人工智能产业将寻求哪三方面的突破？

1. 人工智能产业将寻求哪三方面的突破？

未来将扎实推进理论发展，加强新技术整合能力
如今，“智能+”社会已步步临近，社会各界也正积极勾勒未来社会图景。国外人工智能巨头动作不断，在基础技术、应用领域方面都有诸多突破，可以总结为三点：基础研究能力强、跨界创新密集、人才红利持续发挥。

我国在深度学习、识别技术等领域实力突出，在人工智能市场应用层面走在世界前列。但在基础技术、产业链跨界协同、核心人才培养方面则存有短板。业内专家呼吁，未来我国人工智能行业和学界应重点关注以上三项弱点，审时度势、全盘考虑、抓紧谋划、扎实推进，在巩固现有优势的同时，补足短板，推动中国人工智能产业可持续发展。
基础层研究成人工智能“硬指标”
人工智能研究可以分为基础层、技术层、应用层，美国在技术难度大、技术带动效应强的基础层方面，不断取得研究以及实践进展；而中国在基础层方面能力稍弱，在技术层和应用层发力更多。
基础层主要指处理器、芯片等支撑人工智能技术的核心能力；技术层包括自然语言处理、计算机视觉、技术平台等通用技术；应用层是指自动驾驶、智能机器人等实际应用主体。
人工智能浪潮的兴起，使得美国大公司纷纷进军基础层的研究。以芯片为例，美国的芯片制造企业英伟达推出了世界首款120万亿次级处理器Volta V100 GPU，可以将机器学习指令传达的效率从几周的时间缩短至几个小时，帮助客户更加快速地迭代并优化各自产品的上市时间。过去3年中，英伟达为深度学习提供了10倍的性能加速，被评论界称为“摩尔定律的平方”，保持目前的性能提升速率，到2025年，GPU将可实现比CPU快1000倍的性能。

