人工智能未来发展前景好吗。我想了解这一行业有谁知道？

　　人工智能 - 特别是机器学习和深度学习 - 在2018年到处都是，并且不要指望未来12个月的炒作会消失。
　　当然，炒作最终会消亡，人工智能将成为我们生活中的另一个连贯的线索，就像互联网，电力和燃烧在过去几天所做的那样。
　　但至少在接下来的一年，甚至更长的时间里，预计会有惊人的突破，以及评论员的持续兴奋和夸张。
　　这是因为人工智能承诺（或在某些情况下威胁）实现的商业和社会变革的期望超出了以往技术革命期间的梦想。
　　人工智能指向未来，机器不仅像工业革命那样完成所有的体力劳动，而且还有＂思考＂工作 - 规划，制定战略和做出决策。
　　我们可能不会在2019年达到这些结果中的任何一个，但这是一个将继续受到激烈争论的话题。与此同时，我们可以期待以下五件事：人工智能日益成为国际政治问题
　　2018年，在贸易和国防方面，世界主要大国越来越多地设法保护自己的国家利益。在世界上两个AI超级大国，美国和中国之间的关系中，这一点最为明显。
　　面对美国政府对用于制造人工智能的商品和服务的关税和出口限制，中国在研发方面加大了自力更生的力度。
　　中国科技制造商华为 宣布计划开发自己的人工智能处理芯片，减少对该国蓬勃发展的人工智能产业的需求，以依赖英特尔和Nvidia等美国制造商。
　　与此同时，谷歌 因其明显愿意与中国科技公司（许多与中国政府有联系）做生意而面临公众批评，同时由于担忧而退出（在员工施加压力之后）安排与美国政府机构合作它的技术可能是军事化的。
　　随着民族主义政治的复兴，这里有两个明显的危险。
　　首先，专制政权可以越来越多地采用人工智能技术来限制自由，例如隐私权或言论自由。
　　其次，这些紧张局势可能会损害世界各地学术和工业组织之间的合作精神。 这种开放式协作框架有助于我们今天看到的人工智能技术的快速开发和部署，并且围绕一个国家的人工智能开发设置边界可能会减缓这一进展。特别是，它有望减缓围绕人工智能和数据的共同标准的发展，这可以大大提高人工智能的实用性。走向＂透明AI＂
　　人工智能在更广泛的社会中的采用 - 特别是涉及处理人类数据时 - 受到＂黑匣子问题＂的阻碍。大多数情况下，如果没有彻底了解它实际上在做什么，它的工作似乎是神秘而深不可测的。
　　为了实现其全部潜在的AI需要得到信任  - 我们需要知道它对我们的数据做了什么，为什么以及在涉及影响我们生活的问题时如何做出决策。这通常很难传达 - 特别是因为AI特别有用的是它能够绘制连接并做出可能不明显甚至可能与我们相反的推论的能力。
　　但建立对人工智能系统的信任不仅仅是让公众放心。研究和业务也将受益于开放性，这暴露了数据或算法的偏见。有报道甚至发现公司有时会因为担心如果当前的技术被认为是不公平或不道德而可能在将来面临责任而拒绝部署人工智能。
　　在2019年，我们可能会越来越重视旨在提高人工智能透明度的措施。 今年，IBM推出了一项技术，旨在将决策的可追溯性提高到其AI OpenScale技术。这个概念不仅可以实时洞察正在做出的决策，还有如何制作决策，在所使用的数据，决策权重和信息偏差潜力之间建立联系。
　　今年在整个欧洲实施的＂一般数据保护条例＂ 为公民提供了一些保护，使其免受那些仅通过机器对其生活产生＂合法或其他重大＂影响的决定。虽然它还不是一个极其热门的政治马铃薯，但它在公共话语中的重要性可能会在2019年增长，进一步鼓励企业努力提高透明度。人工智能和自动化深入到每个企业
　　在2018年，公司开始更加坚定地掌握AI能做什么和不能做什么的现实。在过去的几年里，他们的数据按顺序排列，并确定人工智能可以带来快速回报或快速失败的领域，大企业作为一个整体准备好推进已经过验证的计划，从试点和软启动转向全球部署。
