各位网友好，小编关注的话题，就是关于看人工智能的问题，为大家整理了3个问题看人工智能的解答内容来自网络整理。

你对人工智能的发展和前景，有何见解或>见解/h2>

1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势

人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。

注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。

2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%

——中国人工智能企业全产业链布局>美满/strong>

我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。

——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%

据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到84.05%;其次是技术层企业数，占比为13.65%;基础层企业数占比最低，为2.30%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。

3、技术分布：中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云>盘算/strong>

从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为7.64%、6.81%、5.64%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为5.55%、5.47%、4.76%、4.72%。

4、细分领域：深度神经网络领域为中国AI研究热门

根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。

—— 更多行业相关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》

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。

我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。

说起AI，算是一次技术上的变革和突破，为人们解决很多在以前不易解决的问题，提供了新的思路和方法，比如图像识别、分类等等。个人认为，AI最大的价值就在于此，AI始终还是作为人的工具，为人服务的。

自从AI火了以后，不仅大公司跟进AI的应用落地，各大学校的也快速响应，开设了相关的专业以及研究方向。目前AI已经有了很多成熟的应用落地，服务于toB、toC。相应的机器学习、深度学习框架也在快速迭代成熟。

若往前看几十年，机械蓬勃发展的时候，其实和我们现在看AI，是一样的感觉。举个例子，在改革开放初期，若在小城里看到一辆小轿车、公共汽车，人们会非常惊奇，并且觉得为啥这个大块头就能到处跑，并且会羡慕开车的司机，觉得司机很厉害。这个时候的汽车，其实就是当今的AI，司机其实就是利用AI框架算法，进行项目开发的开发人员。有些司机，只会打方向盘、换挡、踩刹车，有的司机，不仅开车贼6，如果车出问题了，还会修车。

个人认为随着时间的推移，以后的AI应用，也会和现在的汽车一样普及，并且，使用上也会和现在的汽车一样方便，时不时的小保养、升级一下，就可以了。开个小小的脑洞，如果这么看的话，那是做一个精通修车的AI工程师，还是做一个开车贼6的出租车司机呢？嗯，这个倒是值得思考一下，倒是可以结合经济学的草甸原理，来考量一下。

如果现在持续性投入学习，慢慢转换到AI方向上，是不是会更有前景呢？

人工智能，的发展应当社会化，工作化，智能化，网络化，同大数据相互连接，智能化机器人，大数据化，如处理，监控，危险事件，危险性工作，采集标本，比如目前发生的问题病人，野生动物标本，为防止传染，可以用智能化机器人工作。民用智能化的前景，连接大数据，比较可靠。

近几年，我国计算机行业发展迅猛，特别是在软件领域，各行业对于IT行业的存在着巨大的需求，IT行业在国民经济发展中日益显现出蓬勃生机。初中毕业可以选择互联网行业，学习一门互联网技术，比如互联网应用技术工程师、VR智能家居创意设计师、全媒体运营师、4D动漫游戏设计师、人工智能应用工程师、VR传媒与电子竞技运营、VR动漫游戏与电子竞技运营、WEB前端工程师、VR影视动画设计师等等。

机器人算是人工智能吗？你怎么看

　　人工智能是机器人，而不是机器人，因为人工智能远不止是机器人。人工智能(简称AI)是一门探索和发展人类智能的模拟、扩展和扩展的理论、方法、技术和应用系统的新技术科学。

　　人工智能是机器人吗?事实上，我们可以从字面上理解它们之间的区别。机器人是一种机器，人工智能的概念是一种技术。但与此同时，许多机器人加入了人工智能技术。随着各种技术的进步，它们的融合将更加深入。

　　机器人可以通过指定特定的程序来工作，并执行特定的常规简单任务。我们可以将人工智能视为非常强大的编程，机器人可以通过将其加载到内部程序中来完成复杂的任务。

　　严格来说，人工智能不是一个真实的东西，而是数字科学的一个重要分支。它可以是人类的行为模式、思维模式等。模拟，类似于“人类”思维，但未来可能超越人类智慧。

　　机器人和人工智能的结合是不可避免的。事实上，机器人很常见。在许多工厂，机器人可以代替人类。机器人可以全天候工作。后来，随着机器人技术的不断进步，机器人能够应对的任务变得越来越多样化。

