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本文目錄一覽

1，人工智能專業以后發展前景如何
2，人工智能的趨勢
3，2019年天津市大學生學科競賽還有電腦鼠走迷宮賽項嗎
4，現在人工智能發展的如何
5，人工智能未來的發展前景怎么樣
6，人工智能發展現狀和趨勢如何
7，天津公交運營有變化嗎
8，人工智能的發展現狀與發展趨勢有哪些特點
9，人工智能的發展前景如何
10，人工智能的前景怎么樣
11，人工智能未來的發展前景怎么樣
12，人工智能未來的發展怎么樣

1，人工智能專業以后發展前景如何

以后就是人工智能時代，前景很不錯的

人工智能專業以后發展前景如何

2，人工智能的趨勢

今年以來，各地紛紛出臺人工智能產業發展政策，“人工智能+”產業應用已經成為經濟增長的新引擎。6月26日，為推動人工智能產業發展邁上新臺階，在深化融合應用的同時，我國還將突破核心技術，引導人工智能產業技術創新體系建設，加快打造一批人工智能產業集群，完善政策體系，構建人工智能基礎支撐平臺。我國人工智能市場規模今年以來，廣東、天津、遼寧、黑龍江、福建、四川、安徽等多個省市已經相繼發布了人工智能規劃。比如，安徽省日前發布的新一代人工智能產業發展規劃明確提出，到2020年人工智能產業規模超150億元，帶動相關產業規模達到1000億元。據前瞻產業研究院發布的《人工智能行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，2017年，我國人工智能市場規模達到了216.9億元，比2015年增長了52.8%。預計2018年將達到339億元，到2020年將超710億元增長超2倍。人工智能發展趨勢分析我國提出的智能化標準提案已經成為全球首個面向智能制造服務平臺的國際標準。人工智能技術已經成為推動移動互聯時代向智能互聯時代轉變的重要驅動力量，“人工智能+產業應用”也成為經濟增長的新引擎。“人工智能+制造業”仍是人工智能發展的重要落點。2017年12月，我國出臺《計劃》，以信息技術與制造技術深度融合為主線，明確了未來三年產業發展的重點和目標。隨著人工智能算法、智能語音與計算機視覺、智能駕駛等領域的不斷發展，人工智能企業將加速崛起。下一步，在突破核心技術方面，將引導人工智能產業技術創新體系建設，夯實智能傳感器、人工智能芯片和基礎軟件等產業核心基礎;在深化融合應用方面，將培育推廣智能制造新模式、新業態，推進產業智能化升級;在打造產業集群方面，將強化部省合作聯動，加快打造一批特色突出、輻射帶動作用明顯的人工智能產業集群;在完善政策體系方面，將建立人工智能標準、測評、知識產權等服務體系，推動建設行業訓練資源庫、標準測試數據集和開放平臺，構建人工智能基礎支撐平臺。

