智能工業前景如何

⑴ 現在人工智慧發展的如何

人工智慧行業主要上市公司：目前國內人工智慧行業的上市公司主要有網路網路(BAIDU)、騰訊(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大訊飛(002230)等。

本文核心數據：人工智慧技術層重點分類,計算機視覺發展歷程,計算機視覺市場規模,語音識別發展歷程,語音識別市場規模

1、 機器視覺和語音識別是主要市場

技術層是基於基礎理論和數據之上，面向細分應用開發的技術。中游技術類企業具有技術生態圈、資金和人才三重壁壘，是人工智慧產業的核心。相比較絕大多數上游和下游企業聚焦某一細分領域、技術層向產業鏈上下游擴展較為容易。

該層麵包括演算法理論(機器學習)、平台框架和應用技術(計算機視覺、語音識別、自然語言處理)。眾多國際科技巨頭和獨角獸均在該層級開展廣泛布局。近年來，我國技術層圍統垂直領城重點研發，在計算機視覺、語音識別等領城技術成熟，國內頭部企業脫顆而出，競爭優勢明顯。

以上數據參考前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

⑵ 人工智慧未來發展前景好嗎。我想了解這一行業有誰知道

人工智慧技術無論是在核心技術，還是典型應用上都已出現爆發式的進展。隨著平台、演算法、交互方式的不斷更新和突破，人工智慧技術的發展將主要以「AI+X」(為某一具體產業或行業)的形態得以呈現。所有這些智能系統的出現，並不意味著對應行業或職業的消亡，而僅僅意味著職業模式的部分改變。任何有助於讓機器(尤其是計算機)模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法和技術，都可視為人工智慧的范疇,展現出無比光明的發展前景。在我們生活方面，協助人類完成此前被認為必須由人完成的智能任務。人們將不僅生活在真實的物理空間，同樣生活在網路空間。網路空間中的每個個體既有可能是人，也有可能是一個人工智慧。在生產方面，未來人工智慧有望在傳統農業轉型中發揮重要作用。例如，通過遙感衛星、無人機等監測我國耕地的宏觀和微觀情況，由人工智慧自動決定(或向管理員推薦)最合適的種植方案，並綜合調度各類農用機械、設備完成方案的執行，從而最大限度解放農業生產力。在製造業中，人工智慧將可以協助設計人員完成產品的設計，在理想情況下，可以很大程度上彌補中高端設計人員短缺的現狀，從而大大提高製造業的產品設計能力。同時，通過挖掘、學習大量的生產和供應鏈數據，人工智慧還可望推動資源的優化配置，提升企業效率。在理想情況下，企業里人工智慧將從產品設計、原材料購買方案、原材料分配、生產製造、用戶反饋數據採集與分析等方面為企業提供全流程支持，推動我國製造業轉型和升級。在生活服務方面，人工智慧同樣有望在教育、醫療、金融、出行、物流等領域發揮巨大作用。例如，醫療方面，可協助醫務人員完成患者病情的初步篩查與分診;醫療數據智能分析或智能的醫療影像處理技術可幫助醫生制定治療方案，並通過可穿戴式設備等感測器實時了解患者各項身體指征，觀察治療效果。在教育方面，一個教育類人工智慧系統可以承擔知識性教育的任務，從而使教師能將精力更多地集中於對學生系統思維能力、創新實踐能力的培養。對金融而言，人工智慧將能協助銀行建立更全面的徵信和審核制度，從全局角度監測金融系統狀態，抑制各類金融欺詐行為，同時為貸款等金融業務提供科學依據，為維護機構與個人的金融安全提供保障。在出行方面，無人駕駛(或自動駕駛)已經取得了相當進展。在物流方面，物流機器人已可以很大程度替代手工分揀，而倉儲選址和管理、配送路線規劃、用戶需求分析等也將(或已經)走向智能化。平台、演算法以及介面等核心技術的突破，將進一步推動人工智慧實現跨越式發展。從核心技術的角度來看，三個層次的突破將有望進一步推動人工智慧的發展，分別為平台(承載人工智慧的物理設備、系統)、演算法(人工智慧的行為模式)以及介面(人工智慧與外界的交互方式)。在平台層面實現一個能服務於不同企業、不同需求的智能平台，將是未來技術發展的一大趨勢。演算法決定了人工智慧的行為模式，一個人工智慧系統即使有當前最先進的計算平台作為支撐，若沒有配備有效的演算法，只會像一個四肢發達而頭腦簡單的人，並不能算真正具有智能。面向典型智能任務的演算法設計，從人工智慧這一概念誕生時起就是該領域的核心內容之一。令演算法通過自身的演化，自動適應這個「唯一不變的就是變化」的物理世界?這也許是「人工」智能邁向「類人」智能的關鍵。介面(人工智慧與外界的交互方式)、溝通是人類的一種基本行為，人工智慧與人類的分界正變得模糊，一個中文聊天機器人也許比一位外國友人讓我們覺得更容易溝通。因此，如何實現人機的高效溝通與協同將具有重要意義。語音識別、自然語言理解是實現人機交互的關鍵技術之一。另外，不採用自然語言，而是直接通過腦電波與機器實現溝通，即腦機介面技術，也已有相當進展，目前已經大體可以實現用腦電波直接控制外部設備(如計算機、機器手等)進行簡單的任務。

