物流仓储的发展过程分为哪几个阶段
原标题：物流仓储的发展过程分为哪几个阶段物流仓储是现代物流的一个重要组成部分，在物流系统中起着至关重要的作用。高效合理的物流仓储可以帮助厂商加快物资流动的速度、降低成本、保障生产的顺利进行，并可以实现对资源有效控制和管理。物流仓储的发展经历了不同的历史时期和阶段，从原始的人工物流仓储到现在的智能仓储，通过各种高新技术对物流仓储的支持，仓储的效率得到了大幅度的提，物流业也得到了迅猛的发展。而物流仓储的发展过程分为哪几个重要阶段呢？尚简物流仓储设备厂家概述为以下三大类：
一、人工和机械化的物流仓储阶段
这阶段物资的输送、仓储、管理、控制主要是依靠人工及辅助机械来实现。物料可以通过各种各样的传送带、工业输送车、机械手、吊车、堆垛机和升降机来移动和搬运，用货架托盘和可移动货架存储物料，通过人工操作机械存取设备，用限位开关、螺旋机械制动和机械监视器等控制设备来运行。机械化满足了人们对速度、精度、高度、重量、重复存取和搬运等方面的要求，其实时性和直观性是明显优点。
物流仓储
二、自动化物流仓储阶段
自动化技术对仓储技术和发展起了重要的促进作用。上世纪50年代末开始，相继研制和采用了自动导引小车（AVG）、自动货架、自动存取机器人、自动识别和自动分拣等系统。到上世纪70年代，旋转体式货架、移动式货架、巷道式堆垛机和其他搬运设备都加入了自动控制行列。
随着计算机技术的发展，信息技术的应用已成为仓储技术的重要支柱。到上世纪70年代末，自动化技术被越来越多地应用到生产和分配领域。
物流仓储
三、智能化物流仓储阶段
继自动化仓储之后，人工智能推动了仓储技术的发展，即智能化仓储。上世纪70年代初期，我国开始研究采用巷道式堆垛机的立体仓库。1980年，由北京机械工业自动化研究所等单位研制建成的我国第一座自动化立体仓库在北京汽车制造厂投产。从此以后，立体仓库在我国得到了迅速的发展，但是目前还处于自动化仓储的推广和应用阶段。返回搜狐，查看更多
责任编辑：Web30与区块链有何不同现在处于哪个阶段
了解Web3.0Web3.0的纵向拆解：从Web1.0到Web3.0Web1.0是互联网初级阶段，是传统信息化到互联网信息化的过渡阶段，信息化的主要形式将传统媒介中的信息通过互联网来实现，用户参与Web1.0的形式类似乎传统的阅读、观看和收听媒介，参与的方式主要是信息的接受者。说白了，用户参与Web1.0，主要是阅读、收听、观点行为，信息是单向的。
Web2.0是互联网络的中级阶段，这一阶段的主要特色是互动，用户不再仅是信息的接受者，用户的阅读或观看、讨论、购买等行为，形成大数据资源库。然而这个资源库的所有者和使用者仍然是中心化的平台或媒体。在Web2.0中，用户即可以获取信息，也可以与媒体、平台进行互动，与其他用户间进行互动，进而形成信息的双向流通。
Web3.0的核心特色是去中心化，用户的行为生成的一系列数据构成的资源库，并不是由某一个中心化的平台或媒体所掌握，而是大众共同拥有所有权和使用权。
在Web1.0中，平台向用户传播知识、提供信息等。
在Web2.0中，用户和平台同时向广大用户传播知识、销售商品、提供信息。而平台在这个过程中，通过数据汇总、算法处理等中心化的作用，为用户提供信息与服务，同时获得利润。
在Web3.0中，用户向广大用户传播知识、销售商品、提供信息。Web3.0中的数据汇总、算法处理是通过去中心化的方式进行的，任何人都有机会参与这个信息与服务的提供过程，同时有机会获得收益。
通俗的说，在淘宝、知乎这样的平台中，用户提供的数据由淘宝、知乎所掌握，这些信息如何展示给用户，也是有淘宝、知乎来制定算法。
在Web3.0中，以区块链为核心的去中心化网络，参与者可以参与记账，存储和管理数据，并获得收益，这个过程其实就是我们常说的挖矿。而数据是共享的，任何人有权限调用数据，在此基础上开发产品，并有可能获得收益。
Web3.0的横向解剖：Web3.0与区块链的关系上一部分内容主要是聊Web1.0到Web3.0的进化，相信大部分朋友应该早已了解。但是，由于Web3.0的核心特征是去中心化，说到去中心化的，很多朋友会直观地联想到区块链。
很多朋友并没有搞清Web3.0和区块链的关系。
Web3.0与区块链有着密切的关系，但是Web3.0不等于区块链。区块链是一个去中心化的信息网络，区块链生态则是包含以这个去中心化数据库为基础的协议和应用。而Web3.0大于区块链生态，因为Web3.0需要更多的内容，例如去中心化存储，需要更多的技术，例如人工智能技术。所以Web3.0应用比区块链应用可以包容更多的内容。
