未来十年人工智能最好的城市 智慧城市的含义10字
智慧城市的含义10字？智慧城市是指利用人工智能技术，形成以数据为核心的城市决策机制，据实时数据和各类型信息，调配和调控城市的公共资源，最终实现程序自动智能化，提升城市运作效率的最优化软件。人工智能城市的本质，是在AI技术的赋能下，使城市拥有一个协同作战、自组织的中有机整体，并让城市管理具高运营的大脑。
全球人工智能发展最迅速的地区？世界上城市中人工智能最多
世界上城市中人工智能起码的应该是纽约。纽约有很多的，智能公司畜牧兽医相关专业相关的研究。
纽约手中掌握约7000家高科技公司，该市经济呈现多元化，接近欧洲市场，吸引人才涌往纽约。它是世界上为苹果、Facebook和亚马逊等科技公司所创造的空间的人工智能城市之一
人工智能产业分布规律？《2021人工智能发展》数据显示，2020年，我国人工智能核心产业规模达3251亿元，相关企业数量达6425家。从企业数量看，京津冀、长三角、珠三角地区企业数量占全国80%以上，北京、上海、深圳、杭州是人工智能产业发展重点城市。据不完全统计，四个城市人工智能相关企业数量超4800家，占全国企业数量约75%。其中企业最为罕见为北京，主要是深圳、上海、杭州。
人工智能上中下游分为基础层、技术层、应用层。基础层除了数据资源、软件资源、计算机平台；技术层牵涉机器学习、知识图谱、生物识别、计算机视觉、语音处理等；应用层以及产品服务、行业应用。
基础层方面，北京、上海、深圳、杭州企业数量占比均在22%左右；技术层方面，北京企业数量占比极高，提升到28.05%；应用层方面，上海企业数量占比略高于500其他城市，占比提升到62.04%。
人工智能专业专科毕业真实月薪？充当一个公司正准备招聘相关人员的HR，是可以很必须明确的告诉你：目前人工智能就业的薪资是排在所有岗位排名靠前的，是过去几年如今的未来十年都很比较热门的岗位。根据网上数据显示，目前人工智能岗位一线城市的换算下来月薪是33.3k/月，二线城市的算法工程的月薪也能去到15k/月。
当然每个月的学历，过往种种经验，技术经验千差万别，到了最后应该要看公司是对这个岗位的预算包括候选人的能力来定，但这个岗位从目前来看是太有前景的！
城市人工智能技术公司数据
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中国人工智能产业发展迅速，但整体实力仍落后于美国
主要发现
1中国人工智能产业发展迅速，但整体实力仍落后于美国。
中国已成为人工智能发展最迅速的国家之一，2018年中国人工智能市场规模有望超过300亿元人民币。人工智能企业数量超过1000家，位列全球第二。本次人工智能浪潮以从实验室走向商业化为特征，其发展驱动力主要来自计算力的显著提升、多方位的政策支持、大规模多频次的投资以及逐渐清晰的用户需求。与此同时，中国处于人工智能发展初期，基础研究、芯片、人才方面的多项关键指标与美国差距较大。
2中国企业价值链布局侧重技术层和应用层，对需要长周期的基础层关注度较小。
人工智能产业链分为基础层（芯片、算法框架）、技术层（计算机视觉、自然语义理解、语音识别、机器学习）和应用层（垂直行业/精确场景）。中国企业布局比较偏好技术相对成熟、应用场景清晰的领域，对基础层关注度较小。瞄准AI专用芯片或将为中国企业另辟蹊径。
3科技巨头生态链博弈正在展开，创业企业则积极发力垂直行业解决方案，深耕巨头的数据洼地，打造护城河。
科技巨头构建生态链，已经占据基础设施和技术优势。创业企业仅靠技术输出将很难与巨头抗衡，更多的创业企业将发力深耕巨头的数据洼地（金融、政府事务、医疗、交通、制造业等），切入行业痛点，提供解决方案，探索商业模式。
4政府端是目前人工智能切入智慧政务和公共安全应用场景的主要渠道。
