人工智能行业研究

阶段一：Python开发基础3433643763Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。阶段二：Python高级编程和数据库开发Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。阶段三：前端开发Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。阶段四：WEB框架开发Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。阶段五：爬虫开发Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。阶段六：全栈项目实战Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。阶段七：算法&设计模式阶段八：数据分析Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。阶段九：机器学习、图像识别、NLP自然语言处理Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、人工智能玩具开发等。阶段十：Linux系统&百万级并发架构解决方案阶段十一：高并发语言GO开发Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

全球的人工智能仍处于感知智能的发展阶段按照人工智能的发展程度，行业一般将3433646338其分为计算智能、感知智能和认知智能三个层次。其中，计算智能阶段指机器能够像人类一样进行计算，诸如神经网络和遗传算法的出现，使得机器能够更高效、快速处理海量的数据;感知智能阶段指机器能听懂我们的语言、看懂世界万物，语音和视觉识别就属于这一范畴，这些技术能够更好的辅助人类高效完成任务;认知智能阶段指，在这一阶段，机器将能够主动思考并采取行动，实现全面辅助甚至替代人类工作。目前，全球的人工智能仍处于感知智能的发展阶段。预计到2030年全球人工智能市场规模将达到15.7万亿美元普华永道数据预测，受到下游需求倒逼和上游技术成型推动的双重动因，2020年全球人工智能市场规模将达到2万亿美元，预计未来几年市场将继续保持高速增长，到2030年全球市场规模将达到15.7万亿美元的规模，约合人民币104万亿元。北美、亚洲和欧洲是全球人工智能发展最为迅速的地区，人工智能活跃企业超千家近年来，人工智能在北美洲、亚洲、欧洲地区发展愈演愈烈。北美、亚洲和欧洲是全球人工智能发展最为迅速的地区。截止2019年底，北美地区共有2472家人工智能活跃企业，超级独角兽企业78家;亚洲地区活跃人工智能企业1667家，超级独角兽企业8家;欧洲地区活跃人工智能企业1149家，超级独角兽企业8家。注：超级独角兽指的是估值超过100亿美元的企业。全球人工智能企业竞争以科技巨头为主，其中美国人工智能企业占据市场较大份额科技巨头是行业内最重要的力量，具备数据、技术、资本等优势，结合自主研发和兼并收购共同发力，将在AI领域进行全方位跨层次布局，引领行业发展。其中，具有综合数据优势的互联网企业如Google、百度等，全面布局人工智能行业。基于场景的互联网企业如Facebook、苹果、亚马逊、阿里巴巴、腾讯等，将人工智能与自身业务深度结合，不断提升产品功能和用户体验;传统科技巨头企业，如IBM、微软等，面向企业级用户搭建智能平台系统。但总体来看，美国人工智能企业占据市场较大份额，美国巨头呈现全产业布局的特征，而中国巨头主要集中在应用层，技术层近年来有所突破。——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》。有一定的事实证明，Python语言更适合初学者，Python语言并不会让初学者感到晦涩回，它突破答了传统程序语言入门困难的语法屏障，初学者在学习Python的同时，还能够锻炼自己的逻辑思维，同时Python也是入门人工智能的首选语言。学习编程并非那么容易，有的人可能看完了Python语法觉得特别简单，但再往后看就懵了，因为到后期发现并不能学以致用，理论结合项目才是学好一门编程语言的关键。可以选择报班入门，一般在2W左右，根据自己的实际需要实地了解，可以先在试听之后，再选择适合自己的。

中国人工智能已经以雷霆万钧之势冲进了我们的生活。除了智能机器人，还有智能家居3431353433、无人驾驶汽车、“刷脸”支付……人工智能的爆发式发展离不开国家政策的支持。虚拟试衣间服务机器人人脸识别支付智能家居2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，相关部委开始抓紧推进规划的实施工作； 2017年10月，十九大将人工智能正式写进报告，在政策层面为国内AI产业发展提供了一项长期保障； 2017年11月，《新一代人工智能发展规划》启动会上，首批4家国家创新平台确立；2017年12月，工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》，相当于“行动书”出台。超1000亿元市场待挖掘2017年人工智能市场规模达295.9亿元，与《新一代人工智能发展规划》提出的2020年完成超过1500亿元的目标相差甚远，行业潜力巨大。（数据来源于赛迪网）人才缺口超过500万 根据高盛发布的《全球人工智能产业分布》报告统计，2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%。但全球人工智能人才储备，中国却只有5%左右。我国人工智能的人才缺口超过500万人。平均薪资25800元/月 到2017年，人工智能岗位平均招聘薪资已达2.58万元，远高于一般技术类岗位。五成职位招聘薪资突破3万元，而标注的月薪还只是薪酬福利的一部分。（腾讯研究院《2017全球人工智能人才白皮书》）就业范围广学习人工智能后可从事人工智能开发工程师、算法工程师、爬虫工程师、数据挖掘/分析工程师、机器学习工程师、Web前/后端开发等职业。

