人工智能的前景怎么样？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-06-08 07:16 标签： 人工智能的现状和发展趋势

   目前，在医疗、电子商务、教育、智能农业等领域的应用越来越广泛。预计2021年将有更多的发展和进步。那么，人工智能的前景如何呢？接下来小编就给大家介绍一下人工智能的前景如何，一起来看看吧。

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一、人工智能与各行业相结合的现状

   自然语言处理是人工智能的一门学科。本论文主要研究实现人与计算机通过自然语言进行有效通信的各种理论和方法。天然语言处理是集语言学、计算机科学、数学为一体的学科。所以这个领域的研究将会涉及到自然语言，也就是人们日常使用的语言。天然语言处理是开发出一套能够有效实现自然语言通信，尤其是软件通信的计算机系统。因此，这是计算机科学的一个组成部分。

   它主要应用于机器翻译、舆情监控、自动摘要、观点提取、文本分类、答案分析、文本语义对比和语音识别等领域。

2.人工智能与计算机视觉

   计算机视觉是研究如何使机器“看”的科学，更深入地说，是指用相机和电脑取代人眼来识别、跟踪和测量物体等机器视觉，并进一步进行图形处理，使电脑处理的图像更适合于人眼观察或传送到仪器检测，它通常包括计算成像，图像理解，三维视觉，动态视觉，视频编解码等。

   计算机视觉是一门科学，研究与之相关的理论和技术，旨在建立人工智能系统，从图像或多维数据中获取“信息”。此处的信息是指Shannon定义的信息，可用于帮助做出“决策”。由于知觉可以被视为从感觉信号中提取信息，计算机视觉也可以被视为一门科学，研究如何使人工系统从图像或多维数据中“知觉”。

3.人工智能与智能机器人

   智力机器人之所以被称为智力机器人，是因为它具有非常先进的“大脑”。中央处理器在大脑中发挥作用，这台电脑与操纵它的人有直接联系。

   大多数情况下，这样的电脑可以根据需要进行调度。正是由于这个原因，我们才会说这个机器人是真正的机器人，虽然他们的外貌不同。总体上可以分为工业机器人、初级智能、智能农业、家庭智能陪护、高级智能等几类。

4.人工智能与人工智能与金融

   利用人工智能系统组织银行业务、金融投资和财产管理。在2001年八月的模拟金融贸易竞赛中，机器人胜过人类。

   长期以来，金融机构都采用人工神经网络系统来发现变化或规范以外的需求，银行使用辅助客户服务系统，帮助核对账目，发放信用卡和恢复密码等等。

  智能金融是依托互联网技术，运用大数据、人工智能、云计算等金融科技手段，对金融产业的业务流程、业务拓展、客户服务等各个方面进行智能化提升，实现金融产品、风控、获客、服务的智能化。

二、人工智能的前景如何？

   机器学习操作已经进行了一段时间了。就是机器在生产环境中的学习练习。但是2020年新的冠状动脉疾病爆发使人们重新意识到需要在生产环境中监测和管理学习机器。业务流程、库存管理、运输方式等都发生了巨大变化，导致许多人工智能出乎意料的行为。

   这种情况发生在机器学习操作领域，即输入数据不符合人工智能的训练目标时，称为“漂移”。早些时候在生产环境中建立机器学习模型的公司都知道，机器在生产环境中的学习面临着“漂移”等许多挑战，但是新冠军赛的爆发带来的变化让大家对机器学习的必要性有了更全面的认识。

   自动机器学习已经出现了一段时间。自动机器学习传统上关注于算法的选择，以及机器学习或者深度学习针对特定数据集的最佳解决方案。在2020年，低代码和无代码技术的应用将会全面增长，从普通应用到企业人工智能垂直解决方案。

   通过自动机器学习，人们不需要深入地学习数据知识就可以建立高质量的人工智能模型，而在现在的低代码和无代码平台的帮助下，人们可以建立一整套生产级的人工智能应用程序，而不需要深入地学习编程知识。

