目前最火的就是人工智慧了，在現階段，大家看到的是程式設計師最吃香，好像什麼行業都需要程式設計師的參與，各行各業都在建立資料庫，都在做雲端、做大資料、做資料運營分析，好像這些行業以後會持續火爆。其實並不是這樣，也許10年也許15年，當人工智慧的初期完成以後，這些最火爆的職業將會迅速消失。

下面我們來看看有什麼行業或者職業會在人工智慧的替代下逐漸消失。

1、簡單的體力勞動

例如司機、快遞和外賣小哥、清潔工、洗碗工、服務員、理貨員、超市收銀等職業。相信大家在日常生活中也能看出一些端倪了，超市有了自助付費臺，京東美團們在區域性測試無人送貨、人工智慧倉儲，甚至京東還打算在地下挖一個真空管道進行貨倉之間的配送。

2、複雜但是流程化高的勞動

例如工廠流水線的工人，建築工人、電力檢修員等。這應該也無需解釋，因為這些工作流程化程度高，透過機械或者機器人就可以完成工作

3、非創造性的腦力勞動

例如程式設計師、出納會計、銀行櫃員、保險業務員、行政職員、底層公務員等。這些工作都有一個共性，就是流程可複製，而且如果透過機器去執行，比人的效率高。其實國家已經開始逐步在做這方面的工作，比如證件的網上申辦、發票的電子化等等。

可能很多人會反駁，為什麼程式設計師變成了非創造性的腦力勞動？

是的，人工智慧發展到一定程度是可以自我程式設計的，谷歌已經在開展此專案，而且初步實現。所以如果您還想讓孩子去學一個程式設計作為今後的職業，還是算了吧，快要成為夕陽崗位了。

4、一部分高階職業也會被淘汰

例如大學老師，又要跳腳了吧？沒錯，就是大學老師，因為在人工智慧成熟以後，人類最需要的是創造性的勞動，創造性的勞動的前提是有創造性的思維，那個時候小學老師甚至包括中學老師才是最重要的職業，因為小學和中學老師肩負著啟蒙的重任，肩負著給孩子插上想象力翅膀的重任，教育比的不再是分數，比的是誰的想象力豐富，因為只有想象力和創造力是人工智慧不可替代的，並且是引領人工智慧發展最重要的。

再例如醫生、法官、律師，又是高薪高地位職業對嗎！是的，就是他們。咱們經常去醫院的人會發現，現在的醫生看病會給你開一堆的檢查單，他們日常更多的就是看檢查結果，根據檢查結果總結出你的病情，好吧，人工智慧或者說機器也能做到。而且隨著大資料的豐富度提高，診斷結果會非常精準。另外機器人做手術不收紅包！

法官和律師也是同樣道理，滿世界的攝像頭，現今社會尋找作案證據已經越來越容易，所以判案也是越來越依靠資料說話，既然是依靠資料斷案，人或者機器，都OK啦。

說了這麼多，人類還能幹什麼呢？很多人是不是都已經絕望了！感覺今後無路可走了！

其實不然，有一句話說的好“人類失去想象，世界將會怎樣”

是的，咱們的孩子們的出路就是想象力、創造力！

有了想象力和創造力，人類才是人工智慧的引領者，因為人工智慧再強大也是無意識體，人工智慧寫不出感人的小說、拍不出感人的電影、更不會去主動思考哲學問題和宇宙的奧秘。

因此，設計師、作家、導演、小學老師、哲學家、高階物理、天文、生化科學家等需要創造力和想象力以及幫助人類培養創造力和想象力的職業將會永存。

請好好保護孩子的想象力和創造力吧，這才是他們日後謀生的基礎！！！

學生學的是基礎知識，到了大學也許才會發現自己喜歡什麼，將來想要從事什麼行業，其實都不晚，選擇雙學位或者研究生都是可以的。學生階段好好學習，好好體驗學生時代不是挺好的嗎？也沒必要從孩童時期就逼著學這學那，只要增長一些孩子的見識就行了。純屬個人見解，不喜勿噴！

