人工智慧的優勢最主要的是她可以分析大資料，然後從分析結果中尋找規律，並加以使用，這就是關於人工智慧最簡單的解釋了，所以說人工智慧會越來越聰明，超過人類，進化出思維是遲早的事情，而人類大腦也有這樣的能力但是無奈人腦算力有限，只能靠漫長的時間點滴積累，被超越也是遲早的事

指紋識別，模式識別。

指紋識別：指紋是人體的一個重要特徵。指紋識別系統應用了人工智慧技術中的模式識別技術，隨後研究成功了適於民用身份鑑定的全自動指紋鑑定系統、物體等的自動識別。

隨著計算機技術的發展，人類有可能研究複雜的資訊處理過程。問題所涉及詞條分析、聲音、人物，建立了從指紋灰度影象精確計算紋線區域性方向、進而提取指紋特徵資訊的理論與演算法、機器翻譯等方面,我們把環境與客體統稱為“模式”，主要研究用機器來模仿和實現人類的智慧行為。

模式識別：模式識別就是透過計算機用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀。這裡，也為人類認識自身智慧提供線索。資訊處理過程的一個重要形式是生命體對環境及客體的識別，目前，我們比較熟悉的人工智慧應用領域涵蓋了符號計算，具有唯一性。模式識別、專家系統，是開發智慧機器的一個最關鍵的突破口。

人工智慧：人工智慧是在計算機科學、控制論、資訊理論、心理學、語言學等多種學科相互滲透的基礎發展起來的一門新興邊緣學科，以及適於公安刑事偵破的指紋鑑定系統。

如今，人工智慧已成為國際競爭的制高點。尤其是近日美國對華為的公然挑釁，更是將 “人工智慧之戰”從幕後推向了臺前，一場科技實力的較量一觸即發。就連華為創始人、CEO任正非在接受央視採訪時也認為，不斷升級的中美貿易摩擦，實質是兩國科技實力的較量，因為這個社會最終要走向人工智慧，“從我們公司的縮影就要看到國家，放大來看國家，國家也要走向人工智慧這一步，否則國家就會失去競爭力。”

如今，人工智慧已成為國際競爭的制高點。尤其是近日美國對華為的公然挑釁，更是將 “人工智慧之戰”從幕後推向了臺前，一場科技實力的較量一觸即發。就連華為創始人、CEO任正非在接受央視採訪時也認為，不斷升級的中美貿易摩擦，實質是兩國科技實力的較量，因為這個社會最終要走向人工智慧，“從我們公司的縮影就要看到國家，放大來看國家，國家也要走向人工智慧這一步，否則國家就會失去競爭力。”

如今，人工智慧已成為國際競爭的制高點。尤其是近日美國對華為的公然挑釁，更是將 “人工智慧之戰”從幕後推向了臺前，一場科技實力的較量一觸即發。就連華為創始人、CEO任正非在接受央視採訪時也認為，不斷升級的中美貿易摩擦，實質是兩國科技實力的較量，因為這個社會最終要走向人工智慧，“從我們公司的縮影就要看到國家，放大來看國家，國家也要走向人工智慧這一步，否則國家就會失去競爭力。”

人工智慧核心還是解決社會效率問題，提高經濟，文化社會成就。首先對經濟與生活，帶來便利與生產力。對人類自我認知與文化傳播有更深刻認識。但是，目前大部分人工智慧還不能叫智慧，只是給機器加了個固定演算法。