⑶ 人工智慧的未來發展前景怎麼樣

人工智慧行業主要上市公司：目前國內人工智慧行業的上市公司主要有網路網路(BAIDU)、騰訊(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大訊飛(002230)等。

本文核心數據：中國人工智慧產業核心產業規模,人工智慧產業核心產業規模,人工智慧產業鏈應用層,中國人工智慧市場應用份額,人工智慧在各行業中的應用情況

1、 核心產業和帶動產業雙雙高速增長

相比於互聯網產業，我國人工智慧發展期與成熟期迎來的較晚，但是在資本和社會期望的驅動下，我國人工智慧發展的速度也是非常快的。初步估計2020年我國的人工智慧核心產業規模達到1512.5億元，增長率為38.94%。

以上數據參考前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

⑷ 什麼是智能工業，智能工業的行業前景怎麼樣

智能工業是指將信息技術、網路技術和智能技術應用於工業領域、給工業注入「智慧」的綜合技術。它突出了採用計算機技術模擬人在製造過程中和產品使用過程中的智力活動，以進行分析、推理、判斷、構思和決策，從而去擴大延伸和部分替代人類專家的腦力勞動，實現知識密集型生產和決策自動化。
智能工業將具有環境感知能力的各類終端、基於泛在技術的計算模式、移動通信等不斷融入到工業生產的各個環節，大幅提高製造效率，改善產品質量，降低產品成本和資源消耗，將傳統工業提升到智能化的新階段。總的來說，智能工業的實現是基於物聯網技術的滲透和應用，並與未來先進製造技術相結合，形成新的智能化的製造體系。工業和信息化部制定的《物聯網「十二五」發展規劃》中將智能工業應用示範工程歸納為：生產過程式控制制、生產環境監測、製造供應鏈跟蹤、產品全生命周期監測，促進安全生產和節能減排。
智能工業的行業前景：
2013年，以智能設計、智能製造、智能運營、智能管理、智能決策和智能產品為典型特徵的智能工業將成為行業發展新方向。當前，智能製造在一些集中度較高的工業領域，尤其是在原材料、裝備製造和消費品行業，得到初步發展。基於信息技術的工業產品智能化，使得製造企業可以基於網路開展在線運維和遠程服務等各類增值服務，明顯促進了製造業服務化轉型，推動價值鏈從製造環節向研發、交易、集成和服務等環節延伸和拓展。一批從工業企業內部剝離出來的軟體和信息技術服務企業，如寶信軟體、長春一汽啟明、武鋼新技術公司、攀鋼托日公司等，行業信息化解決方案的能力和水平日益提高，有效推動了信息技術及相關服務的社會化、專業化、規模化和市場化。
2013年，3D列印技術將開始應用在工業設計、數碼產品開模等領域。集精密化、柔性化、智能化、軟體應用開發等先進技術於一體的工業機器人的應用領域將更為廣泛，預計2013年我國運行中的工業機器人將達到7.5萬台。工業各行業將更加重視基於網路、面向產品全生命周期的虛擬製造、網路化製造、敏捷製造等新型製造模式。智能工業的發展不僅將促進多領域技術集成，推動工業技術根本革新，還將促進形成以知識管理為核心的新管理觀念，引發產業組織模式革命性創新。

⑸ 人工智慧發展怎麼樣

人工智慧行業主要上市公司：目前國內人工智慧行業的上市公司主要有網路網路(BAIDU)、騰訊(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大訊飛(002230)等。