早期进入的企业逐步建立行业壁垒，未来需要解决数据割裂问题以获得长足发展。各地政府的工作内容及目标有所差异，因而企业提供的解决方案并非是完全标准化的，需要根据实际情况进行定制化服务。由于政府一般对于合作企业要求较高，行业进入门槛提高，强者恒强趋势明显。
5人工智能在金融领域的应用最为深入，应用场景逐步由以交易安全为主向变革金融经营全过程扩展。
传统金融机构与科技企业进行合作推进人工智能在金融行业的应用，改变了金融服务行业的规则，提升金融机构商业效能，在向长尾客户提供定制化产品的同时降低金融风险。
6医疗行业人工智能应用发展快速，但急需建立标准化的人工智能产品市场准入机制并加强医疗数据库的建设。
人工智能的出现将帮助医疗行业解决医疗资源的短缺和分配不均的众多民生问题。但由于关乎人的生命健康，医疗又是一个受管制较严的行业。人工智能能否如预期广泛应用，还将取决于产品商业化过程中如何制定医疗和数据监管标准。
7以无人驾驶技术为主导的汽车行业将迎来产业链的革新。传统车企的生产、渠道和销售模式将被新兴的商业模式所替代。
新兴的无人驾驶解决方案技术公司和传统车企的行业边界将被打破。随着共享汽车概念的兴起。无人驾驶技术下的共享出行将替代传统的私家车的概念。随着无人驾驶行业规范和标准的制定，将衍生出更加安全和快捷的无人货运和物流等新兴的行业。
8人工智能在制造业领域的应用潜力被低估，优质数据资源未被充分利用。
制造业专业性强，解决方案的复杂性和定制化要求高，所以人工智能目前主要应用在产品质检分拣和预测性维护等易于复制和推广的领域。然而，生产设备产生的大量可靠、稳定、持续更新的数据尚未被充分利用，这些数据可以为人工智能公司提供优质的机器学习样本，解决制造过程中的实际问题。
9零售领域应用场景从个别走向聚合，传统零售企业与创业企业结成伙伴关系，围绕人、货、场、链搭建应用场景。
人工智能在各个零售环节多点开花，应用场景碎片化并进入大规模实验期。传统零售企业开始布局人工智，将与科技巨头在应用大数据和人工智能领域同台竞技，意味零售商将更加积极与创业公司建立伙伴关系。
10政策与资本双重驱动推动人工智能产业区域间竞赛，京沪深领跑全国，杭州发展逐步加速。京津冀、珠三角、长三角以及西部川渝地区成为人工智能企业聚集地区。
北京、上海、深圳牢牢占据人工智能城市实力第一梯队的位置，广州的大型企业与初创企业数量较少，杭州主要依靠阿里巴巴，因而属于第二梯队，重庆则受到技术与人才基础限制处于第三梯队。
11各地政府以建设产业园的方式发挥人工智能产业在推动新旧动能转换中的作用。
人工智能产业园呈现多点开花、依托原有高科技产业园以及与原有园区企业产生联动效应的特点。但由于建设速度过快，园区也出现了空心化与人才缺口的问题。
在中国，政府正通过多种形式支持人工智能的发展。中国形成了科学技术部、国家发改委、中央网信办、工信部、中国工程院等多个部门参与的人工智能联合推进机制。从2015年开始先后发布多则支持人工智能发展的政策，为人工智能技术发展和落地提供大量的项目发展基金，并且对人工智能人才的引入和企业创新提供支持。这些政策给行业发展提供坚实的政策导向的同时，也给资本市场和行业利益相关者发出来积极信号。在推动市场应用方面，中国政府身体力行，直接采购国内人工智能技术应用的相关产品，先后落地多个智慧城市、智慧政务等项目。
1.1.3面临挑战
人工智能技术在中国实现了快速的发展，虽然中国在部分技术和快速应用上具备了一定的竞争力，但是基础层技术的薄弱仍然是牵制中国人工智能发展的关键制约因素，同时还面临标准落地难、法律法规不完善以及人才缺乏的挑战。技术缺口作为全球发展最快的人工智能市场，中国在芯片制造和人工智能技术以及基础理论研究方面均落后于国际先进水平。