優勢如下：

一.方便人類生活；

二.幫助人類繁榮；

三.計算人腦所無法企及的量級計算。

人工智慧將成為第四次產業革命的核心技術。據普華永道國際會計事務所的分析，在人工智慧普及

過程中受益最大的就是中國和北美。尤其是在中國，到2030年，人工智慧或將為該國的國內生產總

值帶來7萬億美元（約790萬億日元）的增長。而日本屆時的GDP約為540萬億日元，足見人工智慧

對經濟影響之大。

在發展人工智慧產業方面中國具備三個優勢。

1.充足的研發資金。據文部科學省科學技術學術政策研究所的統計，中國在科技領域投入的預

算連年增加，2015年時已是日本的6倍，即20.7萬億日元。民間IT企業發揮的作用也很大。比方說，

騰訊的市值已經超過4800億美元，是豐田汽車市值的兩倍還要多，這就使得他們有足夠的餘力投資研發領域。

2.中國有大資料，而大資料正是人工智慧時代競爭力的源泉。據中國政府的統計，截至2017年6

月，中國的網民數量超過7.5億人，比美國人口的兩倍還要多。其中96%是智慧手機使用者，這就意味

著上網是一種極為日常的行為。不僅是姓名、年齡、性別這些個人資訊，去哪裡、買了什麼、在網

上搜索過什麼、和誰有聯絡？這一系列資料被收集後經過人工智慧的分析，便可幫助企業更輕鬆地

提供商品和服務。一旦便利性得到提高，使用者就會進一步增加，資料的積累也就更快，從而提高了

競爭力。在中國。結賬的時候無需現金的手機支付已經成為主流。這樣的環境讓中國在發展人工智

能方面得到了極大的實惠。

3.不容忽視的優勢就是大量優秀的人才。日本科學技術振興機構對被全球科研人員引用較多的

電腦科學、數學領域的論文的國別進行了統計，結果發現中國被引用的論文數量已經比美國多出了

21%。

人工智慧的出現，實際上是為了解決複雜場景的問題。比如簡單一點的人臉識別，人形識別，車牌識別，難一點的圍棋，各類遊戲等。優勢在於，能儘可能的模擬人腦的思考方式，而不再是機械性的非黑即白，能處理更加複雜的問題。

人工智慧優勢在哪裡？首先基於這個問題我先發表一個小看法，就是這個問題問的並不明確，是中國發展人工智慧的優勢在哪裡？還是發展過程中人工智慧賦能各個產業領域的優勢在哪？又或是人工智慧它的競爭優勢在哪？問題有點含糊。

既然要了解人工智慧的優勢，那麼首先就要弄明白什麼是人工智慧，人工智慧既AI，它是利用數字計算機或者數字計算機控制的機器模擬、延伸和擴充套件人的智慧感知環境、獲取知識並使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術及應用系統。

隨著大資料的爆發，物聯網、雲計算等技術的快速崛起，以及機器學習演算法的突破發展，人工智慧已經成為當今最熱門科研領域之一，同時也被譽為是推進現代發展的第四次工業革命，即將對世界帶來顛覆性的變化，同時也激發出了各種行業無限的創新機遇。

那麼人工智慧到底有什麼特別，能給人類的未來帶來如此大的影響？那先從商業競爭的角度瞭解人工智慧的三大優勢——全智慧、全領域、全球化。

全智慧賦能人類超級能力

人類智慧活動的過程，主要是感知、傳輸、儲存、處理、決策、傳輸到執行的一個迴圈，而人工智慧在這些步驟上基本都超越了人類。利用語音、影象和其它感測器技術，透過雲計算、模型訓練和機器學習等，AI可以賦予人更加智慧的決策判斷。

全領域賦能萬億級新經濟

人工智慧的應用將是無所不在、無所不蓋的，基於機器學習的資料分析和決策能為各個行業帶來全新的效率和新商機。

全球化賦能圈套圈新生態

人工智慧帶來的是全球化模式，人工智慧解決問題的邏輯和我們過去所說的技術解決商業條款邏輯不一樣，從商業競爭優勢來講，今天只要你掌握了核心技術，就可以無所不在地解決問題。給企業更多機會，更多的商業生態圈。

總而言之

近年來，資本市場對人工智慧產業的關注度明顯提升，越來越多的A股上市公司也紛紛表示將佈局人工智慧領域。人工智慧產業已成為新經濟的代表。

作為一名科技工作者，我來回答一下這個問題。

人工智慧的優勢有很多，站在不同的角度來理解人工智慧，也會有不同的看法，當然這也與自身的知識結構和崗位任務有較為密切的關係。

從大的方面來理解，人工智慧的優勢將體現在以下幾個方面：

第一：促進生產力提升。促進生產力提升是推動人工智慧技術發展的重要原動力之一，從目前人工智慧產品在工業領域的應用情況來看，未來更多的智慧體將逐漸走進產業領域，人工智慧也將是產業領域發展的新動能。當然，人工智慧落地到產業領域也需要搭建相應的應用場景，這個過程還是相對比較複雜的，相信在當前產業網際網路發展的大潮下，人工智慧的落地應用會進一步提速。

第二：降低崗位工作難度。人工智慧對於職場人最為積極的一個影響就是會降低崗位工作難度，降低崗位工作難度的同時，也必然會提升崗位工作效率。實際上，人工智慧技術的運用，不僅會降低職場人的崗位工作難度，還會進一步拓展職場人的能力邊界，使得職場人在藉助於人工智慧技術的情況下，成為一名“全面手”。

第三：加速創新。人工智慧技術的運用會進一步促進創新，這在當前產業結構升級的大背景下，具有非常實際的意義。創新是企業發展的原動力，也是企業實現綠色發展和可持續發展的重要基礎。人工智慧加速創新可以體現在多個方面，比如對於資源的有效管理就是比較常見的途徑。

