场景中将会频繁地与大量地智能体进行交流和合作,这对职场人提出了新的要求,就是需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看,未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势,相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。




人工智能技术经过过去10年的发展的快速发展已取得巨大的突破,随着人工智能理论和技术的日益成熟,人工智能场景融合能力不断提升,因此,近年来商业化应用已经成为人工智能科技企业布局的重点。欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产业商业落地较早,中国作为后起之秀,近年来在政策、资本的双重推动下,人工智能商业化应用进程加快。目前,人工智能已经在金融、医疗、安防、教育、交通、制造、零售等多个领域实现技术落地,且应用场景也越来越丰富。基于人工智能技术的各种产品在各个不同的领域代替人类从事一些简单重复的体力或脑力劳动,不仅大大提升了生产效率和生活质量,而且也促进了各个行业的发展和变革。

近年来,数据,算法,算力三大驱动因素显著发展。在数据方面,互联网的快速发展使得高质量、大规模的大数据成为可能,海量数据为包括计算机视觉在内的人工智能技术的发展提供了充足的原材料。在算法方面,机器学习算法取得重大突破,以多层神经网络模型为基础的算法,使得机器学习算法在人脸识别等领域的准确性得到了显著的提高,为商业化的应用奠定了重要的基础。在算力方面,计算力提升突破瓶颈,以GPU为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力,使得运算更快,同时在集群上实现分布式计算帮助算法模型可以在更大的数据集上运行。




上述三大因素不断进步极大促进了人工智能技术的发展,尤其是以深度学习为代表的计算机学习算法,以及计算机视觉、智能语音、自然语言处理、生物特征识别为代表的关键技术取得重要突破,部分技术已接近、甚至超越人类水平。未来,人工智能行业在数据、算法、算力方面仍具有巨大的发展和进步空间。相关技术创新和研发投入力度将继续加大,更快更高效的算法模型与部署效率、更庞大且标准化的行业数据、更强大且成本更低的计算芯片,将进一步推动行业技术进步与发展。

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