AI的发展状况和前景？

一、AI的发展状况和前景？

中国政府将人工智能上升到国家战略层面。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确指出新一代人工智能发展分三步走的战略目标，到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。

中国人工智能在人才储备方面较弱

1981年9月，来自全国各地的科学技术工作者300余人在长沙出席了中国人工智能学会 (CAAI)成立大会，此后中国的人工智能开始正式迈入发展阶段。对比2019年中国与全球人工智能发展情况，在Al相关论文发布数量、企业数量、融资总额、产业规模、专利申请数量等方面中国均居世界头部阵营，具有充分的市机场竞争力。

中国在人才储备相较弱，但已经在全力补足短板。目前全国已经有35所高等院校开设了Al专业，国际交流和国际人才引进也在不断加深，未来5年内将有大量从业者涌入市场。

重应用而不重基础研发也是中国人工智能行业存在的固有问题，研发型企业远少于应用型企业的隐患随着中美专利竞争而浮现，政府开始重视Al基础层创业公司的培养，资本方也更加关注Al芯片、机器学习算法、数据处理等产业链上游企业的发展，科技巨头企业更是提前进行了Al生态布局，建立了产业联盟，在各方的努力中中国Al市场处于从局部向整体发展的上升期，行业前景良好。

人工智能赋能实体经济

近几年，人工智能技术在实体经济中寻找落地应用场景成为核心要义，据艾瑞资料库数据显示，2018年中国人工智能赋能实体经济的市场规模达到251亿元，赋能价值有望在2021年突破千亿。人工智能技术与传统行业经营模式及业务流程产生实质性融合，智能经济时代的全新产业版图初步显现。

现阶段的人工智能主要赋能公共安全领域

根据艾瑞的资料库数据显示，2019年AI+安防占人工智能赋能实体经济的50以上，其次是AI+金融和AI+营销，分布占比15.8%和11.6%。前瞻分析一方面是由于安防领域国企数量较大易于前期的政策推动，另一方面是智慧城市对公共安全的需求。前瞻初步估算，民企活力将逐步显现，未来AI+营销和AI+金融的赋能价值将持续提高。

互联网公司是最大的AI投入者 主要投资在计算机视觉类

根据艾瑞数据分析，2019年中国科技企业技术研发投入约为4005亿元，其中人工智能算法研发投入占比为9.3%，超370亿元，且大部分投入来自互联网科技公司。主要Al算法应用领域——计算机视觉、语音识别/语音合成，以及自然语言处理占比分别为22.5%、2.3%和7.1%，三者中计算机视觉相关算法研发投入占比最大，这与视觉相关创业公司数量、产业需求和政策导向呈正相关联系，计算机视觉目前仍是中国最具代表性的Al应用技术。

二、ai的发展？

ai是人工智能，人工智能发展始于上世纪五十年代，科学家们最开始的想法就是给机器赋予像人一样的思维（智能）的能力。

人工智能历经三次发展浪潮：萌芽期、推理期，突破期、知识期，飞速发展期、机器学习期。目前，深度学习语音、图像识别领域大获成功。人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会和世界的面貌，当前，不少国家已将人工智能上升为国家重大发展战略。

三、ai数据标注员有发展前景吗？

数据标注员是近年在中国人工智能产业十分繁荣的当口，催生出来的一个新工种，主要为很多大型的互联网公司提供数据标注服务。所谓数据标注，就是给各种人工智能产业提供标注，以供AI对这些数据进行“学习”。所以“有人工智能，就有人工”，数据标注员的前景还是很广的。

四、ai发展的利弊？

利：

自动化和效率提高：人工智能技术可以帮助自动化和优化许多重复性和繁琐的任务，从而提高生产力和效率。

人类生活的便利性：人工智能技术可以帮助人们更轻松地完成许多日常任务，如语音识别、自动驾驶、智能家居等。

经济效益：人工智能技术可以帮助企业提高生产力和效率，从而提高盈利能力。

医疗保健：人工智能技术可以帮助医疗保健行业提高诊断和治疗效果，提高患者的生存率和生活质量。

人工智能的发展也可以产生新的就业机会。

弊：

失业率：人工智能技术可以替代人类完成许多工作，从而导致失业率上升。

隐私问题：人工智能技术需要大量的个人数据来训练和优化模型，这可能会导致隐私问题。

人工智能的决策可能会带来不公正的结果。

可能会产生安全风险：人工智能技术可能会被黑客攻击或被滥用，从而产生安全风险。

人工智能可能会替代人类的判断和决策能力，从而削弱人类的自主性和创造力。

五、ai未来的发展？

未来人工智能，有什么新的发展趋势？

趋势一:AI于各行业垂直领域应用具有巨大的潜力。

人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务。

当然人工智能市场要起来也受到IT基础设施完善、智能手机及智能穿戴式设备的普及。其中，以自然语言处理(NLP)应用市场占AI市场很大部分。随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长，还有:汽车信息通讯娱乐系统、AI机器人及支持AI的智能手机等领域。

趋势二:AI导入医疗保健行业维持高速成长。

由于医疗保健行业大量使用大数据及人工智能，进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成

六、AI未来的发展趋势和前景？

人工智能（AI）未来的发展趋势和前景是一个复杂而又广阔的主题。以下是一些可能的发展趋势和前景：

智能增强（Intelligence Augmentation）：随着机器学习和自然语言处理技术的进步，我们可以期待AI在增强人类智能方面发挥更大的作用。例如，AI可以帮助人们更高效地处理大量信息，更准确地进行分析和决策，以及更有效地进行交流和协作。