人工智能的趨勢

3，2019年天津市大學生學科競賽還有電腦鼠走迷宮賽項嗎

有呀~ 今年已經是第八屆啟誠杯天津市大學生人工智能電腦鼠競賽。

天津市大學生啟誠杯人工智能電腦鼠競賽，每年都會舉辦，到現在已經是第八屆了。比賽時間基本都在每年的十月底十一月初左右再看看別人怎么說的。

2019年天津市大學生學科競賽還有電腦鼠走迷宮賽項嗎

4，現在人工智能發展的如何

人工智能行業主要上市公司：目前國內人工智能行業的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、騰訊(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大訊飛(002230)等。本文核心數據：中國人工智能產業核心產業規模,人工智能產業核心產業規模,人工智能產業鏈應用層,中國人工智能市場應用份額,人工智能在各行業中的應用情況1、核心產業和帶動產業雙雙高速增長相比于互聯網產業，我國人工智能發展期與成熟期迎來的較晚，但是在資本和社會期望的驅動下，我國人工智能發展的速度也是非常快的。初步估計2020年我國的人工智能核心產業規模達到1512.5億元，增長率為38.94%。除了核心產業的增長外，人工智能帶動產業而規模也呈現出快速增長區趨勢。2019年我國人工智能帶動產業從而規模為38521.5億元，初步估計2020年達到5725.7億元，同比增長高達49.83%。2、人工智能發展快速主要由于應用產業廣泛人工智能發展快速主要由于應用產業廣泛。從產業鏈的結構來看，在人工智能應用層設計的行業非常的多。軟件方面的涉及主要有客服、金融、教育;硬件類主要包含無人機，倉儲物流、智能機器人等;還有軟硬件均為核心技術的無人駕駛和醫療健康產業。從客戶來看，中國人工智能市場主要客戶來自政府城市治理和運營(公安、交警、司法、城市運營、政務、交運管理、國土資源、監所、環保等)，應用占比達到49%，互聯網與金融行業緊隨其后，占比分別為18%和12%。企業和政府對人工智能的應用逐漸升溫。在決定企業產生經濟效益的各個環節，都已能夠看到人工智能的身影：AI 核身幫助人們安全生活、遠程交易、便捷通行;深度學習和知識圖譜幫助企業在生產過程中分析預測、科學決策;人機對話提升了拜訪登記、服務響應中的用戶體驗。人工智能將催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式，實現社會生產力的整體躍升，推動社會進入智能經濟時代。前瞻估算，目前中國大型企業基本都已在持續規劃投入實施人工智能項目，而全部規上企業中約有超過10%的企業已將人工智能與其主營業務結合，實現產業地位提高或經營效益優化。以上數據參考前瞻產業研究院《中國人工智能行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

5，人工智能未來的發展前景怎么樣

人工智能未來的發展前景還是很不錯的。未來的人工智能研究主要有兩個方向：第一是人工智能應用。即如何更廣泛更高效地把人工智能應用到某個具體場景中。第二是人工智能理論研究的突破。這主要是指對抗學習、遺傳算法、進化學習和強化學習理論的突破。因此現在學習人工專業是非常不錯的選擇。

人工智能是現代社會發展進步的產物，智能時代，學人工智能技術前景廣闊。

6，人工智能發展現狀和趨勢如何

1、市場規模：中國人工智能行業呈現高速增長態勢人工智能產業是智能產業發展的核心，是其他智能科技產品發展的基礎，近年來，中國人工智能產業在政策與技術雙重驅動下呈現高速增長態勢。根據中國信通院數研中心測算，2020年中國人工智能產業規模為3031億元人民幣，同比增長15.1%。中國人工智能產業規模增速超過全球。注：中國信通院的市場規模根據IDC數據測算，統計口徑與IDC一致，即包括軟件、硬件與服務市場。2、競爭格局：中國人工智能企業主要分布在應用層占比超過80%——中國人工智能企業全產業鏈布局完善我國作為全球人工智能領域發展較好的地區，無論是人工智能領域的基礎層、技術層、應用層，還是人工智能的硬件產品、軟件產品及服務，我國企業都有涉及。在國內，除去訊飛等垂直類企業，真正在人工智能有所長進的巨頭依然是百度、阿里、騰訊這三家。——中國人工智能企業主要分布在應用層，占比超過80%據中國新一代人工智能發展戰略研究院2021年5月發布的《中國新一代人工智能科技產業發展報告(2021)》數據，截至2020年底，中國人工智能企業布局側重在應用層和技術層。其中，應用層人工智能企業數占比最高，達到84.05%;其次是技術層企業數，占比為13.65%;基礎層企業數占比最低，為2.30%。應用層企業占比高說明中國的人工智能科技產業發展主要以應用需求為牽引。3、技術分布：中國人工智能企業核心布局的技術主要為大數據和云計算從人工智能企業核心技術分布看，大數據和云計算占比最高，達到41.13%;其次是硬件、機器學習和推薦、服務機器人，占比分別為7.64%、6.81%、5.64%;緊隨其后，物聯網、工業機器人、語音識別和自然語言處理、圖形圖像識別技術的占比依次為5.55%、5.47%、4.76%、4.72%。4、細分領域：深度神經網絡領域為中國AI研究熱門根據清華大學人工智能研究院、與中國工程院知識智能聯合研究中心聯合發布的《人工智能發展報告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究熱點分別為深度神經網絡、特征抽取、圖像分類、目標檢測、語義分割、表示學習、生成對抗網絡、語義網絡、協同過濾和機器翻譯。—— 更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國人工智能行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》