　　在金融服务中，每秒数千个事务的大量实时日志通常由机器学习算法解析。零售商精通抓取数据直到收据和忠诚度计划，并将其提供给AI引擎，以找出如何更好地销售我们的东西。制造商使用预测技术精确地了解机械可以承受的压力以及何时可能发生故障或失效。
　　在2019年，我们将看到越来越多的信心，这种智能的，预测性的技术 ，通过其在初始部署中学到的知识得到支持，可以在所有业务运营中大量推广。
　　人工智能将扩展到人力资源或优化供应链等支持职能部门，在这些部门，物流，招聘和解雇等方面的决策将越来越多地通过自动化来实现。 用于管理合规性和法律问题的AI解决方案也可能越来越多地被采用。由于这些工具通常适用于许多组织，因此它们将越来越多地作为服务提供，为小型企业提供AI樱桃。
　　我们也可能会看到企业使用他们的数据来增加新的收入来源。在其行业内建立大型交易和客户活动数据库基本上可以让任何充分了解数据的业务开始＂Googlify＂本身。成为数据即服务的来源对John Deere等企业来说是一种转型，John Deere提供基于农业数据的分析，帮助农民更有效地种植农作物。 2019年，越来越多的公司采用这种策略，因为他们了解自己拥有的信息的价值。人工智能创造的工作岗位将超过失去的工作岗位。
　　正如我在这篇文章的介绍中所提到的，从长远来看，它不确定机器的崛起是否会导致人类失业和社会纷争，一个乌托邦无用的未来，或者（可能更现实地）介于两者之间。
　　但是，对于明年，至少在这方面似乎不会立即出现问题。 Gartner预测，到2019年底，人工智能将创造更多的就业机会。
　　虽然自动化将损失180万个工作岗位 - 特别是制造业可能受到重创 - 将创造230万个。特别是，Gartner的报告发现，这些可能集中在教育，医疗保健和公共部门。
　　这种差异的一个可能的驱动因素是强调在将AI部署到非手动作业中时，将AI推向＂增强＂能力。仓库工人和零售收银员经常被自动化技术批发。但是，当谈到医生和律师时，人工智能服务提供商已经齐心协力将他们的技术展示为可以与人类专业人员一起工作的东西，帮助他们完成重复任务，同时给他们留下＂最后的发言权＂。
　　这意味着这些行业可以从技术方面的人力工作增长中受益 - 那些需要部署技术并培训员工使用它 - 同时保留开展实际工作的专业人员。
　　对金融服务而言，前景可能略显黯淡。一些估计，例如前花旗集团首席执行官潘伟迪（Vikram Pandit）在2017年做出的估计，预测该行业的人力资源在五年内可能会减少30％。 由于后台功能越来越多地由机器管理，我们可以很好地在明年年底实现这一目标。AI助手将变得非常有用
　　人工智能现在真正与我们的生活交织在一起，以至于大多数人都没有再考虑这样一个事实：当他们搜索谷歌，在亚马逊购物或观看Netflix时，高度精确的人工智能驱动的预测正在制定中体验流程。
　　当我们与AI助手（例如Siri，Alexa或Google智能助理）互动时，我们会更加明显地感受到机器人智能的参与感，以帮助我们理解现代世界中可用的无数数据源。
　　在2019年，我们中的更多人将使用AI助手来安排我们的日历，计划我们的旅程并订购比萨饼。这些服务将变得越来越有用，因为他们学会更好地预测我们的行为并理解我们的习惯。
　　从用户收集的数据使应用程序设计人员能够准确地了解哪些功能正在提供价值，哪些功能未被充分利用，可能消耗了宝贵的资源（通过带宽或报告），这些资源可以更好地用于其
　　因此，我们确实希望使用人工智能的功能 - 例如订购出租车和食品交付，以及选择参观餐馆 - 正在变得越来越精简和可访问。
　　除此之外，AI助手旨在提高对理解其人类用户的效率，因为用于将语音编码为计算机可读数据的自然语言算法，反之亦然，会有越来越多关于我们如何通信的信息。
