人工智能未来的发展前景怎么样？

1. 人工智能未来的发展前景怎么样？

人工智能是现在大环境下需求最大的行业，国家在这方面的人才缺口特别大，供不应求，人工智能发展前景很可观。第一：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。第二：产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。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，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。人工智能专业就业指导：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。一方面，人工智能的研发难度较大。另一方面，人工智能的研发需要更多的研究资源，人才培养周期相对较长。由于目前人工智能产业还处于发展初期，所以学习人工智能专业要想有更好的就业出口。想了解更多有关人工智能的详情，推荐咨询达内教育。达内教育具有丰厚的师资力量，优秀的教学体系，教学质量突出，实战讲师，经验丰富，理论知识+学习思维+实战操作，打造完整学习闭环。达内教育独创TTS8.0教学系统，并设有企业双选会。达内的OMO教学模式，全新升级，线上线下交互学习，直播学，随时学，随时问，反复学，让学员学习更便捷。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

2. 人工智能未来的发展前景怎么样？

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。

四是人工智能取代人力，对全球的经济产生影响

1、说到人工智能，大多数人都是比较期待的，当然也有少数人会怀着担忧的心态看到它，因为人工智能的发展，让我们看到了人工智能的高效和服从。

2、在未来，当人工智能的发展进入到一个全新的领域阶段，它是不是就能够取代现在一些行业所需要的人工劳动呢？如果是的话，那么将会有大面积的失业问题出现。

3、人工智能的发展，能够在短时间内对其进行量产，这样就会有很多人下岗，对全球的经济和社会来说，影响都是巨大的。

在人工智能研究的过程中，机器学习是行业研究的核心，也是人工智能目标实现的最根本途径，是当前人工智能发展的主要瓶颈。有关于机器学习问题的研究是行业研究的重点，无论是融资金额，还是公司的数量都明显超过其他研究内容。人工智能属于全世界科研发展的前沿技术，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、各领域的发展都有一定的影响，在人工智能发展过程中要认真、深刻地研究其未来的发展方向。

3. 人工智能未来的发展前景怎么样？

当前，国内外互联网巨头纷纷将人工智能作为下一次产业革命的突破口，积极加大投资布局，与此同时，随着人工智能技术进步和基础设施建设不断完善的推动下，全球人工智能应用场景将不断丰富，市场规模持续扩大。
“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特矛斯(Dartmouth)学会上提出的，人工智能发展至今经历过经费枯竭的两个寒冬(1974-1980年、1987-1993年)，也经历过两个大发展的春天(1956-1974年、1993-2005年)。从2006年开始，人工智能进入了加速发展的新阶段，并行计算能力、大数据和先进算法，使当前人工智能加速发展;同时，近年来人工智能的研究越来越受到产业界的重视，产业界对AI的投资和收购如火如荼。
人工智能技术迈入深度学习阶段
机器学习是实现人工智能的一种重要方法，深度学习(Deep Learning)是机器学习(Machine Learning)的关键技术之一。深度学习自2006年由Jeffery Hinton实证以来，在云计算、大数据和芯片等的支持下，已经成功地从实验室中走出来，开始进入到了商业应用，并在机器视觉、自然语言处理、机器翻译、路径规划等领域取得了令人瞩目的成绩，全球人工智能也正式迈入深度学习阶段。
与此同时，全球人工智能领域对新技术的探索从未停止，新技术层出不穷，例如近年来一些新的类脑智能算法提出来，将脑科学与思维科学的一些新的成果结合到神经网络算法之中，形成不同于深度学习的神经网络技术路线，如胶囊网络等，技术的不断进步是推动全球人工智能的发展的不竭动力，这些新技术的研究和应用将加快全球人工智能的发展进程。
主要经济体加快人工智能战略布局
人工智能作为引领未来的战略性技术，目前全球主要经济体都将人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。自2013年以来，包括美国、中国、欧盟、英国、日本、德国、法国、韩国、印度、丹麦、芬兰、新西兰、俄罗斯、加拿大、新加坡、阿联酋、意大利、瑞典、荷兰、越南、西班牙等20多个国家和地区发布了人工智能相关战略、规划或重大计划，越来越多的国家加入到布局人工智能的队列中，从政策、资本、技术人才培养、应用基础设施建设等方面为本国人工智能的落地保驾护航。

