人工智能是哪个专业?人工智能新政如何?

61岁的比尔·盖茨曾在一篇给大学生的毕业寄语中写道“当今时代是一个非常好的时代”，如果在今天寻找一个能对世界造成巨大影响的机会，他毫不犹豫的就会考虑——人工智能。

马云在2018世界人工智能大会现场再谈新制造。他认为，未来30年智能技术将深入到社会方方面面，彻底重塑传统制造业。企业如果不能从规模化、标准化向个性化、智慧化转型，将很难存活下去。AI技术再先进，如果不能和制造业结合推动转型升级，也将失去意义。

智融集团CEO焦可在T-EDGE全球创新大会上演讲说到：“人工智能是‘锤子’，更大价值在于‘钉子’是什么，能不能用‘锤子’敲进去。”可以知道的是，人工智能与各个行业相结合，可能会发生一些奇妙的化学反应，迸发出不一样的火花。我们都坐在人工智能这趟刚刚出发的高速列车上，不知会被带往何处。

下面给大家总结一下未来几十年，人工智能的发展趋势：

趋势一：人工智能与物联网结合，给人们生活带来更多方便、人工智能的本质让使计算机模拟人的意识、思维的信息过程。简单的说，就是能够做出和人类智能相似反应的智能机器，这个领域还包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

总体而言，它是为了让人们的生活更加方便而服务的。比如智能家居，智能厨房，将厨房的所有电器连在一起，通过一块电子屏幕就可以操作各种家电，给厨房的使用带来了便利。比如停车场无感支付，智能识别车牌号，将支付软件和车牌绑定，实现停车场的通行顺畅，节约了车主大量的时间成本。相信在未来人工智能会应用到更多场景里，给人们带来更多便利。

中国人工智能发展迅猛，政府对人工智能也是很重视的。人工智能的专业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化、通信、机械制造，人工智能的前景虽然很好，但是它的难度系数很高，目前人工智能的人才需求量很大，相比于其他技术岗位，竞争度降低，薪资相对来说是较高的，因此，现在是进入人工智能领域的大好时机。人工智能的发展前景还是很不错的，原因有几点，智能化是未来的重要趋势之一、产业互联网的发展必然带动人工智能的发展、人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。

目前，人工智能在计算机领域得到了广泛的重视，我相信在未来的应用前景也会更加广泛。

1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势

人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。

注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。

2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%

——中国人工智能企业全产业链布局完善

我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。

——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%

据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到84.05%;其次是技术层企业数，占比为13.65%;基础层企业数占比最低，为2.30%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。

3、技术分布：中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算

从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为7.64%、6.81%、5.64%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为5.55%、5.47%、4.76%、4.72%。

4、细分领域：深度神经网络领域为中国AI研究热门

根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

人工智能的发展前景很好，目前学习人工智能领域发展的人才逐步增长，适应了科技发展的潮流。人工智能的发展一共经历了六个发展期，随着大数据、互联网、云计算等科技的飞速发展，人工智能的发展也迎来了新高潮。想学习人工智能推荐选择【达内教育】。

人工智能技术和产业发展可以推动智慧城市的建设和发展，人工智能化正在逐步推动资源的优化配置和各企业的工作效率。
人工智能从最开始的专用智能向通用智能发展，之后向人机混合智能发展，最后向自主智能系统发展推动人类进入普惠型智能社会，语音识别实现人机交互的关键技术，现在的机器人也越来越人工化。
人工智能有利也有弊，发展人工智能也要充分考虑到人工智能技术的局限性，理性健康的发展目标才能推动社会的有利可持续发展。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

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未来人工智能的就业和发展前景都是非常值得期待的，原因有以下几点：

一是智能化是未来的重要趋势之一。

1、随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。

2、人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。

二是产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。

1、互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业。

2、人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。

三是人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。

1、随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求。

2、未来需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。

随着社会不断发展，人工智能这类新兴专业也受到人们的普遍关注，那你知道人工智能属于什么专业吗?下面是我为大家收集的关于人工智能属于什么专业，希望可以帮助大家。

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人工智能属于什么专业

目前属于计算机专业，人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该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。