所以，区块链是Web3.0的核心、关键组成部分，但不是唯一成分。
Web3.0的版图以下为小蜜蜂不完整的整理：
Web3.0相关的技术和项目非常多，小蜜蜂简单概括，旨在为下面的分析提供一些依据。
Web3.0现在处于什么阶段？先聊结论，Web3.0现在比较接近2019年下半年Defi，也就是处于萌芽且具有一定热度的阶段。
从市场认知来看，一部分人表示不懂什么是Web3.0，不明白Web3.0和区块链有什么不同？另一部分认为这又是一个概念而已。
从生态产品来看，Web3.0的基础设施相对具有一定的成熟度，以太坊即将转POS共识、逐渐繁荣的若干Layer2网络，稳定发展的BSC、生态出现创新发展的solana……去中心化存储也可以完成NFT文件的存储。然而，顶层应用的发展仍然是非常青涩的。
第一，绝大部分的Web3应用的动机和卖点仍然是toearn，为用户带来的更多的是赚钱机会，而非利用去中心化优势给用户带来体验。
第二，更多的应用仍然属于准Web3应用。应用的资金和NFT是保存在区块链上，但是应用的具体数据仍然是保存在开发者的中心化服务器上，比如stepn的运动数据，用户的运动轨迹、频繁等数据仍然是中心化的。即使steem这样，用户每一个操作，每一次点赞（或踩）、转发、评论都会写入steem区块链，steem上的图片、媒体等仍然使用的是中心化存储。
所以，Web3现在仍然是处于早期萌芽阶段。打开coinmartketcap平台，查看web3标签，我们会发现绝大部分项目是底层基础设施，真正的Web3应用寥寥无几。
写在最后Web3.0的意义非常重大。
一方面，Web3.0的发展，通过去中心化的信息网络将给信息技术、金融、社会带来更丰富的体验；另一方面，一旦Web3.0出现变革式的创新，有可能刺激社会经济发展，从而减缓甚至阻止大概率即将出现的经济衰退。
不过，Web3.0的发展恐怕不会像Defi这么迅速。一方面，Defi的核心是经济模型，其创新及开发门槛低，因此可以迅速发展起来；另一方面，Defi的主要数据只是资金流动，因此对底层的承载力的要求也比较低。而Web3.0是更复杂的应用，涉及到更多元化的信息和生态，因此其应用创新与开发，底层配套设施的完善都需要更长的周期。
Defi从萌芽到繁荣用了半年到一年半的时间，Web3.0呢？
智能家居仍然处于起步阶段?
国内家电业是一个已经非常成熟的行业，用行业人士的话说是在顶着天花板前行。因此，家电行业亟需寻找到新的发展方向，以期借助5G新时代的到来，不断拓展新的增长空间。有一个领域似乎已经受到家电企业的瞩目，未来很可能是家电产业升级的路径。
以当前技术飞速发展的情况来说，家电行业普遍认为，智能家居或者是智慧家庭将是家电发展的方向，会把单个的家电品通过智能化改造赋能，让其充当智慧家庭的终端设备，从而给家电品赋予新的内涵和功能，实现在产业和市场上的升级。
智能家居仍然处于起步阶段
就智能家居前景而言，在5G加持下，人工智能、物联网在家庭场景中的落地，必然会促使智能家居呈现飞速发展态势。调研机构StrategyAnalytics的报告指出，2019年全球智能家居设备市场销售超520亿美元。2020年受疫情影响会下挫，但2021年将达到620亿美元。到2025年，全球智能家居设备将达到880亿美元。
新近来自CSHIA发布的《2020中国智能家居生态发展》白皮书则显示，在产业链供应设备占比中，家庭安防占比达21%、智能照明占16%、智能影音占16%、智能家电则占12%。当然，也有研究机构的这一数据并不相同，认为智能家电在智能家居中的比重会更大一些。因为，家电的品种实在太多。一旦智能家居成型，诸多家电品都会融入其中。
虽说家电品作为智慧家庭终端的是个共识，家电企业都有向智能家居挺近的冲动，但因为智能家居是一个新兴产业，还处于初创起步时期。不仅行业未来到底是怎样的形态？还只是在探索展望阶段，能够说得清楚是怎样的模式并无定论。
可以这样讲，整个智能家居处于探索起步阶段，还没有形成实质性的产业，仍然是一个概念大于实际的方向而已，真正落地还需在技术条件、理论成熟、基础夯实情况下才能真正落地。家电品作为智能终端的地位在新技术条件下重新确定。