   就市场结构而言，中国人工智能市场主要包括计算机视觉、语音、自然语言处理、基本算法平台和芯片等。在中国人工智能市场中，计算机视觉是最重要的组成部分，是人工智能技术的主要应用领域。中国人工智能市场中计算机视觉占据了35%的份额，远远高于其它细分市场。

 在企业层面上的分布上，应用层面的企业占有主要份额，而技术层面的企业则有巨大的发展潜力。在人工智能领域中，应用级公司占77.70%，应用级公司占17.90%，基础级公司占5.40%。大部分人工智能基础层和应用层企业都集中在某一细分领域，而技术层企业更容易延伸到产业链的上游和下游，扩大经营范围。虽然在人工智能产业中，技术水平的企业所占比例远远低于应用水平的企业，但是，由于技术水平高于基本理论和数据，而且存在着技术、资金和人才等方面的障碍，未来技术水平的企业将越来越多。

   人工智能一方面需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术来实现数据价值，比如机器学习就是一种常用的数据分析方法。

   人工智能是基于大数据的支持和采集，并利用人工设定的特定的执行和操作方式来实现。数据超融合是大数据最终要实现的，应用到应用场景中，大数据的价值就会体现出来。人工智能体现了大数据的应用。以上就是小编为大家带来的人工智能的前景如何，希望对您有帮助。

与人工智能技术相关的软件

数环通以最简单直观的高效连接方式，为企业低成本解决数据孤岛和应用协同问题，帮助企业解决数据流转和应用集成多带来的效率低下问题。安全可靠，稳定高效，解锁企业数智化的效率提升。 独特之处在于：数环通无需IT和开发人员帮助，全流程无代码搭建，只需要您点点鼠标，即可快速实现应用连接与超自动化。 目前，数环通已推出近百款应用连接器，涵盖营销工具、协同办公、电子商务、即时通讯等14个领域。例如，钉钉、抖音、飞书、抖店、企业微信、公众号、微博、抖音、抖店等，未来，数环通会进一步丰富应用连接器，努力为企业创造更多便利与价值。

实在RPA数字员工不同于传统的RPA厂商三件套架构，创新性的融合了AI能力，打造独特的实在RPA四件套，即“实在RPA设计器”、“实在RPA机器人”、“实在RPA控制器”和“实在云脑”。该架构通过实在RPA设计器设计、发布实在RPA机器人，通过实在RPA控制器管理机器人的自动化任务，并将在此过程中所采集的相关数据上传到实在云脑进行算法学习沉淀后进行一键式高效部署，沉淀为AI组件向自动化流程提供决策支持。 在流程设计方面，实在RPA设计器集成500+常用组件，并支持自建组件，可以通过拖拉拽的方式，让不懂代码的员工也能轻松上手编辑流程。

业务流程管理的专家，把原有的线下流程搬到伙伴云处理，支持BPMN 2.0流程规范，不仅适用于审批，还能覆盖从端到端的完整流程，例如家具门店，下单，生产，配送，安装，售后的全流程，并分析各节点的时效、人效与绩效，将企业复杂、分散的业务流程简单化、规范化。支持多端操作，审批更高效，通过自行绘制带有网关、线路、节点的流程图，可设计出多分支、多规则、多权限、多处理的复杂流程，帮助企业构建业务的全流程闭环。

大厂都在用的人工智能软件

简单灵活 “零”代码，可视化拖拽，和搭乐高一样简单易用；外挂式部署可根据业务流程适时调整参数，适应业务变化 架构完善 iBot 核心流程引擎完全自主开发，自主可控，流程可视化，监控、运维和管理模块完善 AI模块强大 包含了OCR、NLP及深度学习等技术，帮助企业的流程治理逐步实现智能化 安全防护 拥有四层安全架构：身份验证、访问权限、会话管理、系统加密；支持从执行步骤、流程、机器人、服务器等四层安全灾备机制，可实现跨系统、跨平台的本地化部署 兼容性高 业界唯一一家支持所有操作系统平台和操作应用的RPA 厂家。支持跨操作系统和跨设备的RPA；