什么是人工智能专业

人工智能，即AI(ArTIficial Intelligence)，是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学。

AI需要非常广泛的知识面和训练，学AI的学生要做好思想准备的是，你们不仅需要CS的雄厚的基础知识，还需要了解一些认知心理学、语言学、哲学和工程学的知识才能在未来的发展更顺利。除此之外，还需要掌握一些技能和工具，例如统计学、神经科学、控制、优化和运筹学。所以AI的申请者不是以单纯地成为IT人为目的的，而是要拥有丰富的知识量和技能的，未来多是冲着做researcher而去的。

人工智能专业要学些什么

1.学科基础课

程序设计基础、数据结构、人工智能导论、机器学习、计算机视觉、自然语言处理…..

2.专业基础课

自动规划、概率图模型、强化学习、神经网络、深度学习…

这样一门“引领未来”的学科，却面临着较大的人才缺口。据计算，我国当前人工智能领域还缺30万人才，这或许是高校争相开设该专业的原因之一。

人工智能专业 毕业 去向

就业方向非常广泛，未来几乎科研涉及各个领域，及所有行业，从科研机构、工程开发、机器人、计算机、电气自动化到工业、农业、交通、医疗、通讯等行业，可以说无所不及。

目前人工智能专业本专科都

人工智能专业就业方向有哪些

1、搜索方向，例如百度识图、作业帮搜题等。视频搜索也是搜索领域进一步研究的方向;

2、计算机视觉和模式识别方向，其应用领域包括智能办公、智能交通、智慧城市等等;

3、医学图像处理，医疗设备和医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像技术。

4、无人驾驶领域，是人工智能重点应用领域之一;

5、智慧生活和智慧城市等，包括交通、商业、生活的诸多领域将会出现人工智能的影子。

人工智能专业掌握的知识能力

1.掌握数学、物理、计算机等方面的基本理论和基本知识;

2.掌握计算机科学与技术等方面的基本理论、基本知识和基本技能与 方法 ;

3.了解相近专业的一般原理和知识;

4.掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法;

5.具有一定的技术设计，归纳、整理、分析实验结果，撰写论文，参与学术交流的能力。

有学校设有相关专业招生，是个非常有前景的专业。

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人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。

一、机器学习
机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。
根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。
根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

二、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。

三、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
机器翻译
机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。
语义理解
语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。
问答系统
问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。
自然语言处理面临四大挑战：
一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;
二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;
三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;
四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算

四、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

五、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：
一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;
二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;
三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。

六、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。
识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。
生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。

七、VR/AR
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。
目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势

人工智能是属于电子信息类的专业类别。电子信息类拥有电子科学与技术、应用电子技术教育、电信工程及管理、电磁场与无线技术、水声工程、广播电视工程、信息工程等专业，其主要特点是计算机技术与机械设备的结合，人工智能也是如此，所以人工智能属于电子信息类的专业类别。

人工智能专业是中国普通高等学校本科专业。人工智能是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，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，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该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。
人工智能专业以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、国际人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉。

人工智能
就业方向：科学研究，工程开发。计算机方向。软件工程。应用数学。电气自动化。通信。机械制造
人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。

人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。

本文核心数据： 全球人工智能行业市场规模情况,欧洲人工智能市场投资情况,美国人工智能市场投资情况,欧洲人工智能市场投资情况,日本人工智能市场投资情况,全球人工智能行业整体发展趋势

1、 人工智能行业规模巨大

当今，全球科技界最炙手可热的名词莫过于“人工智能”，全球科技巨头诸如谷歌、微软、苹果、IBM、Facebook、英特尔等都将人工智能视为下一个技术引爆点，纷纷砸入巨额投资展开研发与竞争。谷歌把人工智能作为未来重大战略，全力开发“谷歌大脑”;Facebook斥巨资成立人工智能实验室;微软推出旨在探索人类大脑奥秘的人工智能系统“Adam”(亚当)，直接与“谷歌大脑”抗衡。