7，天津公交運營有變化嗎

城市智能化首先要實現交通智能化。5月9日，熊貓智行，AI閃耀五個現代化天津-全球首批智能公交車營運發布會在中新天津生態城（以下簡稱生態城）隆重舉行。天津市人民政府合作交流辦公室、天津市交通局、工信局、招商局及中新天津生態城管委會、商務局、經濟局、天津生態城綠色交通有限公司等相關領導出席了本次發布會，并參加了熊貓智能公交車正式營運啟動儀式。此次發布會宣布，生態城先期引入的3輛熊貓智能公交車將正式上路試運行，這也意味著天津市首批自動駕駛公交車投入運營。中新天津生態城智能公交線路將以中新友好圖書館和信息園作為始發和終到站，線路長度約2.5公里，車輛運行速度為每小時15到20公里，單程運行時間15分鐘。

天津市的公交，市內公交運營的情況差不多，時間班次都沒有太大的變化，唯一的變化就是必須佩戴口罩了。

幾路啊？一般城區的公交末班都能到11點。要是線路遠點的話一般就10點，有的更早。

8，人工智能的發展現狀與發展趨勢有哪些特點

中國人工智能行業建設現狀及發展規劃分析整體看，人工智能政策支撐力度強，配套措施到位，行業投資事件頻繁，而上述利好條件也進一步帶來了其市場規模的迅速發展。——建設現狀(1)市場規模近年來，中國人工智能產業發展迅速，語音識別和計算機視覺成為國內人工智能市場最成熟的兩個領域。自2015年開始，中國人工智能產業規模逐年上升，據中國信通院數據，2015年到2018年復合平均增長率為54.6%，高于全球平均水平(約36%)。2018年，我國人工智能產業市場規模已達到415.5億元。隨著人工智能專用芯片的突破、人工智能應用范圍的不斷擴大，以及眾多人工智能創業公司的誕生和成長，2019年我國人工智能產業規模持續增長，2019年市場規模達到554億元。注：由于目前中國信通院還未公布2019年中國人工智能產業市場規模，2019年數據為前瞻根據市場情況做的測算值，僅供參考，望客戶諒解!(2)創新發展試驗區觀察創新發展試驗區——2020年3月9日，中國科學技術部對外公布，支持重慶、成都、西安、濟南建設國家新一代人工智能創新發展試驗區。至此，在2019年北京、上海、天津、深圳、杭州、合肥及浙江省德清縣基礎上，獲科技部支持建設的國家新一代人工智能創新發展試驗區已增至11個。按照2019年8月科技部制定并發布的《國家新一代人工智能創新發展試驗區建設工作指引》，到2023年，布局建設20個左右試驗區，打造一批具有重大引領帶動作用的人工智能創新高地。2)發展規劃分析國家政策層面看——《新一代人工智能發展規劃》提出，到2020年初步建成人工智能技術標準、服務體系和產業生態鏈，培育若干全球領先的人工智能骨干企業，人工智能核心產業規模超過1500億元，帶動相關產業規模超過1萬億元。在國家層面政策的不斷推動下，我國各省市也相繼出臺了適合本地發展環境的人工智能“十三五”相關規劃，據前瞻對制定了具體產業規模發展目標省市的整理，中國12個省市2020年的規模目標達到4290億，遠遠超過國家層面制定的1500億的目標。另進一步研讀各省市的政策，可知現階段國家較為注重人工智能領域四個領域的建設——基礎層看，注重芯片等硬件研發、技術層則注重智能計算平臺的搭建、智能感知處理、智能交互中心的建設，而應用層則注重人工智能創新發展試驗區建設。——更多數據來源及分析請參考于前瞻產業研究院《中國人工智能行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

