新一代人工智能的发展与展望最近人工智能的发展现状如何

发表时间：2023-07-04 04:44:47

新一代人工智能的发展与展望

随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。

人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。

当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。

事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。

未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。

中国人工智能行业前景如何

中国人工智能行业前景如何？刘春天2023年6月30日来源：中研网44222繁体

人工智能即AI，其英文全称为ArtificialIntelligence。人工智能的概念要从人工和智能两方面来了解，所谓人工就是指人工智能脱胎于人类的文明，是人类智慧的产物；而智能则是指具有人工智能的计算机或其他子设备可以模拟人类的智能行为和思维方式，人工智能是计算机科学

根据《2023-2027年中国人工智能行业全景调研与发展战略研究咨询报告》分析，人工智能是一种涉及计算机科学、数学和心理学等领域的交叉学科，旨在开发智能软件、智能机器和智能系统，实现类似于人类认知和决策过程的自动化。

以下是人工智能发展的一些现状：应用场景不断拓展目前，人工智能应用场景已经涵盖多个领域，包括医疗、金融、制造业、交通运输等，其应用领域不断扩展。例如，智能家居、无人驾驶、智能客服等都离不开人工智能技术的支持。

技术持续创新

在人工智能技术的研发方面，国际上的科技巨头，如谷歌、微软、IBM等正在不断投入研发，推出各种具有创新性的人工智能产品，例如自然语言处理、机器学习、计算机视觉、语音识别等。

技术趋于成熟

随着技术的发展和应用的普及，人工智能的技术趋于成熟。例如，人工智能语音助手可以识别人类的语音并进行相应的操作，语音技术已经逐渐过渡到广泛应用阶段。

全球合作加强

国际上各国的政府、企业和学术机构之间都在人工智能领域加强合作，在共同推进人工智能技术的研究、开发和应用方面，加强知识产权、数据隐私保护以及普及国际技术标准等。

社会关注度逐渐提升

人工智能技术在产业、社会和自我领域都能够产生巨大影响，从而引起了全球社会范围内的广泛关注和大众讨论。

总之，人工智能技术正处于快速发展的时期，随着技术和应用的发展，将会进一步拓展欧洲和全球的发展前景，为人们提供更多高质量的智能化应用。

人工智能市场规模:

2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升到国家战略层面，受益于国家政策的大力支持，以及资本和人才的驱动，我国人工智能行业的发展走在了世界前列。根据中国信通院公布的测算数据显示，2022年中国人工智能产业规模为5273.5亿元，同比增长30.5%。

人工智能产品:

随着制造强国、网络强国、数字中国建设进程的加快，在制造、家居、金融、教育、交通、安防、医疗、物流等领域对人工智能技术和产品的需求将进一步释放，相关智能产品的种类和形态也将越来越丰富。

人工智能行业应用

人工智能与行业领域的深度融合将改变甚至重新塑造传统行业，本节重点介绍人工智能在制造、家居、金融、交通、安防、医疗、物流行业的应用，由于篇幅有限，其它很多重要的行业应用在这里不展开论述。

1.智能制造

智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。

智能制造对人工智能的需求，主要表现在以下三个方面：

一是智能装备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人以及数控机床等具体设备，涉及到跨媒体分析推理、自然语言处理、虚拟现实智能建模及自主无人系统等关键技术。

二是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理以及集成优化等具体内容，涉及到跨媒体分析推理、大数据智能、机器学习等关键技术。

三是智能服务，包括大规模个性化定制、远程运维以及预测性维护等具体服务模式，涉及到跨媒体分析推理、自然语言处理、大数据智能、高级机器学习等关键技术。

例如：现有涉及智能装备故障问题的纸质化文件，可通过自然语言处理，形成数字化资料，再通过非结构化数据向结构化数据的转换，形成深度学习所需的训练数据，从而构建设备故障分析的神经网络，为下一步故障诊断、优化参数设置提供决策依据。

2.智能家居

参照工业和信息化部印发的《智慧家庭综合标准化体系建设指南》，智能家居是智慧家庭八大应用场景之一。受产业环境、价格、消费者认可度等因素影响，我国智能家居行业经历了漫长的探索期。