近年来，深度学习+大数据+并行计算共同推动人工智能技术实现跨越式发展。“人工智能+”应用已开始落地开花，从智能安防，到智能客服，再到智慧教育和智慧医疗等。基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动，大大提升了生产效率和生活质量，也促进了各个行业的发展和变革。

得益于深度学习等AI技术的进步，以及Al在各个行业的深入应用，产业发展迅速。根据沙利文的统计预测，2019年全球人工智能行业的市场规模约为1917亿美元，初步估计2020年全球人工智能规模将达到2335亿元。

2、欧美国家投资规模波动上涨，日本相较欧美差距较大

欧洲人工智能处于领先地位，近年来，欧洲为推动人工智能的发展，欧盟制定了覆盖整个欧盟的人工智能推进政策、研究和投资计划，协同推进战略实施，确保在人工智能领域的全球竞争力。从2014-2020年的投资数量和投资金额来看，欧洲人工智能行业的投资规模呈上升的趋势，但近几年行业投资热度有所下降，相对而言保持稳定。2020年，欧洲人工智能相关投资事件为40起，投资金额达到39.72亿元。

美国在脑科学、量子计算、通用AI等方面超前布局，同时，充分依托硅谷强大优势，由企业主导建立了完整的人工智能产业链和生态圈，在人工智能芯片、开源框架平台、操作系统等基础软硬件领域全球领先。

从2014-2020年的投资数量和投资金额来看，美国人工智能行业的投资规模不断扩大。虽然2019-2020年投资事件有所减少，但投资金额却不断增加，单笔平均投资金额持续上升。2020年，美国人工智能相关投资事件为101起，投资金额达到429.23亿元。

日本的人工智能研究，首先是从大学校园里开始的。有日本机器人之父之称的早稻田大学教授加藤一郎，早在1970年代就开始研发人工肌肉驱动之下的下肢机器人。1990年代又研发出以液压和电机驱动的下肢机器人。而大阪大学智能机器人学教授石黑浩带领的研究小组，在2010年就开发出了可以模仿人类表情的女性替身机器人。在战略上，日本政府将人工智能定位为增长战略的支柱。

日本人工智能市场的投资规模远不如美国、欧洲和中国等国家和地区，其中日本人工智能企业数量较少也是其中影响因素。

3、全球人工智能将呈现螺旋式发展

未来全球的人工智能将呈现螺旋式发展，同时在人工智能应用快速普及的情况下，场景将呈现出快速整张的趋势。细分赛道中，机器学习、图像识别、智能机器人最具有发展潜力。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

1、 核心产业和带动产业双双高速增长

相比于互联网产业，我国人工智能发展期与成熟期迎来的较晚，但是在资本和社会期望的驱动下，我国人工智能发展的速度也是非常快的。初步估计2020年我国的人工智能核心产业规模达到1512.5亿元，增长率为38.94%。

除了核心产业的增长外，人工智能带动产业而规模也呈现出快速增长区趋势。2019年我国人工智能带动产业从而规模为38521.5亿元，初步估计2020年达到5725.7亿元，同比增长高达49.83%。

2、人工智能发展快速主要由于应用产业广泛

人工智能发展快速主要由于应用产业广泛。从产业链的结构来看，在人工智能应用层设计的行业非常的多。软件方面的涉及主要有客服、金融、教育;硬件类主要包含无人机，仓储物流、智能机器人等;还有软硬件均为核心技术的无人驾驶和医疗健康产业。

从客户来看，中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等)，应用占比达到49%，互联网与金融行业紧随其后，占比分别为18%和12%。

企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节，都已能够看到人工智能的身影：AI 核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，实现社会生产力的整体跃升，推动社会进入智能经济时代。

前瞻估算，目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目，而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合，实现产业地位提高或经营效益优化。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