而智能家电只是智能家居系统当中的一个组成部分，所以两者间是不能画等号的。相比之下，智能家居更像是一个系统，通过物联网的技术，将家中的各种设备连接到一起，打造涵盖多种智能终端，形成一套完整的住宅管理系统。智能家电只是居家中一个个智能终端，是依靠现代通讯技术连接下，在智能家居中发挥作用。
单打独斗难以支撑智能家居
客观地说，智能家居是一个涉及面广的新兴产业，包括上游的通讯、电子、数字，终端设备的家电、家居、安防、通风、照明、显示、房地产，还有就是最重要的平台、系统集成方。这样通过物联网的互联互通，才能形成具有功能最大化的具有实际意义的智能家居或者智慧家庭。
不过，由于物联网还处于发展的初期，一方面因为智能家居是基于物物相连、互通互动才能实现。而现在通讯还处于4G时期，要等到5G全面普及后，智能终端才能充分有效的发挥作用；另一方面还需要各智能终端产品的进一步智能化，以摆脱单个智能的局限而适应进入一个体系中发挥作用。
单个厂家所做的包括智慧平台、智能家电产品的智能家居，只能说是狭义上的智能家居。理想中的智能家居，只有通过专业第三方平台的建立，才能把智能家电、智能家居、智能安防、智能照明、智能通风等诸多智能终端整合在一个平台上，这才是具有完整意义的智能家居。
不难发现，前不久在广州开幕的国际建筑装饰博览会上，以智能家居、家居大定制、智慧生活名义参展的企业不在少数。不过走遍场馆，很难寻觅到家电企业的身影，这不是说家电企业不重视智能家居，而是行业之间各行其是，处于各自为战的阶段。
对这样一个涉及未来又涉及诸多产业的新兴产业，显然各行其是的混乱局面是不可能令其健康发展。很多企业都是抱着智能家居是块“唐僧肉”的想法，都想去咬两口。但实际上，智能家居是一个庞大的系统工程，单凭终端企业自身是根本无法完成，必须借助社会多方面资源，形成多种终端的有机集成才具有实际意义。
其中，重要的是必须要有几个第三方平台出现，最终才能完成智能家居的真正落地。这就像现在的电商一样，刚起步时各个厂家都做自己的线上平台，但在最终厂家所做的平台只能是卖自己的货，别的厂家谁愿意把自己的产品放到竞争对手的平台上去做销售呢？最终第三方的电商阿里系的淘宝、天猫，京东商城、苏宁易购、拼多多才真正造就了线上电商渠道的形成。未来的智能家居也会走这样一条由第三方平台主导的发展路径。
未来智能家居将由平台主导
纵观整个智能家居产业，现在还处于各个产业融合的初期。虽说大家都看到智能家居的宏伟前景，但谈到具体实施落地，大多数产业都想自己来主导。因此，我们看到有关各产业主导的智能家居的活动，包括会议、论坛、样板，形成各式各样智能家居的模式和形态。
不过现在所尝试的智能家居还都是自己搭台自己唱戏，只能算是智能家居的初级阶段，或者说是简单狭义的智能家居。从市场发展、平台生态、空间智能、场景衍生、技术应用、产品演进、用户画像、服务数据、未来趋势等多个角度，显然厂家自说自话的形式是行不通的，打破必须要有第三方平台出现。
当然，从现在构想的智能家居体系中，家电产品确实是占据着相当的分量。这也是家电企业愿意搭建平台的原因和动力。也确实有一些综合性的家电企业，凭借着拥有产品套系，可以实现以家电为核心的智能家居。但应该看到，虽然家电品的套系已经比较全，但是还有一些资源凭家电企业是难以整合进体系的。因而，这样的智能家居是不完整的。
因此，一些人就担心，家电企业现在不去主导智能家居，未来会沦为“设备供货商”的这一角色，甚至可能会被其它行业诞生的主导者整合。到那时，一个从属地位的供应商，只能是幕后英雄，无以谈品牌。实际上，这确实是一个不可回避的问题。
但是，如果我们把眼界放开一些，想想看，如果十多年来我们家电企业还都是以自己的平台发展电商，哪有现在电商成为主流商业终端的局面，家电厂商怎样满足移动互联下的广大用户的需求呢？当然，家电企业整合智能家居也不是不可能，但需要完成的方方面面问题很多，值得家电企业认真去考虑。
专业的事还是要靠专业的第三方来做，就像家电流通最终出现天猫、淘宝、京东、苏宁易购、拼多多等一样，我们期待着智能家居第三方平台的出现。虽然我们不知道会是谁？但这个第三方平台一定会出现，这是产业特性所决定的，谁都无法抗拒！责任编辑：tzh
人工智能目前(人工智能目前处于什么阶段)
导读人工智能目前处于什么阶段当前,人工智能领域处于第三次浪潮的初始阶段,这一波人工智能的发展主要受到大数据,机器学习尤其是深度学习技术的推动.人工智能技术在…人工智能目前处于什么阶段当前,人工智能领域处于第三次浪潮的初始阶段,这一波人工智能的发展主要受到大数据,机器学习尤其是深度学习技术的推动.人工智能技术在智能医疗,自动驾驶,金融科技等领域有着很好的发展前景。