谷歌、亚马逊、微软、苹果等最初并不研发芯片的公司，也开始发力芯片和处理器，这使得美国在全球人工智能基础层研究地位进一步增强。微软公司公布了其人工智能芯片制造项目，展示了一款专门为微软增强现实眼镜HoloLens打造的新型芯片。谷歌已于2016年宣布了其深度学习芯片的研发，并声称，随着语音识别技术的爆发，高性能处理器TPU已为公司省下了打造15个新数据中心的成本。谷歌同时在与生物公司合作开发高效计算DNA信息的芯片。2017年4月，苹果公司宣布苹果将通过自主研发和生产芯片，进一步掌握产业链主导权。消息一出，苹果芯片供应商英国公司Imagination的股价应声暴跌。
但是，中国在芯片基础研发领域仍然落后于美国企业，对进口芯片的需求居高不下。
从事计算机视觉识别的中国公司“旷视科技”品牌与市场中心总经理谢忆楠表示，在图像识别领域，公司同时应用英伟达和英特尔的芯片，目前还没有国产芯片能够完全取而代之。英特尔中国研究院院长宋继强也承认，我国人工智能领域不足之处在于我们原创理论创新、基础人工智能研发能力还不太够。中国学者需要在理论上有所突破。地平线机器人技术创始人余凯表示，在PC电脑与移动互联网时代，我们都错失了如操作系统等基础平台性技术，人工智能时代需要迎头赶上。
中国电子学会发布《中国机器人产业发展报告》指出，我国机器人领域核心技术积累不足，资金投入相对有限且分散，高端市场长期被外资企业占据，很大程度上以依托进口零部件和本体组装、集成为主营业务，虽有一定突破但基本上是被动地、跟随式发展，难以获得产业发展主动权。
计算机学家、图灵奖唯一的华人得主姚期智表示，中国想在2030年实现世界主要人工智能创新中心的战略目标，首先要解决人工智能发展缺少理论的问题。中国在下一波人工智能的发展上，应取得一些原创性的、有知识产权的成果，而不是追赶别人发明的科技。
跨界融合创新为智能生态“必修课”
未来人工智能领域不仅仅是单一的技术和产品，而是一个整合的“生态系统”。数字技术将结合神经研究等医学领域、自动化机械臂等工业领域共同组成人工智能的底层技术。
以人工智能为依托的机器人一方面会以“软件”形式融入社会，如自动翻译、图像识别等。另一方面也将通过集成“硬件”深入到百姓生活中，如特种机器人、医疗机器人等。
正是在这种“共识”的指引下，“不务正业”几乎成为美国人工智能巨头都在做的事，从IBM、苹果，到谷歌、脸书、英伟达，所有的人工智能巨头都在尝试软件、硬件、应用场景的联通，不再单一专注于自己的传统业务，而是着眼布局未来。 2016年9月，谷歌、微软、脸书、亚马逊、IBM更是组成人工智能联盟，大有形成合力、制定行业标准之意。
目前，谷歌的跨界非常广泛，跨越了芯片、机器学习平台、软件、云计算等各个领域。其人工智能学习系统TensorFlow目前是全世界应用最为广泛的人工智能软件平台。研发芯片起家的高通，也推出了自己的摄像头Spectra Module，旨在优化VR、AR的效果。最近，这一摄像头又添加了一些新的功能，如深度检测和生物认证，用户可以通过虹膜扫描来解锁认证。
IBM中国研究院认知交互技术总监秦勇表示，IBM打造人工智能平台，最终目的就是形成生态圈，可以满足客户的不同需要。比如IBM的WDC（Watson Developer Cloud），已经有很多应用程序编程接口公布出来，比如知识图谱、语音识别、计算机视觉、性格分析、对话管理等等。在教育领域和芝麻街合作，利用人工智能帮助小孩，用游戏的方式来做辅助学习。这一平台还和美敦力（Medtronic）合作，提前两三小时就可以准确预测一个人的血糖指标。
英伟达不仅有芯片，还发布了高效的深度学习软件平台，为客户提供综合全面的服务，其客户涵盖汽车、虚拟现实、图像识别、基因分析等各领域。电商起家的亚马逊，凭借其深度学习能力，崛起成为人工智能的巨头。去年，其发布的三大人工智能技术（图像识别、自动语音发音、语音互动）广受欢迎，中国的社群电商软件“小红书”就利用了亚马逊的人工智能技术开发了人脸识别痘痘的功能。
除以技术优势加速全链条布局外，国外巨头凭借投资并购等资本运作手段，提升自身技术实力，在人工智能领域迅速占据制高点，也有部分巨头在我国建立产业基地，抢占中国市场。如微软收购位于多伦多的人工智能初创企业Maluuba，谷歌收购数据科学公司Kaggle。库卡也宣布建设中国二期厂房，继续扩大产能。
而中国人工智能产业的跨界互动能力不足，部分企业存在短期套利思维。业内人士认为，从技术到产品的跨越非常之困难。不同于硅谷技术公司的“一呼百应、迅速抱团”，中国企业之间的“门户之见”较深，产业链倾向于为了短期利益，维护已有的客户链条，而不会积极拥抱新产品，这使得一项技术需要投产时，找生产商就十分困难，更别提以后的推广、应用了。
另一方面，中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃认为，目前市场上有很多风险基金来主导基础研究型公司，这对正常的创新过程会产生一定负面影响。特定阶段确实需要一些特殊的措施，但无论如何要给有能力、愿意做研究的人一个安静的空间，这才是科研创新真正的源头。
王飞跃认为，很多人蜂拥而至进入智能行业，其中不乏“语言创新”、炒作概念的PPT公司，好多核心硬件还要从外国进口，企业技术能力“配不上”它的名字，这是需要我们反思的地方。
《中国机器人产业发展报告》建议，围绕市场需求，加强新技术之间的整合能力，打造“政产学研用”紧密结合的协同创新载体。既要围绕智慧工厂、智能家居和智慧城市开展细分领域示范工程，也要打造重点领域机器人应用系统集成商和综合解决方案服务商，推进全产业链协同发展。
人才队伍建设是产业发展“脊梁柱”
任何产业的发展都依赖高素质的人才。美国人工智能产业的发展，得益于过去几十年来高校、科研院所没有停止过的探索，美国从而成为世界人工智能人才的最大输出地。而中国人工智能人才则较为稀缺。
腾讯研究院发布的《中美两国人工智能产业发展全面解读》，从企业人数分布可以看出中美之间的巨大差异。报告显示，截至2017年6月，美国共有1078家人工智能企业，员工数量为78700名；中国有592家人工智能企业，员工数量为39200名，约为美国的50%。分领域来看，在处理器/芯片领域，美国员工人数是中国的13.8倍，美国17900人，中国1300人。中国在技术层领域的企业人数也远远落后于美国，仅在智能机器人领域人才稍多，为6400人，是美国同领域人数的3倍。
根据全球职场社交平台“领英”的数据，7成美国人工智能人才从业10年以上，而中国仅有4成相关人才有这样的从业经验。报告分析，这源于中国人工智能产业起步比美国晚，人才培养模式尚存差距。
中国高校在很长时间内并没有人工智能专业，而美国是人工智能概念的诞生地，基本上大院校都有人工智能专业和研究方向。根据美国国家科技委员会的人工智能全球大学排名，前20名中有16所是美国大学，这些大学源源不断地向科技企业输送人才。
业内人士表示，由于人才匮乏，人工智能工程师的年薪水涨船高。博士毕业进入企业，起薪或可高达百万元，“否则根本留不住人”。而且，即便这样的人也很难“上手就用”，都要在公司经过数月至一年的专业培训。
目前，中国正在快速追赶美国人工智能人才的培养步伐。从论文发表数量来看，华人作者的领先优势日益明显。在“深度学习”领域，中国的论文数量从2014年开始超越美国。专家认为，人才培养是“智能+”发展的关键，而且，人才培养要与重点项目相结合，真正做到核心人才本土化、核心项目自主化。
《中国机器人产业发展报告》建议，应建立机器人行业亟须的多层次、多类型技能人才培养体系，建立校企联合培养人才的新机制。同时，建立培养标准体系，运用职业培训和职业资格制度加深与汽车、电子、化工、消防等相关行业合作，实现人才培养与企业需求的良好对接。
国务院2017年印发《新一代人工智能发展规划》，提到将“加快培养聚集人工智能高端人才”。伴随着巨大的市场需求和应用场景，我国有望吸引更多人才来华从事人工智能行业。
在面向2030年对我国人工智能发展进行的战略性部署中，我国新一代人工智能发展规划也明确提出了我国人工智能发展的“三步走”目标：

