2023年人工智能领域发展七大趋势
2022年人工智能领域发展七大趋势
有望在网络安全和智能驾驶等领域“大显身手”
人工智能已成为人类有史以来最具革命性的技术之一。“人工智能是我们作为人类正在研究的最重要的技术之一。它对人类文明的影响将比火或电更深刻”。2020年1月，谷歌公司首席执行官桑达尔·皮查伊在瑞士达沃斯世界经济论坛上接受采访时如是说。
美国《福布斯》网站在近日的报道中指出，尽管目前很难想象机器自主决策所产生的影响，但可以肯定的是，当时光的车轮到达2022年时，人工智能领域新的突破和发展将继续拓宽我们的想象边界，其将在7大领域“大显身手”。
增强人类的劳动技能
人们一直担心机器或机器人将取代人工，甚至可能使某些工种变得多余。但人们也将越来越多地发现，人类可借助机器来提升自身技能。
比如，营销部门已习惯使用工具来帮助确定哪些潜在客户更值得关注；在工程领域，人工智能工具通过提供维护预测，让人们提前知道机器何时需要维修；法律等知识型行业将越来越多地使用人工智能工具，帮助人们对不断增长的可用数据中进行分类，以找到完成特定任务所需的信息。
总而言之，在几乎每个职业领域，各种智能工具和服务正在涌现，以帮助人们更有效地完成工作。2022年人工智能与人们日常生活的联系将会变得更加紧密。
更大更好的语言建模
语言建模允许机器以人类理解的语言与人类互动，甚至可将人类自然语言转化为可运行的程序及计算机代码。
2020年中，人工智能公司OpenAI发布了第三代语言预测模型GPT—3，这是科学家们迄今创建的最先进也是最大的语言模型，由大约1750亿个“参数”组成，这些“参数”是机器用来处理语言的变量和数据点。
众所周知，OpenAI正在开发一个更强大的继任者GPT—4。尽管细节尚未得到证实，但一些人估计，它可能包含多达100万亿个参数（与人脑的突触一样多）。从理论上讲，它离创造语言以及进行人类无法区分的对话更近了一大步。而且，它在创建计算机代码方面也会变得更好。
网络安全领域的人工智能
今年1月，世界经济论坛发布《2021年全球风险格局报告》，认为网络安全风险是全世界今后将面临的一项重大风险。
随着机器越来越多地占据人们的生活，黑客和网络犯罪不可避免地成为一个更大的问题，这正是人工智能可“大展拳脚”的地方。
人工智能正在改变网络安全的游戏规则。通过分析网络流量、识别恶意应用，智能算法将在保护人类免受网络安全威胁方面发挥越来越大的作用。2022年，人工智能的最重要应用可能会出现在这一领域。人工智能或能通过从数百万份研究报告、博客和新闻报道中分析整理出威胁情报，即时洞察信息，从而大幅加快响应速度。
人工智能与元宇宙
元宇宙是一个虚拟世界，就像互联网一样，重点在于实现沉浸式体验，自从马克·扎克伯格将脸书改名为“Meta”（元宇宙的英文前缀）以来，元宇宙话题更为火热。
人工智能无疑将是元宇宙的关键。人工智能将有助于创造在线环境，让人们在元宇宙中体会宾至如归的感觉，培养他们的创作冲动。人们或许很快就会习惯与人工智能生物共享元宇宙环境，比如想要放松时，就可与人工智能打网球或玩国际象棋游戏。
低代码和无代码人工智能
2020年，低代码/无代码人工智能工具异军突起并风靡全球，从构建应用程序到面向企业的垂直人工智能解决方案等应用不一而足。这股新鲜势力有望在2022年持续发力。数据显示，低代码/无代码工具将成为科技巨头们的下一个战斗前线，这是一个总值达132亿美元的市场，预计到2025年其总值将进一步提升至455亿美元。
美国亚马逊公司2020年6月发布的Honeycode平台就是最好的证明，该平台是一种类似于电子表格界面的无代码开发环境，被称为产品经理们的“福音”。
自动驾驶交通工具
数据显示，每年有130万人死于交通事故，其中90%是人为失误造成的。人工智能将成为自动驾驶汽车、船舶和飞机的“大脑”，正在改变这些行业。
特斯拉公司表示，到2022年，其生产的汽车将拥有完全的自动驾驶能力。谷歌、苹果、通用和福特等公司也有可能在2022年宣布在自动驾驶领域的重大飞跃。
