人工智能的发展前景如何？

Question

如题所述

Answer 1

中国人工智能技术起步较晚，但是发展迅速，目前在专利数量以及企业数量等指标上已经处于世界领先地位。2013-2018年，全球人工智能领域的论文文献产出共30.5万篇，其中，中国发表7.4万篇，美国发表5.2万篇。在数量占比方面，2017年中国人工智能论文数量占比全球已经达27.7%。当前中美两国之间人工智能科研论文合作规模最大，是全球人工智能合作网络的中心，中美两国合作深刻影响全球人工智能发展。

　　2019年中国AI芯片市场规模约为115.5亿元，在5G商用的普及和政策、技术等各因素的推动下，AI芯片有望在云计算、安防、消费电子、机器人等领域实现大规模商用，预计2021年AI芯片市场规模将达到436.8亿元。但值得注意的是，随着人工智能技术的加速普及，下游应用领域对AI算力和能耗的要求越来越高，传统冯诺依曼架构式芯片的瓶颈逐渐显露，AI芯片将朝着存算一体化方向发展。有分析师认为，存算一体AI芯片的发展前景虽受到广泛认可，但整体仍处在发展的起步阶段。从实现计算与存储的融合设计，到技术的落地、量产、规模化商用，还有较长阶段。能够率先实现技术、产品突破的企业将更容易获得资本、人才、市场的支持。

世纪浪人：智慧筑基，源聚强国，深度分析中国人工智能发展概况
我国人工智能发展全球论文占比情况（数据来源：艾媒数据中心）

　　相关调查机构数据显示， 截至2017年12月31日，中国人工智能专利申请数达46284件。随着国家大力提倡、投入研发逐渐增加，人工智能运用到越来越多的行业领域，未来相关专利数量应当会持续增加，人工智能技术产业化发展前景向好。

世纪浪人：智慧筑基，源聚强国，深度分析中国人工智能发展概况
　　截止2017年我国人工智能专利申请数量（数据来源：艾媒数据中心）

　　2018年中国人工智能领域共融资1311亿元，增长率超过100%，投资者看好人工智能行业的发展前景，资本将助力行业更好地发展。随着人工智能技术的进一步发展和落地，深度学习、数据挖掘、自动程序设计等领域也将在更多的应用场景中得到实现，人工智能技术产业化发展前景向好。

　　1.中国步入技术驱动增长的高质量发展阶段，政策将持续加码推动芯片全面国产化

　　中国数字经济产业已经成为驱动经济增长的新动能，2019年数字经济规模占GDP的比重达36.2%;作为数字经济产业底层基础的集成电路，却严重依赖进口，2020年前八个月，中国集成电路进口金额超过万亿元;未来政策将持续加码发展集成电路产业，实现芯片全面国产化。

　　2.中国AI芯片有望引领国产芯片实现弯道超车，预计2023年中国AI芯片市场规模将突破千亿元

　　5G基站、大数据中心、人工智能等新型基础建设的完善，促使AI芯片成为引领芯片行业未来发展的重要方向;政策、资本、技术、市场等多重因素将驱动AI芯片这一新赛道快速发展，中国芯片有望实现弯道超车;预计2023年中国AI芯片市场规模将超过千亿元。

　　3.存算一体化AI芯片是未来主流方向，受益于下游需求的强劲驱动力而快速发展

　　人工智能产业的成熟化发展驱动AI芯片由通用型向专用型发展，急剧增长的数据量对AI芯片的性能以及能耗提出了更高要求;能够兼具性能和成本的存算一体化AI芯片符合未来发展趋势，在下游需求的推动下有望快速发展。

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AI芯片概念描述直观图（来源：艾媒咨询）

　　人工智能，作为计算机科学最前沿的发展方向，同时也是新一轮产业变革的核心驱动力，具有巨大的市场前景。面向人工智能应用的AI算法，除具有传统算法一般的性能特征，还具备处理大量非结构化数据、处理过程计算量大、参数量大等新特质，亟须强大的运算能力和高效的访存能力支撑。

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人工智能相关学科及关联关系（来源：艾媒咨询）

　　4.中国人工智能未来热度持续

　　目前中国整个人工智能产业规模仍在保持增长，同时国家也在不断出台各类人工智能产业扶持政策，资本市场对人工智能行业的投资热情不减，技术方面不断突破是产业增长的核心驱动力。

　　未来人工智能产业的走向取决于算法的进步，由于算法的技术突破是决定人工智能上限的，所以未来人工智能企业拉开差距就在算法的技术突破上，谁能先在算法上取得成功，谁就能取得资本市场青睐，同时产业落地也会进一步提速。在算法方面，目前已经有深度学习和神经网络这样优秀的模型，但就目前国内人工智能算法的总体发展而言，工程学算法虽已取得阶段性突破，但基于认知层面的算法水平还亟待提高，这也是未来竞争的核心领域。

　　虽然算法决定人工智能上限，但是目前的算法短时间内可能很难有所突破，所以算力也是目前人工智能企业竞争的一个重点方向，以目前的算力水平，主要实现商业化的人工智能技术为计算机视觉、智能语音等，未来若算力进一步突破包括算力的提升、生产成本的降低都会使人工智能技术的产业化进一步深入。