至2010年，随着物联网技术的发展以及智慧城市概念的出现，智能家居概念逐步有了清晰的定义并随之涌现出各类产品，软件系统也经历了若干轮升级。

智能家居以住宅为平台，基于物联网技术，由硬件（智能家电、智能硬件、安防控制设备、家具等）、软件系统、云计算平台构成的家居生态圈，实现人远程控制设备、设备间互联互通、设备自我学习等功能，并通过收集、分析用户行为数据为用户提供个性化生活服务，使家居生活安全、节能、便捷等。

例如：借助智能语音技术，用户应用自然语言实现对家居系统各设备的操控，如开关窗帘（窗户）、操控家用电器和照明系统、打扫卫生等操作。借助机器学习技术，智能电视可以从用户看电视的历史数据中分析其兴趣和爱好，并将相关的节目推荐给用户。

通过应用声纹识别、脸部识别、指纹识别等技术进行开锁等。通过大数据技术可以使智能家电，实现对自身状态及环境的自我感知，具有故障诊断能力。通过收集产品运行数据，发现产品异常，主动提供服务，降低故障率。还可以通过大数据分析、远程监控和诊断，快速发现问题、解决问题及提高效率。

3.智能金融

人工智能的飞速发展，将对身处服务价值链高端的金融业带来深刻影响，人工智能逐步成为决定金融业沟通客户、发现客户金融需求的重要因素。

人工智能技术在金融业中可以用于服务客户，支持授信、各类金融交易和金融分析中的决策，并用于风险防控和监督，将大幅改变金融现有格局，金融服务将会更加地个性化与智能化。

智能金融对于金融机构的业务部门来说，可以帮助获客，精准服务客户，提高效率；对于金融机构的风控部门来说，可以提高风险控制，增加安全性；对于用户来说，可以实现资产优化配置，体验到金融机构更加完美地服务。

人工智能在金融领域的应用主要包括：智能获客、依托大数据、对金融用户进行画像，通过需求响应模型，极大地提升获客效率。身份识别，以人工智能为内核，通过人脸识别、声纹识别、指静脉识别等生物识别手段，再加上各类票据、身份证、银行卡等证件票据的OCR识别等技术手段，对用户身份进行验证，大幅降低核验成本，有助于提高安全性。

大数据风控，通过大数据、算力、算法的结合，搭建反欺诈、信用风险等模型，多维度控制金融机构的信用风险和操作风险，同时避免资产损失。

智能投顾，基于大数据和算法能力，对用户与资产信息进行标签化，精准匹配用户与资产。

智能客服，基于自然语言处理能力和语音识别能力，拓展客服领域的深度和广度，大幅降低服务成本，提升服务体验。

金融云，依托云计算能力的金融科技，为金融机构提供更安全高效的全套金融解决方案。

4.智能交通

智能交通系统（IntelligentTrafficSystem，ITS）是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。ITS借助现代科技手段和设备，将各核心交通元素联通，实现信息互通与共享以及各交通元素的彼此协调、优化配置和高效使用形成人、车和交通的一个高效协同环境，建立安全、高效、便捷和低碳的交通。

例如：通过交通信息采集系统采集道路中的车辆流量、行车速度等信息，信息分析处理系统处理后形成实时路况，决策系统据此调整道路红绿灯时长，调整可变车道或潮汐车道的通行方向等，通过信息发布系统将路况推送到导航软件和广播中，让人们合理规划行驶路线。

通过不停车收费系统（ETC），实现对通过ETC入口站的车辆身份及信息自动采集、处理、收费和放行，有效提高通行能力、简化收费管理、降低环境污染。

ITS应用最广泛的地区是日本，其次是美国、欧洲等地区。中国的智能交通系统近几年也发展迅速，在北京、上海、广州、杭州等大城市已经建设了先进的智能交通系统。

其中，北京建立了道路交通控制、公共交通指挥与调度、高速公路管理和紧急事件管理等四大ITS系统。广州建立了交通信息共用主平台、物流信息平台和静态交通管理系统等三大ITS系统。