虽然不能太夸大人工智能，但该项技术的应用似乎已经势不可挡。马化腾认为，人工智能演化的第一步肯定会成为人类的帮手，成为人类研究和解决下一代技术时的一个重要的助手。但AI在怎么发展都是战术性的，是一种支持和帮助。比较复杂的战略以及没有多次重复规律的领域，还是离不开人脑的判断。未来计算机和信息科学都会在生物科学以及人们生活的方方面面产生很大的作用。从腾讯方面来说，AI是发展的方向之一。他认为，在足够垂直的细分领域里还是有机会的。这些方面代替人，比人做得好是有可能的。所以公司现在在找细分领域里，一些可以应用到AI和信息技术的商业机会。各种研究再怎么天花乱坠，最终还要看是否能提高效率、改善用户体验。在汤晓鸥看来，目前人工智能在三个方面应用的比较多：一是语音识别。这个是相对成熟，也是第一个突破的。二是视觉，现在的主战场就是在视觉领域，而且看的能力的场景是非常多的。三是自然语言的理解，就是要像大脑一样解决问题，这件事情目前是完全没有解决的。现在这一块很热，很多国内外的公司都做对话机器人，但这其实是非常难的一件事情，因为它对各种背景知识以及条件的要求是非常多的。自然语音技术的应用到底有多难，为此他还举了好几个例子，比如说一句“上次我交给你的那件事，你给我办了”，语音机器人是判断不了具体什么时间以及什么事情的。这就需要很多的背景，但这都还没有解决。目前市面上的应用是比较简单的，主要是问一下餐馆、影院这些比较固定的场景。还有一个问题是，很多智能机器人完全是由人来控制的，比如他开玩笑道，有的机器人是5点要下班的，因为后台操作它的人5点就下班了。还有Siri团队会搜集一些比较难的问题，然后自己回答，当我们问到相关问题时，就会得到相同的答案。虽然马化腾和汤晓鸥都看好人工智能的发展，但因为两家公司发展阶段的不同，导致他们做的事情也有些不同。马化腾认为，人工智能与医疗和教育的结合是比较难的。腾讯投了大量与医疗和教育相关的公司，但感觉只了解到皮毛。因为这个产业链太长了，从各个角度来说只做了一小部分。虽然路还很长，但也是看到一些迹象可以与医疗和教育进行结合。比如用AI将教育的个性化系统进行提升。因为现在的教育可以利用信息技术，能针对每一个人、对不同的教育内容的反馈来决定下一步的教育的内容。利用信息技术的远程、视频宽带，以及配对和匹配这些技术手段和产品可以将学生和教师进行更好的适配，提供更加灵活的方式和更好的体验。而对于创业公司商汤科技来说，短期来说首先是要活下来，所以不能挑高大上的事情做。汤晓鸥说，公司第一步要做安防，因为安防到处都是，每个摄像头几百万。然后是手机，手机有视觉、图像等很多需求，目前商汤已经在和很多手机厂商合作。第三是直播，做广告植入和特效也需要很多的视觉要求，像faceu和一直播都是商汤在提供核心技术。从中期和长期来说的话，公司会布局金融领域，无论是开户还是内部的大数据运算、智能投顾等，都会用到人工智能。虽然这些技术普及后，可能公司再去推进业务没那么容易。但是人工智能还有很多的用处，比如做个性化的保险服务。而自动驾驶、医疗、芯片三大领域，在未来5-10年会有很大的应用。目前这三个行业的融资是最多的，但需要多做原创技术，而且还需要跟大厂商合作才能取得更大的进展。