作为国内一家专注于研发智能 RPA 平台的高科技公司，云扩科技拥有深厚的技术底蕴以及打造企业级产品的能力。云扩创始团队基因根植于微软，拥有十几年的桌面自动化、高性能计算技术背景及企业级软件产品和云服务的研发、商业化实践经验。其他核心团队成员主要来自微软、阿里云、腾讯、浪潮、IBM等企业高级商务与研发岗位。自2017年创立以来，团队成员专注于企业服务领域的自动化产品解决方案，以赋能中国企业自动化能力，跨越数字化鸿沟为愿景。

依托自然语言处理、深度学习、知识图谱、计算机视觉等技术，具备超越字符级别的文本理解能力和一键写作、批量智能处理文档的能力，能自动抽取文档的关键信息、识别提取文档表格中的内容、对比文档之间的差异、审核文档潜在风险，可应用于法律、政府、金融、审计、银行、制造、通信、媒体等多种文字密集型行业，赋能企业流程化、自动化、智能化处理文档，打造全新的文档一体化处理系统。

限时免费的人工智能软件

上传内容：首先，必须将内容上传到Transifex，然后可以选择几乎零开发人员参与到使用我们的API或Transifex Native的复杂自定义设置。 翻译：可以与第三方翻译机构、自由译员或内部译员合作，或者在社区的帮助下进行众包翻译。同时可以使用我们强大的在线编辑器进行实时协作或与客户喜欢的CAT工具集成。 发布翻译：翻译完成后，可以设置通过API或CLI发布翻译的自动化方式。或者，可以利用Native或Live以无线方式（OTA）发布翻译。

火山引擎机器学习平台提供了 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务。一站式AI开发全生命周期管理，提供了丰富的标注工具进行少量数据的快捷打标，并支持海量的文本、图像、视频、表格数据及标签的管理。面向机器学习场景的轻量级云端 IDE，支持 VSCode 生态插件。用户在该模块内进行代码的编辑、调试等开发工作。预置常见分布式训练框架，支持超大规模分布式机器学习任务及自定义算法框架。提供高效、灵活的自定义训练运行环境。支持多框架模型在各硬件上的高性能推理。支持全方位监控和实时扩缩容，根据服务的现状高效地调整资源以应对业务的变化。 支持超大规模分布式深度学习任务的运行，包括多种预置算法框架和自定义算法框架。提供稳定、灵活、高性能的机器学习训练环境。 支持多框架模型在异构硬件上的一键部署，具有高吞吐、低延时、实时扩缩容等特点，使推理服务更具弹性和容错性。 支持更具性价比的预付费资源组、资源组内配额分配、任务管理、查看资源利用率等功能，提升整体资源利用率，增加资源性价比。 提供了云端机器学习开发环境 WebIDE，其中内置了优化后的主流机器学习框架镜像。结合弹性资源以及与分布式训练时相同的环境，可以极大提升开发和调试的效率。同时提供命令行工具支持端云协同开发环境，可以从本地环境一键发。

营销答案： 1、网站搜索：通过网站上的动态AI搜索体验，将网站访问者转变为客户，并详细了解对他们来说最重要的事情。 2、位置列表：在大约200个搜索引擎、地图等，为企业列表提供支持。 3、Yext AI搜索Acquia：利用Acquia和Yext AI站点搜索提供统一的数字体验，以促进现场转化、降低客户支持成本并获得新的客户情报。 电子商务答案： 1、通过搜索优先策略加速收入增长：搜索客户的转化率是不搜索客户的2.6倍，他们的支出是不搜索客户的3倍。 2、简化数字客户旅程：电子商务搜索了解客户的自然语言问题并返回直接答案，而不仅仅是链接。 3、分析消费者搜索行为：电子商务工具预装了分析功能，可以实时了解客户的搜索查询和旅程。 开发人员答案： 1、网络应用搜索：通过基于自然语言的搜索为Web应用程序提供卓越的体验。 2、移动应用搜索：使用Yext构建自定义移动应用搜索体验。 3、桌面应用搜索：通过为用户提供基于自然语言的自定义AI搜索，提高桌面应用程序的效率。