學會提問，並且學會提出正確的問題

凱文凱利在《必然》這本書中曾經說過隨著網際網路的普及，答案將隨處可得，而優秀的問題卻將更加稀少。我們每個人都在面對著人工智慧的威脅，當有70% 的工作都可以被人工智慧取代的時候，人類又該何去何從呢？

凱文的建議是學會提問，因為提問比答案更有力量。

而我在這要說提問的方式，不是每一個問題都是好問題！

推特上曾經有一句點贊超過一億次的評論“當我把問自己，為什麼這件事情會發生在我身上，變為，我可以從這件事情上學到什麼時，我的生活發生了巨大的改變。”前一個問題是對現狀的描述，是情緒的宣洩，它不能促使我們去成長和進步，他只會讓我們自顧自憐；而後一個問題是對未來的期望，是對事情的反思，它促使我們不斷學習並適應所發生的事情。

室友小A是一個喜歡提問題卻不會提問的人。她經常問我們的問題是老師為什麼這樣討厭我，總是罵我？

其實小A 的導師是出名的嚴厲，對每個學生的指導都十分嚴格，但是在學生的生活方面卻又十分的體貼、細心，這就是老師的風格，不摻雜任何的主觀喜好。

但小A卻提出的老師為什麼討厭她這個問題，在這個問題裡小A主觀地認為了老師討厭她，所以才要罵她，帶著這樣的主觀情緒去提問，得到的答案必然不是自己想要的，而且帶著這樣的情緒去工作，最後很有可能導致老師真得不喜歡小A了。

其實，小A產生這樣錯誤提問方式的原因是在提問前沒有先問“是不是”，老師是不是真得討厭你，才會去罵你，還是你真得做錯什麼了，老師才會指責你。

錯誤的提問方式得到錯誤的答案，而錯誤的答案指導錯誤的行為方式，最終導致錯誤的生活方式，從此惡性迴圈，產生更多的不良情緒和錯誤的問題 。

當面對老師的批評時，其實小A可以提出多個正確且積極的問題，我是哪裡出了問題，所以老師才會批評我？我要如何做才能修正這些問題？我要如何提醒自己，才能保證自己以後才不會犯這樣的錯？可是她卻選擇了這樣消極的問題：老師為什麼討厭我？當認定；老師討厭自己後，老師的每次指導都可能被當做是個人喜好的宣洩，從而被忽視掉，小A自己也就無法得到進步。

所以說遇到問題不要先去尋找答案，而是先要思考你的問題是不是一個正確的問題！

學會提問，比找到正確答案更加重要。答案並不能推動思維的發展，真正能夠推動思維發展的是問題，很多人之所以庸庸碌碌地活著，用生活中盲目的充實感麻痺著自己，不是缺少一個單刀直入的答案而是缺少一個引人深思的問題。

要想做到不被淘汰，就要提前對自己有個認知，想象如果真的有那麼一天到來，自己該會以什麼身份面對。當然現在從事人工智慧行業的要求還是相當高的，大部分企業的人工智慧崗位像cv ，nlp ，ml dl這些都要求名校碩博海歸之類的。畢竟確實難度很高。在我看來，數學是學習人工智慧必不可少的學科，像機率統計，線性代數，高等數學等在機器學習深度學習等理論基礎上佔了很大成分。不懂數學看機器學習的話會很吃力，很難搞懂潛在的意思，更不用說進一步科研發表論文了。如果數學基礎可以的話，可以嘗試學一下入門知識，比如Python，R，數學建模，李航老師的統計學習方法和周志華老師的西瓜書在國內都比較有名。也可以跟著網上影片學習，網易公開課上有很多經典影片可以看。最重要的是要對這些有基本的認識。再根據自己的興趣選擇方向，比如資料分析，資料探勘，自然語言處理，計算機視覺等等都是不錯的方向。只要方向對了而且肯努力就好辦啦