人工智能领域新基建扩容趋势明显
人工智能新基建包含智能芯片、5G、感知网络、数据中心等支持人工智能发展的生产性设施建设，同时人工智能与实体经济深度融合做构建的智能经济形态也是人工智能领域新基建的一部分。近年来，全球人工智能发展的生产性设施建设步伐加快，2020年新冠疫情在全球爆发，对全球的经济生产活动产生较大的冲击，但值得注意的是，全球范围内的新基建业务扩容未被阻断，从各国政府到行业主要企业都积极参与到人工智能新基建的建设中。
人工智能芯片是人工智能的大脑，随着全球人工智能终端设备数量的增长以及边缘计算的需求逐步提升，全球人工智能芯片需求量快速增长，市场规模不断扩大。根据Tractica公布的数据显示，2019年全球人工智能芯片市场规模达110亿美元，预计2020年全球人工智能芯片市场规模将增加至175亿美元，2025年全球人工智能芯片市场规模有望突破720亿美元。

5G的低延迟、高速度和边缘计算能力可以推动人工智能设备更智能地进行大量的数据连接，提升人工智能设备的学习能力，与此同时将5G网络与人工智能技术相结合，可以有效提高5G网络的智能化程度，使网络从人工配置参数与使用专家的经验编制策略转变为网络智能配置参数与智能策略自动生成成为可能。由此可见，5G与人工智能的互促式发展可以加速全球人工智能应用突破与落地，因此，目前全球范围正在加快5G商用推广的步伐，全球5G基础设施建设如火如荼。
根据GSMA(全球移动通信系统协会)公布的数据显示，截至2020年7月底，全球38个国家已经部署了92张5G移动网络，较4月底增加了22张;截至2020年9月，全球5G终端达到18类362款，其中162款手机，113款已经上市，其中70%+支持SA(独立组网)，5G商用正在加快。
根据爱立信公布的数据显示，截至2020年6月底，全球范围内共部署了约72万个5G基站，2020年8月这一数据增加至80万个，前瞻预计，到2020年底，全球5G基站总数将达到100万个。

近年来，随着计算能力越来越强，云计算、大数据、虚拟化等技术的出现，让人工智能有了可依赖的现实技术基础。人工智能的算法需要依赖海量的数据，利用海量的样本进行机器学习。数据中心天然就是一个海量数据库，每天生成的和转发的数据都在呈指数增长，有了这些数据，再利用大数据技术去分析，就能得到很多有意义的数据供人工智能学习;与此同时，人工智能要依赖计算，只有高速的计算能力才能在短时间完成指定的任务，现在的数据中心利用网络进行分布式计算，大大提高了计算能力，人工智能的学习能力可以得到大幅提升。数据中心为人工智能提供更多的技术支撑与创造无限可能。
全球数据中心建设加快有力的推动了人工智能的发展，从2017年开始，伴随着大型化、集约化的发展，全球数据中心数量开始缩减，但值得注意的是，随着行业集中度的逐步提升，全球超大型数据中心数量总体增长，据Cisco的统计数据显示，2019年，全球超大型数据中心数量约447个;至2020年，全球超大新数据中心将达到485个。

根据Gartner公布的数据显示，2017年底全球部署机架数达到493.3万架，安装服务器超过5500万台，2019年全球数据中心部署的机架数量约为495.4万架。预计2020年机架数将超过498万架，服务器超过6200万台。

人工智能商业化加速 应用场景愈发丰富
人工智能技术经过过去近10年的快速发展已经取得较大突破，随着人工智能理论和技术的日益成熟，人工智能场景融合能力不断提升，因此，近年来商业化应用已经成为人工智能科技企业布局的重点，欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产业商业落地期较早，中国作为后期之秀，近年来在政策、资本的双重推动下，人工智能商业化应用进程加快。目前，人工智能技术已在金融、医疗、安防、教育、交通、制造、零售等多个领域实现技术落地，且应用场景也愈来愈丰富

值得注意的是，尽管目前全球范围内人工智能商业化进程正加速推进，但受制于应用场景的复杂度、技术的成熟度、数据的公开水平等限制，全球人工智能仍处在产业化和市场化的探索阶段，落地场景的丰富度、用户需求和解决方案的市场渗透率仍有待提高。