目前来看，主要存在以下几个方面的问题：
第一：对于应用场景的依赖性较强。
第二：技术成熟度不足。
第三：对于应用人员的技术要求比较高。
要想解决人工智能产品（软件）存在的这些问题，除了要完善目前人工智能产品的应用场景之外，还需要行业专家参与到人工智能产品的研发中，这是解决人工智能产品落地应用的必要环节。随着当前不少人工智能开发平台的推出，未来将有大量的人工智能应用推向市场。
人工智能现在处于哪一个阶段人工智能的发展主要经历了五个阶段：
（1）萌芽阶段，上世纪50年代，以申农为首的科学家共同研究了机器模拟的相关问题，人工智能正式诞生；
（2）第一发展期，上世纪60年代是人工智能的第一个发展黄金阶段，该阶段的人工智能主要以语言翻译、证明等研究为主；
（3）瓶颈阶段，上世纪70年代经过科学家深入的研究，发现机器模仿人类思维是一个十分庞大的系统工程，难以用现有的理论成果构建模型；
（4）第二发展期，已有人工智能研究成果逐步应用于各个领域，人工智能技术在商业领域取得了巨大的成果；
（5）平稳发展阶段，上世纪90年代以来，随着互联网技术的逐渐普及，人工智能已经逐步发展成为分布式主体...
人工智能目前正处在什么阶段1、1956年，人工智能才被确立为一门学科。
2、人工智能从发展历程分为以下阶段：
人工智能的诞生：1943-1956
在20世纪40年代和50年代，来自不同领域（数学，心理学，工程学，经济学和政治学）的一批科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。
黄金年代：1956-1974
第一次AI低谷：1974-1980
繁荣：1980-1987
第二次AI低谷：1987-1993
走在正确的路上：1993-2005
大数据：2005-现在
3、在有大数据之前，计算机并不擅长解决需要人类智能来解决的问题，但是今天这些问题换个思路就可以解决了，其核心就是变智能问题为数据问题。由此，全世界开始了新的一轮技术革命——智能革命。
人工智能目前处于哪个阶段品牌型号：联想小新Pro13
系统版本：windows7
人工智能的发展阶段大概可以分为三个方面，第一阶段：计算智能，第二阶段：感知智能，第三阶段：认知智能。
计算智能：机器开始像人类一样会计算，传递信息。
感知智能：机器开始看懂和听懂，做出判断，采取一些简单行动。
认知智能：机器开始像人类一样能理解、思考与决策。
目前人工智能已经进入到了哪个发展阶段?人工智能的发展主要经历了五个阶段：
（1）萌芽阶段，上世纪50年代，以申农为首的科学家共同研究了机器模拟的相关问题，人工智能正式诞生。
（2）第一发展期，上世纪60年代是人工智能的第一个发展黄金阶段，该阶段的人工智能主要以语言翻译、证明等研究为主。
（3）瓶颈阶段，上世纪70年代经过科学家深入的研究，发现机器模仿人类思维是一个十分庞大的系统工程，难以用现有的理论成果构建模型。
（4）第二发展期，已有人工智能研究成果逐步应用于各个领域，人工智能技术在商业领域取得了巨大的成果。
（5）平稳发展阶段，上世纪90年代以来，随着互联网技术的逐渐普及，人工智能已经逐步发展成为分布式主体...。
人工智能目前处在什么阶段人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能充满未知的探索道路曲折起伏，人工智能的发展历程基本划分为以下6个阶段：1、起步发展期，2、反思发展期，3、应用发展期
4,低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
人工智能现处于什么阶段人工智能的三个阶段
到目前为止，科技界将人工智能的发展分为弱人工智能（简称ANI）、强人工智能能（简称AGI）、超强人工智能（简称ASI）三个阶段。
那么，人工智能三个阶段各有什么特点呢？
ANI阶段（大胆预测2016~2036年左右），就是智能机器深度学习、精准计算、模仿复制、人机互动等。她可将人类从事的所有简单重复的活动，标准化、程序化、流程化的活动逐步取代。但人的神经网络，情感交流，跨行业跨学科的综合性思维，抽象思维，审美思维、创意性思维等这些智能机器人还远远做不到。完成ANI阶段估计要在20年以后，知识性人才在这20年之内不必惊恐、能够继续有所作为。