PAI币前景怎么样？Project PAI是一个为PAI开发的公有区块链协议，可以用区块链对人工智能进行认证、管理、数据学习和应用开发。PAI是世界上第一个个人人工智能技术和产品。PAI是一个和你长得像、说话像、而且越来越懂你的智能形象(Avatar)。

PAI是一个为PAI开发的公有区块链协议，可以用区块链对人工智能进行认证、管理、数据学习和应用开发。PAI是世界上第一个个人人工智能技术和产品。PAI是一个和你长得像、说话像、而且越来越懂你的智能形象(Avatar)。每个PAI都是由原始主人生成、控制和管理。每个人在使用自己的PAI的同时，也为整个系统贡献了数据和资源，并因此获利。PAI区块链协议有三个模块：认证、智能网络、数据存储。该协议的目标是为用户提供各种个性化人工智能服务，包含社交、个人助理、娱乐和医疗保健等等。

PAI币推荐交易所及交易对

徐比特对PAI币前景的点评

项目成立以来一直备受争议，人工智能和区块链的融合究竟有必要没，很显然是必要的，你的个人形象确权必须是本人，其他人都无权的，PAI意在打造成人工智能形象所提供的去中心化平台，制约人工智能发展的问题最大就是数据的孤岛和数据的成本，PAI是通过公链+明星侧链的强力IP去获取大数据，数据的打标签和训练也是人工智能耗费陈本高的地方，PAI通过UPOW“有用量工作证明”把比特币浪费的电力和耗费的算力可以转为人工智能计算所用。背后投资人实力雄厚，印尼力宝集团也强力支持PAI的生态落地。PAI在未上线交易所已确认有六条子链，子链的项目方都是行业的巨头，国内社区发展非常不错，欧美社区热度还需要项目方加把劲努力提高上来的。项目代码已经开源。项目是明星项目，只是项目出生时间不对没在牛市，熊市可以关注埋伏的。

小熊尤里对PAI币前景的点评

Project PAI/PAI，主打人工智能的一个项目。这里我不想赘述Pai本身的愿景了，原因也很简单：项目方自己都快不知道要做啥了。

作为一个主打人工智能的项目，通过代币来激励用户为其提供大量基础数据的模式是十分符合常理的。但是Pai说我们要做的混合共识!我们要玩PoS+PoW，我们要做节点!

作为一个主打人工智能的项目，专注其人工智能技术优化语音采集和动作采集是十分符合常理的。但是Pai说我们要做智能合约!我们要向ETH致敬!

曾经见识过Pai的人工智能技术，大量的语音和动作采集后合成一个3D人物，能够实现与被采集者相近的语言交流，3D人物还能尬舞，Pai不止一次的透支着这点技术。诚然，人工智能技术本身就是需要长期推进的，但是如今Pai的所作所为基本都是在经济模型上做文章，让我不禁唏嘘当年Pai在公募时不断调高的募集额度...

最后我还要聊一点儿，腾讯投资的是Oben，绝对不是Pai!无论如何去甄别，我认为大型机构看好的一定是人工智能产业，而绝非一个专注于代币经济模型的项目。

中长期来看，Pai并非一无是处，价格目前处于相对低位，如果能好好依托Oben的技术好好做点儿实事出来项目还是有得救的。其中被搁置的“人工智能众包KYC业务”就有不错的市场前景。

回头看看当年那个被无数大佬追捧的Pai，百感交集啊...原来你只是这样一个普通的Pai啊...

