ai技术发展到什么程度（ai技术发展历程）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于ai技术发展到什么程度的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、人工智能的发展前景如何？

• 2、人工智能未来的发展前景怎么样？

• 3、人工智能未来发展前景怎么样？

• 4、人工智能的发展前景如何？

一、人工智能的发展前景如何？

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(BAIIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BAIBAI)、科大讯飞(002230)等。

本文核心数据：中国AI技术开放平台市场规模,AI技术开放平台按技术能力分类情况,AI应用模型效率化生产平台市场规模,AI应用模型效率化生产平台部署情况,AI应用模型效率化生产平台私有云市场规模预测

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》

二、人工智能未来的发展前景怎么样？

人工智能作为一项新兴的技术，未来的发展前景是很好的。

一、什么是人工智能

人工智能(AI)是计算机科学的一个分支。它使用计算机技术来理解和分析人类智能的本质，因此它产生了诸如人类智能之类的智能机器。

通俗来讲，人工智能 (AI) 指创造并运用算法构建动态计算环境来模拟人类智能过程的基础。简单来说，人工智能努力的目标是让计算机像人类一样思考和行动。人工智能(AI)由多种不同技术组成，这些技术相互配合，使机器能够以与人类相当的智能水平来感知、理解、行动和学习。

二、人工智能算法的好处

(1)提高效率

数据对商业的重要性与石油一样，因此有必要准确、快速地处理这些数据，以获得实时结果。例如在消费领域，繁琐的结算系统能够耗费很多时间成本和人工成本，人工智能的应用能够准确快速的完成一系列的计算流程。

(2)消除人为错误

即使是最优秀的人也容易出错，无论是注意力不集中还是简单的错误。然而，为执行特定任务而构建的人工智能机器并没有表现出这些特点。尤其使在一些高危领域当中，例如化工、加油站、矿山等高危工作场所，原油泄露识别、抽烟识别、安全帽识别等安全事项的防范工作中，人工的安全隐患排查难以做到安全最大化。而应用人工智能中的智能视频分析技术对区域实时监控，发现异常秒级预警，能够将安全事故发生及时准确的遏制。

(3)连续工作

与人类不同，机器不会累，即使它必须连续工作几小时。这对人类来说是一个重大好处，人类需要时间休息来提高效率。然而，就机器而言，它们的效率不受任何外部因素影响，也不会妨碍持续工作。

三、人工智能行业发展前景

未来人工智能产品必然会逐渐应用到社会的各个领域和各个行业，但这需要一个非常漫长的过程，其过程也是非常曲折和艰难的。人工智能在近几年得到了非常大的关注，市场上的呼声也比较高，在大数据、物联网和互联网技术的推动下，整个产业互联网解决方案的最后面一个环节必定是人工智能。

四、未来人工智能将给人们的生活带来哪些变化？

未来AI会给人类的生活带来全方位的变化，它会渗透到衣食住行的方方面面，就像互联网给人类社会带来的变化一样大，甚至有过之而无不及。智能家居将逐渐进入普通人家庭；无人驾驶车辆将会越来越多；智慧学习将会改变人们的学习方式；智慧医疗将会改变人们的看病方式。

利用AI技术，虚拟世界将进一步与真实世界融合，使得人们身处虚拟世界时的感觉能够更加接近于真实世界，从而实现“场景穿越”“时空穿越”等一系列神乎其神的事情。现在，人类已经掌握了“人机交互”技术，例如我们平时用的智能手机上的各种页面设计、功能设计等都是人机交互的具体体现。

在遥远的未来，通过AI技术，人类还有可能实现“脑机交互”，即利用类似USB数据线的智能产品，将大脑与外部连接起来，并实现相互传输信息。脑机交互技术一旦实现，人类的人生将被重新定义，更多看似不可能的事情将一一成为现实。

五、人工智能能给人们带来哪些机会？

一是工作机会，上文中提到的与人工智能相关的领域需要大量人才；

二是创业机会，对人工智能行业进行细分，会发现即使是一个很小的领域，也存在很大的创业机会。比如说，在视觉方面，如今各种智能眼镜层出不穷；在听觉方面，也出现了各种用于翻译的软件。

三、人工智能未来发展前景怎么样？

随着各种智能终端的普及和互联互通，在不远的未来，人们将不仅生活在真实的物理空间，同样生活在一个数字化、虚拟化的网络空间。在这个网络空间中，人和机器之间的界限将被空前淡化，换言之，网络空间中的每个个体既有可能是人，也有可能是一个人工智能。另外，在真实的物理世界中，人工智能又不必具有类人的形态，这使得人工智能将有可能从更多的角度进入到我们生活的方方面面，协助人类完成此前被认为必须由人完成的智能任务。

在生产方面，随着我国城镇化建设的不断推进，未来人工智能有望在传统农业转型中发挥重要作用。例如，通过遥感卫星、无人机等监测我国耕地的宏观和微观情况，由人工智能自动决定（或向管理员推荐）最合适的种植方案，并综合调度各类农用机械、设备完成方案的执行，从而最大限度解放农业生产力。在制造业中，人工智能将可以协助设计人员完成产品的设计，在理想情况下，可以很大程度上弥补中高端设计人员短缺的现状，从而大大提高制造业的产品设计能力。同时，通过挖掘、学习大量的生产和供应链数据，人工智能还可望推动资源的优化配置，提升企业效率。在理想情况下，企业里人工智能将从产品设计、原材料购买方案、原材料分配、生产制造、用户反馈数据采集与分析等方面为企业提供全流程支持，推动我国制造业转型和升级。

在生活服务方面，人工智能同样有望在教育、医疗、金融、出行、物流等领域发挥巨大作用。例如，客服机器人可协助医务人员完成患者病情的初步筛查与分诊；医疗数据智能分析或智能的医疗影像处理技术可帮助医生制定治疗方案，并通过可穿戴式设备等传感器实时了解患者各项身体指征，观察治疗效果。在教育方面，一个教育类人工智能系统可以承担知识性教育的任务，从而使教师能将精力更多地集中于对学生系统思维能力、创新实践能力的培养。对金融而言，人工智能将能协助银行建立更全面的征信和审核制度，从全局角度监测金融系统状态，抑制各类金融欺诈行为，同时为贷款等金融业务提供科学依据，为维护机构与个人的金融安全提供保障。在出行方面，无人驾驶（或自动驾驶）已经取得了相当进展。在物流方面，物流机器人已可以很大程度替代手工分拣，而仓储选址和管理、配送路线规划、用户需求分析等也将（或已经）走向智能化。

四、人工智能的发展前景如何？

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》。

以上就是关于ai技术发展到什么程度相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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