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从实际应用层面来理解，人工智能是研究如何用计算机软件和硬件去实现机器的感知、决策与智能行为的一种技术，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。其理论基础表现为搜索、推理、规划和学习，应用领域包括计算机视觉、图像分析、模式识别、智能控制、机器人学、自然语言处理、数据挖掘、虚拟现实等。人工智能离我们的生活远吗？“目前人工智能的应用已经覆盖了我们的教育、医疗、零售、工业、农业、生活服务等很多方面。”新开普电子股份有限公司教育科技总经理马振刚举例，以教育为例现在已经覆盖了学前知识问答、中学的作业批改、大学的智慧校园等；在医疗方面主要是在医疗文档结构化，电子病历输入等；在零售领域无人零售店、商品识别、识图检索等；工业生产的品质监测、安全操作识别、货物分拣等；在农业领域的作物长势预测、病虫害识别、农产品分拣等；在生活服务方面智能推荐、路径规划、自动驾驶辅助、随处可见的人脸认证等这些都属于人工智能的应用范畴。未来，几乎各行各业都将受到人工智能发展影响随着人工智能的应用越来越广泛，咸阳表示，人工智能将为我们的生活带来根本性的改变，如提高劳动效率，解放人力劳动；满足多样需求，便利生活工作；保障生活安全，促进稳定和谐；变革社会交往等。“同时，人工智能也会为就业和传统经济带来巨大的影响，通过人工智能实现的自动化会极大提高生产效率，节约劳动成本，促进人类社会物质财富的繁荣与发展，这也就意味着一些低技术含量的体力劳动甚至是高技术含量的脑力劳动都将被人工智能取代。未来几乎各行各业都将会受到人工智能发展的影响。”咸阳说。人工智能全面进入普通家庭仍有很大空间人工智能已经悄然出现在生活的很多场景，人工智能全面进入普通家庭还有多远？马振刚表示，当前很多普通家庭也已经体验到了人工智能带来的便捷，但距离全面进入仍然有很大的空间，这主要受限于计算规模和边缘设备的成本，未来随着人工智能算力服务商的统一，普通家庭获得人工智能算力和服务就像用电用网一样简单的时候，就可以大规模地普及。“至于机器人只是人工智能的一个载体，在未来会成为家庭的刚需，而且这个数量会非常的可观，现在已经有智能扫地机器人、智能陪伴机器人，未来甚至会有人形机器人管家等，平均家庭机器人数量应该会在3台以上。”马振刚说。人工智能的发展趋势是什么？
人工智能的发展趋势是什么？咸阳介绍，人工智能未来的发展趋势主要表现在以下几个方面：关键性任务的人工智能和个性化人工智能，例如关键性任务人工智能芯片，芯片制造商将研发能够运行启用人工智能的特制芯片。这些芯片会被用于与人工智能相关的特殊用途，比如语音识别人工智能芯片。跨多组织机构的人工智能，就是指人工智能系统将涉及多个组织机构。后摩尔定律时期的人工智能，就是在当前算力限制下进一步提高人工智能系统的性能。
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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p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。
人工智能在当代社会已经是一个不可阻拦的发展大趋势，而且人工智能的影响和运用也深入到了社会生活等方方面面，对人类的衣食住行产生了巨大的改变，同时也在改变着传统或者现代的产业结构和人员配置。人类生活的各个行业例如农业、体育、医疗卫生、制造业、律师行业、记者和编辑行业等领域都已经在或者将会在未来深入使用人工智能技术，这对于未来世界的改变是巨大而且无法想象的。在未来几年内，机器人与人工智能能给世界带来的影响将远远超过个人计算和互联网在过去三十年间已经对世界所造成的改变。人工智能将成为未来10年内的产业新风口，像200I安钱电力彻底颠覆人类世界一样，人工智能也必将掀起一场新的而且持续深入的产业革命。但是事情的发展总是两面性的，人工智能的发展和百年前的工业革命一样将会在很大程度上造成劳动力的转换，在这个过程中，将会出现一系列的问题，而这些问题很有可能成为阻碍人工智能继续发展的巨大阻力。人工智能领域的最新发展对科技变化的促进作用可能会以两种基本的方式搅乱我们的劳动市场。首先，大部分自动化作业都会代替工人，从而减少工作的机会，这就意味着血药人工作的地方变得更少，这种威胁显而易见，也很容易度量；另外，很多科技进步会通过让商家重组和重建运营的方式来改变游戏规则，这样的组织精华和流程不仅经常会淘汰工作岗位，也会淘汰技能。但从总体上来说，人工智能所带给未来人类世界的好处是要大于其弊端的，而且在未来人类生活的理想蓝图中，人工智能也会发挥着很大的作用和推动力，这是一个必然也无法阻止的趋势。