5.智能安防

智能安防技术是一种利用人工智能对视频、图像进行存储和分析，从中识别安全隐患并对其进行处理的技术。智能安防与传统安防的最大区别在于智能化，传统安防对人的依赖性比较强，非常耗费人力，而智能安防能够通过机器实现智能判断，从而尽可能实现实时地安全防范和处理。

当前，高清视频、智能分析等技术的发展，使得安防从传统的被动防御向主动判断和预警发展，行业也从单一的安全领域向多行业应用发展，进而提升生产效率并提高生活智能化程度，为更多的行业和人群提供可视化及智能化方案。

用户面对海量的视频数据，已无法简单利用人海战术进行检索和分析，需要采用人工智能技术作专家系统或辅助手段，实时分析视频内容，探测异常信息，进行风险预测。

从技术方面来讲，目前国内智能安防分析技术主要集中在两大类：

一类是采用画面分割前景提取等方法，对视频画面中的目标进行提取检测，通过不同的规则来区分不同的事件，从而实现不同的判断并产生相应的报警联动等。例如：区域入侵分析、打架检测、人员聚集分析、交通事件检测等。

另一类是利用模式识别技术，对画面中特定的物体进行建模，并通过大量样本进行训练，从而达到对视频画面中的特定物体进行识别，如车辆检测、人脸检测、人头检测（人流统计）等应用。智能安防目前涵盖众多的领域，如街道社区、道路、楼宇建筑、机动车辆的监控，移动物体监测等。今后智能安防还要解决海量视频数据分析、存储控制及传输问题，将智能视频分析技术、云计算及云存储技术结合起来，构建智慧城市下的安防体系。

6.智能医疗

人工智能的快速发展，为医疗健康领域向更高的智能化方向发展，提供了非常有利的技术条件。近几年，智能

疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥重要作用。在辅助诊疗方面，通过人工智能技术可以有效提高医护人员工作效率，提升一线全科医生的诊断治疗水平。如利用智能语音技术可以实现电子病历的智能语音录入;利用智能影像识别技术，可以实现医学图像自动读片;利用智能技术和大数据平台，构建辅助诊疗系统。

在疾病预测方面，人工智能借助大数据技术可以进行疫情监测，及时有效地预测并防止疫情的进一步扩散和发展。

以流感为例：很多国家都有规定，当医生发现新型流感病例时需告知疾病控制与预防中心。但由于人们可能患病不及时就医，同时信息传达回疾控中心也需要时间。因此，通告新流感病例时往往会有一定的延迟，人工智能通过疫情监测能够有效缩短响应时间。

在医疗影像辅助诊断方面，影像判读系统的发展是人工智能技术的产物。早期的影像判读系统主要靠人手工编写判定规则，存在耗时长、临床应用难度大等问题，从而未能得到广泛推广。

影像组学是通过医学影像对特征进行提取和分析，为患者预前和预后的诊断和治疗提供评估方法和精准诊疗决策。这在很大程度上简化了人工智能技术的应用流程，节约了人力成本。

7.智能物流

传统物流企业在利用条形码、射频识别技术、传感器、全球定位系统等方面优化改善运输、仓储、配送装卸等物流业基本活动。同时也在尝试使用智能搜索、推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术，实现货物运输过程的自动化运作和高效率优化管理，提高物流效率。

例如：在仓储环节，利用大数据智能通过分析大量历史库存数据，建立相关预测模型，实现物流库存商品的动调整。大数据智能也可以支撑商品配送规划，进而实现物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等。

在货物搬运环节，加载计算机视觉、动态路径规划等技术的智能搬运机器人（如搬运机器人、货架穿梭车、分拣机器人等）得到广泛应用，大大减少了订单出库时间，使物流仓库的存储密度、搬运的速度、拣选的精度均有大幅度提升。

人工智能发展前景:

人工智能技术在经过几十年的发展后，已经成为许多行业变革的重要力量之一。未来，其发展前景不可限量，以下是人工智能发展前景的一些预测：

应用范围将进一步扩展

人工智能技术在医疗、金融、制造、能源、教育等领域的应用已经比较广泛，未来其应用范围将会进一步扩大，例如，智能家居、智能物流、智能城市等。

技术将会不断突破

机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术都在人工智能领域取得了很大的突破，未来，人工智能技术将会更加成熟，并能够更好地与其他技术结合，推出更具有创新性的应用和产品。

