1樓：前瞻產業研究院
人工智慧是引領未來的戰略性技術，也成為了國際競爭的焦點。目前，我國人工智慧企業數量較多，截至2023年，我國共有2205家人工智慧企業。大多數企業主要在2012-2023年建立，並且大多企業主要分佈在北上廣等發達地區，北京為人工智慧企業主要的聚集地。
人工智慧企業多達兩千家
人工智慧是引領未來的戰略性技術，也成為了國際競爭的焦點。目前，我國人工智慧企業數量較多，據中國新一代人工智慧發展戰略研究院的統計資料顯示，截至2023年，我國共有2205家人工智慧企業。企業主要建立時間集中在2012-2023年間，其中2023年建立的人工智慧企業最多，佔到14.
36%。2023年之後，人工智慧相關企業建立熱度逐漸下降。
在早期，大部分企業不是人工智慧企業，大多是2023年之後通過自主研發和引進人工智慧技術進行轉型升級從而成為人工智慧企業，其中主要分為it/ict類企業和傳統產業企業兩類。
北京為人工智慧企業主要聚集地
從地域分佈來看，目前人工智慧企業主要分佈在京津冀、長江三角洲和珠江三角洲三大都市圈，佔比分別為31.02%，30.23%和26.
39%。京津冀、長三角、江三角憑藉地區科技創新和網際網路產業發展的優勢，在人工智慧產業發展中走在了全國的前列。
從省市分佈來看，我國人工智慧企業主要分佈在北京、廣東、上海、浙江、江蘇等發達地區。其中，北京佔比最高，達到29.73%;其次是廣東，佔比為26.
39%;上海佔比為14.07%;浙江和江蘇，佔比分別為8.81%和6.
56%。
在國內主要城市中，人工智慧企業主要分佈在北京、上海、深圳、廣州和杭州五大城市，其佔比分別為29.73%，14.07%，13.
99%、8.14%和7.56%。
可以看出，全國七成以上的人工智慧企業聚集在這五個城市中，北京為全國人工智慧企業的主要聚集地。
—— 以上資料參考前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》
2樓：史紫文
在大資料時代，人工智慧相關技術得到了越來越多的關注，市場對於人工智慧產品的呼聲也越來越高，
不少科技公司都陸續開始在人工智慧領域實施戰略佈局，由於人工智慧人才相對比較短缺，所以人才的爭奪也比較激烈。
另外，由於相關人才的數量比較少（研究生培養為主），而且培養週期比較長，所以人工智慧人才在未來較長一段時間內依然會有一定的缺口。
1、隨著網際網路的發展，大資料、雲端計算和物聯網等相關技術會陸續普及應用，在這個大背景下，智慧化必然是發展趨勢之一。
2、人工智慧相關技術將首先在網際網路行業開始應用，然後陸續普及到其他行業。所以，從大的發展前景來看，人工智慧相關領域的發展前景還是非常廣闊的。
1、網際網路當前正在從消費網際網路向產業網際網路發展，產業網際網路將綜合應用物聯網、大資料和人工智慧等相關技術來賦能廣大傳統行業。
2、人工智慧作為重要的技術之一，必然會在產業網際網路發展的過程中釋放出大量的就業崗位。
1、隨著智慧體逐漸走進生產環境，未來職場人在工作過程中將會頻繁的與大量的智慧體進行交流和合作，這對於職場人提出了新的要求。
2、未來需要掌握人工智慧的相關技術。從這個角度來看，未來掌握人工智慧技術將成為一個必然的趨勢，相關技能的教育市場也會迎來巨大的發展機會。
1、說到人工智慧，大多數人都是比較期待的，當然也有少數人會懷著擔憂的心態看到它，因為人工智慧的發展，讓我們看到了人工智慧的高效和服從。
2、在未來，當人工智慧的發展進入到一個全新的領域階段，它是不是就能夠取代現在一些行業所需要的人工勞動呢？如果是的話，那麼將會有大面積的失業問題出現。
3、人工智慧的發展，能夠在短時間內對其進行量產，這樣就會有很多人下崗，對全球的經濟和社會來說，影響都是巨大的。
3樓：尚學堂前端學院
與其他技術和軟體工具不同，人工智慧主要依賴專業的處理器。為了適應人工智慧的複雜需求，晶片製造商將研發能夠執行啟用人工智慧的特製晶片。甚至像谷歌、臉書和亞馬遜等科技巨頭也會在這些特製晶片上投入更多資金。
這些晶片會被用於與人工智慧相關的特殊用途，比如自然語言處理、計算機視覺領域和語音識別。