跟上，超越，就不會被淘汰。所以與時俱進，國家推動什麼，就跟隨國家政策，全力以赴推動，就能永遠站在前面成為時代的引領者。

1.深刻認識人工智慧

人工智慧聽起來高大上，其實到目前為止落實到具體實現上就是深度神經網路演算法。神經網路演算法出現得很早，但是一直都是三層 模式，輸入層、中間層（隱藏層）、輸出層，但不要小看這三層網路，理論證明，只要適當增加中間隱藏層的神經元數量就可以擬 合逼近任何函式，所以此時的神經網路主要是用於擬合數據，只當做統計學的一種方法。但是在06年，Hinton的學生開始發現將神 經網路層數增加而不是增加中間層的神經元個數，會達到提取某些特徵的目的，也就是說讓神經網路變瘦變深比變胖更有用處，深 度神經網路正式應用。不過直到2016年阿爾法狗在萬眾矚目下打敗李世石九段，才掀起全民人工智慧熱潮。

2.如何學習人工智慧

1）人工智慧學習有一定門檻，高數、機率、統計這些大眾課程自不必說；

2）進階基礎知識，統計理論，數學建模，隨機過程、數值分析、矩陣理論，機器學習；

3）應用知識，學好基礎程式語言python，語法簡單，功能強大，容易上手；

4）到目前為止，你很可能還是無法實現一個深度神經網路，所以你需要繼續學習tensorflow，可在python上實現，結合 《tensorflow實戰》這本書，學習好卷積神經網路（CNN）、迴圈神經網路（RNN）、殘差神經網路、遞迴神經網路後再去理解監督 學習、強化學習的理論。

5）最後是學習美國伊恩 古德費洛和約書亞 本吉奧的殿堂級的著作《深度學習》。

如此，你就成為了人工智慧專家。

3.認識到人工智慧的不足

雖然人工智慧很強大，但也不是萬能的，事實上，目前的人工智慧並非真的像人一樣在思考，比如，要識別一張圖片是否是一隻小 狗，你需要使用成千上萬張圖片進行輸入訓練，但是對於從未見過小狗的小孩子，你只需要告訴他一次，之後他就能分辨了，所以 目前的人工智慧還有很大的改進空間。

在赫拉利的《人類簡史》中就有關於人類簡史的介紹。

人工智慧的發展，未來人類可能會面臨三大趨勢：人會變得沒用，會喪失自主權，也會有人變得神人。這個神人就是能操控演算法的人，利用生物技術升級的人。但是卻是極少數的，大多數人的工作都會被人工智慧取代，成為“無用之人”。

所以說，我們生於一個最好的時代，同時也是最壞時代。我們會失去自由意志，我們的生命將會無機化，有可能會自由穿梭太空，但那不會包括我們的肉體，我們的意志和慾望都是演算法和生物化學系統的產品，我們將面臨“無用”而被淘汰的窘境。

不過你也不必為赫拉利的預測結論而驚慌失措，更不必陷入人類未來無助的虛無感中。不只是學生，應該說現在我們所有人，要做的就是：：過往不戀，當下不雜，未來不迎！把握好當下，做好準備，迎接未來一切可能的到來。

明白哪些領域是註定會被人工智慧所取代的，避開這些領域。

明白那些領域是必須人為參與的，進入這些領域。

從易到難，我們看看哪些職位最容易被取代。

NO1.電話推銷員99.0%

在 BBC 所統計的三百多個職業裡，“電話推銷員”被機器人取代的機率為最大，接近百分之百。即使沒有機器人的出現，這樣一個單調、重複、惱人，又毫無效率可言的工種也是遲早要消亡的。