长期以来，中国的芯片大部份依赖进口，计算力方面的技术基础薄弱。根据中国海关总署数据显示，2015—2017年中国进口芯片总量分别为3140亿块、3425亿块、3770亿块，进口额分别为2299千亿美元、2270千亿美元和2601千亿美元。这也使芯片进口额连续三年超过了原油。而在算法研究方面，中国仍然应用的是Facebook、谷歌等公司提出的算法框架，在算法研究上仍待突破。
标准落地
目前，中国人工智能行业在标准落地上存在较大缺口。标准作为经济和社会活动的主要技术依据，已成为衡量国家或地区技术发展水平的重要标志、产品进入市场的基本准则、企业市场竞争力的具体体现。截至目前，美国、欧盟、日本等发达国家高度重视人工智能标准化工作。美国发布的《国家人工智能研究与发展策略规划》，欧盟发布的“人脑计划”，日本实施的“人工智能/大数据/物联网/网络安全综合项目”，均提出围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图抢占新一轮科技主导权。在中国，虽然已经有政府和机构在牵头，但中国现阶段各人工智能应用领域的标准存在巨大的差异，顶层设计与复杂现状一时仍然难以匹配。
法律法规
正如每一次科技和技术进步，围绕这项技术所出现的法理问题也应运而生。人工智能发展过程中的法律法规制定问题也是行业面临的挑战。以无人汽车为例，自动驾驶涉及法律法规，而法规不明确将会制约自动驾驶商业化落地。中国在人工智能发展政策上主要强调促进技术进步和产业应用，而对道德伦理安全规则等问题还存在政策的缺失。截至目前，美国等世界多国已经开展了就正义和公平、安全与认证、隐私与权力、税收制度和失业、自主武器等方面人工智能的社会学研究。反观目前中国人工智能研究主要聚集在专利技术等维度，关于人工智能道德和法律方面的研究非常有限。随着人工智能发展的深入，政府应该与国际研究接轨，鼓励和推动人工智能相关的社会科学研究。
人才缺乏
据牛津大学2018年对中美两国对算法研究的人才与全球先进国家的对比显示，中国目前在算法研究方面的人才仅占全球人工智能底层技术研究的13.1%，而美国算法人才的占比为26.2%。从开设人工智能专业院校的数量来看，中国仅有不到30所大学的研究实验室专注于人工智能，该数字远远无法满足人工智能企业的用人需求。从人工智能从业经验来看，美国半数以上的数据科学家拥有十年以上的工作经验，而在中国超过40%的数据科学家工作经验上不足五年。
总体来看，人工智能行业可分为基础支撑层、技术层和应用层。基础层提供计算力，主要包含人工智能芯片、传感器、大数据及云计算。其中芯片具有极高的技术门槛，且生态搭建已基本成型。目前该层级的主要贡献者是Nvidia、Mobileye和英特尔在内的国际科技巨头。中国在基础层的实力相对薄弱。技术层解决具体类别问题。这一层级主要依托运算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术，包括语音识别、自然语言处理、计算机视觉和机器学习技术。科技巨头谷歌、IBM、亚马逊、苹果、阿里、百度都在该层级深度布局。中国人工智能技术层在近年发展迅速，目前发展主要聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域。除了BAT在内的科技企业之外，出现了如商汤、旷视、科大讯飞等诸多独角兽公司。应用层解决实践问题，是人工智能技术针对行业提供产品、服务和解决方案，其核心是商业化。应用层企业将人工智能技术集成到自己的产品和服务，从特定行业或场景切入（金融、安防、交通、医疗、制造、机器人等）。未来，场景数据完整（信息化程度原本比较高的行业或者数据洼地行业），反哺机制清晰，追求效率动力比较强的场景或将率先实现人工智能的大规模商业化5。从全球来看，Facebook、苹果将重心集中在了应用层，先后在语音识别、图像识别、智能助理等领域进行了布局。得益于人工智能的全球开源社区，这个层级的门槛相对较低。目前，应用层的企业规模和数量在中国人工智能层级分布中占比最大。