此外，由非营利的海洋研究组织ProMare及IBM共同打造的“五月花”号自动驾驶船舶（MAS）已于2020年正式起航。IBM表示，人工智能船长让MAS具备侦测、思考与决策的能力，能够扫描地平线以发觉潜在危险，并根据各种即时数据来变更路线。2022年，自动驾驶船舶技术也将更上一层楼。
创造性人工智能
在GPT—4谷歌“大脑”等新模型的加持下，人们可以期待人工智能提供更加精致、看似“自然”的创意输出。谷歌“大脑”是GoogleX实验室的一个主要研究项目，是谷歌在人工智能领域开发出的一款模拟人脑具备自我学习功能的软件。
2022年，这些创意性输出通常不是为了展示人工智能的潜力，而是为了应用于日常创作任务，如为文章和时事通讯撰写标题、设计徽标和信息图表等。创造力通常被视为一种非常人性化的技能，但人们将越来越多地看到这些能力出现在机器上。（记者刘霞）
【纠错】【责任编辑:吴咏玲】加深AI“印象”，人工智能常见的七大应用场景
人工智能+无人驾驶：
即使无人驾驶的噱头足够吸引人，但是为了弥补人工智能的不足，企业常常采取幕后的人为干预措施。这种做法的理念是，人类监督者确信人工智能运转良好，并担任教师角色。当人工智能失败时，人的干预是软件调整的指南。这一启发式过程的明确目标是，最终人工智能将能够在没有监督的情况下运行。
人工智能+零售：
据媒体报道，国内零售业现约有40余家人工智能创业公司，针对电商领域实现的功能主要有客服、实时定价促销、搜索、销售预测、补货预测，还可以智能推荐你喜爱的商品信息以及机械手臂机器人完成自动工作。高盛曾预测，到2025年，人工智能在零售业每年将节省540亿美元成本，创造410亿美元新收入。
人工智能+个人助理：
在这个领域的应用，我们比较多见，比如苹果Siri、微软小冰等，都是接触较为基础的应用，随着聊天机器人日益发展成真正的智能助理，其可以帮助用户做很多事情，而人类赋予其的自主权也面临诸多挑战。智能助理需要在确定的框架下运行，包括如何与人类交互、如何做出决定、如何理解并利用获取的信息。
人工智能+园区：
伴随着各地区园区发展壮大，信息化对园区推动作用日益明显，园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段，也成为提高管理水平，提升企业运行效率有效途径。您好科技智慧园区，通过“互联网+”技术和智慧运维平台的搭建，融入物联网、人工智能等核心技术，为园区和入驻企业的产品与服务提供智能展示平台，实现园区招商的可视化，帮助园区经营方解决招商引资难题，还能帮助企业产品营销的场景化，提升园区的管理、服务能力，进而创造园区经济效益的最大化。
人工智能+家居：
家庭是人类最重要的社交生活场所之一，也是人工智能应用较为广泛和影响度较高的领域。通过语音控制设备，从而轻松调节家里的风扇、空调、空气净化器等家电，这样的场景如今已经实现。智能家居已经从生态之争，到产品互联拓展的全平台之争了，所以，智能家居算是目前进展得比较顺利的人工智能应用吧。
涉及学科多、技术复杂的人工智能发展至今，应用场景也绝不仅仅是上面七个。我们知道有这些AI技术，但产品使用者涉及到的面就不见得有多广了，所以，尚未触及到人工智能产品的消费者，对人工智能的“印象”自然就降低不少。返回搜狐，查看更多
机器视觉九大应用场景
原标题：机器视觉九大应用场景机器视觉九大应用场景
机器视觉是人工智能重要分支，机器视觉在应用上具有广泛性，能够在智能制造，以及众多智能生活领域展开应用；在技术上具有独特性，是唯一非接触式识别、测量物体的前沿技术；在硬件上具有成本的经济性，不会对产品的成本构成造成成本压力。广泛性和独特性使得其在许多领域构成产品核心竞争力的一部分；而经济性则能够使得产品摆脱硬件的束缚，从而在产品设计、客户需求把握上更具灵活性，也使其具备更强的盈利能力。
TOP1：人脸识别