发哥爱币对PAI币前景的点评

PAI，软银看好的个人虚拟化AI

PAI号称人工智能第一公链，曾是2108年最具投资价值的十大币之一。是Personal Artificial Intelligence 个性化人工智能的缩写。PAI要通过人机交互(如视频对话)建立一个与你长象、声音、思维、习惯等高度相似的虚拟形象，在计算机中建立一个“AI我”，这就是个性化人工智能Personal AI。

个人认为，PAI是一个大牛项目，主要是创始人牛，投资机构牛。当然该项目也有短板，建立这样一个“AI我”后的目标是什么。

1、PAI团队牛。项目创始人太牛了，它是美国人工智能领军企业ObEN联合创始人Nikhil Jain发起，并与PAI项目是创新合作伙伴，二个项目共建共荣。成立于2014年的ObEN总部位于美国加州，已获得包括腾讯、软银、上海K11、HTC Vive、今日头条、华人文化产业基金CMC等全球巨头的战略投资，是一家横跨AI、AR和VR的人工智能企业。

2、项目投资机构太牛了。PAI项目投资机构包括腾讯、软银(日本最大银行)、如山、韩国SM、Naver、LG、清华力合等战略投资，都超牛大公司。有报道说，这是软银投资的第二个项目，前景无限。软银投资的第一个项目都知道吧，就是瑞波币XRP。李笑来录音中说，软银傻蛋喝醉酒，随手投了个，造就了后来瑞波币涨幅万倍的神话。

总之，区块链，人工智能，牛人发起，超牛机构投资，都赋予了PAI无穷的想象。2018年12月PAI上线后，爆炒到10块多。2018年底又炒了一波，原来是腾讯和软银投资PAI，现跌到二毛五，市值排名90位。爆发的机会还会有，投资者可适量吸纳。

全王对PAI币前景的点评

PAI项目全名ProjectAI，近期暴涨数倍，备受关注。白皮书内容混淆，团队成员成绩夸大，误导玩家，项目前景有较大的不确定因素，虽然公布进度，但项目风险依然很大，社群虽然有大量用户，但喊单严重，投机性过强，高估市值，泡沫过大，庄家很可能拉高出货，不建议投资。

天雅对PAI币的前景点评

Pai,派!通过对pai长达半年的分析，白皮书解读，项目背调，我来带大家深入剖析pai的几个测评点(因此项目概念性比较强，我尽量用通俗语言解答)：

1:项目背景，pai目前是一个实体公司，通过国外知名人工智能公司oben孵化出来的一个项目，oben目前投资公司有腾讯，软银，清华投资公司等等20多个，国内狂人评级第一个项目打分A-!

2:技术指标，pai准确的说是比特币的一个分叉链，继承了比特币的去中心化优点，pow工作模式无疑是目前最成功的工作量证明，pai在链上分叉改进，优化出自己的一条公链，项目负责人alex是比特币原始客户端开发之一，算法极其凶悍!

3：概念落地，pai目前开发的是以人工智能为基础，打造一个把现实数据虚拟出来一个人物，你可以实时控制它在虚拟世界的活动，相当于玩游戏，但在游戏里面引申出微信聊天交易，能把现实中的app结合，目前官网已经有体验!

4：代币需求，目前总量是21亿，火币四个交易对，价格破发，市值不高，团队社区管理不强

综上所述，pai币目前价格不高，可以入选定投良好资产，综合评分给到5分!

　　人工智能可以是国家重点发展的方向之一，抢占科技创新的制高点成为未来大国之间的争夺点。我国在人工智能、大数据、云计算、等领域已具有一定的技术实力，人工智能已连续三年写入政府工作报告，今年首次提出“智能+”，目前中国、、以及等至少18个国家纷纷启动国家级别的人工智能战略。

　　2019年人工智能领域需求进入快速落地阶段，从安防到政法、教育、无人驾驶等各个细分领域，同时分析、语音识别、教育等领域变现更加清晰，其中以商汤科技已宣布2017年全面实现盈利，各细分龙头已有大量订单，业绩开始进入释放期，百度云ABC已为农业、工业制造业、服务业国民经济三大产业提供了更易用的解决方案。