9，人工智能的發展前景如何

趨勢一：人工智能與物聯網結合，給人們生活帶來更多方便人工智能的本質讓使計算機模擬人的意識、思維的信息過程。簡單的說，就是能夠做出和人類智能相似反應的智能機器，這個領域還包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。總體而言，它是為了讓人們的生活更加方便而服務的。比如智能家居，智能廚房，將廚房的所有電器連在一起，通過一塊電子屏幕就可以操作各種家電，給廚房的使用帶來了便利。比如停車場無感支付，智能識別車牌號，將支付軟件和車牌綁定，實現停車場的通行順暢，節約了車主大量的時間成本。相信在未來人工智能會應用到更多場景里，給人們帶來更多便利。趨勢二：自主學習成為人工智能的終極目標目前，大家聽得最多的可能是早某一領域人工智能通過深度學習之后，會逼近人類專家顧問的水平，這個學習的過程也是大數據的獲取、積累和輸入。其實，讓AI“大腦”變聰明是一個分階段進行的過程，第一階段是機器學習，第二階段是深度學習，第三階段是自主學習。只有達到自主學習的階段才會更加貼近人類智能的水平。趨勢三：人工智能將對勞動力產生沖擊，影響就業

10，人工智能的前景怎么樣

人工智能行業主要上市公司：目前國內人工智能行業的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、騰訊(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大訊飛(002230)等。本文核心數據：計算機視覺市場占比,計算機視覺核心產品及相關產業規模,機器人視覺獲投企業業務賽道情況,中國計算機視覺落地賽道特征,中國計算機視覺核心產品及帶動相關產業規模預測1、計算機視覺市場占比達到57%得益于深度學習算法的成熟應用，側重于感知智能的圖像分類技術在工業界逐步實現商用價值，助力金融、安防、互聯網交通、醫療、工業、政務等領域智能升級。2020年我國計算機視覺產品的市場規模占整個人工智能行業的57%。從規模來看，我國計算機視覺在2020年核心產品的市場規模將達到862.1億元，與此同時，和計算機視覺有關的計算機通信設備銷售、醫療器械等專用設備銷售、工程建設、傳統業務效益轉化等帶動相關產業規模超過2200億元。2、安防、金融、醫療等賽道收到重視在近年獲投的146家計算機視覺創業公司中，熱門賽道集中于零售、安防、制造、政務、醫療。零售業是國民經濟第三大行業，利用計算機視覺，零售業可基于場景化營銷、商品識別分析、消費者識別分析和無人商超等應用，為提升營銷轉化率、門店運營智能化改革提供途徑;安昉是計算機視覺落地最早的場景之一，海量視頻的有效利用存在巨大挑戰，完全依靠人工費時費力，而安防影像智能分析則可有效緩解這一問題;制造業是國民經濟的支柱，對計算機視覺的使用包括智慧現場安監、設備在線監測與運維、智能檢測運維、智能輔助運輸和工業視覺質檢等方向，鏈條長且場景多樣，也孕育了批新興AI企業。針對這些行業主要的賽道特征，可以分析出，針對公安、金融、礦山等主管部門釋放了非常明確的利好信號或大額持續投資的行業，主要機遇在于將產品打磨到足夠精準、魯棒性足夠強，以便進入髙門檻的準入供應池，同時通過解決高難度情形的硬實力卡位;針對醫療、能源和制造等這種極具戰略意乂、發展空間極大，但是或陷入長審批周期、或限于審慎性難以快速釋放需求的行業，主要機遇在于搶先打通產品進入行業生態圈的渠道和鏈條，以及謀劃過政府、行業生態圈的核心集團企業等途徑，積極參與公共服務平臺建設，建立從上向下拓展的先發優勢，搶先獲得大量訓練數據與場景理解。3、未來發展賽道規模將達6千億一方面隨著計算機視覺的進一步發展，技術的更新將促使產業規模進一步增長，另一方面，計算機視覺和產業融合的加深，也將擴大相關產業規模。預計到2025年我國技術及視覺核心產品及帶動的相關產業規模將達到6000億。其中計算機視覺核心產業復合增長率達到15.9%，計算機視覺帶動相關產業的復合增長率達到22.5%。以上數據參考前瞻產業研究院《中國人工智能行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》

