学人工智能以后从事什么工作这6大就业方向前景广阔
学AI以后从事什么工作？近些年来，科技的快速发展，使人工智能方面的人才炙手可热。根据此前UiPath发布的数据显示：我国AI岗位空缺数量最多，有12113个相关职位因为招聘不到人才而发生空缺。
我国对于AI人才的渴求已经超过了人工智能大国美国。因此，我国人工智能专业的毕业生，他们未来的就业前景将会非常广阔。
学人工智能以后从事什么工作？这6大就业方向前景广阔
智能金融
近些年，手机支付成了很多人日常生活中主要的支付方式，取代了现金在生活中的地位。而手机支付也是智能金融的一部分，人工智能在这方面起到了极大地推动作用。
很多金融机构对于人工智能技术十分青睐，并且依靠人工智能技术实现了降低金融诈骗的风险。
人工智能专业的毕业生可以进入智能金融的领域，将人工智能和金融知识相结合。这也是人工智能专业毕业生目前非常火热的就业发展方向之一。
计算机视觉
计算机视觉岗位这也是人工智能领域非常火热的就业方向之一。
拍照的时候，相机可以自动地将人脸的画面进行识别和检测;P图的时候，可以针对人脸进行相应的美化处理(眼睛变大、涂腮红)等等。
当冷冰冰的机器能够感知到具体的影像，并且对此进行识别时，人工智能相当于为机器安上了一双眼睛，这种“神奇”的技术手段在岗位需求中自然会占有先机。
数据服务
大数据时代，人们在网络上获取信息变得更加丰富多元。但是因为数据量过大，人们搜索的结果可能不够准确。有人工智能进行干预，大数据的推算会更加符合搜索者的心意，搜索的结果也会更加准确。
数据服务还包括数据商为网络提供更加海量的数据支持，也为先进的人工智能算法提供了搭建模型的基础。
数据服务的就业前景十分广阔，也是人工智能毕业生比较青睐的就业方向之一。
智能教育
线上教育蓬勃发展，人们学习的方式变得更加多元。除了线下具体的实物教育之外，智能教育将教育的方式推向了一个新的高度。
智能教育通过在教育方式上加入人工智能的手段让人们获得知识的方式更加便捷。
学生在网络搜题的时候变得更加简单，甚至还可以获得相关知识点的推送。而且人工智还能帮助老师批改作业，不仅确保了准确率，同时也极大地降低了老师的工作量。
随着人工智能的逐步发展，智能教育将会变得更加先进，比如说为每个学生制定有针对性的学习方案，更加能够实现真正意义上的因材施教。
机器学习
机器学习是一种较为复杂的就业方向，其目的是让机器在大量的数据训练后学习如何更好地完成任务。这也是人工智能中最复杂、最核心的内容。
机器学习所要求的技术人才水平更高。目前，全世界的人工智能水平仍然处于弱智能阶段，想要帮助机器建立人脑的神经网络确实存在一定的难度。
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智能医疗
机器可以进行海量的数据分析，不断地学习医学专业知识，帮助医生分析医学影像，医生可以通过机器所提供的帮助为患者诊断病情。
智能医疗的应用可以让医疗资源得到极大的丰富，降低了医疗成本，人工智能在医疗方面的应用是功德无量的。
人工智能专业的毕业生也可以从事智能医疗相关的工作，智能医疗行业的发展潜力非常巨大，如果可以凭借自身拥有的人工智能知识促进我国的医疗事业发展，是一件非常有意义的事。
人工智能的产业链相较于其他行业，已经发展得较为清晰，主要包括基础支撑、关键技术以及行业应用。毕业生可以根据所学专业的侧重点以及自身的兴趣爱好进行相关就业方向的选择。
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下面是部分截图，点击文末名片关注我的公众号【AI技术星球】发送暗号321领取（一定要发暗号321）一、人工智能必读书籍
二、人工智能免费视频课程和项目
三、人工智能论文合集
四、人工智能行业报告
学好人工智能，要多看书，多动手，多实践，要想提高自己的水平，一定要学会沉下心来慢慢的系统学习，最终才能有所收获。
点击下方名片，扫码关注公众号【AI技术星球】发送暗号321免费领取文中资料人工智能就业方向及前景，前景如何好就业吗
人工智能是当前最具热门的行业之一，具有很好的就业前景。根据各大招聘网站的数据显示，人工智能相关职位的需求一直在快速增长。随着人工智能技术的应用不断扩展，越来越多的企业都开始寻找拥有相关技能的人才，包括大型科技公司、金融机构、医疗保健、制造业、零售业等各行各业。