现在的中国不仅是军事强国，而且不断的在向科技强国靠近，随着人工智能热潮的到来，我国已经在这方面取得了很大的进步，同时还有很大的空间可以发挥，所以，相信在以后的的日子里，人工智能在我国的发展前景还是很乐观的。在刘庆峰写给科大讯飞的一封信中就明确的写到人工智能AI在中国以后的发展前景，其中提到了未来二十年之后科大讯飞的三大发展趋势，说明了人工智能将在未来十年之内就能够很大的改变人类生活的方方面面，小到日常生活，大到我们国家科技方面，无处不存在着人工智能的影子。前一段时间，5G技术的问世也将能够助推我国人工智能技术的发展，将其再次推向一个高潮，在未来的时间内，相信语音交流方式成为我们日常生活中的最主要的方式，这将不仅能够推动我国产业链的发展，而且在人们日常的生活工作中，更加快了人们的工作效率，提高了人们的生活水平质量，让我们的生活中处处都能够体现出科技化，智能化，给我们的生活提供的便利条件。除此之外，人工智能技术将会的运用到农业和工业方面，不能说这些高科技只是使用到一些高端的领域，我们还可以让他更加的亲民化，的走向老百姓的生活当中，推动农业更进一步的发展，给他们在种田的时候提供的便利。相信我们的祖国将会越来越强大，人工智能定技术更加的成熟。

人工智能是普通高等学校本科专业，属于电子信息类专业。本专业是中国高校人计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。2018年4月，教育部在研究制定《高等学校引领人工智能创新行动计划》，并研究设立人工智能专业，进一步完善中国高校人工智能学科体系。[1]中国人工智能发展迅猛，中国政府也高度重视人工智能领域的发展。预计到2020年，中国人工智能产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%，数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备，中国却只有5%左右，人工智能的人才缺口超过500万。全球共有超过360所具有人工智能研究方向的高校，其中美国拥有近170所，中国仅30多所。虽然一些中国高校开设了相关课程，但总体上缺乏人工智能的基础教学能力，高校在独自培养具有动手能力的应用型人才上有所欠缺在计算机科学中，人工智能（AI）有时被称为机器智能，是由机器展示的智能，与人类和动物展示的自然智能形成对比。通俗地说，“人工智能”一词用来描述模仿人类与其他人类思维相关联的“认知”功能的机器，如“学习”和“解决问题”。[1]随着机器变得越来越有能力，被认为需要“智能”的任务通常会从人工智能的定义中删除，这种现象被称为人工智能效应。[2] 特斯勒定理（Tesler's Theorem）中的一句妙语说：“人工智能是尚未完成的事情。”[3] 例如，光学字符识别经常被排除在人工智能之外，已经成为一种常规技术。现代机器能力通常被归类为人工智能，包括成功理解人类语言， 在战略游戏系统（如象棋和围棋）中处于最高水平的竞争， 自主操作汽车、内容传递网络中的智能路由以及军事模拟。人工智能可以分为三种不同类型的系统：分析型、人类启发型和人性化人工智能。[4] 分析型人工智能只有与认知智能一致的特征；生成对世界的认知表示，并利用基于过去经验的学习来为未来的决策提供信息。人类启发的人工智能包含认知和情商的元素；除了认知因素之外，还要理解人类情感，并在决策中考虑它们。人性化人工智能显示了所有类型能力（即认知、情感和社会智能）的特征，能够自我意识，并在与他人的互动中自我意识。