NO2.打字員98.5%

在電腦尚未普及的年代，打字員曾經也是一份很有搞頭的工作。而今，憑藉“打字”這一技能尚能存活的唯一職業也就是速記員了；但可以想見的是，等到語音識別技術普及的那一天，速記員也沒有存在的必要了。

NO3.會計97.6%

與技能基礎，且日薄西山的電話推銷、打字不同，會計這樣一份要求不算低，職業前景也被社會主流看好的職業竟有高達 97.6% 的機率被機器人取代，著實令人意外。

不過，會計工作的本質便是資訊蒐集和整理工作，內部存在著嚴格的邏輯要求，天生就要求 100% 準確，從結果上來看，機器智慧操作的優勢的確明顯。

事實上，今年全球四大會計師事務所中的德勤、普華永道和安永相繼推出了財務智慧機器人方案，給業內造成了不小的震動。

NO4.保險業務員97.0%

另一個已經開始走向人工智慧化的行業是保險業。

包括平安保險、泰康線上、太平洋保險、弘康人壽、安邦人壽、富德生命等多家險企已將智慧科技引入到公司業務上，目前主要應用於售後領域。但業內預測，不久的將來，人工智慧將替代銷售人員，成為個人保險智慧管家。

此外，今年一月，日本富國生命保險用 IBM 的人工智慧平臺 Watson Explorer 取代了原有的 34 名人類員工。這 34 名人類保險業務員也不幸成為了“機器人搶飯碗”大軍的先驅。

NO5.銀行職員96.8%

除了單調、重複，“低效率”也是造成某些職業被自動化取代的一大因素，比方說銀行職員。

其實現代人習慣排隊了，排地鐵排掛號排奶茶排鮑師傅都不在話下，即便如此，在銀行辦業務時排的漫漫長隊還是足以擊潰一個文明人的忍耐底線。

NO6.政府職員96.8%

BBC 的研究人員在這裡所指的是政府底層職能機構的職員。

在英國今年年初的一項調查中，有1／4的受訪者認為，相比人類，機器人有更好的從政能力；66% 的人認為，至 2037 年，就會有機器人在政府任職；16% 的人認為，在未來的一至兩年中，就會出現機器人擔任政府官員的現象。

NO7.接線員96.5%

早在十幾年前，微軟便開發出了具有總機接線員功能的智慧語音系統；而近些年來，隨著人工智慧的發展，人類接線員的絕大部分工作基本都可以被自動完成。

NO8.前臺95.6%

機器人前臺這兩年已經多次登上了新聞標題，話題度最高的是由日本軟銀公司開發的 Pepper。目前，日本以及歐美多國都已經有醫院、銀行、電器店之類的機構購買了 Pepper，作為前臺接待人員使用。

NO9.客服91.0%

Siri 誕生了這麼多年，人工智慧取代人工客服在技術上早已能夠實現，剩下的就是普及化的問題。近兩年，這類人工智慧客服平臺也逐漸成為了網際網路行業熱門的創業專案，其中某些產品的回答準確率據說已經能達到 97%。

NO10.人事89.7%

在未來，不單單是員工本身，就連負責招募員工、解僱員工的 HR 也有可能會被機器人取代。

透過機器學習、自然語言處理、聊天機器人等人工智慧技術，機械 HR 能完成很多人力資源管理者所要求的基本技能。

今年 3 月，由北美著名獵頭公司 SourceCon 舉辦的一年一度的行業競賽中，一個名為“Brilent”的機器只用 3.2 秒便篩選出合適的候選人

NO11.保安89.3%

NO12.房地產經紀人86%

現階段，無論是房屋買賣還是租賃，都離不開房地產經紀人。但美國的一些房地產機構近些年開始嘗試使用機器人、大資料和人工智慧演算法完成交易。

隨著人工智慧在這一領域的技術逐漸完善，一旦這種模式被行業主流接受，人們又發現繞開中介可以省去大筆佣金，這一職業的前景便岌岌可危了。

NO13.工人，以及瓦匠、園丁、清潔工、司機、木匠、水管工等第一、第二產業的工作60%-80%、

絕大多數來自第一產業和第二產業的工作都被 BBC 的研究人員列為了高危職業，而這些也是很多人在提到“機器人威脅論”時最先想到的威脅。

事實上，從第一次工業革命開始，機械大生產對底層工人生計的威脅便已是經久不衰的月經貼。19 世紀下半葉的英國，紡織工人群體內還多次爆發了對抗工業革命的暴動，他們砸毀織布機，以宣洩失去工作的怒意，史稱“盧德主義運動”。