Answer 2

人工智能专业发展前景怎么样？哪些高校适合报考？

Answer 3

人工智能技术无论是在核心技术，还是典型应用上都已出现爆发式的进展。随着平台、算法、交互方式的不断更新和突破，人工智能技术的发展将主要以“AI+X”(为某一具体产业或行业)的形态得以呈现。所有这些智能系统的出现，并不意味着对应行业或职业的消亡，而仅仅意味着职业模式的部分改变。任何有助于让机器(尤其是计算机)模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术，都可视为人工智能的范畴,展现出无比光明的发展前景。

　　在我们生活方面，协助人类完成此前被认为必须由人完成的智能任务。人们将不仅生活在真实的物理空间，同样生活在网络空间。网络空间中的每个个体既有可能是人，也有可能是一个人工智能。

　　在生产方面，未来人工智能有望在传统农业转型中发挥重要作用。例如，通过遥感卫星、无人机等监测我国耕地的宏观和微观情况，由人工智能自动决定(或向管理员推荐)最合适的种植方案，并综合调度各类农用机械、设备完成方案的执行，从而最大限度解放农业生产力。

　　在制造业中，人工智能将可以协助设计人员完成产品的设计，在理想情况下，可以很大程度上弥补中高端设计人员短缺的现状，从而大大提高制造业的产品设计能力。同时，通过挖掘、学习大量的生产和供应链数据，人工智能还可望推动资源的优化配置，提升企业效率。在理想情况下，企业里人工智能将从产品设计、原材料购买方案、原材料分配、生产制造、用户反馈数据采集与分析等方面为企业提供全流程支持，推动我国制造业转型和升级。

　　在生活服务方面，人工智能同样有望在教育、医疗、金融、出行、物流等领域发挥巨大作用。例如，医疗方面，可协助医务人员完成患者病情的初步筛查与分诊;医疗数据智能分析或智能的医疗影像处理技术可帮助医生制定治疗方案，并通过可穿戴式设备等传感器实时了解患者各项身体指征，观察治疗效果。在教育方面，一个教育类人工智能系统可以承担知识性教育的任务，从而使教师能将精力更多地集中于对学生系统思维能力、创新实践能力的培养。

Answer 4

人工智能60年的历史中，一共经历了两代的发展。第一代人工智能，有时候称它作符号主义。他们提出了基于知识和经验的推理模型，用这个模型来模拟人类的理性智能行为，像推理、规划、决策等等。根据这个原理，需要在机器里面建立知识库和推理机制，利用这两者对人类的推理和思考行为进行模拟。

图1 张钹院士在2020世界人工智能大会上演讲

下面举一个例子，1971年左右，美国斯坦福大学根据这个原理建造的一个专家系统，叫做MYCIN系统，主要用来诊断血液传染病和开抗菌素处方。它把传染病专家的知识放在计算机里头，并且把医生诊断的过程（如何从症状推到疾病，然后进行处方）作为推理机制，也放在计算机里头。这样，计算机就可以帮助内科医生进行辅助诊断。因为内科医生一般不是传染病专家，因此利用这样的计算机辅助治疗系统可以帮助内科医生做出更好的、更准确的诊断和处方。

利用这种原理做的人工智能系统，一个最有代表性的成果就是国际象棋程序IBM的深蓝。这个国际象棋程序，在1997年5月打败了世界冠军卡斯帕罗夫。

图2 IBM深蓝与世界冠军卡斯帕罗夫下棋

我们看一下，计算机的深蓝程序为什么可以打败人类的象棋大师呢？主要是三个要素，第一个要素是知识和经验，也就是说他利用了人类大师下过的70万盘棋局，还有全部的5-6只的残局。分析这些棋局，总结成为下棋的规则，并放进计算机。然后又通过大师和机器之间的对弈，调试评价函数中的参数，把大师的经验也放在程序里头。

图3 IBM深蓝成功的原因

第二个靠的是算法，使用阿尔法-贝塔剪枝算法，这个算法的速度很快。第三个是算力，IBM当时用的RS/6000SP2机器，每秒能够分析2亿步，平均每秒钟能够往前预测8-12步。一个有经验的象棋大师，一般只能往前看3-5步，机器的速度远超过人类，因此可以超过人类的下棋水平。

图4 第一代人工智能的优势

第一代人工智能的优势，在于它能够模仿人类的推理、思考的过程，因此是可解释的，跟人类的思考问题过程很一致。利用这个办法进行机器学习，就能够举一反三，所以这是第一代人工智能的优势。

图5 第一代人工智能的局限
但是第一代人工智能也存在着非常严重的缺陷，例如：这些知识都来自于专家。大家都知道专家的知识十分稀缺，也非常昂贵。而且通常要通过人工编程把它输进计算机，非常费时费力。同时有很多知识是很难表达的，比如说那些不确定的知识本回答被网友采纳

Answer 5

目前，人工智能是一个快速发展的领域，对人才的需求很大。和其他技术岗位相比，竞争低，工资相对高。所以现在是进入人工智能领域的好时机。研究还表明，三项技能以上的人才对企业更有吸引力，而且趋势越来越明显。所以IT技术人员需要在掌握一门技术的同时掌握更多的技能！人工智能人才目前处于明显短缺状态，这种状况还存在扩大的趋势。当前社会技术环境下，需要兼顾扎实的专业技术和复合型背景的人才。在互联网企业中，人工智能的薪酬排在第三位，其中薪酬最高的是声音识别方向的从业者。