11，人工智能未來的發展前景怎么樣

1、智慧教育成為黃金賽道智能語音在線教育領域主要有四個應用，分別為語音轉錄、語音算法助力課堂質量檢測、虛擬教師互動教學、口語測評。自2012年以來，語音識別、圖像識別、深度學習等人工智能技術發展迅速，不斷實現突破，人工智能在線教育在人工智能技術的發展推動下逐漸興起，基于語音識別技術的語音測評、基于圖像識別的智能情緒分析等人工智能在線教育產品涌現在市場中，人工智能在線教育行業發展步伐逐步加快。中國人工智能在線教育市場規模從2014年的549億元增長至2020年3683億元，呈現快速增長趨勢。隨著人工智能技術日趨成熟，人工智能在線教育產品性能將進一步提升，用戶規模將不斷擴張，人工智能在線教育市場規模有望迎來新一輪快速增長。2、學習機需求趨于剛需智能教育中主要的產品之一是學習機。學生平板主要面向K12學生用戶，通過豐富的學習資源和學習功能吸引家長和學生群體，更適用于家庭學習場景。2019年中國學生平板市場的出貨量約400萬臺，初步估計2020年將接近440萬臺，2021年將會達到470萬臺，學生平板市場呈現連續増長態勢。從企業來看，市場集中度相對分散，整體呈現出步步高領跑、訊飛大舉追趕的局面。目前，我國學習機的主流品牌包括步步高、讀書郎、優學派、小霸王、好記星、科大訊飛等。其中步步高憑借核心的教育資源優勢和長期的品牌影響力，在市場份額上占據首位。3、未來市場空間將近300億在未來我國人工智能在教育方面更高的應用下，2026年我國學習機的市場空間將增長到283.6億元，復合增長率達到13.17%。

12，人工智能未來的發展怎么樣

未來人工智能的就業和發展前景都是非常值得期待的，原因有以下幾點：一是智能化是未來的重要趨勢之一。1、隨著互聯網的發展，大數據、云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，智能化必然是發展趨勢之一。2、人工智能相關技術將首先在互聯網行業開始應用，然后陸續普及到其他行業。所以，從大的發展前景來看，人工智能相關領域的發展前景還是非常廣闊的。二是產業互聯網的發展必然會帶動人工智能的發展。1、互聯網當前正在從消費互聯網向產業互聯網發展，產業互聯網將綜合應用物聯網、大數據和人工智能等相關技術來賦能廣大傳統行業。2、人工智能作為重要的技術之一，必然會在產業互聯網發展的過程中釋放出大量的就業崗位。三是人工智能技術將成為職場人的必備技能之一。1、隨著智能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能體進行交流和合作，這對于職場人提出了新的要求。2、未來需要掌握人工智能的相關技術。從這個角度來看，未來掌握人工智能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。四是人工智能取代人力，對全球的經濟產生影響1、說到人工智能，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，因為人工智能的發展，讓我們看到了人工智能的高效和服從。2、在未來，當人工智能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，那么將會有大面積的失業問題出現。3、人工智能的發展，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。在人工智能研究的過程中，機器學習是行業研究的核心，也是人工智能目標實現的最根本途徑，是當前人工智能發展的主要瓶頸。有關于機器學習問題的研究是行業研究的重點，無論是融資金額，還是公司的數量都明顯超過其他研究內容。人工智能屬于全世界科研發展的前沿技術，發展過程中與信息技術、計算機技術、精密制造技術、互聯網技術密切相關，對各行業、各領域的發展都有一定的影響，在人工智能發展過程中要認真、深刻地研究其未來的發展方向。

非常好，以后很多工作都可以有人工智能來做了

未來的人工智能研究主要有兩個方向：第一是人工智能應用。即如何更廣泛更高效地把人工智能應用到某個具體場景中。第二是人工智能理論研究的突破。這主要是指對抗學習、遺傳算法、進化學習和強化學習理論的突破。目前的人工智能還只能解決一些功能性問題。比如Alpha Go，只能下圍棋。在不更改模型結構的情況下她不能學習和實現其他功能。另外，目前的人工智能還不能真正做到一邊學習一邊使用。我們通常只能在訓練完成后才能使用模型。