AI融入金融业 金融行业已成为AI场景中发展最为迅速的领域之一
以严谨和保守著称的金融行业近年来引来了一连串的技术变革，扫码支付、人脸识别、机器风控等新的金融手段不断出现，颠覆了行业刻板印象。
金融场景下高度结构化的数据给AI技术的发展提供了机遇，在此基础上，身份识别、风控管理、流程优化等领域开始出现AI技术的身影。事实上，金融行业已成为AI场景中发展最为迅速的领域之一。
人工智能对金融业的变化
①人工智能会取代大部分金融领域的从业者，首先会取代一些需要重复性工作的岗位，例如银行客服等的职位。但长远来看，其取代将会是全方位的，从客服到资产管理经理或交易员，人工智能也会陆续取代昂贵的人工服务。
未来5年内，银行业的30％工作岗位将会消失。取而代之的是智能金融相关岗位增加，技术人员的需求会增加。金融机构走向技术化。
②人工智能在金融业的应用在智能投顾上的应用前景非常广阔，借助高性能计算机和大数据处理技术，理财机器人可以为用户提供非常好的投资建议。
自动化的程序交易可以尽可能的减少资金和时间的浪费，提升资金使用效率。目前国内领先的智能财富管理平台懒财网在此方面已经积累了深厚的经验。懒财网的智能机器人可以通过对用户的资金流动性个性化分析为用户匹配合适的资产。
③利用人工智能进行风险防控已经取得进展，已经有不少的信贷机构在实践基，将数据挖掘、机器学习等大数据建模方法运用到贷前信用评审、反欺诈等风控管理环节。
相较传统的征信方式，利用人工智能可以快速处理大数据内容，从而在多个维度上对风险进行评估，除了个体数据还可以分析与个体数据有关联的其他个体和群体数据，检测分析企业的上下游、合作、竞争对手、子母公司、投资、对标等关系。能够覆盖更大的范围，同时确保风控准确性。
④人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，除了信贷风控之外，还可以进行内部安全监管。如运用图形视频处理技术，实时监控银行柜员行为。通过人脸识别系统对集中运营中心、数据中心机房等进行安全保障，防范不法分子的非法入侵，同时进行多人的人脸识别，实现智能识别，达到安全防范的目标。
⑤传统的金融账户登录验证多采用账号＋密码＋短信验证码的模式，流程繁琐且会产生一定的通信费用。目前已有一部分金融机构将生物特征识别技术用于账户登录、账户查询、支付等身份验证环节。
金融领域正在应用的生物识别技术包括但不限于指纹识别、声纹识别、虹膜识别、人脸识别等。以人脸识别为例，随着智能手机逐步拥有1：1的人脸比对能力，微信支付及支付宝两大支付巨头先后上线了刷脸支付功能，并在线下门店展开了刷脸支付设备推广战。
人工智能＋大数据对金融业的帮助
①在数据初筛与分类整理的基础上，机构可以借助数据对客户进行数据画像。对于金融机构而言非常难以判断，仅凭客户填写的资料是非常不清晰的。
通过人工智能下大量的数据辅助，金融机构就可以根据一条条数据对于要借款的用户进行特征化处理，对用户进行标签化建设，通过标签体系将用户的特征完全描述出来，从而让用户的特征在金融机构面前变得清晰可见，利于下一步的业务推进和风险控制。
②近些年来，由于互联网金融的飞速发展，在网络上形成了一整套针对互联网金融的“薅羊毛”黑色产业链，这些羊毛党们往往手上搜集着几百张甚至上千张电话卡、身份证等关键信息，只要看到有做活动的互联网金融平台就一拥而上，借助平台吸引新用户的优惠，大发横财。