虽然“人工智能”(AI)已经成为一个几乎人人皆知的概念，但对人工智能的定义还没有达成普遍共识。人工智能这一概念最初于上个世纪五十年代首次被提出。自此开始，以LISP语言、机器定理证明为代表的经典技术，标志着人工智能的形成。后来，人工智能逐步发展，以越来越精准的技术走进人们的生活。这个行业也掀起一波又一波浪潮，无数顶尖人才满怀热情和期望向它进发。
但目前AI行业的发展备受关注和争议。人们在赞赏它有无限可能的同时也会考虑它是否存在什么潜在的威胁呢？AI会不会影响人类的生活，甚至造成不可控的现象？AI会引发第四次工业革命吗？
关于人工智能的发展前景，有乐观的地方自然就会有悲观，有支持就有反对，人们的观点分为截然相反的两派。值得注意的是，韩国总统朴槿惠说道：“人工智能可以为人类社会造福，这是第四次工业革命。”这说明，人工智能的发展对全球而言依然举足轻重。发展技术永远是这个时代的潮流，我们不能不发展技术，更不能抵制技术的进步。我们该做的就是紧紧抓住时代的潮流，如果我们不抓住，别的国家抓住了，那就是给别的国家创造机会，我们也只会变得更被动、更落后。
何况对于现在正在高速发展的中国来说，这更是一次契机，对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。要想进步，就得勇于挑战。虽然人工智能的背后充满未知和隐患，但它同时又是那么神秘，充满魅力。我们应该深入这个领域，去探索，去获得。科技的发展无疑会推动中国的进步。
2016年5月同制定了《“互联网 +”人工智能三年行动实施方案》，这说明了中央决策层对人工智能非常重视，人工智能将是未来若干年引领中国经济转型升级的关键因素。有国家以及政策的支持，我们将更有信心去干好。
回到最初的问题，人工智能就业前景越来越严峻，你还在坚持吗？我一直在想，既然前辈们已经为我们开创好了这个人工智能时代，并带着人工智能在发展，为什么我们不能坚持呢？一个时代永远需要注入新鲜的血液，因为需要新的力量和想法。
深圳市人工智能行业协会的朗丽艳女士带着热情和干劲儿实现了她的人生梦想。时光追溯到十多年前，大学毕业的郎丽艳来到了深圳。她像所有的“深圳人”一样，带着拼搏的梦想，带着青春的朝气，带着对未来的期许，从冰雪之乡一路南下。不负青春好时光，她用自己的奋斗换来了在外企的优越岗位与薪酬，在深圳实现了成家立业、安家置业。原本可以继续享受这种无忧生活的她，在一次偶然的业务活动中，看到合作伙伴的收获后竟也激发了自己是否也可以创业试试的这种想法。这种勇气让步入而立之年的她，再一次重燃了拼一把的激情与力量。瞄准自己从业多年的行业方向，发挥自身的业务积累，从每个方案的细节，从每一次沟通的对接，从每项工作的推进，她都亲力亲为。协会孕育与创立，来自行业的需求、政府的需要、产业发展的必然，种种这些都在让她以争分夺秒的状态向前推进。她的创业之路似乎不仅仅是为了自己的梦想实现，更让她感到了这是一份行业发展的责任。就这样，从单枪匹马到初具规模，短短的两年多时间，协会就实现了从成立到成长的快速跨越。
相信很多人当初也是像朗丽艳女士一样，怀揣着同样的梦想，对梦想充满希望。在人工智能还是刚刚兴起的时候，她就有这样的一个抱负，并以顽强的毅力和战斗力完成了梦想。很多人对AI都有一个梦，因为它就像一块蛋糕，散发着诱人的香味。
如果把人工智能比喻为一个特殊的新生儿，那它现在应该已经过了哺乳期，是在发育期。有人对它不闻不问，有人对它充满希望，有人对它充满恐惧。大家都希望它长大以后是个人才，甚至是个天才，能够为国家和人民创造无限的福利。但在它这个阶段，没有人可以预知它以后的发展。在人工智能行业工作的人，可能就像照顾这特殊新生儿的亲人一样。对它析心呵护，倾尽所有，费劲心思，只希望它能和自己期望中的一样。当有人对它失去希望，不想在它身上浪费时间的时候，便想到离开。离开意味着它少了一份呵护，越来越多的人离开会导致这个新生儿不能很好的成长。可它就像人工智能一样，注定不平凡，是炙手可热的。
人工智能就业前景越来越严峻，你还会坚持吗？在一个行业里面，注定会有人退出，也注定有人会加入，不过是个一批人送走一批人的过程。暂时性的失业是会有的，但当你成为这个行业专业的人，你又会被需要。当你坚持的时候，回过身，你会发现原来还有那么多和你一样的人在坚持着；在你离开时，你也会发现和你做同样决定的人。你们留下的，都只不过是背影。但时代的趋势是无法改变的，人工智能能成为一个时代，并且是一个辉煌全新的时代，就证明了它的存在是有意义的，是可以持续发展的。我们需要提升，社会需要进步，国家需要发展。
人工智能持续发展，必然会对国家，对世界，产生重大影响，因为它的可能是无限的。