自主化（Autonomy）：在未来，许多设备和系统可能会获得更高的自主性。例如，自动驾驶汽车和无人机将可能在没有人类干预的情况下运行，AI可能会在各种职业中发挥更大的作用。

个性化技术（Personalized Technology）：AI和机器学习技术将使服务和产品更好地适应每个人的需求和偏好。例如，AI可以根据个人的口味、健康状况、购买历史等信息来推荐食物，或者根据个人的语言和风格来生成定制的新闻报道。

AI和物联网的结合（AI and IoT）：随着物联网的发展，AI可能会被嵌入到更多的设备和服务中，使它们能够相互交流和协作。例如，智能家居系统可以更好地理解家庭成员的需求和行为，然后自动调整环境以满足这些需求。

可解释的AI（Explainable AI）：随着AI在更多领域的应用，人们将需要更深入地理解AI是如何做出决策的。因此，可解释的AI将成为未来的一个重要趋势，即AI系统能够提供清晰的解释，说明它们是如何得出决策的。

专业化和标准化：我们可以预见AI技术在各种专业领域中的专门化，包括医疗、金融、教育等。同时，随着AI技术的发展和应用，可能会产生一些通用的标准或原则来指导其开发和使用。

道德和安全的考虑：随着AI技术的发展，人们将越来越关注AI的道德和安全问题。例如，AI可能会被用来进行网络攻击或操纵公众舆论，这就需要我们制定相应的安全措施和道德准则。

以上只是AI未来发展趋势和前景的一些可能性，实际上可能会有更多的新趋势和技术出现。总的来说，AI的未来充满了无限的可能性和机遇。

七、AI智能的发展历程？

提到人工智能的历史，所有书都会提到1956年度的达特茅斯会议，在这次会上人工智能的鼻祖John mcarthy是发起人，minsky也 积极参与其中，包括我们课本上非常著名的提出信息论的香农本人。

曾经麦卡锡和明斯基都曾经在贝尔实验室为香农打工，当时他们研究的核心就是图灵机，并将此作为智能活动的理论基础。

后来麦卡锡到IBM打工，遇到了研究神经网络的罗切斯特并得到了洛克菲勒基金会的资助，决定在第二年达特茅斯召开人工智能夏季研讨会，这便是人工智能名字的由来。

从1955年到1965年，人工智能进入快速发展时期，在机器学习领域，出现了“跳棋程序”并在1959年实现了人工智能战胜人类的事件打败了当时设计他的设计师Samuel，并在1962年，打败了州跳棋冠军。

在模式识别领域，1956年Oliver selfridge研发了第一个字符识别程序，并在1963年发明了符号积分程序SAINT，在1967年SAINT的升级版SIN就达到了专家级的水准。

同时美国政府也投入了2000万美元资金作为机器翻译的科研经费。当年参加达特茅斯的专家们纷纷发表言论，不出十年，计算机将成为世界象棋冠军、可以证明数学定理、谱写优美的音乐，并且在2000年就可以超过人类。

八、ai导游的发展优势？

可以少一些人为因素，不存在消费欺诈。

九、大数据的含义和发展历程？

大数据是指规模巨大、类型繁多的数据集合，这些数据集合无法使用常规软件工具在合理时间内进行捕捉、管理和处理。大数据的“大”通常指的是数据量的大小，但同时也涉及数据的多样性和处理速度。

大数据的发展历程：

早期阶段：在计算机科学和信息技术的发展初期，数据主要是以结构化形式存在，如数据库中的数据。这个阶段的数据处理相对简单，因为数据规模和复杂性有限。

互联网的兴起：随着互联网的普及，数据的产生和收集变得前所未有地容易。社交媒体、电子商务、在线服务等产生了大量的非结构化数据，如文本、图片、视频等。

大数据概念的形成：2000年代初期，“大数据”这个词开始流行，用来描述那些超出传统数据处理能力范围的数据集合。2005年，计算机科学家Hilbert和López在《科学》杂志上发表的文章中提出了“大数据”这一概念。

技术的进步：为了处理和分析大数据，各种新技术和新工具被开发出来，如分布式计算框架Hadoop、NoSQL数据库、数据挖掘和机器学习算法等。

应用的扩展：大数据开始被广泛应用于各个领域，包括商业智能、城市管理、健康医疗、环境保护、金融服务等。企业和组织开始利用大数据来提高效率、优化决策和创造新的商业价值。

数据隐私和安全问题：随着大数据技术的发展，数据隐私和安全的问题越来越受到关注。各国政府和国际组织开始制定相关的法律法规，以保护个人隐私和数据安全。

数据治理和伦理：数据治理成为了一个重要议题，涉及数据的所有权、使用权、质量控制、合规性等。同时，数据伦理也开始受到重视，如何公正、透明地使用数据成为了讨论的焦点。

总的来说，大数据的发展历程反映了信息技术和社会需求的不断变化。随着技术的进步，大数据将继续在各行各业中发挥重要作用，同时也将面临新的挑战和机遇。

十、ai发展后会不会科技大爆发？

AI的发展已经在很大程度上推动了科技的进步和创新，未来也有可能会继续带来科技大爆发。AI技术可以应用于各个领域，如医疗、金融、交通、制造业等，可以提高效率、降低成本、改善生活质量等。

例如，在医疗领域，AI可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定治疗方案，提高医疗效率和质量；在交通领域，AI可以帮助优化交通流量、提高交通安全等。因此，随着AI技术的不断发展和应用，科技大爆发的可能性是存在的。