第一步，到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业进入国际第一方阵，成为我国新的重要经济增长点；第二步，到2025年，人工智能基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平，人工智能产业进入全球价值链高端，成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，我国成为世界主要人工智能创新中心，人工智能产业竞争力达到国际领先水平。
专家认为，要想让机器人渗透到人们生活，真正实现智能社会，一定要把相应的基础设施建设好，建立知识库、大数据库、面向各类具体问题的智能系统等。“这不仅要有技术，还涉及整个社会体系、服务体系和治理体系等。”业内人士呼吁，要加快机器人向各领域的应用，实现人机协调、跨界融合、共创分享，营造有利于机器人发展的良好生态。
瑞银研究报告显示：至2030年AI每年将为亚洲贡献经济价值高达1.8万亿至3.0万亿美元，将对金融服务、医疗保健、制造、零售和交通等行业产生巨大影响。这些行业加起来，相当于目前亚洲GDP的三分之二。
据统计，2000至2016年，中国人工智能企业数量累计增长1477家，融资规模达27.6亿美元。其中，2014至2016年三年是中国人工智能发展最为迅速的时期。这三年里新增的人工智能企业数量占累计总数的55.38%。另据艾瑞咨询公开数据，中国人工智能产业规模2016年已突破100亿元。
面对优势，还需戒骄戒躁；面对补足，还需踏实补强；我国应在人工智能产业发展的浪潮中争当“弄潮儿”。
未来已来，当时代的钟声缓缓敲响，新科技革命和产业变革将是最难掌控但必须面对的不确定性因素之一，抓住了就是机遇，抓不住就是挑战，必须在日新月异的科技大变革中、在国际合作与竞争的征程中加速前进。

2. 人工智能在哪些领域还落后于人类？

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器。人工智能的时代正在来临。人工智能不是说要和人类具备一样的智能，它们的作用是帮助人类；未来，人工智能可以作为一个商品来售卖，把人工智能运用在某一个领域的工作；对人工智能来说，使用的人越多，它就越聪明。随着它越来越聪明，使用它的人就会越来越多，这是一个循环；人工智能给人类创造新的工作机会。