本文核心數據：中國人工智慧產業核心產業規模,人工智慧產業核心產業規模,人工智慧產業鏈應用層,中國人工智慧市場應用份額,人工智慧在各行業中的應用情況

1、 核心產業和帶動產業雙雙高速增長

相比於互聯網產業，我國人工智慧發展期與成熟期迎來的較晚，但是在資本和社會期望的驅動下，我國人工智慧發展的速度也是非常快的。初步估計2020年我國的人工智慧核心產業規模達到1512.5億元，增長率為38.94%。

⑹ 人工智慧的發展前景趨勢

1、 機器視覺和語音識別是主要市場

技術層是基於基礎理論和數據之上，面向細分應用開發的技術。中游技術類企業具有技術生態圈、資金和人才三重壁壘，是人工智慧產業的核心。相比較絕大多數上游和下游企業聚焦某一細分領域、技術層向產業鏈上下游擴展較為容易。

該層麵包括演算法理論(機器學習)、平台框架和應用技術(計算機視覺、語音識別、自然語言處理)。眾多國際科技巨頭和獨角獸均在該層級開展廣泛布局。近年來，我國技術層圍統垂直領城重點研發，在計算機視覺、語音識別等領城技術成熟，國內頭部企業脫顆而出，競爭優勢明顯。

—— 以上數據參考前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》

⑺ 人工智慧的發展前景如何

當前人工智慧技術正處於飛速發展時期，人工智慧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。未來人工智慧的就業和發展前景都非常值得期待。

2016年，國際著名的咨詢公司對全球超過900家人工智慧企業的發展情況進行了統計分析，結果顯示，21世紀，人工智慧行業已經成為各國重要的創業及投資點，全球人工智慧企業總融資金額超過48億美元。

國內人工智慧行業的發展現狀

人工智慧是繼蒸汽技術、電力技術、計算機及信息技術革命之後的第四次科技革命核心驅動力。從20世紀50年代發展至今，人工智慧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，人工智慧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慧核心演算法，形成了向前發展的態勢。現在，人工智慧主要在製造、住宅、金融、零售、交通、安全、醫療、物流、教育等行業廣泛使用。

隨著工業製造4.0時代的推進，傳統製造業對人工智慧的需求開始爆發，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於物聯網技術，通過智能硬體、軟體系統、雲計算平台構成一套完整的家居生態圈。用戶可以進行遠程式控制制設備，設備間可以互聯互通，並進行自我學習等，來整體優化家居環境的安全性、節能性、便捷性等。

人工智慧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、金融雲等，該行業也是人工智慧滲透最早、最全面的行業。

在我國，人工智慧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、行車速度進行採集和分析，可以對交通進行實時監控和調度，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，在垂直領域的圖像演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，研發人工智慧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台的若水醫療，統計及處理醫療數據的易通天下等。

我國人工智慧相關人才缺口超過500萬

隨著智能技術在製造、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，人工智慧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。

在智能化的時代，普通人依然有把握很多發展機會的能力，但是要把握這些機會，除了提高自己的行業認知度外，還可以找到自己發展的力量。在智能化時代，普通人的發展能力可以用三種方法來尋找。一個是追逐熱點本身就有一定的風險，而在熱點領域發展本身也面臨著更大的競爭。

大數據時代與人工智慧相關的技術越來越受到關注。市場對人工智慧產品的呼聲越來越高，很多科技公司開始在人工智慧領域實施戰略部署。另外，由於相關人才數量少、培訓時間長，人工智慧人才今後也會有一定的差距。

這是一個屬於人工智慧的時代，世界各國都在加緊人工智慧發展布局，人工智慧、移動終端、雲計算、大數據等相關專業人才倍受關注。數據顯示，我國人工智慧相關人才缺口超過500萬，而國家提出的人工智慧三步走的發展戰略，更是將人工智慧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、雲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。人工智慧相關技術將首先在互聯網行業開始應用，然後陸續普及到其他行業。所以，從大的發展前景來看，人工智慧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慧的技術。從這個角度來看，未來掌握人工智慧技術是必然的趨勢，相關技能的教育市場也將迎來巨大的發展機會。

為了人工智慧的發展，展示了人工智慧的效率和服從。在未來，當人工智慧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。

在人工智慧研究過程中，機器學習是行業研究的核心，也是實現人工智慧目標的最根本途徑。是現在人工智慧發展的主要瓶頸。關於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。人工智慧屬於全球科研發展的尖端技術，在發展過程中與信息技術、計算機技術、精密製造技術、互聯網技術密切相關。對各行業、各領域的發展有一定影響。在人工智慧發展過程中，必須認真、深入地研究其未來的發展方向。