NO14.廚師73.4%

基本可以肯定的是，BBC 將“廚師”的危機機率預測為 73.4%，八成不包括中餐廚師。

雖說當下類似披薩機器人、咖啡機器人、酸奶機器人之類的機械廚師已經問世，但哪怕是再智慧的機器人，看到中餐菜譜上的“鹽／少許”“味精／少許”也得宕機。

NO15.IT工程師58.3%

略有些諷刺的是，專家預測，人工智慧將給很多公司的 IT 部門帶來威脅。它將取代 IT 部門裡許多的例行公事，其中又以系統管理、服務檯、專案管理與應用支援等營運面最可能受影響。

NO16.圖書管理員51.9%

相信不少文藝青年年少無知時都有過類似當“圖書管理員”的夢想，但時至今日，就連他們都會明白，博爾赫斯的時代早就過去了，這份工作還是交給條形碼和人工智慧吧

NO17.攝影師50.3%

而更令人驚訝的是，攝影師這樣一份依賴主觀審美的工作竟然也被判定為有超過 50% 的可能被機器人取代。

在專家的評估中，影象審美與其他藝術不同，是可以被量化、資料化的。而谷歌也的確開發出了一種試驗性的深度學習系統，會模仿專業攝影師來展開工作，從谷歌街景中瀏覽景觀圖，分析出最佳構圖，然後進行後期處理

NO18.演員、藝人37.4%

在所有常見的藝術創作工種中，“演員”被判定為最容易被機器自動化取代的行業，機率高達 37.4%。

但怎麼說呢，撇開科幻小說中用虛擬形象取代真人演員的情節不談，單單是當下以假亂真的“摳圖劇”就讓我們對這個行業被取代的前景充滿了信心

NO19.化妝師36.9%

總的來看，凡是需要依賴人類審美和社交技能的職業被機械取代的可能性都不算高，比如化妝師。

不過去年，維也納兩位設計師開發了一種據稱“有獨立審美”的化妝機器人，雖不具備真正的人形，但內建程式設計系統，被設計師稱為“美學數字公式”。

以下，則是取代機率低於三分之一，相對安全的行業。

NO20.寫手、翻譯32.7%

在語言學習上，機器和人工智慧已經走到了一個令人驚歎和警惕的地步。在不久的將來，如果說一個連微軟小冰都寫不過的文字工作者有 32.7% 的可能被取代，一點也不奇怪。

NO21.理髮師32.7%

理髮師與化妝師相比，不僅同樣有審美上的高要求，安全指數也是一個重要的考量因素。正因如此，當下市面上一些所謂的“機器人理髮師”大多淪為搞笑影片的主角，沒有實際效用

NO22.運動員28.3%

無論機器可以在多大程度上模仿人類運動，但作為一項職業來說，運動員的立身之本就是人類的肉體凡胎，機械的運動技能再強，也無法與“更高更快更強”的體育精神相比

NO23.警察22.4%

今年年中，迪拜已經開發了一款“機器人警察”，預計 2030 年投入使用。不過並非用來追擊犯罪分子，而是為了幫助市民。它胸前內建平板電腦，可與人類進行互動交流，比如報警、提交檔案或繳納交通違章罰款等。