人工智能市场规模快速增长
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。
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。

北美地区人工智能产业发展领先
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
科技巨头纷纷布局人工智能行业
近年来，全球科技巨头纷纷布局人工智能。在美国地区，Google实行“全面开花”的策略，在云服务、无人驾驶、虚拟现实、无人机、仓储机器人等领域均有布局。Facebook依托社交网络，从产品中获得数据、训练数据，再将其人工智能产品反作用于社交网络用户。微软则致力于将人工智能技术应用到智能助手、AR/VR等领域，例如Skype及时翻译、小冰聊天机器人、Cortana虚拟助理等应用。在中国，互联网巨头企业如百度、腾讯和阿里均纷纷依托自身平台优势，构建人工智能服务产品，主要布局于人工智能应用层领域。

人工智能新一轮资本热潮方兴未艾
从生产方式的智能化改造，到生活水平的智能化提升，再到社会治理的智能化升级，新一代人工智能的应用驱动特征愈加明显，大量新兴应用场景持续培育形成。快速丰富的数据储备，逐渐清晰的业务逻辑，以及即将落地的商业价值，促使全球人工智能新一轮资本热潮方兴未艾。
根据CB Insights公布的数据显示，2014-2019年全球人工智能融资金额和融资次数逐年增长，2019年再创新高，融资金额达到265.80亿美元，融资次数超过2000次。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

4. 人工智能未来的发展前景怎么样？

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。

四是人工智能取代人力，对全球的经济产生影响

1、说到人工智能，大多数人都是比较期待的，当然也有少数人会怀着担忧的心态看到它，因为人工智能的发展，让我们看到了人工智能的高效和服从。

2、在未来，当人工智能的发展进入到一个全新的领域阶段，它是不是就能够取代现在一些行业所需要的人工劳动呢？如果是的话，那么将会有大面积的失业问题出现。

3、人工智能的发展，能够在短时间内对其进行量产，这样就会有很多人下岗，对全球的经济和社会来说，影响都是巨大的。

在人工智能研究的过程中，机器学习是行业研究的核心，也是人工智能目标实现的最根本途径，是当前人工智能发展的主要瓶颈。有关于机器学习问题的研究是行业研究的重点，无论是融资金额，还是公司的数量都明显超过其他研究内容。人工智能属于全世界科研发展的前沿技术，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、各领域的发展都有一定的影响，在人工智能发展过程中要认真、深刻地研究其未来的发展方向。

5. 人工智能未来的发展前景怎么样？

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。

四是人工智能取代人力，对全球的经济产生影响

1、说到人工智能，大多数人都是比较期待的，当然也有少数人会怀着担忧的心态看到它，因为人工智能的发展，让我们看到了人工智能的高效和服从。

2、在未来，当人工智能的发展进入到一个全新的领域阶段，它是不是就能够取代现在一些行业所需要的人工劳动呢？如果是的话，那么将会有大面积的失业问题出现。

3、人工智能的发展，能够在短时间内对其进行量产，这样就会有很多人下岗，对全球的经济和社会来说，影响都是巨大的。

在人工智能研究的过程中，机器学习是行业研究的核心，也是人工智能目标实现的最根本途径，是当前人工智能发展的主要瓶颈。有关于机器学习问题的研究是行业研究的重点，无论是融资金额，还是公司的数量都明显超过其他研究内容。人工智能属于全世界科研发展的前沿技术，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、各领域的发展都有一定的影响，在人工智能发展过程中要认真、深刻地研究其未来的发展方向。