⑻ 人工智慧以後的發展前景怎樣

人工智慧技術無論是在核心技術，還是典型應用上都已出現爆發式的進展。隨著平台、演算法、交互方式的不斷更新和突破，人工智慧技術的發展將主要以「AI+X」(為某一具體產業或行業)的形態得以呈現。所有這些智能系統的出現，並不意味著對應行業或職業的消亡，而僅僅意味著職業模式的部分改變。任何有助於讓機器(尤其是計算機)模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法和技術，都可視為人工智慧的范疇,展現出無比光明的發展前景。
在我們生活方面，協助人類完成此前被認為必須由人完成的智能任務。人們將不僅生活在真實的物理空間，同樣生活在網路空間。網路空間中的每個個體既有可能是人，也有可能是一個人工智慧。
在生產方面，未來人工智慧有望在傳統農業轉型中發揮重要作用。例如，通過遙感衛星、無人機等監測我國耕地的宏觀和微觀情況，由人工智慧自動決定(或向管理員推薦)最合適的種植方案，並綜合調度各類農用機械、設備完成方案的執行，從而最大限度解放農業生產力。
在製造業中，人工智慧將可以協助設計人員完成產品的設計，在理想情況下，可以很大程度上彌補中高端設計人員短缺的現狀，從而大大提高製造業的產品設計能力。同時，通過挖掘、學習大量的生產和供應鏈數據，人工智慧還可望推動資源的優化配置，提升企業效率。在理想情況下，企業里人工智慧將從產品設計、原材料購買方案、原材料分配、生產製造、用戶反饋數據採集與分析等方面為企業提供全流程支持，推動我國製造業轉型和升級。
在生活服務方面，人工智慧同樣有望在教育、醫療、金融、出行、物流等領域發揮巨大作用。例如，醫療方面，可協助醫務人員完成患者病情的初步篩查與分診;醫療數據智能分析或智能的醫療影像處理技術可幫助醫生制定治療方案，並通過可穿戴式設備等感測器實時了解患者各項身體指征，觀察治療效果。在教育方面，一個教育類人工智慧系統可以承擔知識性教育的任務，從而使教師能將精力更多地集中於對學生系統思維能力、創新實踐能力的培養。
對金融而言，人工智慧將能協助銀行建立更全面的徵信和審核制度，從全局角度監測金融系統狀態，抑制各類金融欺詐行為，同時為貸款等金融業務提供科學依據，為維護機構與個人的金融安全提供保障。在出行方面，無人駕駛(或自動駕駛)已經取得了相當進展。在物流方面，物流機器人已可以很大程度替代手工分揀，而倉儲選址和管理、配送路線規劃、用戶需求分析等也將(或已經)走向智能化。
平台、演算法以及介面等核心技術的突破，將進一步推動人工智慧實現跨越式發展。從核心技術的角度來看，三個層次的突破將有望進一步推動人工智慧的發展，分別為平台(承載人工智慧的物理設備、系統)、演算法(人工智慧的行為模式)以及介面(人工智慧與外界的交互方式)。
在平台層面實現一個能服務於不同企業、不同需求的智能平台，將是未來技術發展的一大趨勢。演算法決定了人工智慧的行為模式，一個人工智慧系統即使有當前最先進的計算平台作為支撐，若沒有配備有效的演算法，只會像一個四肢發達而頭腦簡單的人，並不能算真正具有智能。面向典型智能任務的演算法設計，從人工智慧這一概念誕生時起就是該領域的核心內容之一。
令演算法通過自身的演化，自動適應這個「唯一不變的就是變化」的物理世界?這也許是「人工」智能邁向「類人」智能的關鍵。介面(人工智慧與外界的交互方式)、溝通是人類的一種基本行為，人工智慧與人類的分界正變得模糊，一個中文聊天機器人也許比一位外國友人讓我們覺得更容易溝通。
因此，如何實現人機的高效溝通與協同將具有重要意義。語音識別、自然語言理解是實現人機交互的關鍵技術之一。另外，不採用自然語言，而是直接通過腦電波與機器實現溝通，即腦機介面技術，也已有相當進展，目前已經大體可以實現用腦電波直接控制外部設備(如計算機、機器手等)進行簡單的任務。

⑼ 人工智慧的前景怎麼樣

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