NO24.程式設計師8.5%

理論上來說，機器人完成基礎的程式設計工作是完全可行的。不過目前來看，依然只是一個理論上的方案，即便有朝一日實現了，也替代不了所有的程式設計師。只能像無人駕駛一樣，承擔更多的駕駛工作，而非淘汰駕駛員本身

NO26.保姆8.0%

相比人工智慧，人類另一個無法被機器模仿的特質就是同情心和情感交流技能。因此，在保姆這類真正需要情感投入的職業，機器人儘管能完成大部分工作，但終究很難代替。

NO27.健身教練7.5%

最近各種各樣的“機器人減肥顧問”層出不窮。機器人作為減肥顧問，能比人類更加客觀具體的看待問題，而且演算法全面精準，效果肯定會不錯。但無論如何，這些都比不上看見一個真正練出了八塊腹肌的教練有激勵效果

NO28.藝術家 3.8%音樂家 4.5%科學家 6.2%

無論技術如何進步，人工智慧如何完善，對人類而言，創造力、思考能力和審美能力都是無法被模仿、被替代的最後堡壘

NO29.律師、法官3.5%

人類的另一個無法被模仿的能力，就是基於社會公義、法律量刑和人情世故作出判斷的微妙平衡。法律不是可以計算、生成的程式碼，人性博弈更是機器人無法觸及的領域。雖然今年誕生了“世界上首個機器人律師”，它的功能僅是幫助不懂法律的人寫出符合格式要求的申訴狀而已。

NO30.牙醫、理療師2.1%

當代醫療越來越多地被機械操作介入，外科領域尤其。但人類醫師無論在倫理上，還是在技術操作上都很難被完全取代。甚至3D列印牙齒植入這樣已經可以由機器人完成的手術，過程依然離不開人類醫師的診斷和監督。

NO31.建築師1.8%

近年，有各種各樣的“人工智慧建築師”被開發出來，但這些系統僅僅是負責畫圖紙而已。建築師真正賴以立足的創意、審美、空間感、建築理念和抽象的判斷都是機器難以模仿的。

NO32.公關1.4%

就連人類自己，也很難模仿那些人情練達者的社交能力，何況不具備情感反射的機器人？今年七月，國內一家公關公司宣稱他們開始使用一種“公關機器人”，但它的實際功能只是為客戶撰寫公關稿而已。

NO33.心理醫生0.7%

從某些角度來說，機器可以勝任心理諮詢的工作，因為心理諮詢原本就建立在這樣一種信念之上：人類的情緒可以被有效地處理。然而有些時候，急於處理問題恰恰是造成問題的原因，機器顯然無法處理這樣的悖論……

NO34.教師0.4%

我們在之前提到的那些人類獨有的、被視為最後堡壘的能力，都恰恰是機器所無法傳道授業的。

NO35.酒店管理者0.4%

看過《布達佩斯大飯店》的朋友自然會懂，為什麼一家酒店的經營者會成為這個世界上最無法被機器人取代的職業。

人工智慧已經是大勢所趨，想要不被淘汰有點難，就像赫拉利的《未來簡史》中寫到，在人工智慧、生命科學和量子理論的加持下，未來人類會分化為神人，有用的人和無用的人，甚至比上古神話的階層劃分更加殘酷，當然，這還是在沒有出現強人工智慧沒有無意中將人類全部消滅掉的情況下。

如果積極一點的看，想要適應未來的人工智慧社會，那麼第一就是從小要學習程式設計技術，人工智慧時代說白了就是一個二進位制和網路化的時代，如果缺乏與機器溝通和對話的能力，那麼很有可能被淘汰。第二，提高情商，減少對於死記硬背內容的依賴。第三，好好地活下去，自求多福。

人工智慧發展的速度越來越快，無論是學生還是70後出生的人們，都將面臨一個全新的時代，應該謹慎思考，未雨綢繆。

不過我們只要做好三點酒不會被輕易淘汰。

第一點也是最重要的一點，就是每天都要抽出時間認真看看世界都出現了哪些變化，可以從中國的角度看，也可以從外國客觀的角度看，取其精華，這樣我們就會對未來的大趨勢有一個基本的判斷與結論，不至於自動駕駛都大批次開始普及了，自己還在學習計程車司機。