八大趋势：创造仿人类的人工智能热度将会消减，更加关注消费者级别的人工智能应用，人工智能领域的监管格局将继续向前发展，　人工智能的发展将惠及更广泛的人群，人们将学会成为人工智能的合作者，网络安全将利用人工智能来应对复杂的威胁，人工智能行业将解决更复杂的问题，新的一年，新的人工智能机会。随着人工智能技术在个人财务管理、公共记录、客户体验以及学习新事物等平台的发展，这种行业转移将变得更加普遍。人工智能工程师和开发人员将致力于打造由算法驱动的人工智能，它能做出反应，做出决策，并以人类的方式与人互动。对我来说，这是人工智能将在2018年经历的最有希望的转变之一，因为创造看起来像人类的人工智能使我们忽略了创造像人类一样行动的人工智能，这是真正的进步。人工智能行业将努力与那些购买并订阅其人工智能产品和服务的人建立信任，这意味着它们会主动在工作场所提供软件更新和潜在风险方面的沟通，包含个人语音助理、聊天机器人以及运行在人工智能上的平台，并以一种普通人能够理解的简单方式进行。设计人工智能的最终目标是让大众消费者更适应人工智能，这将有助于解决广泛的伦理和技术问题，并促进人工智能的普及。随着英国、美国、欧盟以及其他国家或地区的政府试图了解人工智能技术的核心价值、风险和实际未来，业内人士将开始阐明他们如何自我监管AI技术的企业应用。这种自我监管将扩展到人工智能之外，以解决企业和公众对数据隐私和保护的担忧。问责将仍是一个核心问题，而企业如何利用数据（尤其是消费者信息）来构建人工智能应用的压力将在2018年增加。就在几年前，人们还需要获得数据科学和工程方面的高级学位来从事人工智能技术、研究算法，以及开发软件的工作。如今，开发者工具、培训项目和可获得的职业机会让非技术人员走进人工智能这个领域。像LinkedIn这样的公司已经建立了基础设施来培训人工智能研发工程师。2018年，我们将看到这些工具、资源和教育机会向其他员工扩展。技术专家和创意专业人士将联合起来推进人工智能在现实世界中的应用。我们将开始看到没有深厚技术背景的人工作在金融、科技、交通、医疗和其他重要行业的一线，一同构建人工智能的未来。每一份关于人工智能和工作的新报告都会引起公众的强烈反应，这些报告也会强调深入了解人工智能进步如何真正影响工作、人才和工作场所的必要性。虽然有些职位将会被人工智能技术所取代，但许多职位将会以一种优化公司利益的方式与人工智能技术融合并发展起来。在接下来的一年里，企业将会开发再培训项目，让非技术员工了解如何与人工智能合作，以追求更好的客户服务、提高生产力和提高任务精确度。虽然好莱坞认为机器人可以占领世界的想法会打击与黑客技术相关的潜在威胁，但工程师们将专注于用人工智能来解决非物理、数据和算法层面的问题。目前，黑客入侵技术的能力超过了网络安全行业保护脆弱技术的能力。为了迎头赶上，谷歌、Facebook和亚马逊等科技行业领袖将寻找机会与麻省理工学院、纽约大学的学术研究人员、小型创业公司以及其他领先机构合作，打造由人工智能技术驱动的安全体系。这些合作关系将有助于建立能够跨网络和平台部署的人工智能安全系统，以监控、发现和防止黑客入侵。人工智能包含一个复杂而重要的技术网络，目前，许多人工智能企业和消费者应用都旨在解决小而有针对性的问题。一个聪明的助手可能会引导你正确地归档费用，一个搜索算法可能会指导你成为安大略最好的管道工，一个语音助手可能会发现一个你根本不知道存在的音乐世界。与此同时，如今的人工智能技术需要解决商业和日常生活中更为复杂的问题，从管理整个劳动力到应对气候变化。在接下来的一年里，我看到各行各业的公司开始在外部部署这些人工智能解决方案，以解决更大、更复杂、更公开的问题。人工智能应用将继续成倍增长，并实现多样化。提高其知名度和公众意识的责任将完全落在人工智能行业，人工智能行业与私人、公共和学术部门之间，将会建立更强大的研发合作。

中国政府将人工智能上升到国家战略层面。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能内发展规划》，明确指容出新一代人工智能发展分三步走的战略目标，到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。人工智能赋能实体经济近几年，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，据艾瑞资料库数据显示，2018年中国人工智能赋能实体经济的市场规模达到251亿元，赋能价值有望在2021年突破千亿。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。现阶段的人工智能主要赋能公共安全领域根据艾瑞的资料库数据显示，2019年AI+安防占人工智能赋能实体经济的50以上，其次是AI+金融和AI+营销，分布占比15.8%和11.6%。前瞻分析一方面是由于安防领域国企数量较大易于前期的政策推动，另一方面是智慧城市对公共安全的需求。前瞻初步估算，民企活力将逐步显现，未来AI+营销和AI+金融的赋能价值将持续提高。——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