　　显而易见，Alexa或Google智能助理与我们之间的对话在今天看起来非常不稳定。然而，在这一领域的快速加速理解意味着，到2019年底，我们将习惯于与我们分享生活的机器更加自然和流畅的话语。
　　人工智能的未来前景当然是非常非常好。人类现在两个发展方向，一个人工智能，一个星辰大海。这是全世界都在奋力研发的领域。
　　先说一下人工智能的定义：就是指通过计算机程序的手段来实现类人的智能技术，像下围棋的AlphaGo就是一种人工智能。人工智能有两种定义，一种是弱人工智能，就是有类似人类的活动；一种是强人工智能，有类似人的思维活动。工业界关注的是弱人工智能，文艺界和大众关心的是强人工智能。强人工智能现在毫无希望。
　　现在人工智能的学习方法，主要是基于深度学习的统计学方法。这种人工智能在某一方面能超出人类自身能力，非常好地帮助人类的各种活动。
　　人工智能的场景有很多，各个省都有技术白皮书，给出了人工智能的应用场景。比如
　　1. 智能机器人，可用在服务场景，商店、酒店、餐馆等；
　　2. 智能制造，比如现在的馄饨流水线都不需要几个工人，埃隆马斯克的特斯拉汽车厂里也没有多少工人，都是机器人来完成；
　　3. 无人驾驶，本质是人工智能在驾驶车辆；
　　4. 智能客服，现在机器人客服很多，互联网公司一大半的客服活动都是机器人来承担了；
　　4. 智能医疗，通过大数据比对，直接给出诊断方案；
　　6. 智能翻译，讯飞翻译器、谷歌翻译器让看外语变得简单了很多；
　　7. 智能安防，里面的人脸识别比人工识别的正确率要高很多。
　　通过从未来发展空间、行业增长速度、产业投资回报率、产业成熟度及应用场景拓展广度四大考核指标，可以对人工智能几大细分领域的发展前景进行分析。
　　从未来发展空间及行业增长速度来看，机器学习、图像识别、智能机器人是市场空间较大、发展速度较快的3个细分领域。
　　咨询公司Tractica指出，未来机器学习将以超过60%的年复合增长率保持高速增长，预计到2024年，市场规模将达到上百亿美元。
　　市场规模已经相对较大的图像识别领域的发展前景同样十分光明。在未来5年内将以42%的年均复合增长率保持快速增长。
　　随着智能机器人应用范围的不断拓展，全球智能机器人市场有望迎来快速增长期。全球第二大市场研究咨询公司Markets and Markets发布的数据显示，机器人市场规模讲义20%的年均复合增长率保持快速增长，2020年将达到80亿美元。如果单从软件来看，机器人软件市场规模年均复合增长率将达到30%。
　　从投资回报率及产业成熟度角度来看，上述3个细分领域的发展前景仍较为乐观。 显而易见，风险投资热衷于将资金投入那些投资回报率较高的新兴业态，而对人工智能几大细分领域的融资情况可以很好地反映出它们的投资回报率。
　　Venture Scanner发布的统计数据表明，从总融资额度、企业平均融资额度2个指标来看：机器学习都高居榜首；图像识别的总融资额度及企业平均融资额度位列第二；由于智能机器人领域的企业数量相对较少，虽然其总融资处于劣势，但它以1400万美元的企业平均融资额度在该项排行榜中排名第三。
　　从各个细分领域的企业成立时间来看，这3个细分领域的企业平均年龄较小， 各方面的发展仍存在较大的提升空间，未来一段时间内，将成为人工智能市场向前发展得强大推力。
　　从应用场景拓展广度的角度来看，除了上面3个细分领域发展前景较为良好外，自然语言处理也有望迎来快速发展期。 机器学习技术在媒体、消费、广告领域有着较为广泛的应用，未来将会向金融、教育、加工制造、生物制药等领域快速拓展。图像识别技术在体育、娱乐、安防、无人驾驶、工业制造等方面的应用十分普遍，未来几年内还将向智能机器人研发及生产方向渗透。