第二點就是在學生時代儘早有志於學，確立自己一生的目標，然後在畢業後找個坑，佔住了靜下心來好好做，有句話叫“此處不留爺，自有留爺處”，沒幹到這份上不要跳槽和創業，因為如今世界波詭雲湧不是很穩定，沒熟透跳槽一切會重新開始，創業競爭競爭鴨梨山大，百分之十機率初創成功，三年後又淘汰大部分。

第三點有點題外話，和未來既有關係又很隱形，那就是要極度孝順父母，原因不必深講，好處多多。

人工智慧時期到來，沒啥可擔憂的，只要自己做到以上三點，並持久堅持下來，生活一定不會拋棄你。

觀點：人工智慧時代，學生應順應趨勢，從學習人工智慧的基礎學科開始，然後結合生活中的實際案例參與具體實戰，才能適應未來科技發展的要求。以下透過實際應用場景來總結如何做才能在將來不被淘汰。

人工智慧對生活的影響

隨著科技的不斷髮展和老齡化的加深，人工智慧將成為醫療和健康管理升級的源動力。雖然短時間內人工智慧不會取代人類，但對於那些流程化作業和有規律可循的任務來說，人工智慧是最好的催化劑。

近些年，隨著智慧城市基礎設施的構建，智慧醫療逐漸走進人們的視野，逐步給患者就醫帶來了新體驗。比如：智慧終端掛號、繳費、列印化驗結果等；智慧終端診斷、開方等；智慧遠端診斷和手術等。這些科技改革的背後，逐步建立起了醫療+健康管理的智慧體系，其涵蓋：虛擬助理、醫學影像、輔助診療、疾病風險預測、藥物挖掘、健康管理、醫院管理、輔助醫學研究平臺等智慧化場景。

從以上AI+醫療的應用落地，我們可看到，人工智慧在不同的應用形態中所發揮的不同作用。

虛擬助理：基於語音、智慧搜尋、大資料推薦等技術，實現語音病歷、智慧導診、智慧問診和推薦用藥。

醫學影像：基於物聯網、影象識別、智慧建模、智慧構圖等技術，實現病灶識別與標註、三維重建、影象繪製等。

輔助診療：基於大資料、語音、機器學習、物聯網等技術，實現輔助診療、醫療機器人等。

健康管理：基於大資料、人工智慧等技術，實現大健康體系構建、資料智慧轉換、語音、智慧預測等。

從以上不同應用場景中我們可以看到，人工智慧要發揮具體完整的作用，就需要與大資料、物聯網等技術深度融合，才能最終解決相應痛點。

人工智慧學習應該怎麼做？

對於人工智慧的學習，需要從基礎學科及周邊學科共同入手，夯實基礎的同時更多的走進現實中具體的應用場景，去探究背後的運作原理，才能適應科技新趨勢發展對人才的要求。

人工智慧是一門交叉學科，因此人工智慧具有技術屬性和社會屬性高度融合的特點，涉及數學、生物、計算機、腦科學、心理學等多個學科，雖然近兩年很多院校開設了人工智慧課程，同時也成立了多所人工智慧院校，但仍需學生們在學習時要注重理論基礎、交叉學科綜合學習等要點，系統性學習、前瞻性探究和定期性產業實踐。

總結

人工智慧將深化各行各業的很多領域，尤其是在5G時代。而當下，人工智慧產業發展最大的瓶頸是人才，現在已經進入了全球爭搶人工智慧人才的時代。高水平人才培養的“造血功能”將直接影響人工智慧產業的核心競爭力。所以，要想未來不被時代淘汰，跟著趨勢搶先學習和實戰是關鍵。

資訊創造價值，學習使人進步。

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