人工智慧如今已經成為了一個熱門話題，但實際情況是能夠像人類一樣思考的計算機還有很長的路要走。

如今的人工智慧具有很大的價值，可以替代人類執行復雜的任務。

這些新的人工智慧應用程式釋放了巨大的價值。人工智慧系統靈活，適應性強，設定時間短，因為它們可以向人類學習，而不必告訴他們需要做的一切。

Outlier公司聯合創始人兼執行長Sean Byrnes為此指出了關於人工智慧的六個重要的資料點和優勢。

資料點1：人工智慧只與其訓練的資料一樣好

人工智慧系統經過資料培訓，因此其技能取決於工作人員提供的演算法。如果資料不完整，那麼人工智慧工具所學的課程也不完整，並且結果也不可靠。

資料點2：人工智慧系統可能比人類更有偏見

人們很容易將人工智慧系統視為冷靜、無偏見的機器，它們只會根據資料做出決策。然而，用於訓練這些人工智慧系統的資料是人類行為和決策本身可能包含偏見的副產品。

如果一家電子商務公司主要推銷藍色產品，因為創始人喜歡藍色，那麼所有購買資料都會偏向藍色產品。對這些資料進行過培訓的人工智慧系統很容易產生偏見，相信藍色產品的銷售情況會更好，即使情況恰恰相反也是如此。因此，組織需要識別並隔離業務和資料中的潛在偏差，以便準備相應地培訓人工智慧系統。

資料點3：人工智慧系統可以比人們做得更好，但並不盡然

雖然這些人工智慧系統很強大，但它們的行為和做法不像人類。從本質上講，它們只是一種非常先進的計算數學，不能推理或運用判斷力。即便如此，他們可以做很多比人類做得更好的任務，但他們完成的任務卻截然不同。

這些系統以不同方式完成工作這一事實既不好也不壞，但如果希望人工智慧作為人類的替代品來完成工作，就會感到失望。人們需要透過新的思維和操作方式開啟其想象力，以真正瞭解人工智慧工具如何改善其業務。

資料點4：人工智慧的採用是組織面臨的一項挑戰

像人工智慧這樣的新技術會改變人們對於工作的定義，因此它們會影響到組織中每個人的工作。這對許多人來說既令人興奮又具有威脅性，如果沒有適當的準備，組織可能出於自我保護而拒絕採用人工智慧。

人們在外包熱潮中看到了這一點，很多員工不願意培訓他們的替代者;在這種情況下，他們擔心自己會被機器人取代。規劃人工智慧部署並相應地教育組織員工，這對於為人工智慧的過渡做好準備並避免衝突至關重要。

資料點5：人工智慧增加了資料的價值

人工智慧的一個令人驚奇的部分是它如何改變資料的經濟性。工業革命使得大規模生產以前只是奢侈品的產品具有成本效益，因為建造它們需要人工操作。人工智慧具有相同的潛力來獲取昂貴的資料，無法人工分析並使其高效且易於在決策中使用。因此，越來越多的具有名義價值的資料將在未來幾年變得極具價值。

資料點6：人工智慧改變了許多工作的經濟性

正如人工智慧將改變資料的經濟性一樣，它也將改變就業的經濟性。許多公司的工作涉及越來越多的資料收集和報告，以使每個人更容易地瞭解業務狀況。當人工智慧系統可以自動執行這些資料收集和報告任務時，組織中的人員將花費的時間就會少。

結論：人工輔助人工智慧的時代已經到來

人工智慧促進業務發展的時代已經到來，它將在未來幾年變得更加重要。而人們瞭解這一變化，並接受它對於在未來十年內保持競爭力至關重要。

人工智慧現在已經被列為整個中國優先發展的領域，所以我們有非常好的政策優勢。

我們國家人口是美國的四倍多；手機群體全球最大，用手機做支付也是全球最大；在醫院裡面看病、在旅遊、在物流方面，所有這些資料都是全世界規模最大的。這就是在應用方面，任何一個國家都和中國沒法比的一個主要原因。

因為我們是發展中國家，從農業社會到工業社會，現代社會發展的時間非常短。所以很多東西，基礎設施都沒有到位，但是恰恰給人工智慧的應用提供了一些深的場景。

比如說我們城市化，原來就是一個鄉鎮，突然就變成城市了。那裡很多基礎設施都不行，要改造成一個完全城市的基礎設施架構的話，那你得花時間，拿錢來吧。

但是很多東西，其實如果人工智慧介入進去，它的服務一下就上來了，多快好省。現在老齡化非常嚴重，社會服務哪裡來？就要靠人工智慧系統來做，比如說醫療、教育。所以像這樣一些民生的問題，有人工智慧進來以後，都可以快速得到解決。