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：人工智能技术层重点分类，计算机视觉发展历程，计算机视觉市场规模，语音识别发展历程，语音识别市场规模1、 机器视觉和语音识别是主要市场技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。该层面包括算法理论(机器学习)、平台框架和应用技术(计算机视觉、语音识别、自然语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层围统垂直领城重点研发，在计算机视觉、语音识别等领城技术成熟，国内头部企业脱颖而出，竞争优势明显。2、计算机视觉发展历经三大理念，规模突破400亿元1982年马尔(David Marr)《视觉》(Marr，1982)一书的问世，标志着计算机视觉成为了一门独立学科。计算机视觉的研究内容，大体可以分为物体视觉(object vision)和空间视觉(spatial vision)二大部分。物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别，而空间视觉在于确定物体的位置和形状，为“动作(action)”服务。正像著名的认知心理学家JJGibson所言，视觉的主要功能在于“适应外界环境，控制自身运动”。适应外界环境和控制自身运动，是生物生存的需求，这些功能的实现需要靠物体视觉和空间视觉协调完成。计算机视觉近40年的发展中，尽管人们提出了大量的理论和方法，但总体上说，计算机视觉经历了三个主要历程。即：马尔计算视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。国际市场研究机构Research And Markets发布的最新报告显示，2019年全球计算机视觉市场规模为433亿美元，预计到2027年将达到805亿美元，从2020年到2027年，预计年复合增长率为9%。3、语音识别发展科追溯到1956年语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代。在1952年，AT&T贝尔研究所的Davis，Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一个语音识别系统Audry系统，可以识别10个英文数字发音。这个系统识别的是一个人说出的孤立数字，并且很大程度上依赖于每个数字中的元音的共振峰的测量。1956年，在RCA实验室，Olson和Belar研制了可以识别一个说话人的10个单音节的系统，它同样依赖于元音带的谱的测量。到21世纪之后，深度学习技术极大的促进了语音识别技术的进步，识别精度大大提高，应用得到广泛发展。目前，语音识别技术已逐渐被应用于工业、通信、商务、家电、医疗、汽车电子以及家庭服务等各个领域。例如，现今流行的手机语音助手，就是将语音识别技术应用到智能手机中，能够实现人与手机的智能对话功能。其中包括美国苹果公司的Siri语音助手，智能360语音助手，百度语音助手等。随着语音技术和自然语言理解技术的快速进步，AI语音语义技术已在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服、互联网语音审核等多个领域实现场景应用。疫情之后不仅是工业领域，政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。另外，NLP、AI数字员工、RPA的发展，一定程度上也将重塑AI应用场景。2018年，全球智能语音市场仍呈现快速增长趋势，市场规模为1亿美元，根据预测到2024年全球智能语音市场规模将达到215亿美元，其中智慧医疗健康、智慧金融以及各类智能终端智能语音技术需求将成为主要的驱动因素。4、美国AI高层次学者数量大幅领先AI高层次学者是指入选AI 2000榜单的2000位人才，由于存在同一学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比2%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比8%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。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》。