个性化服务将会更为普及

人工智能技术可以分析和理解用户的行为和需求，并在此基础上提供更为个性化的服务，而这种服务将会在未来得以更为广泛的普及。

人工智能将会推动机器人产业的发展

人工智能和机器人技术的结合，已经使得机器人产业在医疗、教育、服务和制造等领域得到了广泛的应用。未来，人工智能技术将会为机器人产业带来更多的发展机遇。

人工智能将会推动数字化转型

人工智能技术可以与物联网、云计算等技术结合，为企业提供更多的数字化转型解决方案。未来，人工智能技术将会在企业数字化方面发挥更为重要的作用。

总之，人工智能技术是未来技术的重要发展方向之一，其发展前景不断拓展。未来，人工智能技术将会以更为广泛和深入的方式渗透到各个行业和领域，为人们带来更加智能和高效的服务和产品。

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人工智能领域的就业前景如何

人工智能领域的就业前景如何？

2023-07-03

标题：人工智能领域的就业前景展望

简介：随着科技的快速发展和人工智能技术的日益成熟，人工智能领域的就业前景备受关注。本文将探讨人工智能领域的就业趋势、需求和机遇，并对未来发展做出展望。

正文：

第一部分：人工智能领域的就业现状

人工智能已经深入到我们生活的各个方面，包括自动驾驶汽车、智能语音助手、机器人等。这些革命性的技术带来了巨大的变革和新的就业机会。目前，人工智能领域的就业市场持续扩大，需求迅速增长。

技术岗位需求增加：人工智能技术涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等多个领域，以及相关的开发和工程技术。企业对人工智能专业技术人才的需求不断增加，包括算法工程师、数据科学家、机器学习工程师等。

跨行业应用：人工智能已经进入到金融、医疗、制造、零售等各个行业。人工智能技术可以帮助企业提高效率、降低成本、增强决策能力，因此跨行业的就业机会广阔。

第二部分：未来发展趋势和机遇

智能驱动的工作变革：随着自动化和机器学习的进步，一些重复性和机械性工作将被自动化取代。但与此同时，新的岗位和工作角色也将涌现，例如数据分析师、智能系统监管员、算法伦理专家等。

创新与创业机会：人工智能领域的不断创新为创业者和初创企业提供了巨大机遇。创业者可以基于人工智能技术开发出新的产品和服务，并在市场上寻找商机。

人机协作的兴起：人工智能技术并非要取代人类，而是与人类合作，提供更好的决策支持和工作辅助。人机协作的需求将促使人工智能专业人才与其他领域的人才协同工作，共同推动创新和发展。

第三部分：发展建议与未来准备

学习基础技能：了解人工智能的基本概念、算法和工具是进入这一领域的首要步骤。学习编程语言，如Python和R，以及相关的数据分析和机器学习技术，将为就业提供良好的基础。

多领域知识结合：人工智能涉及多个领域的交叉，掌握其他相关领域知识，如统计学、计算机科学、商业等，将使人才更具竞争力。

持续学习和适应变化：人工智能技术在不断发展，新的算法和技术层出不穷。保持学习

培养解决问题的能力：人工智能领域需要专业人才能够分析和解决复杂的问题。培养批判性思维、逻辑推理和问题解决能力将有助于应对挑战并提供创新解决方案。

参与实践项目和竞赛：通过参与人工智能相关的实践项目和竞赛，可以锻炼实际应用技能和团队合作能力，并增加在行业中获得就业机会的竞争力。

结论：人工智能领域的就业前景广阔，随着技术的不断进步和应用场景的扩大，需求将持续增长。准备充分，学习基础技能，掌握多领域知识，培养解决问题的能力，并积极参与实践项目，将为个人在人工智能领域找到就业机会提供有力支持。同时，要保持学习和适应变化的心态，与时俱进，把握未来发展的机遇。

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