2023年是不同技術與人工智慧融合的一年。物聯網將在邊緣計算層與人工智慧攜手合作。產業物聯網將利用人工智慧的強大功能進行根本原因分析、執行機器的**性維護和自動檢測問題。
我們將在2023年看到分散式人工智慧的興起。智慧將被分散，並且將更靠近正在進行例行檢查的資產和裝置。由神經網路驅動的高度複雜的機器學習模型將被優化，以便在邊緣執行。
自動化機器學習系統是2023年人工智慧產業最顯著的發展趨勢之一。有了自動學習的能力，開發者能夠修補機器學習模型，創造準備好迎接未來人工智慧挑戰的機器學習新模型。
自動化機器學習系統將介於認知應用程式程式設計介面和定製機器學習平臺之間。自動化機器學習系統最大的優勢是，它向開發者提供了他們要求的自定義選項，同時簡化了工作流程。當你把資料和可移植性相結合，自動化學習系統可以為你提供其他人工智慧技術不具有的靈活性。
當人工智慧用於應用程式時，它將改變我們管理基礎架構的方式。 devops將被智慧運維取代，它將使你的it員工能夠進行精確的根本原因分析。此外，它還可以讓你輕鬆地從龐大的資料庫中立即找到有用的見解和模式。
大型企業和雲**商將受益於devops與人工智慧的融合。
在開發神經網路模型時，人工智慧開發人員將面臨的最大挑戰之一是選擇最佳框架。有了市場上的數十種人工智慧工具，選擇最好的人工智慧開發工具可能不像以前那麼容易。不同神經網路工具包之間缺乏整合性和相容性，這阻礙了人工智慧的採用。
微軟和臉書等科技巨頭已經在開發開放式神經網路交換（onnx），允許開發人員跨越多個框架，重新使用神經網路模型。
市場對專業系統的需求將在2023年成倍增長。各組織擁有的資料有限，但他們想要的是專業資料。這樣的需求會驅動企業掌握可以幫助組織在內部生成高質量人工智慧資料的工具。
2023年，重點將從資料量轉移到資料質量。這將為可以在現實世界中發揮作用的人工智慧奠定基礎。企業將尋求能夠專業人工智慧解決方案提供商，幫助企業訪問關鍵資料來源，理解非結構化資料。
雖然人工智慧已經改變了你能想到的所有行業，但業界仍然缺乏擁有大量人工智慧技能的人才。espressive（加拿大電腦軟體公司）的執行長帕特卡爾·霍恩（pat calhoun）說：「大多陣列織都希望將人工智慧作為數字化轉型的一部分，但沒有兌現承諾——讓開發人員、人工智慧專家和語言學家開發解決方案，甚至沒有培養預先構建解決方案的引擎。
awake security（美國加利福尼亞州的威脅檢測廠商）的執行長拉胡爾·卡什亞普（rahul kashyap）補充說：「有這麼多人工智慧驅動解決方案，企業現在應該更敏銳地瞭解他們的人工智慧解決方案的『黑匣子』中發生的事情。」他繼續說道：
「人工智慧演算法的訓練、結構化或通知方式可能會導致輸出的顯著差異。適用於一家公司的正確方程將不適用於另一家公司。」
就像硬幣有正反兩面一樣，人工智慧也有正面和負面影響。資訊保安專家將使用人工智慧來快速檢測惡意活動。藉助人工智慧驅動的響應和機器學習演算法，誤報將減少90％。
人工智慧如果落入不法分子手中，網路犯罪分子將濫用它來完成他們的惡意企圖。通過自動化，網路黑客的軍隊可以更成功地發動致命攻擊。這將迫使企業以毒攻毒，投資人工智慧驅動的安全解決方案。
這些方案能夠保護他們免受人工智慧發起的攻擊。
2023年，人工智慧無處不在。從網路應用到醫療保健系統，從航空公司到酒店預訂系統等，我們能在每個地方看到人工智慧，它將處於數字化轉型的最前沿。
夏威夷大學it部門主席兼教授董貝博士（dr.tung bui）說：「由於制度、政治和社會原因，人工智慧發展需要時間。
我認為人工智慧的最大趨勢將是加速數字化轉型，使現有的業務系統更加智慧化。」
4樓：莊紫萍射手
1、行業垂直領域應用
人工智慧市場在零售、交通運輸和自動化、製造業及農業等各行業垂直領域具有巨大的潛 力。而驅動市場的主要因素，是人工智慧技術在各種終端使用者垂直領域的應用數量不斷增 加，尤其是改善對終端消費者服務。
2、醫療保健行業成長
鑑於醫療保健專業人員在閱讀劑量指示、或診斷資料方面難免會經常犯錯，智慧ai系統通過具有影象識別和光學字元辨識的功能對所有的資料進行二次檢查，以減少此類錯誤的發生頻率。
3、ai成為新ui介面