人脸识别是人工智能视觉与图像领域中最热门的应用，今年2月，《麻省理工科技评论》发布「2017全球十大突破性技术」榜单，来自中国的技术「刷脸支付」位列其中。这是该榜单创建16年来首个来自中国的技术突破。
人脸识别技术目前已经广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗等行业。据业内人士分析，我国的人脸识别产业的需求旺盛，需求推动导致企业敢于投入资金。目前，该技术已具备大规模商用的条件，未来三到五年将高速增长。而今年，这一技术有望在金融与安防领域迎来大爆发。
TOP2：视频/监控分析
视频/监控分析是人工智能视觉与图像领域中第二大热门应用。
人工智能技术可以对结构化的人、车、物等视频内容信息进行快速检索、查询。这项应用使得让公安系统在繁杂的监控视频中搜寻到罪犯的有了可能。在大量人群流动的交通枢纽，该技术也被广泛用于人群分析、防控预警等。
视频/监控领域盈利空间广阔，商业模式多种多样，既可以提供行业整体解决方案，也可以销售集成硬件设备。将技术应用于视频及监控领域在人工智能公司中正在形成一种趋势，这项技术应用将率先在安防、交通甚至零售等行业掀起应用热潮。
TOP3：图片识别分析
静态图片识别应用热度在视觉与图像领域中排名第三。将人工智能技术单纯用于图片识别分析的应用企业数量并不如预想的多，可能有一下几个方面原因：
1、目前视频监控方向的盈利空间大，众多企业的注意力都放在了视频监控领域；
2、人脸识别属于图片识别的一个应用场景，做人脸识别的大多数企业同时也在提供图片识别服务，但是销售效果不佳，主要赢利点还在于人脸识别；
3、图片识别大多商用场景还属于蓝海，潜力有待开发；
4、图片数据大多被大型互联网企业所掌握，创业公司数据资源稀少。
TOP4：驾驶辅助/智能驾驶
随着汽车的普及，汽车已经成为人工智能技术非常大的应用投放方向，但就目前来说，想要完全实现自动驾驶/无人驾驶，距离技术成熟还有一段路要走。
不过利用人工智能技术，汽车的驾驶辅助的功能及应用越来越多，这些应用多半是基于计算机视觉和图像处理技术来实现。
展开全文TOP5：三维图像视觉
三维图像视觉主要是对于三维物体的识别，应用于三维视觉建模，三维测绘等领域。
TOP6：工业视觉检测
机器视觉可以快速获取大量信息，并进行自动处理。在自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。运用在一些危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合；此外，在大批量工业生产过程中，机器视觉检测可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
TOP7：医疗影像诊断
医疗数据中有超过90%的数据
来自医疗影像。医疗影像领域拥有孕育深度学习的海量数据，医疗影像诊断可以辅助医生，提升医生的诊断的效率。
TOP8：文字识别
计算机文字识别，俗称光学字符识别，它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。这是实现文字高速录入的一项关键技术。
TOP9：图像及视频编辑
2016年，Google举行了一场人工智能作家的画展。通过一个名叫DeepDream的艺术生成器，谷歌可以将神经网络由内部传送到外部。不是识别图像，而是创作图像。有人称这些机器做的画为机器之梦。
目前市场上也出现了很多运用及机器学习算法对图像进行处理，可以实现对图片的自动修复、美化、变换效果等操作。并且越来越受到用户青睐。
机器视觉在应用场景上逐渐突破工业检测，其应用边界逐步向智能生活领域拓展。由于机器视觉在智能生活、智能制造两个领域具有不同的技术特点和应用进展，所以机器视觉于这两个领域的行业发展趋势也不尽相同。返回搜狐，查看更多
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