3. 中国的人工智能优势是什么？

4. 国家为什么要大力发展人工智能产业？如果大部分劳动力都被智能化取代

这个问题要从几方面来看哩。先说题主关心的部分：

是的很多工作会被人工智能取代，低效，费事，简单的工作会首先消失。

扫地机器人解放的不仅仅是清洁工，它告诉我们清洁可以时时刻刻都在而不必等待清晨的清洁工。

银行柜员机告诉我们不必再排长龙等待人工服务啦。

扫街，派发传单的营销模式不再需要招募人手。可以更简单高效且成本低。

………


下面再说一下另外一个方面，大量的工作会被人工智能技术创造出来，因为她打开了新世界的大门。

当年自动织布机被发明出来，织布工很担心会失去工作，是的，她们失去了工作，但更多相对轻松的相关工作出现了………

当内燃机出现时，蒸汽机锅炉工人也担心自己的工作会失去，是的………

当互联网线上业务发展起来，线下行业也担心失去工作，满街走的快递员看出了结果。

人工智能时代开始了，大家的工作会或者成为数据训练者，或者称为数据提供者，这些离不开人类的社会实践。

不用担心，更多更优质更能让我们生活更美好的工作会被创造出来。

不信？

等着瞧！

5. 人工智能发展的最大障碍是什么？

人工智能发展的障碍主要有三个，技术、法律和伦理。
技术肯定是最大的障碍，很多人将人工智能称之为人工智障，就是由于AI技术还处在发展的初级阶段，很多技术还远远谈不上智能，只能算是稍具智能的自动化罢了。
技术的发展需要时间的积累，是不能一蹴而就的，需要时间、资本、人才和政策的综合作用。目前世界上很多国家都将人工智能作为国家级战略，就是在加大政策支持力度和资本支持力度，从而引导更多的优秀人才进入这个领域，剩下的就看时间站在谁的一边了，但至少目前看，在人工智能领域，基本上是中美两个玩家一统天下了。

除了技术外，法律也是一个问题，我们曾参与一些人工智能技术的投资，尤其重视服务机器人的应用，但在这个过程中就遇到了一些法律问题，比如家庭护理机器人，在护理老人的过程中，老人受伤了，这个责任应该算是谁的？再比如智能驾驶汽车出了交通事故，经济赔偿责任谁来承担？
所以我们后来和研发团队达成一致，在护理机器人领域，只研发那些不与人直接接触或者不主动接触的机器人产品，如果真有老人摔倒了，那机器人可以快速报警并通知家人，绝对不可以去尝试触碰老人。这就如同我们现在面临的社会悖论：老人在马路上摔倒了到底扶不扶的问题一样，法律责任难以认清的情况下，只能退而求其次了。

第三个是伦理道德问题，这包括三个层面，一方面用机器人代替人会造成大量的人员失业，进而增加社会的不稳定。另一方面机器人在与人共处时存在着对人员造成伤害的可能性。第三个层面是人们担心万一哪一天人工智能有了独立意识，会不会威胁到人类的存在？

根据西方的观点，人是上帝创造的，是上帝造出来放在伊甸园内的“人工智能”机器，但忽然有一天这个机器人亚当和夏娃偷吃了苹果，有了羞耻心，有了独立意识，于是就被上帝赶出了伊甸园。那么我们的人工智能会不会有一天也会这样。毕竟我们没有“上帝”那么强大的法力，会不会被我们所造的机器人给消灭掉？这一直是机器人阴谋论者的最大担心。

6. 人工智能的发展主要受到哪些阻碍？

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。



——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

7. 人工智能技术发展都有哪些担忧问题？

随着人工智能技术的不断发展，大众对于人工智能能够产生的影响作用大多还是保持着一些负面的看法，下面电脑培训http://www.kmbdqn.cn/就一起来了解一下都有哪些担忧吧。




1.个人正在失去对生活的控制
数字生活关键方面的决策被自动过渡给了由代码驱动的「黑匣子」。人们缺乏输入，也不了解工具是如何工作的。他们牺牲了独立性、隐私权和选择权;他们无法控制这些过程。随着自动化系统变得越来越普遍和复杂，这种影响将进一步加深。
2.数据滥用
大多数人工智能工具现在和将来都掌握在追求利润的公司或追求权力的政府手中。价值观和道德规范往往没有被纳入数字系统，让人们为自己做决定。这些系统是全球联网的，不容易管理或控制。
3.失业
基于代码的机器智能的效率和其他经济优势将继续干扰人类工作的各个方面。一些人预计新的就业机会将会出现，另一些人则担心大规模失业、经济分化加剧以及包括民粹主义起义在内的社会动荡。
4.个体认知、社交和生存技能的降低
许多人认为人工智能可以增强人的能力，但也有一些人认为恰恰相反——人们对机器驱动网络的依赖程度日益加深，将会削弱他们独立思考、独立于自动化系统采取行动以及与他人进行有效互动的能力。
5.大混乱：自主武器、网络犯罪和武器化信息
公民将更加脆弱，例如暴露于失控的网络犯罪和网络战中。
一些人预测，由于自主军事应用的加速增长以及对使用武器化信息、谎言和宣传危险地破坏人类群体的稳定，传统社会政治结构将进一步受到侵蚀，并可能造成重大的生命损失。一些人还担心网络犯罪分子会侵入经济系统。