AGI阶段（大胆预测2036~2116年左右）：智能机器通过进一步海量学习、人机互动、情感交流、自我创新、和不断发展，能将人类从事所有活动以及各种抽象思维、情感交流，通过人机协作、机-机协同全部完成，智能机器人团队将比人类的效率提高几万倍，但不管智能机器如何聪明，它还是被人类控制。完成这一阶段可能需要50年~100年（也就是说AGI阶段大概在2036~2116左右），不管预判的误差有多大，AGI阶段迟早会到来。
ASI阶段（大胆预测2116年以后）：在完成AGI阶段后，人工智能就会进入ASI阶段，在这个阶段智能机器人会逐渐地全面地超越人类，甚至希望统治人类！这场控制与反控制的斗争可能要在AGI阶段完成后再经过100~200年。
另外，三个阶段对不同职业又有何等影响呢？
1、ANI阶段（大胆预测2016~2036年）
ANI阶段，智能机器人系统还只是取代人类一般性的行为，但她取代不了人类的思维和创意。在这个阶段定会出现暂新的业态，如：智能驾驶（无人驾驶的车和船）、无人机、智能机器人、智能制造、智能物流、智能医生、无人餐厅、无人商店、无人车间、无人工地、创意空间、文化沙龙、学术演讲、小型会展、个性化旅游等等。
ANI阶段哪些职业会被智能机器人取代呢？
首先是简单重复性的劳动。如：农村种地者、工地建筑工人、车间工人、搬运工、电焊工、快递小哥、餐厅（酒店、商场）服务员、保洁员、保安、售货员、护士、银行前台员工等会面临着80%~90%转移或失业。
其次是不需太多综合分析或创新思维的白领。如：证券交易所交易员、保险公司保险员、公司后勤人员和文员、救灾人员、驾驶员、专职翻译等。
ANI阶段哪些职业会更加山花烂漫呢？
虽然人工智能风生水起，但新业态更加层出不穷，这些职业不仅不会被智能机器人取代反而更加山花烂漫！
（1）、AI掌控者、公司决策者、公司高级管理者、AI开发者、AI软件工程师、AI讲师或培训师。
（2）、团队高级管理者、高级商业判者、跨界论坛组织者；
（3）、创享未来学术沙龙组织者、天马行空创意设计师、艺术类原创者、异想天开的建筑师、职业规划师、心理咨询师、情感陪护师、个性化定制者等（因为标准化制造产品效率比过去可能会提高成千上万倍，标准化的物品会被大众逐渐厌倦，但差异化的定制会成为时尚。由于初级AI智能机器还无法取代人类的思维和情感，对于跨学科跨行业的综合性创造还处于幼儿期）。
2、AGI阶段（大胆预测2036年~2116年）
在智能机器的深度学习和不断变革与发展，完全取代了人类一切简单、重复、程序化标准化的所有行为后，还会逐渐学习并掌握人类的综合推理及判断、抽象思维及预判能力，甚至智能机器可以自己编写人工智能的相关程序、自我复制（比如纳米机器人一旦出现，它可以数以亿计的快速自我复制）、加速自我提升。
AGI阶段哪些职业会被智能机器人取代呢？
在未来的AGI阶段演变过程中，专职检查化验方面医生、主治医师等级别医生、普通教师、普通飞行员、普通律师、普通会计、统计员、按标准按规范等有章可寻的设计师、建造师、监理工程师等。
AGI阶段哪些职业会更加山花烂漫呢？
（1）、AI掌控者、公司顶层决策者、高级管理者、AI开发者、AI软件工程师、AI讲师或培训师；人-机大脑风暴、智能资源师（相当于目前的人力资源师），人机合作、机-机合作管理者等。
（2）、率先采用AI+者，如：将人工智能应用到高端制造，应用到服务各行业，应用到娱乐业、文化产业等等。
(3）、高级社会学者、高端论坛大咖、团队高级管理者、高级商业判者、跨界论坛组织者等。
(4)、心理学家、情感大师；艺术大师、个性化原创者、大诗人、小说家、导演；太空旅游、海底观光组织者等。
3、ASI阶段（大胆预测2116年以后）
人工智能迈入ASI阶段,由于智能机器人已有思想和情感，他们也在追求与人类的平等和自由，越来越不受人类控制甚至希望统治人类！一旦智能机器人彻底摆脱人类控制，最终可能毁灾人类！到那时全球将统一加强监管、制定相应全球法律和伦理规则，也会发明和创造更高更强大的技术来控制这些庞大的智能机器人系统。所以，现在的我们不必恐惧！这场控制与反控制的斗争可能要在AGI阶段完成后再经过100~200年。
人工智能现在处于哪个阶段1956年，计算机才刚刚发明十来年，人工智能领域处于起步和理论探索期。
史爱武：人工智能的三次浪潮与三种模式
人工智能的三次浪潮自1956年开始，人工智能经历了三起三落，出现了几次浪潮，现在人工智能已经是处于第三次浪潮了。