過去從pc到手機時代以來，使用者介面都是透過熒幕或鍵盤來互動。隨著智慧喇叭(smart speaker)、虛擬/擴增實境(vr/ar)與自動駕駛車系統陸續進入人類生活環境，加速在不需要熒幕的情況下，人們也能夠很輕鬆自在與運算系統溝通。
4、手機晶片ai核心
現階段主流的arm架構處理器速度不夠快，若要進行大量的影象運算仍嫌不足，所以未來的手機晶片一定會內建ai運算核心。
5、ai晶片關鍵在於成功整合軟硬體
ai晶片的核心是半導體及演演算法。軟體硬體成功相結合的關鍵在於先進的封裝技術。總體來說gpu比fpga快，而在功率效能方面fpga比gpu好，所以ai硬體選擇就看產品**商的需求考量而定。
6、自主學習是目標
ai「大腦」變聰明是分階段進行，從機器學習進化到深度學習，再進化至自主學習。首先，是為自主機器打造一個ai平臺;還要提供一個能夠讓自主機器進行自主學習的虛擬環境，必須符合物理法則，碰撞，壓力，效果都要與現實世界一樣;然後再將ai的「大腦」放到自主機器的框架中;最後建立虛擬世界入口(vr)。
人工智慧未來的發展方向
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6樓：亢龍飛天
取代人。。。成為地球霸主吧 ?
未來人工智慧的趨勢是什麼？
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人工智慧
未來發展趨勢人工智慧未來發展趨勢 1、從專用智慧到通用智慧 如何實現從專用智慧到通用智慧的跨越式發展，即是下一代人工智慧發展的必然趨勢，也是研究與應用領域的挑戰問題。通用智慧被認為是人工智慧皇冠上面的明珠，是全世界科技巨頭競爭的焦點。美**方也開始規劃通用智慧的研究，他們認為通用人工智慧喝自主**，是顯著優於現在人工智慧技術體系發展方向，現有人工智慧僅僅是走向通用人工智慧的一小步。
2、從機器智慧到人機混合智慧 人類智慧和人工智慧各有所長，可以互補。所以人工智慧一個非常重要的發展趨勢，是fromai（artificialintelligence）toai（augmentedintelligence），兩個ai含義不一樣。人類智慧和人工智慧不是零和博弈，「人+機器」的組合將是人工智慧演講的主流方向，「人機共存」將是人類社會的新常態。
3、從「人工+智慧」到自主智慧系統 人工採集和標註大樣本訓練資料，是這些年來深度學習取得成功的一個重要基礎或者重要人工基礎。比如要讓人工智慧明白一副影象中哪一塊是人、哪一塊是草地、哪一塊是天空，都要人工標註好，非常費時費力。此外還有人工設計深度神經網路模型、人工設定應用場景、使用者需要人工適配智慧系統等。
所以有人說，目前的人工智慧有多少智慧，取決於付出多少人工，這話不太精確，但確實指出了問題。下一步發展趨勢是怎樣以極少人
無損檢測與人工智慧相結合是發展趨勢,你認為人工智慧在哪方面發揮作用
人工智慧誕生於20世紀50年代中期，1956年被確立為一門學科，至今經歷過經費枯竭的兩個寒冬 1974 1980年 1987 1993年 也經歷過兩個大發展的春天 1956 1974年 1993 2005年 從2006年開始，人工智慧進入了加速發展的新階段，平行計算能力 大資料和先進演算法，使當前人...
人工智慧會改變未來教育嗎，人工智慧給未來教育帶來哪些深刻變革？
教育最理想的模式是，未來學校將被打碎，學校會成為學習共同體，而不再是一個個孤立的存在，學校主體機構與社會教育機構徹底打通。而人工智慧無疑在教育技術及教育模式創新上，把人類教育向前推進了一大步。但是，儘管機器也有學習能力，但和人類的想象力 創造力與情感認知相關的能力相比，它仍然相對簡單和機械，甚至在人...
人工智慧最有前景公司有哪些，人工智慧發展的前景有哪些？
由於本人目前混安防行業，對安防行業的人工智慧解決方案還是比較瞭解的。安防行業目前主要的人工智慧解決方案是人臉識別，可以說人臉識別幾乎是人工智慧領域率先大批量應用落地的，因此我們這裡就說說人臉識別吧。一 從ai演算法方面來看有哪些偉大的公司 1 商湯科技 商湯科技 sensetime 專注於計算機視覺...