老师认为未来人工智能发展趋势如下：①启用人工智能的芯片将636f707962616964757a686964616f31333433616137成为主流与其他技术和软件工具不同，人工智能主要依赖专业的处理器。为了适应人工智能的复杂需求，芯片制造商将研发能够运行启用人工智能的特制芯片。甚至像谷歌、脸书和亚马逊等科技巨头也会在这些特制芯片上投入资金。这些芯片会被用于与人工智能相关的特殊用途，比如自然语言处理、计算机视觉领域和语音识别。②人工智能和物联网在边缘计算层相遇2019年是不同技术与人工智能融合的一年。物联网将在边缘计算层与人工智能携手合作。产业物联网将利用人工智能的强大功能进行根本原因分析、执行机器的预测性维护和自动检测问题。我们将在2019年看到分布式人工智能的兴起。智能将被分散，并且将更靠近正在进行例行检查的资产和设备。由神经网络驱动的高度复杂的机器学习模型将被优化，以便在边缘运行。③迎接自动化机器学习系统自动化机器学习系统是2019年人工智能产业最显著的发展趋势之一。有了自动学习的能力，开发者能够修补机器学习模型，创造准备好迎接未来人工智能挑战的机器学习新模型。自动化机器学习系统将介于认知应用程序编程接口和定制机器学习平台之间。自动化机器学习系统最大的优势是，它向开发者提供了他们要求的自定义选项，同时简化了工作流程。当你把数据和可移植性相结合，自动化学习系统可以为你提供其他人工智能技术不具有的灵活性。④拥抱智能运维当人工智能用于应用程序时，它将改变我们管理基础架构的方式。 DevOps将被智能运维取代，它将使你的IT员工能够进行精确的根本原因分析。此外，它还可以让你轻松地从庞大的数据库中立即找到有用的见解和模式。大型企业和云供应商将受益于DevOps与人工智能的融合。⑤神经网络集成在开发神经网络模型时，人工智能开发人员将面临的最大挑战之一是选择最佳框架。有了市场上的数十种人工智能工具，选择最好的人工智能开发工具可能不像以前那么容易。不同神经网络工具包之间缺乏集成性和兼容性，这阻碍了人工智能的采用。微软和脸书等科技巨头已经在开发开放式神经网络交换（ONNX），允许开发人员跨越多个框架，重新使用神经网络模型。⑥专业的人工智能系统成为现实市场对专业系统的需求将在2019年成倍增长。各组织拥有的数据有限，但他们想要的是专业数据。这样的需求会驱动企业掌握可以帮助组织在内部生成高质量人工智能数据的工具。2019年，重点将从数据量转移到数据质量。这将为可以在现实世界中发挥作用的人工智能奠定基础。企业将寻求能够专业人工智能解决方案提供商，帮助企业访问关键数据源，理解非结构化数据。⑦人工智能技术将决定你的命运虽然人工智能已经改变了你能想到的所有行业，但业界仍然缺乏拥有大量人工智能技能的人才。Espressive（加拿大电脑软件公司）的首席执行官帕特卡尔·霍恩（Pat Calhoun）说：“大多数组织都希望将人工智能作为数字化转型的一部分，但没有兑现承诺——让开发人员、人工智能专家和语言学家开发解决方案，甚至没有培养预先构建解决方案的引擎。Awake Security（美国加利福尼亚州的威胁检测厂商）的首席执行官拉胡尔·卡什亚普（Rahul Kashyap）补充说：“有这么多人工智能驱动解决方案，企业现在应该更敏锐地了解他们的人工智能解决方案的‘黑匣子’中发生的事情。”他继续说道：“人工智能算法的训练、结构化或通知方式可能会导致输出的显著差异。适用于一家公司的正确方程将不适用于另一家公司。”⑧人工智能可能会被不法之徒利用就像硬币有正反两面一样，人工智能也有正面和负面影响。信息安全专家将使用人工智能来快速检测恶意活动。借助人工智能驱动的响应和机器学习算法，误报将减少90％。人工智能如果落入不法分子手中，网络犯罪分子将滥用它来完成他们的恶意企图。通过自动化，网络黑客的军队可以更成功地发动致命攻击。这将迫使企业以毒攻毒，投资人工智能驱动的安全解决方案。这些方案能够保护他们免受人工智能发起的攻击。⑨人工智能驱动的数据转化2019年，人工智能无处不在。从网络应用到医疗保健系统，从航空公司到酒店预订系统等，我们能在每个地方看到人工智能，它将处于数字化转型的最前沿。夏威夷大学IT部门主席兼教授董贝博士（Dr.Tung Bui）说：“由于制度、政治和社会原因，人工智能发展需要时间。我认为人工智能的最大趋势将是加速数字化转型，使现有的业务系统更加智能化。”