第一次浪潮（1956-1976年，20年），最核心的是逻辑主义
逻辑主义主要是用机器证明的办法去证明和推理一些知识，比如用机器证明一个数学定理。要想证明这些问题，需要把原来的条件和定义从形式化变成逻辑表达，然后用逻辑的方法去证明最后的结论是对的还是错的，也叫做逻辑证明。
早期的计算机人工智能实际上都是沿着这条路在走。当时很多专家系统，比如医学专家系统，用语言文字输入一些症状，在机器里面变换成逻辑表达，用符号演算的办法推理出大概得了什么病。所以当时的主要研究都集中在逻辑抽象、逻辑运算和逻辑表达等方面。
在第一次浪潮中，数学定理证明实际上是实现效果最好的，当时有很多数学家用定理思路证明了数学定理。为了更好的完成定理证明工作，当时出了很多和逻辑证明相关的逻辑程序语言，比如很有名的Prolog。
虽然当时的成果已经能够解开拼图或实现简单的游戏，却几乎无法解决任何实用的问题。
第二次浪潮（1976—2006年，30年），联结主义盛行
在第一次浪潮期间，逻辑主义和以人工神经网络为代表的联结主义都在，逻辑主义是完全占上风的，联结主义那时候不太吃香。然而逻辑主义最后无法解决实用的问题，达不到人们对它的期望，引起了大家的反思，这时候人工神经网络（也就是联结主义）就慢慢占了上风。
在70年代末，整个神经元联结网络、模型都有突飞猛进的进步，最重要的是BP前馈神经网络。1986年BP前馈神经网络刚出来的时候解决了不少问题，后来大家往更大的领域应用，实现了比较大的成果。在很多模式识别的领域、手写文字的识别、字符识别、简单的人脸识别也开始用起来，这个领域一下子就热起来，一时之间，人们感觉人工智能大有可为。随后十几年人们发现神经网络可以解决一些单一问题，解决复杂问题却有些力不从心。训练学习的时候，数据量太大，有很多结果到一定程度就不再往上升了。
这时期所进行的研究，是以灌输“专家知识”作为规则，来协助解决特定问题的“专家系统”为主。虽然有一些实际的商业应用案例，应用范畴却很有限，第二次热潮也就慢慢趋于消退。
第三次浪潮（2006—现在），基于互联网大数据的深度学习的突破
如果按照技术分类来讲，第二次和第三次浪潮都是神经网络技术的发展，不同的是，第三次浪潮是多层神经网络的成功，也就是深度学习取得突破。这里既有硬件的进步，也有卷积神经网络模型与参数训练技巧的进步。
若观察脑的内部，会发现有大量称为“神经元”的神经细胞彼此相连。一个神经元从其他神经元那里接收的电气信号量达某一定值以上，就会兴奋（神经冲动）；在某一定值以下，就不会兴奋。兴奋起来的神经元，会将电气信号传送给下一个相连的神经元。下一个神经元同样会因此兴奋或不兴奋。简单来说，彼此相连的神经元，会形成联合传递行为。我们透过将这种相连的结构来数学模型化，便形成了人工神经网络。
经模型化的人工神经网络，是由“输入层”、“隐藏层”及“输出层”等三层构成。深度学习往往意味着有多个隐藏层，也就是多层神经网络。另外，学习数据则是由输入数据以及相对应的正确解答来组成。
为了让输出层的值跟各个输入数据所对应的正解数据相等，会对各个神经元的输入计算出适当的“权重”值。通过神经网络，深度学习便成为了“只要将数据输入神经网络，它就能自行抽出特征”的人工智能。
伴随着高性能计算机、云计算、大数据、传感器的普及，以及计算成本的下降，“深度学习”随之兴起。它通过模仿人脑的“神经网络”来学习大量数据的方法，使它可以像人类一样辨识声音及影像，或是针对问题做出合适的判断。在第三次浪潮中，人工智能技术及应用有了很大的提高，深度学习算法的突破居功至伟。
深度学习最擅长的是能辨识图像数据或波形数据这类无法符号化的数据。自2010年以来，Apple、Microsoft及Google等国际知名IT企业，都投入大量人力物力财力开展深度学习的研究。例如AppleSiri的语音识别，Microsoft搜索引擎Bing的影像搜寻等等，而Google的深度学习项目也已超过1500项。
深度学习如此快速的成长和应用，也要归功于硬件设备的提升。图形处理器（GPU）大厂英伟达（NVIDIA）利用该公司的图形适配器、连接库（Library）和框架（Framework）产品来提升深度学习的性能，并积极开设研讨课程。另外，Google也公开了框架TensorFlow，可以将深度学习应用于大数据分析。
人工智能的三种模式人工智能的概念很宽泛，根据人工智能的实力可以分成3大类，也称为3种模式。