人工智能就业方向及前景，前景如何？好就业吗？
人工智能是一个涵盖广泛的领域，具有多种就业方向，以下是一些主要的人工智能就业方向：
机器学习工程师：机器学习工程师负责开发和实现机器学习算法，包括数据预处理、特征工程、模型训练、评估和优化等方面的工作。
自然语言处理工程师：自然语言处理工程师负责开发和实现文本分析、文本分类、信息提取、语音识别等相关技术，包括算法和系统实现等方面的工作。
计算机视觉工程师：计算机视觉工程师负责开发和实现图像处理、目标检测、图像识别等相关技术，包括算法和系统实现等方面的工作。
数据科学家：数据科学家负责处理和分析大量的数据，应用机器学习和统计学等方法来提取有用的信息，为企业决策提供支持。
智能系统开发工程师：智能系统开发工程师负责将人工智能技术应用到具体的应用场景中，包括开发智能家居、智能物流、智能交通等应用。
此外，人工智能领域的职位也普遍薪资高，成长空间大，具有较好的职业前景。特别是在大数据、物联网等技术与人工智能的融合应用下，相关职位的需求更加迫切。
需要注意的是，人工智能是一个高度技术化的领域，需要具备一定的技能和知识才能进入该领域，因此，对于想要进入人工智能行业的人来说，除了具备相关的技能和知识外，还需要持续学习和不断更新自己的技术，以适应这个快速发展的领域。
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二、人工智能必读书籍
三、人工智能论文合集
四、机器学习+计算机视觉基础算法教程
五、深度学习机器学习速查表（共26张）
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一、产生背景目前，人工智能已成为国家重要战略，也是我国供给侧改革的创新引擎。党的十九大报告提出，要“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。人工智能已连续三年被写入政府工作报告。加快人工智能深度应用，培育壮大人工智能产业和人才供给，满足全球新一轮科技革命和产业变革趋势下人工智能人才需求，进而服务于科教兴国、创新驱动和人才强国等国家战略，已成为我国经济发展的重要支撑。近三年来，国务院、国家发展改革委、工业和信息化部等多次颁布《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020)》等战略性和指导性文件共同推动人工智能的发展。《三年行动计划》提出，五个保障措施之一就是要加快人才培养，即要“吸引和培养人工智能高端人才和创新创业人才，支持一批领军人才和青年拔尖人才成长，支持加强人工智能相关学科专业建设，引导培养产业发展急需的技能型人才。”由此可见，我国政府高度重视人工智能发展，将新一代人工智能技术的产业化和集成应用作为发展重点。同时，也强调培养人工智能技能型人才的重要性。二、职业定义
人工智能工程技术人员定义：从事与人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。人工智能工程技术人员主要工作任务：
1.分析、研究人工智能算法、深度学习等技术并加以应用；2.研究、开发、应用人工智能指令、算法；3.规划、设计、开发基于人工智能算法的芯片；4.研发、应用、优化语言识别、语义识别、图像识别、生物特征识别等人工智能技术；5.设计、集成、管理、部署人工智能软硬件系统；6.设计、开发人工智能系统解决方案。
三、当前就业人群分析
（一）人工智能企业总量与分布状况
人工智能企业可划分为基础层、技术层和应用层。基础层以AI芯片、计算机语言、算法架构等研发为主；技术层以计算机视觉、智能语言、自然语言处理等应用算法研发为主；应用层以AI技术集成与应用开发为主。据艾瑞咨询发布资料显示，2018年我国人工智能相关公司总数达到2167家，其中应用层占比达到77.7%，技术层和基础层企业占比相对较小，两者之和仅占到22.3%;从技术类型分布来看，涉及机器学习的公司最多，占比25.3%，其次大数据、云计算、机器人技术和计算机视觉的公司紧跟其后，整体分布相对均匀。具体分布如图：（二）人工智能产业市场规模近几年，人工智能技术在实体经济中寻找落地应用场景成为核心要义，人工智能技术与传统行业经营模式及业务流程产生实质性融合，智能经济时代的全新产业版图初步显现，2019年人工智能核心产业规模预计突破570亿元。目前，安防和金融领域市场份额最大，工业、医疗、教育等领域具有爆发潜力。