6. 人工智能未来的发展前景怎么样？

近年来我国人工智能产业呈现出了蓬勃发展的良好态势。一是部分关键应用技术特别是图像识别、语音识别等技术，处于全球相对领先的水平，人工智能论文总量和高倍引用的论文数量，也处在第一梯队，据全球相对前列。二是产业整体实力显著增强。全国人工智能产业超过一千家，覆盖技术平台、产品应用等多环节，已经形成了比较完备的产业链。京津冀、长三角、珠三角等地区的人工智能产业急剧发展的格局已经初步形成。三是与行业融合应用不断深入。人工智能凭借其强大的赋能性，正在成为促进传统行业转型升级的重要驱动力量，各领域智能的新技术、新模式、新业态不断涌现，辐射溢出的效应也在持续增强，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。但也要看到，在快速发展过程当中，我国人工智能的基础技术，还有较大欠缺，能够真正创造商业价值的还比较少。传统行业与人工智能的融合还存在较高门槛，有数据显示，今年人工智能领域投融资比前两年特别是跟去年相比，也有比较大幅度的下调。
中国人工智能应用具有领域广、渗透深的特点，在产业化方面具有独特优势，但也面临巨大挑战，尤其是在基础理论和算法方面，原始创新能力不足，在高端芯片、关键部件等方面基础薄弱，高水平人才也不足。随着全球人工智能加速发展，各国在认知智能、机器学习、智能芯片等方面将不断取得突破。

7. 人工智能未来的发展前景怎么样？

从大的发展趋势来看，随着工业互联网的发展，人工智能技术将广泛开始落地到产业领域，这个过程不仅会全面推动产业结构升级，也会推动人才结构升级，掌握大数据、人工智能等新技术的技术研发人员，将会有更多的发展机会。
在诸多行业领域当中，教育领域与人工智能技术的结合前景还是非常广阔的，当前教育领域也是人工智能技术落地应用比较好的行业领域之一。从人工智能技术本身的特点来看，未来人工智能技术与教育领域的结合将有很大的想象空间，在应用场景上，也会逐渐从课上覆盖到课下，基于人工智能技术也能推动优质的教育资源覆盖到更广泛的区域。
人工智能技术未来在教育领域的发展速度会明显提升，相信随着5G通信技术的落地应用，人工智能技术的应用场景也会逐渐完善，一大批基于人工智能技术的产品将逐渐实现落地，比如AR、VR产品的应用等等，而基于这些产品将为人工智能技术开辟出一个巨大的价值空间。
最后，人工智能技术的应用并不是一个简单的过程，而且人工智能技术本身也不是孤立的，需要云计算、大数据、物联网等一系列技术的综合运用，所以教育与人工智能的结合也需要更多的专业人员进入到教育领域。

8. 人工智能未来的发展前景怎么样？

1、AI技术开放平台增长率为116.3%
AI技术平台与A应用模型效率化生产平台均开放AP接口，将对应能力输送给下游，并吸收下游更新的产品与技术，从横向与纵向拓展业务的广度与深度;同时，AI技术开放平台与AI应用模型效率化生产平台之间也会进行能力的互换，共同促进AI技术的发展。
随着数据量与AI算力的提升，可落地的场景与算法的交互变得愈加频繁，二者结合开发出的AI应用模型就需要更大量地通过AP调用AI技术开放平台的AI技术能力。2020年我国AI技术开放平台市场规模为225亿元，相较于2019年同比增率达到116.3%。

按AI技术能力划分，计算机视觉类与语音技术类收入占比达72.2%，是收入的主要贡献来源。人脸识别、人体识别、OCR文字识别、图像识别等构成了计算机视觉类业务的主要技术能力，且计算机视觉类的技术价格相较于其他技术而言更高，应用领域也更为广泛。现阶段的市场集中度相对分散，未来，能持续投入成本、研发出强劲算法的厂商有望占领更多的市场份额，市场集中度亦会因此提升。

2、AI应用模型效率化生产增长116.7%
AI应用模型效率化生产平台是全栈式的、可实现流水线开发的A应用模型生产工具。假若每次开发模型都需要算法工程师单独完成从生产到上线的全流程搭建，就会导致很多时间的耗损与A模型开发成本的浪费。集成了数据、算法与算力的相应开发工具的模型开发工具包—AI应用模型效率化生产平台应运而生。2020年我国AI应用模型效率化生产的市场规模达到23亿元，虽然市场规模较小但是增速飞快，2020年市场规模同比增速高达116.7%。

从部署方式分类的市场细分来看，AI应用模型效率化生产平台有三种部署方式，分别为共同共有云、私有云和混合云。从部署方式的市占情况来看，当前市场以私有云占比为主，目前市场占比高达75%。

同时，从未来的发展趋势来看，未来市场的主体将依然是私有云。下游客户往往岀于数据安全与隐私的考虑，偏好私有云部署，私有云市场仍是一片蓝海。预计2025年，私有云部署方式市场规模将达160亿元，出现大幅度增长

—— 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》