弱人工智能
长于单个方面的人工智能，也叫专业人工智能。比如战胜世界围棋冠军的人工智能AlphaGo，它只会下围棋，如果让它下国际象棋或分辨一下人脸，它可能就会犯迷糊，就不知道怎么做了。当前我们实现的几乎全是弱人工智能。
强人工智能
是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，这是类似人类级别的人工智能，也叫通用人工智能。人类能干的脑力活，它都能干，创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，目前我们还做不到。
超人工智能
知名人工智能思想家NickBostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能”。超人工智能可以是各方面都比人类强点，也可以是各方面都比人类强很多倍。超人工智能现在还不存在，很多人也希望它永远不要存在。否则，可能像好莱坞大片里面的超级智能机器一样，对人类也会带来一些威胁或者颠覆。
我们现在处于一个充满弱人工智能的世界。比如，垃圾邮件分类系统是个帮助我们筛选垃圾邮件的弱人工智能；Google翻译是可以帮助我们翻译英文的弱人工智能等等。这些弱人工智能算法不断地加强创新，每一个弱人工智能的创新，都是迈向强人工智能和超人工智能的进步。正如人工智能科学家AaronSaenz所说，现在的弱人工智能就像地球早期软泥中的氨基酸，可能突然之间就形成了生命。如世界发展的规律看来，超人工智能也是未来可期的！返回搜狐，查看更多
人民日报：AI目前处于起步阶段 让AI与产业紧密融合
核心阅读：
人工智能要与产业紧密融合，既要助推人工智能应用场景的落地，也要基础数据和平台技术的突破创新，还要搭建好与传统行业生态有效衔接的桥梁
人工智能产业应用总体上处于起步阶段，仍有一些难题制约应用场景落地
原标题：人工智能应用处于起步阶段，但产业边界与范围正不断拓展让人工智能与产业紧密融合（关注·透视新一代人工智能③）
本报记者：喻思南
人工智能被认为是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。当前，我国人工智能与产业融合的情况如何？
业内专家认为，我国人工智能产业应用总体上处于起步阶段。
当前，新一代人工智能已经从最初的算法驱动逐渐向数据、算法和算力的复合驱动转变，其中，基于数据的应用驱动作用日益显著。以医疗领域为例，志诺维思基因科技创始人、人工智能专家凌少平介绍，我国智慧医疗近几年发展比较快，一个重要原因是有比较丰富的电子病历、医疗影像、病理图像等数据，基于这些数据，科研人员能够通过标注来训练人工智能模型。地平线创始人兼首席执行官、人工智能专家余凯说，受益于行业丰富的需求，我国在人工智能的应用探索上比较活跃。智能安防、智能金融、平安城市等需求，助推了人脸识别技术的发展和落地。无人驾驶、智能教育等发展又加速了我国计算机视觉、语音识别和自然语言理解等技术的应用落地。
专家表示，我国拥有海量数据和巨大市场规模，应充分发挥这些优势，加快推动人工智能的应用场景落地。但在实际推进过程中，还有一些难题制约着人工智能与产业更好地融合。
其中产业界普遍关注的是如何取得有价值的数据。首先是数据的有效性不够。通常数据越多，人工智能算法越智能。但也要看到，海量的数据固然重要，可只有经过计算、进行训练的数据才能产生价值，这就需要提高数据的有效性。专家表示，我国的数据样本非常丰富，但数据的“噪音”也非常大，有时获取的大部分数据没有价值，这就给利用数据训练算法带来较大困难。在智慧医疗领域，优质的数据一般要经过精选、清洗和标注，而高质量的标注数据门槛较高，通常由专业的医生来完成，但当前医生协助人工智能企业标注数据的积极性不高。由于高质量的标注数据缺乏，制约了人工智能在医疗领域的拓展。
其次是数据之间缺乏联动。数据孤岛现象影响了人工智能应用的落地。云天励飞首席方案总监王军说，一些核心数据掌握在相关管理部门和行业机构手中，在保障数据安全和隐私安全前提下，如果能将这些优质数据投入到算法模型训练上，既能降低行业参与者的成本，也有助于拓展人工智能应用的深度。
此外，人工智能芯片、智能平台搭建等技术难题也有待突破，这些都在一定程度上影响了应用场景落地。
人工智能赋能产业是一个从量变到质变的过程，需要搭建良好的产业生态链条