首先，人工智能的前景是广阔的，未来人工智能产品必然会逐渐应用到社会的各个领域，但是这个过程也是曲折和艰难的。
随着大数据、物联网、云计算、边缘计算等技术的推动，人工智能在近几年得到了广泛的关注，市场呼声也比较高，因为万物互联的背后必然要求万物智能，大数据不是最终的目的，智能化才是最终的目的。
可以说在大数据、物联网等技术的推动下，整个产业互联网解决方案的最后一个环节必然是人工智能，所以在这个背景下，当前大量的互联网公司和科技公司都陆续布局人工智能领域，也由此导致了人工智能人才的短缺。从未来发展的前景来看，当前学习人工智能相关技术是不错的选择，也是顺应时代发展的选择。

前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。这样的话，你就是人才，你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去，你就是这个领域的专家甚至大师。

本文核心观点：国家推动云计算、大数据标准体系建设

国内大数据、云计算技术研发占比高

人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是包括AI芯片等硬件设施及云计算等服务平台的基础设施、数据资源，为人工智能提供数据服务和算力支撑；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径；应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

根据中国新一代人工智能发展战略研究院数据显示，2020年人工智能企业核心技术分布中，大数据和云计算占比最高，达到41.13%；其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为7.64%，6.81%，5.64%；物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理分别占比5.55%，5.47%，4.76%。

2020年，382家基础层和技术层企业的核心技术分布中，大数据和云计算为最重要的核心技术，其占比为28.27%。其次是人脸、步态、表情识别技术，占比达到13.61%；智能芯片、语音识别和自然语言处理技术占比分别为8.90%和8.64%。可以看出，目前大数据、云计算为我国人工智能发展的重点核心技术。

国家推动云计算、大数据标准体系建设

目前，人工智能成为各国发展的重点，为了推动中国人工智能“高效、高质”发展，建立标准化制度尤为重要。2020年8月，《国家新一代人工智能标准体系建设指南》出台，明确人工智能标准化顶层设计，研究标准体系建设和标准研制的总体规则。人工智能标准体系框架主要由基础共性、支撑技术与产品、基础软硬件平台、关键通用技术、关键领域技术、产品与服务、行业应用、安全/伦理八个部分组成。

其中，支撑技术与产品标准建设主要包括大数据、物联网、云计算、边缘计算、智能传感器、数据存储及传输设备等部分组成。

对于重要的云计算和大数据而言，国家给出标准体系重点建设方向。其中，云计算标准重点开展面向人工智能的异构计算资源池化、调度和管理等标准研制；大数据标准重点开展面向人工智能算法和应用的数据服务接口、数据管理能力成熟度评估、数据开放共享要求、开放程度评估以及敏感行业数据治理等标准研制。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