8. 人工智能行业特点

亲[开心]~很高兴为你解答，人工智能行业特点有以下1、是从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术。2、是从分类型处理的多媒体数据转向跨媒体的认知、学习、推理，这里讲的“媒体”不是新闻媒体，而是界面或者环境。3、是从追求智能机器到高水平的人机、脑机相互协同和融合。4、是从聚焦个体智能到基于互联网和大数据的群体智能，它可以把很多人的智能集聚融合起来变成群体智能。5、是从拟人化的机器人转向更加广阔的智能自主系统，比如智能工厂、智能无人机系统等。[大红花][大红花]【摘要】
人工智能行业特点【提问】
你好，问问，人工智能行业特点，人工智能的市场特点，人工智能购买特点？【提问】
亲[开心]~很高兴为你解答，人工智能行业特点有以下1、是从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术。2、是从分类型处理的多媒体数据转向跨媒体的认知、学习、推理，这里讲的“媒体”不是新闻媒体，而是界面或者环境。3、是从追求智能机器到高水平的人机、脑机相互协同和融合。4、是从聚焦个体智能到基于互联网和大数据的群体智能，它可以把很多人的智能集聚融合起来变成群体智能。5、是从拟人化的机器人转向更加广阔的智能自主系统，比如智能工厂、智能无人机系统等。[大红花][大红花]【回答】
还有两个问题【提问】
人工智能的市场特点有以下：1市场规模2创新发展试验区3发展规划分析【回答】
那购买特点呢[微笑]【提问】
人工智能购买特点：一、通过计算和数据，为人类提供服务从根本上说，人工智能系统必须以人为本，这些系统是人类设计出的机器，按照人类设定的程序逻辑或软件算法通过人类发明的芯片等硬件载体来运行或工作，其本质体现为计算，通过对数据的采集、加工、处理、分析和挖掘，形成有价值的信息流和知识模型，来为人类提供延伸人类能力的服务，来实现对人类期望的一些“智能行为”的模拟，在理想情况下必须体现服务人类的特点，而不应该伤害人类，特别是不应该有目的性地做出伤害人类的行为。二、对外界环境进行感知，与人交互互补人工智能系统应能借助传感器等器件产生对外界环境（包括人类）进行感知的能力，可以像人一样通过听觉、视觉、嗅觉、触觉等接收来自环境的各种信息，对外界输入产生文字、语音、表情、动作（控制执行机构）等必要的反应，甚至影响到环境或人类。借助于按钮、键盘、鼠标、屏幕、手势、体态、表情、力反馈、虚拟现实/增强现实等方式，人与机器间可以产生交互与互动，使机器设备越来越“理解”人类乃至与人类共同协作、优势互补。这样，人工智能系统能够帮助人类做人类不擅长、不喜欢但机器能够完成的工作，而人类则适合于去做更需要创造性、洞察力、想象力、灵活性、多变性乃至用心领悟或需要感情的一些工作。三、拥有适应和学习特性，可以演化迭代人工智能系统在理想情况下应具有一定的自适应特性和学习能力，即具有一定的随环境、数据或任务变化而自适应调节参数或更新优化模型的能力；并且，能够在此基础上通过与云、端、人、物越来越广泛深入数字化连接扩展，实现机器客体乃至人类主体的演化迭代，以使系统具有适应性、灵活性、扩展性，来应对不断变化的现实环境，从而使人工智能系统在各行各业产生丰富的应用。希望可以帮到您哦!【回答】
就是市场特点可不可以详细一点，好人一生平安，谢谢【提问】
1、市场规模不断扩大。无论在计算机视觉、还是语音识别、图像识别等领域发展迅猛，但带来的隐私问题已经逐步引起国家重视。2、技术市场不断创新。无论是目标识别、数据聚类、模型推理都是在计算机视觉图形图像识别领域解决分层分类的快速、准确命中率的问题。3、产业布局加快完善。随着我国人工智能市场快速发展，各地积极进行产业布局。整体来看，我国人工智能产业形成以京津冀地区、长三角地区、珠三角地区协同发展的格局，尤其东部沿海地区为重点部署区域。其中，北京布局相对成熟，具有较为完善的产业链，尤其中关村科学城等机构为北京的人工智能产业发展提供利好的政策、技术、人才等支持。【回答】