發布時間:2021-08-10 14:30:54來源:轉載
人工智能現在的發展前景如何?當前人工智能技術正處于飛速發展時期,人工智能技術發展過程中催生了許多新興行業的出現,比如智能機器人、手勢控制、自然語言處理、虛擬私人助理等。未來人工智能的就業和發展前景都非常值得期待。
2016年,國際的咨詢公司對全球超過900家人工智能企業的發展情況進行了統計分析,結果顯示,21世紀,人工智能行業已經成為各國重要的創業及投資點,全球人工智能企業總融資金額超過48億美元。
國內人工智能行業的發展現狀
人工智能是繼蒸汽技術、電力技術、計算機及信息技術革命之后的第四次科技革命核心驅動力。從20世紀50年代發展至今,人工智能已經形成全新的生產力,對生產結構和生產關系產生了顛覆性的改變和影響。
經歷了技術驅動和數據驅動的階段,人工智能現在已經進入場景驅動階段,深陷解決各行業中不同場景的問題。這樣的行業實踐應用也反過來繼續優化人工智能核心算法,形成了向前發展的態勢?,F在,人工智能主要在制造、住宅、金融、零售、交通、安全、醫療、物流、教育等行業廣泛使用。
隨著工業制造4.0時代的推進,傳統制造業對人工智能的需求開始爆發,眾多提供智能工業解決方案的企業應勢而生,例如智航無人機、祈飛科技等。而在智能家居方面則主要是基于物聯網技術,通過智能硬件、軟件系統、云計算平臺構成一套完整的家居生態圈。用戶可以進行遠程控制設備,設備間可以互聯互通,并進行自我學習等,來整體優化家居環境的安全性、節能性、便捷性等。
人工智能在金融領域的應用也比較廣泛,主要包括:智能獲客、身份識別、大數據風控、智能投顧、智能客服、金融云等,該行業也是人工智能滲透較早、較全面的行業。
在我國,人工智能在零售領域的應用更是廣泛,無人便利店、智慧供應鏈、客流統計、無人倉/無人車等等都是的熱門方向。目前,我國在ITS方面的應用主要是通過對交通中的車輛流量、行車速度進行采集和分析,可以對交通進行實施監控和調度,有效提高通行能力、簡化交通管理、降低環境污染等。
智能安防也是國家在城市智能化建設中投入比重較大的項目,預計2017-2021 年國內智能安防產品市場空間將從 166 億元增長至 2094 億元。在醫療方面,在垂直領域的圖像算法和自然語言處理技術已可基本滿足醫療行業的需求,市場上出現了眾多技術服務商,例如提供智能醫學影像技術的德尚韻興,研發人工智能細胞識別醫學診斷系統的智微信科,提供智能輔助診斷服務平臺的若水醫療,統計及處理醫療數據的易通天下等。
我國人工智能相關人才缺口超過500萬
隨著智能技術在制造、金融等領域的深入應用,“機器換人”對勞動力的解放讓部分傳統勞動密集型產業對用人的需求下降。同時,隨著產業智能化升級的推進,各行業中與信息、智能相關崗位對畢業生的需求可能進一步擴大。
從現在的大發展趨勢來看,人工智能確實全面重構了整個社會的資源配置結構,很多產業領域的生產運營模式也發生了很大的變化。這個過程促進人才結構的調整。有些職位被智能體取代,有些職位被升級,同時增加一些新職位。這些新增加的工作崗位往往有很大的價值空間,如果能及時把握這些新的工作崗位,很有可能掌握新時代的獎金。
大數據時代與人工智能相關的技術越來越受到關注。市場對人工智能產品的呼聲越來越高,很多科技公司開始在人工智能領域實施戰略部署。另外,由于相關人才數量少、培訓時間長,人工智能人才今后也會有一定的差距。
這是一個屬于人工智能的時代,世界各國都在加緊人工智能發展布局,人工智能、移動終端、云計算、大數據等相關專業人才倍受關注。數據顯示,我國人工智能相關人才缺口超過500萬,而國家提出的人工智能三步走的發展戰略,更是將人工智能上升到國家戰略層面。
智能化是未來的重要趨勢之一
隨著互聯網的發展,大數據、云計算和物聯網等相關技術會陸續普及應用,在這個大背景下,智能化必然是發展趨勢之一。人工智能相關技術將首先在互聯網行業開始應用,然后陸續普及到其他行業。所以,從大的發展前景來看,人工智能相關領域的發展前景還是非常廣闊的。
隨著智能逐步進入生產環境,未來的職場人在工作過程中頻繁地進行大量智能和交流與合作。這對職場人提出了新的要求。將來有必要掌握有關人工智能的技術。從這個角度來看,未來掌握人工智能技術是必然的趨勢,相關技能的教育市場也將迎來巨大的發展機會。
為了人工智能的發展,展示了人工智能的效率和服從。在未來,當人工智能的發展進入全新的領域時,很多人會暫時休息。對全世界的經濟和社會來說,影響很大。
在人工智能研究過程中,機器學習是行業研究的核心,也是實現人工智能目標的較根本途徑。是現在人工智能發展的主要瓶頸。關于機械學習的研究是業界研究的重點,無論是融資金額還是公司數量都明顯超過了其他研究內容。人工智能屬于全球科研發展的技術,在發展過程中與信息技術、計算機技術、精密制造技術、互聯網技術密切相關。對各行業、各領域的發展有一定影響。在人工智能發展過程中,必須認真、深入地研究其未來的發展方向。