针对这个人群，人工智能＋大数据就有了用武之地，通过大数据羊毛防火墙，恒昌会记录每个用户的投放渠道，针对投放的转化率、复投率等指标进行综合分析，再判断用户有没有反复更换数据卡，更换手机来注册用户，从而避免羊毛党对于平台的伤害。
③通过对于每个人的大数据分析，借助大数据建模构建起了用户身份的关联属性，从而提升了对于风险的防控能力。
通过这一个个关联体系构建起了借款人之间的人脉关系网，当一个人脉关系网中的人经常违约的话，系统将会自动降低对此关系网中人的信用评级，甚至直接拒绝贷款。
④现阶段，金融欺诈事件频发，很重要的原因就是现在一个个银行所存储的账户信息是相互孤立的，难以进行有效地分析。
基于人工智能和大数据分析的反欺诈，应用难点就在于如何把不同来源的结构化或非结构化的数据整合在一起，并构建反欺诈引擎，从而有效地识别出身份造假、团体欺诈、代办包装等欺诈行为。知识图谱作为关系的整合以及表达解析方式，可以很好地解决这些问题，让金融欺诈的惯用伎俩无处藏身，从而实现数据反欺诈。
理性看待AI在金融业的应用
AI不可能是万能药，不可能一下子解决行业的痛点，不可能一下子有那么完美。所以，首先要拥抱这个技术，拥抱它的商业模式，但同时要有耐心，要有务实的心态，真正了解AI的潜力和局限性。
但实际上人工智能背后有很多的人工标注、训练学习的劳动，所以有多少人工才有多少智能，人工智能并不是一个神秘东西，有很多的努力在后面，而且需要很多使用者、用户要理解、业务痛点，而不是说设立一个AI实验室，找一帮科学家关起门来搞出一个神秘的算法解决很多的问题。训练，接纳它的不完美，这样才能真正的把一个AI的项目慢慢培育起来。
如果决定采用AI技术在金融行业，必须与业务部门紧密配合，找出业务的痛点，用AI的技术解决它实实在在的。
替代和升级并存
由于上述因素的影响，金融开始变成了对技术非常敏感的行业，其中人工智能成为眼下金融行业最新的争夺焦点，甚至有人认为人工智能将成为金融行业的核心竞争力。
关于智能机器会不会替代人的问题，其实和这个也相关。随着人工智能的发展，现在各大银行似乎已经不需要柜员了。虽然人工智能不能完全取代人，但是人工智能已经可以做到很多人可以做的工作。这就是为什么我们每次进银行都会发现开的窗口并不多。这都是人工智能取代的结果。
尤其年轻人成了现代社会的主力军，各种理财和在线的银行APP。已经让很多人不怎么去银行了，所以金融工作将会有大部分工作会被人工智能所取代。没有了柜员，原来的工作人员可能成为理财销售，甚至办信用卡的人员。所以银行也不再是铁饭碗，充实自己才是硬道理。
我国在人工智能金融上捷足先登
在AI为主的新金融时期我国最少会与美国分享话语权，现有的金融格局将会有所改变。对于我国来说，未来庞大的AIGDP，是一个求之不得的新动力。开发激活这个新动力的切入口应该是金融。
我国与美国一个最大区别是国有金融占比很高。这就决定了发展AI金融离不开国有金融参与介入投入。目前国有金融在AI技术上都是磨刀霍霍，还应该继续加快进度。
发展AI金融的真正动力在于民营金融企业特别是大型互联网金融公司。必须把发展民营经济与民营金融企业放在前所未有之位置。
令人可喜的是我国这几年出现的网商银行、微众银行、蚂蚁金服、百度金融、京东金融、小米金融等都具有胎里带来的拥抱AI的基因，而且正在如火如荼的研发，给金融业带来巨变指日可待。
结尾
在服务业中最高端的金融业特别是金融分析师，AI都试图要取代，这就说明AI进入复杂劳动行业基本没有障碍了。这也就决定了未来哪个国家抓住AI技术的机会，也就从根本上控制了全球发展的制高点。
未来的竞争焦点集中在第四次技术革命的核心技术上，也就是新经济新科技新金融的竞争。这里面AI与区块链两大技术将会是焦点的焦点。这也是我国等有远见的大国提前布局这些高科技领域的原因。