当前人工智能技术正处于飞速发展时期，人工智能技术发展过程中催生了许多新兴行业的出现，比如智能机器人、手势控制、自然语言处理、虚拟私人助理等。未来人工智能的就业和发展前景都非常值得期待。

2016年，国际著名的咨询公司对全球超过900家人工智能企业的发展情况进行了统计分析，结果显示，21世纪，人工智能行业已经成为各国重要的创业及投资点，全球人工智能企业总融资金额超过48亿美元。

国内人工智能行业的发展现状

人工智能是继蒸汽技术、电力技术、计算机及信息技术革命之后的第四次科技革命核心驱动力。从20世纪50年代发展至今，人工智能已经形成全新的生产力，对生产结构和生产关系产生了颠覆性的改变和影响。

经历了技术驱动和数据驱动的阶段，人工智能现在已经进入场景驱动阶段，深陷解决各行业中不同场景的问题。这样的行业实践应用也反过来继续优化人工智能核心算法，形成了向前发展的态势。现在，人工智能主要在制造、住宅、金融、零售、交通、安全、医疗、物流、教育等行业广泛使用。

随着工业制造4.0时代的推进，传统制造业对人工智能的需求开始爆发，众多提供智能工业解决方案的企业应势而生，例如智航无人机、祈飞科技等。而在智能家居方面则主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。

人工智能在金融领域的应用也比较广泛，主要包括：智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云等，该行业也是人工智能渗透最早、最全面的行业。

在我国，人工智能在零售领域的应用更是广泛，无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。目前，我国在ITS方面的应用主要是通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，可以对交通进行实时监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。

智能安防也是国家在城市智能化建设中投入比重较大的项目，预计2017-2021 年国内智能安防产品市场空间将从 166 亿元增长至 2094 亿元。在医疗方面，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商，例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理医疗数据的易通天下等。

我国人工智能相关人才缺口超过500万

随着智能技术在制造、金融等领域的深入应用，“机器换人”对劳动力的解放让部分传统劳动密集型产业对用人的需求下降。同时，随着产业智能化升级的推进，各行业中与信息、智能相关岗位对毕业生的需求可能进一步扩大。

从现在的大发展趋势来看，人工智能确实全面重构了整个社会的资源配置结构，很多产业领域的生产运营模式也发生了很大的变化。这个过程促进人才结构的调整。有些职位被智能体取代，有些职位被升级，同时增加一些新职位。这些新增加的工作岗位往往有很大的价值空间，如果能及时把握这些新的工作岗位，很有可能掌握新时代的奖金。

在智能化的时代，普通人依然有把握很多发展机会的能力，但是要把握这些机会，除了提高自己的行业认知度外，还可以找到自己发展的力量。在智能化时代，普通人的发展能力可以用三种方法来寻找。一个是追逐热点本身就有一定的风险，而在热点领域发展本身也面临着更大的竞争。

大数据时代与人工智能相关的技术越来越受到关注。市场对人工智能产品的呼声越来越高，很多科技公司开始在人工智能领域实施战略部署。另外，由于相关人才数量少、培训时间长，人工智能人才今后也会有一定的差距。

这是一个属于人工智能的时代，世界各国都在加紧人工智能发展布局，人工智能、移动终端、云计算、大数据等相关专业人才倍受关注。数据显示，我国人工智能相关人才缺口超过500万，而国家提出的人工智能三步走的发展战略，更是将人工智能上升到国家战略层面。

智能化是未来的重要趋势之一

随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。

随着智能逐步进入生产环境，未来的职场人在工作过程中频繁地进行大量智能和交流与合作。这对职场人提出了新的要求。将来有必要掌握有关人工智能的技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术是必然的趋势，相关技能的教育市场也将迎来巨大的发展机会。