　　《新一代人工智能发展规划》提出三步走战略：第1步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态链，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿

　　第2步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，,新一代人工智能在智能制造、智能医疗、智慧城市、智能农业、国防建设等领域得到广泛应用，人工智能核心产业规模超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元。

　　第3步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，形成涵盖核心技术、关键系统、支撑平台和智能应用的完备产业链和高端产业群，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。

　　今年2月11日一项指导美国人工智能技术发展的国家级战略启动，据统计2015年以来美国**对人工智能及相关领域的研发投资已增长40%以上，这不包括军事、情报等机构的保密投资。知名研究机构CB Insights从全球3000家AI公司中评选出100个最有前景的人工智能初创企业，其中有77家位于美国，中国、以色列、分别有6家企业入围。

　　美国人工智能发展早于中国五年，最早从1991年萌芽；1998进入发展期；2005后开始高速成长期；2013后发展趋稳；而我国AI企业诞生于1996年，2003年产业进入发展期，2015年达到峰值后进入平稳期。

　　一个规模达到1000亿美元的投资基金“软银愿景基金”成立，投资重点就是AI和物联网领域，这个1000亿美元的基金，规模超过全球所有风险投资的总和，全球风投投资总和为650亿美元。

　　人工智能主要分为技术层、应用层和基础层，美国AI产业在基础层、技术层和应用层，尤其是在算法、芯片和数据等产业核心领域积累强大的技术创新优势。

　　基础层（主要为处理器/芯片）企业数量，中国拥有14家，美国33家；技术层（自然语言处理/计算机视觉与图像/技术平台），中国拥有273家，美国拥有586家；应用层（机器学习应用/智能无人机/智能机器人/自动驾驶辅助驾驶/语音识别），中国拥有304家，美国拥有488家。相比美国全产业布局，中国主要集中在应用侧，技术层和基础层只是局部有所突破。

　　目前我国人工智能行业独角兽企业共有6家，分别为：优必选科技、旷视科技、商汤科技、依图科技、出门问问、寒武纪科技，其中优必选科技估值最高，达到40亿美元(2017年数据)，A股上市公司人工智能家数达到81家。

　　2017年全球人工智能核心产业超过了370亿美元的规模，中国人工智能市场规模达到152.1亿元，增长率达到51.2%，2018年人工智能市场规模有望突破200亿元大关，达到238.2亿元，增长率达到56.6%。普华永道对人工智能产业发展前景预测：到2030年中国的人工智能产业规模7万亿美元，世界第一；美国人工智能产业规模3.7万亿美元，世界第二；欧洲人工智能产业规模2.5万亿美元，世界第三。

　　从产业链看，基础层和技术层的二级市场投资关注较高，包括基础层的芯片、算法，技术层的生物识别、机器视觉、语音识别技术等。

　　基础层：AI芯片、传感器、大数据及云计算，相关公司()、()、泛微网络、()、景嘉微、()等；

　　技术层：机器视觉、语音识别，相关公司()、()、()、()、()等；

　　应用层：行业解决方案“AI+”、机器人、智能音箱、智能汽车、无人机等，相关公司()、()、()、()、()、()、卫宁健康等。

　　以上只是提供了一个思路和看法，有不全之处希望多总结和交流，涉及个股不构成任何建议。

　　往期股市小白精彩内容：

　　【科创板的到来，是不是意味着牛市将不远了？】

　　【主力是怎么建仓的？要怎么样可以看出来？】

　　【主板、中小板、、新三板的区别是什么？】

　　【怎样设置股票CCI指标是最合理的？】

　　【国产芯片行业中的龙头企业有哪些？】

　　【买ETF指数和买股票哪个好？】

　　【每股净资产大于股价可以买吗？】

　　【关于基本的震荡趋势含义理解】

　　【k线的四个价格哪个更重要？】

　　【什么是“单阳不破”形态，如何运用选到涨停牛股？】

　　【关于基本的震荡趋势含义理解】

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（责任编辑： HN666）

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