（三）人工智能产业人才供需现状
随着人工智能概念的持续火爆，大批求职者主动向人工智能相关岗位靠近。根据《2017年全球人工智能人才白皮书》，过去几年中，我国期望在AI领域工作的求职者正以每年翻倍的速度迅猛增长,特别是偏基础层面的Al职位，如算法工程师，供应增幅达到150%以上。
为了对比国内AI人才供需情况，《白皮书》引入供需指数，该指数根据在特定时间段内的行业整体招聘需求量、活跃求职者存量以及招聘求职活跃度四个指标建模得出。从结果上看，目前国内AI人才供需指数逐年走高。2017年，国内AI人才供需较2015年提升11个百分点，表面上看人工智能人才供需已基本平衡，然而相关人才质量参差不齐。在对人才各项参数进行详细分析后得出，近三成期望在人工智能领域大展身手的求职者与Al雇主所要求的各项指标相距甚远，这部分人或为低学历求职者，或为初出茅庐仅对基础编程略知、缺乏实际AI技能的初级程序员。说明我国AI人才不但严重紧缺，且这种趋势正由于人工智能企业增多而变得愈发严重，部分核心类岗位，如语音识别、图像识别工程师等，人才供需缺口更大。而且，由于合格AI人才培养所需时间远高于一般IT人才，人才缺口很难在短期内得到有效填补。
（四）人工智能工程技术人员薪资水平现状
根据各大招聘网站的数据来看，人工智能行业的高薪主要分布在京津、长三角、珠三角及部分内陆省会城市。北京、上海、深圳及杭州的薪水位列第一方阵，月薪在1.8万左右；苏州、南京、广州及厦门位列第二方阵，月薪在1.4万左右；其他沿海及内陆省会城市，如成都、重庆、长沙及济南等位于第三方阵，月薪在1.3万左右。
注：图片引用于北风网
其中，TOP热门职位：深度学习算法工程师月薪可以达到2.2万；职位量方面，算法工程师需求遥遥领先。
注：图片引用于北风网
根据测算，我国人工智能人才目前缺口超过500万，国内的供求比例为1：10，供需比例严重失衡。不断加强人才培养，补齐人才短板，是我国的当务之急。
中国人工智能人才存在较大“缺口”，中美差距较大。国外企业ElementAI发布的《2019年度全球AI人才报告》显示，中国成为全球最“吸金”的国家。由于国内的创业环境、政府支持和大数据沉淀，中国人工智能领域的投融资占到了全球的60%，吸引了较多拥有技术的海外留学生回国发展。即便如此，中国在人才培养和人才吸引方面仍然与美国存在较大差距。数据显示，58%的中国高级研究员在美国攻读研究生，35%在中国读研究生，7%在其他国家(澳大利亚和英国)读研究生。在毕业于美国院校的中国高级研究员中，78%留在美国研究机构工作，仅有21%回到中国研究机构工作。该报告还显示，全球吸引人工智能人才的国家中，排名前五的是美国、中国、英国、德国、加拿大，共占据了72%的人工智能人才。中国虽然位列前列，但数量上仅为美国的四分之一，与美国存在较大差距。如果不加强人才培养，采取“规模化生产”的人才模式，到2025年人才缺口将会突破1000万。
四、职业发展通道
人工智能工程技术人员在企业中的最终角色是CTO，其职业通道大致可分为初级工程技术人员、中级工程技术人员、高级工程技术人员。
初级工程技术人员在企业扮演的角色为：负责功能的实现方案设计、编码实现、疑难BUG分析诊断、攻关解决。
中级工程技术人员在企业扮演的角色为：开发工作量评估、开发任务分配；代码审核、开发风险识别/报告/协调解决；代码模板研发与推广、最佳实践规范总结与推广、自动化研发生产工具研发与推广。
高级工程技术人员在企业扮演的角色为：组建平台研发部，搭建公共技术平台，方便上面各条产品线开发；通过技术平台、通过高一层的职权，管理和协调各个产品线组。现在每个产品线都应该有合格的研发Leader和高级程序员。