　　自然语言识别目前在智能家居、物联网、可穿戴设备等领域已经有所应用，未来将会在服务机器人研发领域创造出巨大的价值。 当然，由于同种语言不同口音、背景噪音、同音异形等问题的存在，自然语言识别的发展受到一定的阻碍。
　　随着智能机器人技术及功能研究的不断深入，未来它还将在农业、工业、医疗保健、航空航天、抢险救灾等领域源源不断地为人类创造价值。
　　综上所述，机器学习、图像识别、智能机器人是人工智能产业链中具备良好发展前景的几大领域。
　　总体而言，人工智能未来应用前景非常广阔，对于制造业来说是一次转型升级的重大机遇。
　　然而，在目前的情况下，人工智能依然面临着一些技术性难题，主要表现在以下3个方面： 1、数据流通和协同化感知有待提升
　　在基础设施层方面，模拟人体感官功能的诸多传感器没有实现高度集成、统一感知协同的控制系统，这就导致传感器即使搜集到了大量的数据，也不能进行统一的处理、分析和应用。
　　要想真正解决这一问题，需要在软件集成及类脑芯片研发方面取得实质性突破。 软件集成乃是人工智能不断向前发展的重要基础，而根据人工智能算法设计出的类脑化芯片，则是人工智能产品高效精准地提供各种服务的核心所在。2、强人工智能尚未实现关键技术突破
　　在强人工智能的技术研发方面，如今的研究仍处于探索期，情绪感知、人工意识等高等级的智能技术仍停留在理论阶段。
　　在这一方面取得突破的关键点在于脑科学研究领域， 即通过研究人类大脑的演化过程、如何对身体实现控制等，赋予人工智能产品真正的分析理解能力。3、智能硬件平台易用性和自主化存在差距
　　在应用层的智能硬件平台方面，由于人工智能技术仍处于初级发展阶段，企业开发出的服务机器人对不同环境的适应能力、智力水平、感知系统仍存在一定的缺陷，这使得服务机器人很难像正常人一样进行推理、分析、学习。
　　要在这方面取得突破的关键在于智能无人设备领域。 目前，不仅传统汽车制造商在积极布局无人驾驶汽车，百度、谷歌等互联网巨头同样在积极探索相关技术及软硬件设备。另一种典型的智能无人设备——无人机也即将迎来爆发式增长，可智能跟踪、躲避障碍的智能无人机的出现，极大地提升了无人机产品的应用前景。答题不易，若有帮助，欢迎点赞、分享、收藏、评论、私信交流！
　　从城市群来看，目前，我国人工智能企业主要分布在京津冀、长三角、珠三角、川渝四大都市圈。京津冀区域竞争力最强，长三角位列第二，珠三角位列第三。
　　从省市自治区来看，北京、广东、上海、浙江、江苏人工智能企业数量排名前五;从城市来看，北上广深AI企业数量最多，产业链发展相对完善。
　　人工智能行业主要上市公司：阿里巴巴(BABA)、腾讯(00700.HK)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、科大智能(300222)、海康威视(002415)、四维图新(002405)等
　　本文核心数据：人工智能企业在全国都市圈的分布、主要省市/城市人工智能企业数量占比
　　京津冀、长三角和珠三角城市群AI企业集聚，引领产业发展
　　根据中国新一代人工智能发展战略研究院发布的最新《中国新一代人工智能科技产业发展报告2021》数据显示，截至2020年，我国人工智能企业主要分布在京津冀、长江三角洲和珠江三角洲三大都市圈，占比分别为31.02%，30.23%和26.39%。
　　依托科技创新和互联网产业发展优势，京津冀、长江三角洲和珠江三角洲地区在人工智能科技产业的发展中走在了全国的前列。
　　由此可见，中国人工智能区域发展与国家区域战略高度协同相互促进，区域要素汇聚加速人工智能产业引领。京津冀、长三角和粤港澳大湾区已成为我国人工智能发展的三大区域性引擎，成渝城市群、长江中游城市群也展现出人工智能发展的区域活力，产业集聚区初显区域引领和协同作用。
　　北上广深AI企业数量较多