为了人工智能的发展，展示了人工智能的效率和服从。在未来，当人工智能的发展进入全新的领域时，很多人会暂时休息。对全世界的经济和社会来说，影响很大。

在人工智能研究过程中，机器学习是行业研究的核心，也是实现人工智能目标的最根本途径。是现在人工智能发展的主要瓶颈。关于机械学习的研究是业界研究的重点，无论是融资金额还是公司数量都明显超过了其他研究内容。人工智能属于全球科研发展的尖端技术，在发展过程中与信息技术、计算机技术、精密制造技术、互联网技术密切相关。对各行业、各领域的发展有一定影响。在人工智能发展过程中，必须认真、深入地研究其未来的发展方向。

　人工智能产业链可以分为基础层、技术构架层、平台层和应用层。

　　基础层：包括了算力、数据以及传感系统，包括了人工智能三要素中的两部分，是整个人工智能技术实现的基础；技术构架层：包括了算法理论、感知技术以及认知技术，感知技术是使机器通过传感器和算法感知世界；认知技术是让机器能够认知人类语言、知识；开放平台层：包含基础开源框架和技术开放平台，科技龙头企构建基础开源框架，部署机器学习、深度学习底层平台。

　　行业领先企业构建技术开放平台，为开发者提供AI开发环境，建设上层应用生态，形成核心竞争力；应用层：切入安防、医疗、教育等各种场景，为用户提供个性化、精准化、智能化服务，赋能各应用行业。

　　全球人工智能产业以英特尔、谷歌等跨国科技企业为主导，不断加快底层技术研发与产品应用实践步伐。2019年全球人工智能产业规模超过1917亿美元，预计2024年将超过6157亿美元，2016-2024年的年均增长率达到33.98%。

　　我国人工智能产业聚焦多元化的应用场景，瞄准教育、医疗、金融、等领域智能化改造升级的切实需求，通过优化场景设计率先推动商业化落地。

　　近年来，差异化和区域化的竞争态势吸引我国涌现出一大批新兴的人工智能企业，推动我国产业规模持续增长。2019年我国人工智能产业规模达到1372亿元，预计2024年将逼近8000亿元，约占全球总体产业规模的20%，复合增长率达到48.97%，超过全球平均水平。

　　人工智能是新基建的重要领域，将成为我国“十四五”期间重要经济增长引擎。

　　2020年4月，国家发改委明确了新型基础设施的范围，包括信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施三大类，包括5G、工业互联网、人工智能、大数据中心、新能源充电、城际高铁、特高压七大领域。

　　2020年11月，十九届五中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二0三五年远景目标的建议》，提出要瞄准人工智能、量子信息、集成电路等前沿领域，实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目。

　　人工智能被放在前沿领域的首要位置体现了国家的重视，从最初的注重人工智能技术研发到现在的注重落地应用，人工智能与产业融合加速将推动中国经济高质量发展。

人工智能的发展前景是非常好的，它在各行各业都有应用，比如航空、计算机、医药、通讯以及游戏等。我认为，人工智能将会转化为现实生产力，造福于人类，协助他们完成艰难的任务。有市场的地方，就不会缺乏人工智能技术，未来的发展势头可能将会更加猛烈。

未来那些繁重的、重复的、没有创造性、艺术性的工作将会被人工智能逐步代替，比如建筑工人、司机、快递员、保姆、银行业务员、电话客服、仓库管理员、收银员、清洁工、销售等工作。
人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等领域实现商用及规模效应。
人工智能是需要人力、脑力、开发、高等技术与不断的研究和尝试等等一系列超高难度的作业才能完成的科技产品。当然这种研究是得到国家和人们大力支持的发展。它的发展对国际影响力是非常大的。人工智能也可以定义为高仿人类，虽然不可能会像人一样具有灵敏的反应和思考能力，但人工智能是按照人类的思想结构等等的探索而开发的研究。
人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。
以后可能在很多传统行业，比如银行，会有人工智能帮你得到更好的收益。信用卡或其他的贷款会由人工智能来决定哪些人士可以安全地放贷，而且会还钱。然后再往下人工智能可以开始动了，就可以进入工业机器人、商业机器人，终进入家庭机器人。