CTO在企业扮演的角色为：业绩达成,洞察客户需求，捕捉商业机会，规划技术产品，通过技术产品领导业务增长，有清晰的战略规划、主攻方向，带领团队实现组织目标。前沿与平台：到这个研发规模规模级别了，一定要有专门的团队做技术应用创新探索和前沿技术预研，而且要和技术平台团队、应用研发团队形成很好的联动作用，让创新原型试点能够很平滑地融入商业平台，再让应用研发线规模化地使用起来。研发过程管理：站在全局立场来端到端改进业务流程，为业务增长提供方便。组织与人才建设：公司文化和价值观的传承；研发专业族团队梯队建制建设、研发管理族团队梯队建制建设；创建创新激发机制，激发研发人创新向前发展，激发黑马人脱颖而出。
五、未来市场需求
IDC和Forrester发布了2020年及以后的人工智能（AI）预测。Forrester表示，虽然外部“市场”可能会让企业对人工智能持谨慎的态度，但那些“勇敢”的企业将继续投资并扩大AI的布局。以下是Forrester的调查：
53%的全球决策者表示，他们已经实施、正在实施、或正在扩大人工智能的布局。
29%的全球开发人员在过去一年中从事过AI/机器学习软件工作。
在全球实施边缘计算的公司中，54%的决策人员表示，边缘计算为他们处理当前和未来的AI需求提供了很大的灵活性。
16%的全球B2C营销决策者计划今年将数据和分析技术（包括人工智能）的支出增加10%及以上。
IDC预测，到2022年，75%的企业将把智能自动化嵌入到技术和流程开发中，使用基于人工智能的软件来指导创新。到2024年，人工智能将整合到企业的每一个部分，在“结果即服务”（outcomes-a-service）的人工智能解决方案上，25%的总投资将用于推动规模创新和卓越的业务价值。人工智能将成为新的用户界面，并且重新定义用户体验。在未来几年，我们将看到人工智能和计算机视觉、自然语言处理和手势等新兴用户界面嵌入到每一种产品和设备中。
六、专家观点
中国科学技术协会党组书记、常务副主席、中国科学院院士怀进鹏：当前人工智能还面临许多基础理论和关键技术瓶颈，有许多难题有待破解。特别是在理论算法、平台系统等方面有待突破，这是丰富技术和产业的源头供给。“业以才兴”，人才是第一资源，人才队伍的质量、水平和规模决定也制约着产业的高度和发展，要探索产学合作，国内国际合作，跨界跨领域合作的合同育才机制，营造人才成长与培养的沃土，推动构建和完善既有利于发展人才独创能力，又能有效调动潜力的平台条件。我们要为未来做好准备。国家发展改革委副主任、上海推进科技创新中心建设办公室主任林念修：中国将重点实施好三大行动，其中包括实施人工智能开放发展行动，深化与世界各国在人工智能技术、标准、产业、法规、伦理等领域的全面合作，共商人工智能治理规则，共建人工智能重大项目，共享人工智能发展成果。其他两大行动包括：一是实施人工智能创新伙伴行动，以一百家人工企业智能技术企业和应用企业为重点，支持开展协作研发、协同生产和协力推广，制定融合标准，解决共性技术，促进人工智能和实体经济深度融合。二是实施人工智能资源共享行动，建设人工智能产业创新中心，完善开源平台体系，深化政务信息系统整合和信息资源共享，出台推动新型基础设施发展的指导意见，打造人工智能产业生态。工业和信息化部科技司司长胡燕：近年来我国人工智能产业呈现出了蓬勃发展的良好态势。一是部分关键应用技术特别是图象识别、语音识别等技术，处于全球相对领先的水平，人工智能论文总量和高倍引用的论文数量，也处在第一梯队，据全球相对前列。二是产业整体实力显著增强。全国人工智能产业超过一千家，覆盖技术平台、产品应用等多环节，已经形成了比较完备的产业链。京津冀、长三角、珠三角等地区的人工智能产业急剧发展的格局已经初步形成。三是与行业融合应用不断深入。人工智能凭借其强大的赋能性，正在成为促进传统行业转型升级的重要驱动力量，各领域智能+的新技术、新模式、新业态不断涌现，辐射溢出的效应也在持续增强，但也要看到，在快速发展过程当中，我国人工智能的基础技术，还有较大欠缺，能够真正创造商业价值的还比较少。传统行业与人工智能的融合还存在较高门槛，有数据显示，今年人工智能领域投融资比前两年特别是跟去年相比，也有比较大幅度的下调。全国人大代表、中国信息通信研究院院长刘多：新一代人工智能以燎原之势在全球快速发展，将对经济、社会、军事等各领域发展产生重大而深远的影响。在抓住人工智能这一重要发展机遇的同时，世界各国政府、企业和学术界也高度重视对人工智能发展中各种新问题和挑战的研究和防范，尤其是与人们生活和安全息息相关的风险和威胁，如伦理道德侵犯、算法偏见和歧视、隐私泄露等等。