　　具体来看，在各省市自治区中，人工智能企业主要分布在北京市、广东省、上海市、浙江省、江苏省、四川省、山东省、湖北省、福建省和湖南省。其中，北京市占比最高，为29.73%;其次是广东省，占比为26.39%，主要分布在深圳市和广州市;排名第三的是上海市，占比为14.07%;排名第四的是浙江省，占比为8.81%，主要集中在杭州市。
　　从主要城市来看，人工智能企业分布密集的城市是北京市、上海市、深圳市和广州市，占比分别为29.73%，14.07%，13.99%和8.14%，是中国人工智能科技产业发展的前沿城市。西部地区的成都市和中部地区的武汉市同样是人工智能企业数量排名靠前的城市。
　　北上广地区人工智能产业链发展相对完善，细分领域龙头企业较多
　　从产业链来看，北京作为中国集聚人工智能企业最多的区域，其人工智能产业的链条已经比较完善，覆盖了整个产业链环节，且在产业链的重点细分领域均出现了行业龙头企业。
　　其中，基础层中传感器的行业龙头京东方科技，AI芯片的行业龙头中星微电子、寒武纪、地平线、四维图新等，云计算的百度云、金山云、世纪互联等，数据服务的百度数据众包、京东众智、数据堂等;
　　技术层的机器学习龙头百度IDL、京东DNN等，计算机视觉的商汤科技、旷视科技等，自然语言处理的百度、搜狗、紫平方等，语音识别的出门问问、智齿科技等;
　　应用层的人工智能重点企业也涉及了各个领域。北京正在逐步形成具有全球影响力的人工智能产业生态体系。此外，上海和广东地区人工智能产业链代表企业分布也较为广泛。
　　—— 更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
　　首先感谢你的邀请，谢谢添加关注 。人工智能在未来确实是一个不错的行业，你现在才已经高三对各种事物的认识已经能逐渐清晰，对各种行业有自己独到的看法，人工智能在未来一定会在市场中普及。加油
　　互联网时代已经到来，学电脑专业是很不错的选择，如果加上自己喜欢电脑，学习起来就会事半功倍，现在有一门技术比高学历更好就业。不晚，当下就是一个计算机技术爆炸的时代，学成计算机。技术掌握计算机一技之长 在当下是绝对不会吃亏
　　人工智能未来的前景不用质疑必然是好的。
　　未来人工智能会是一个基础的＂工具＂、＂武器＂。就说现在很多行业就已经在使用人工智能了
　　比如：
　　医疗行业通过人工智能图像识别帮助医生看片子协助诊断病情、
　　金融行业通过人工智能机器学习算法进行反欺诈判断预警、
　　教育行业通过人工智能实现更真实的在线网络教育、
　　汽车行业的自动驾驶、
　　科技数码行业的智能音箱、智能手机（里面的AI解锁、AI美颜）、
　　翻译行业的实时多语种同声翻译、
　　智能制造行业、
　　新零售、电商、包括现在 今日头条的信息流的智能推荐、
　　智能物流行业、
　　交通（坐飞机，火车检票刷脸人证合一）安防行业、
　　服务业、
　　以及浓厚的学术圈等。
　　人工智能不能代替人的大脑发明创造，美国为什么拥有高端科学人才？还是人掌握电脑智能，如果人类依赖于电脑智能照本念经，那么这个国家绝对落后于重视人才的国家。智能手机也并不是万能，有人想完善它还离不开智慧发明创造，但这个发明创造来源于大脑，电脑只是辅助作用不能完全依赖。美国掌握太空领域智能权，如果发明更高美国一筹，不受美国控制这样才真正是超强智能，这样成为利功千秋，才真正成为强国。
　　有驱动力的市场对谁都有利
　　人工智能在未来十几年内都会是一个热门的话题。
　　人工智能的发展，促进人类的发展，他们是机器人不携带任何的人类感情，他们是客观的。他们会有一些创造性的思维，提供人类探究以前未能探索到的领域深度。
　　根据大数据分析，未来十几年后，世界上有40%的人类工作会被人工智能代替。原来说的不认真学习以后去搬砖，说不定到时候连搬砖都被机器人代替了。