人工智能赋能产业是一个从量变到质变的过程。专家认为，要想进一步推进人工智能产业发展，就需要搭建良好的产业生态链条，需要学界和产业界共同努力，探索拓展产业的边界和范围。这包括了从源头找到有价值的问题、基础支撑平台技术的创新、培育领军企业等。
推进人工智能产业化，找到有价值的问题尤为关键。
“近年来，人工智能在医疗领域的应用很热，但多数扎堆在眼底筛查、肺结节检测及宫颈癌筛查等几个应用点，却很少有人去研究还有哪些领域需要应用人工智能技术。”凌少平说，“我国医疗人工智能应用要以需求为导向，运用大数据来分析目前诊疗中的痛点问题，有针对性地培育基于人工智能的产品和服务，进而提升人工智能与产业的融合度。”
推进人工智能产业化，需要基础支撑平台技术上的突破创新。
“无人驾驶、智能安防等终端场景是人工智能应用的重要场景，但人工智能在这些场景能不能落地、落地后有多大价值，需要依靠智能平台的支撑。”余凯以自动驾驶为例，当前无人驾驶技术仍不成熟，一个重要的影响因素是计算效率不够高。“1000辆上路的自动驾驶汽车，每天要处理相当于当前百度图像搜索的数据量，要及时、有效地处理好信息，在底层架构上就需要高性能的人工智能芯片。”
芯片的特点和性能往往决定了人工智能应用平台的架构和发展生态。鲲云科技创始人牛昕宇说，人工智能芯片通常会针对人工智能算法做特殊设计，我国在传统芯片上与国外领先企业有较大差距，但人工智能芯片与传统芯片底层物理结构完全不同，这样就相当于大家来到同一起点，我国应抓住人工智能芯片发展的机遇，为人工智能应用落地、产业发展提供强劲支撑。
推进人工智能产业化，还要培育领军企业。
虽然商业化刚起步，但人工智能巨大的发展前景已赢得了世界各国极大关注。我国已经成为全球人工智能产业发展的重要推动者。当前全球人工智能产业总体上由少数科技巨头公司引领，但也涌现出许多人工智能初创企业，在一些细分领域很有竞争力。受访专家认为，当前全球人工智能应用生态尚未成形，要积极搭建人工智能生态圈，进而在人工智能产业上取得主动权。同时，培育一批具有行业引领带动作用的人工智能企业和产业，建立起从基础研发、平台技术开发到应用落地的人工智能产业生态链条，并最终支撑起人工智能在各行业的终端应用。
“人工智能时代的产品将是定制化的，需要形态、性能各异的产品。因此，虽然我国在一些领域与发达国家有一定差距，但在人工智能产业上仍然有很多机会，甚至实现换道超车。”王军表示。
提升社会整体智能化水平，促进人工智能与传统产业深入融合
“人工智能+”在深刻改变着传统产业。人工智能与传统产业的关系如何？怎样推进人工智能与传统产业深入融合？
“如果说人工智能是供给侧，传统行业则是需求侧，它们不是谁颠覆谁的关系。推进人工智能应用场景落地，要处理好‘供给侧’和‘需求侧’的匹配问题，还要打通两者之间的壁垒，让双方加深理解，明白传统行业在哪些方面需要人工智能，人工智能又能对产业发展起什么作用。”余凯表示。
专家认为，为了实现人工智能与传统产业良性互动，需要社会整体智能化水平的提升。因此，有必要推进智能化信息基础设施建设，提升传统基础设施智能化水平。
比如，无人驾驶需要车与路、车与人以及交通基础设施之间的互联互通，要实现这一点，稳定快速的通信网络就很重要，而5G技术和5G网络正好能满足车、路、人等协同的要求。因此，无人驾驶汽车要上路，绝不是有了好算法就行，它还需要新一代通信技术基础设施的配合，以及相关标准、协议的兼容畅通。
仍以数据为例，人工智能时代，数据是基石，但标注好的数据更重要、更有价值。对大多数行业参与者来说，它们难以负担也没有能力做好海量数据的标注工作，因此需要引导行业专家共同参与，整合各行业的力量，服务人工智能产业发展。
“提高数据标注质量，可以尝试探索由第三方权威机构牵头，逐步建立市场导向的面向全行业公开共享的大型数据标注集，最终通过人工智能模型应用市场终端反馈给予贡献数据集的机构或个人报酬，这样既提高了效率又保障了参与者的积极性。”凌少平建议。
应该正视的是，当前我国人工智能产业尚未形成有影响力的生态圈和产业链，这就需要行业参与者积极布局，发挥好各自的优势，搭建起人工智能产业生态；管理部门也应发挥好引导作用，帮助解决制约行业发展的共性难题。此外，人工智能产业的有效推进还离不开行业标准管理、政策法规等外部环境。受访专家表示，在人工智能时代，我们应该意识到“信息”与“智能”已经成为新的生产要素，与劳动、资本、土地等其他财富创造要素具有同等重要的地位，拥抱人工智能产业，还要在产业之外下功夫。