当前，我国人工智能产业和应用发展态势良好，处于全球第一梯队。下一步，在推动实体经济高质量发展过程中，人工智能仍将发挥其赋能型技术和关键基础设施的重大作用。为确保人工智能安全、可靠、可控发展和广泛应用，建议从推动人工智能与实体经济深度融合、行业和企业自律、立法、治理构架和标准制定、监测和监管手段建设等方面全方位、分层次打造生态安全体系。科技部战略规划司副司长张旭：中国人工智能应用具有领域广、渗透深的特点，在产业化方面具有独特优势，但也面临巨大挑战，尤其是在基础理论和算法方面，原始创新能力不足，在高端芯片、关键部件等方面基础薄弱，高水平人才也不足。随着全球人工智能加速发展，各国在认知智能、机器学习、智能芯片等方面将不断取得突破。
人工智能专业：就业前景分析（附图表）
资料来源：允能智库、中商产业研究院整理
各城市人工智能发展实力
根据2018年《中国人工智能产业发展城市排行榜》，从企业规模、政策基础、学术技术、产业基础、和资本环境五个层面测评市场发展人工智能的实力和前景。北京、上海两地人工智能产业发展较为领先，深圳的各项指标表现优异，位居全国第三。在良好的发展环境下，深圳的人工智能产业发展已经初具规模，尤其是在技术落地，实现商业化方面具有先发优势。
数据来源：中商产业研究院整理
各城市人工智能人才需求
人工智能本身就是多技能的高度融合，不仅有传统技术与数据科学的融合，还有从数据采集，到数据存储、分析、应用、自动控制等过程的融合。随着人工智能落地应用的深化和进阶，技能的碰撞将不断增加，要求人工智能人才掌握多种技能、复杂维度解决问题不再是偶然。
BOSS直聘数据显示，2018年八成人工智能岗位集中在北京、上海、杭州、深圳和广州五大城市。北京以40.3%的占比遥遥领先，较其他城市有数量级优势；上海以14.5%位列第二；杭州以10.7%排名第三，略领先深圳的10.5%占比。广州占比4.1%，成都、南京分别占比2.7%和2.5%。
数据来源：BOSS直聘2018、中商产业研究院整理
人工智能行业市场广阔就业前景大好
近年来，我国在人工智能领域密集出台相关政策，更在2017、2018以及2019年连续三年的政府工作报告中提到人工智能，可以看出在世界主要大国纷纷在人工智能领域出台国家战略，抢占人工智能时代制高点的环境下，中国政府把人工智能上升到国家战略的决心。截至2018年11月，全国已有15个省市发布人工智能规划，其中12个制定了具体的产业规模发展目标。通过一系列政策与资金扶持，各省市不断强化当地人工智能的技术研发与应用，为人工智能产业提供了广阔发展前景。
资料来源：中商产业研究院整理
我国政府高度重视人工智能的技术进步与产业发展，人工智能已上升国家战略。《新一代人工智能发展规划》提出“到2030年，使中国成为世界主要人工智能创新中心”。人工智能市场前景巨大，随着人工智能技术的逐渐成熟，科技、制造业等业界巨头布局的深入，应用场景不断扩展。2018年中国人工智能市场规模约为238.2亿元，增长率达到56.6%。预计2019年，中国人工智能市场规模将超300亿元，到2020年这一规模将近500亿元。
数据来源：中商产业研究院整理
发展趋势
当前，我国人工智能产业发展的基础条件已经具备，未来十年内都将是人工智能技术加速普及的爆发期。人工智能专用芯片有望成为下一个爆发点，智能语音产业链逐渐成形，产业规模大幅提升。同时，人工智能具有显著的溢出效应，将带动其他相关技术的持续进步，助推传统产业转型升级和战略性新兴产业整体性突破。未来，人工智能将呈现四个主要发展趋势。
1、人工智能技术进入大规模商用阶段，人工智能产品全面进入消费级市场。
2、基于深度学习的人工智能的认知能力将达到人类专家顾问级别。
3、人工智能实用主义倾向显著，未来将成为一种可购买的智慧服务。
4、人工智能技术将严重冲击劳动密集型产业，改变全球经济生态。
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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）
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