　　现在机器人正逐渐适应人工智能带来的技术变革。也就是说，机器人将具有一定的独立能力和自己的判断和规划能力。因此，未来的生产模式将是另一种新的场景，特别是随着近年来中国综合科技实力的快速提升，中国的人工智能机器人将逐渐普及。

要想了解这个问题的答案，首先要知道人工智能的研究都包括哪些主要内容，目前人工智能的研究内容集中在六个大的方向上，分别是自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学。所以，从广义上来说，机器人算是人工智能的研究范畴。

如何判断一个机器人到底算不算严格意义上的人工智能产品呢？判断一个人工智能产品的方式和渠道并不统一，而且随着人工智能的不断发展，对智能体（人工智能产品）的要求也在逐渐提高，通常判断一个人工智能产品往往从自主学习和决策两个方面进行综合考虑。当然，从严格意义上来说判断一个智能体最简单的办法就是综合人工智能的六大方向进行判断。

从实际生产的角度来说，一个机器人是否是人工智能产品并不重要，重要的是在整个生产环节中，或者说在特定的场景中，机器人能否完成自动化的流水线式的生产过程，这是具有实际意义的出发点。目前在工业领域已经有大量的机器人加入到了生产过程中，很多大型的生产车间几乎没有多少人员的参与也能顺利完成生产，这就是机器人的实际价值的体现。

从人工智能的应用前景来看，机器人作为人工智能产品的主要体现形式之一，在未来社会中会起到越来越重要的作用和价值。未来机器人不仅仅会参与到企业生产环节中，也会逐渐参与到金融、医疗、教育等诸多领域，这是一个重要的发展趋势。

人工智能随着大数据的发展也得到了前所未有的发展契机，相信人工智能的发展也会带来整个科技领域的进步。

人工智能是我的主要研究方向之一，目前我也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有人工智能方面的问题，也可以咨询我。

谢谢！

不一定。机器人是一个很宽泛的概念，只能说其中一部分搭在了人工智能，而另外的一部分则没有。

比如工业机器人、扫地机器人这种执行单一任务的机器人，通常来讲都是不具有智能的，所以不认为搭载了AI。它们的共同特点是依照设定好的程序，进行计划项目，行为与实际环境无关或关系不大。

再比如chatbot聊天机器人，一部分聊天机器人是具有AI智能的，比如微软小冰，比如Cortana，都具有聊天机器人的功能，又通过大量的聊天内容训练出了灵活的回答模式，以至于在聊天的过程中，很可能觉察不到聊天对象是机器人。另外一部分比如客服机器人就不算是AI了，它们只是单纯地通过捕捉聊天内容关键字来搜索相关链接提供帮助。

像服务机器人、搬运机器人这种，算是具有高科技的识别工具和算法，但是AI算不上。算得上AI的机器人，大部分还是以软件形式实现的，因为其所需要的硬件资源过于庞大，如果建立成实体机器人，也会是主要依赖非移动的工作方式，来保证高速运转。

什么是深度学习，怎么学习深度学习

深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。典型的深度学习模型有卷积神经网络( convolutional neural network)、DBN和堆栈自编码网络(stacked auto-encoder network)模型等。

入门深度学习最重要的就是需要掌握三大基本网络框架，即CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络和GAN对抗神经网络。即CNN卷积神经网络：最流行的深度学习模型，已成为当前图像识别领域的研究热点。主要应用于图像分类、目标检测、人脸识别、风格迁移等;RNN循环神经网络：应用领域最广泛的深度学习模型，只要考虑时间先后顺序问题的都可以使用RNN来解决，常见的应用领域有:自然语言处理、机器翻译、语音识别、音乐合成、聊天机器人、推荐算法等;GAN对抗神经网络：这是非监督式学习的一种方法，GAN的应用范围较广，扩展性也很强，主要应用于图像生成、数据增强和图像处理等领域。

可以通过互联网寻找相应的公开课进行上述内容的学习，并且通过一些开源项目进行练习。

到此，大家对看人工智能的解答时否满意，希望看人工智能的3解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。