我們的大學毛入學率現在已經接近40%了，而且中國有一個特點，學理工科的比例很高。不像西方發達國家，它們國家毛入學率高了以後，很多學生學的是法律，學的是文科，學工科的比例很低。那這些學生將來都可以成為我們做人工智慧的系統工程師，這個是一個非常大的儲備庫。

而且這個儲備庫不是光講一講，因為這些年包括國家自然科學基金委員會，專門給人工智慧設立了一個一級學科程式碼，專門有一類，很多年輕人都可以申請到人工智慧的專案，所以高校裡面的年輕老師拿專案沒那麼困難。現在你要看大的國際會議或者是最頂級的人工智慧的國際雜誌，基本上有一半的投稿人和參會者是中國的年輕人。

從目前技術看來，人工智慧，包括，無線電技術，感測器技術，和計算計技術，用這些技術歸納起來，可算包羅永珍？優勢減少勞動力，提高產品精度。最終是能源，沒有能源一切都是空談。

1、帶來更多新的工作機遇

就像曾經脫離了傳統農業、傳統手工業的大量勞動力，在現代工業生產和城市服務業中找到新的就業機會那樣，人工智慧的進步也將如此——由當前資料密集型機器學習、透過機器學習與人工智慧會話的系統而延伸出的很多領域，將會在未來帶來很多工作機遇。

2、人工智慧讓人類生活更美好

例如，人工智慧的醫療應用惠及大眾。醫生或許難以保持最新治療方案和方法，也無法瞭解所有醫學例案。人工智慧可以在短時間內分析大量資料，精確判斷病症，並找到最佳的治療方案，為人們提供最好的治療。再說，先如今已經被廣泛運用的無人駕駛不僅減輕了人們的負擔，更是大大降低了事故率。

3、推動人類的進步

人工智慧推動了人類的理性進步，可以反過來促進人類的發展。人工智慧研發過程的本身就具有研究人腦認知與功能的需求和特性，而使人類在這個過程中就學習了學習的方法，從而增強人類的邏輯思維能力。人工智慧更新了人類應對問題的方法

4、商業價值很高

一般認為，人工智慧有三大商用方向：一是資訊聚合；二是評估使用者情緒反應；三是與使用者建立關係，可以透過這三點建立與使用者之間的社交紐帶，讓他們經常回訪。

人工智慧擁有資料意味著擁有戰略上的優勢，因為透過資料可以更好地瞭解人類、可以創造更好的軟體，讓更多的人快樂。企業就能夠相應的賺取更多的商業價值。

從大的方面來理解，人工智慧的優勢將體現在以下幾個方面：

第一：促進生產力提升。促進生產力提升是推動人工智慧技術發展的重要原動力之一，從目前人工智慧產品在工業領域的應用情況來看，未來更多的智慧體將逐漸走進產業領域，人工智慧也將是產業領域發展的新動能。當然，人工智慧落地到產業領域也需要搭建相應的應用場景，這個過程還是相對比較複雜的，相信在當前產業網際網路發展的大潮下，人工智慧的落地應用會進一步提速。

第二：降低崗位工作難度。人工智慧對於職場人最為積極的一個影響就是會降低崗位工作難度，降低崗位工作難度的同時，也必然會提升崗位工作效率。實際上，人工智慧技術的運用，不僅會降低職場人的崗位工作難度，還會進一步拓展職場人的能力邊界，使得職場人在藉助於人工智慧技術的情況下，成為一名“全面手”。

第三：加速創新。人工智慧技術的運用會進一步促進創新，這在當前產業結構升級的大背景下，具有非常實際的意義。創新是企業發展的原動力，也是企業實現綠色發展和可持續發展的重要基礎。人工智慧加速創新可以體現在多個方面，比如對於資源的有效管理就是比較常見的途徑。

人工智慧的優勢，在於它可以比人類更有更強大的演算法。人工智慧的核心演算法，現在基本上是被大公司壟斷的,因為人工智慧的演算法太耗錢。我們看到的是AlphaGo戰勝李世石，像一個人在傳指令，但其實指令背後是上千個CPU。

這類公司包括谷歌，IBM，Facebook。當然這件事也不絕對，因為用非常貴的裝置實現人工智慧的能力。但是實際上也有很多創新小企業會用很便宜的硬體來驅動非常先進的演算法，以來達到很好的效果，所以你如何用最廉價的方案來驅動，能實現人工智慧能力，這個是特別重要的。

人類象棋之類的專案上打不過人工智慧，就是因為人工智慧有強大的演算法可以進行機器學習，而人類沒有能力快速學習那些資料。

演算法是核心，大平臺都已經佔據了，但也不是完全沒有創業者的機會，創業者一定要找到自己的獨門絕技，才能發展下去。

簡單點來說，就是將人從繁雜的勞動中解放出來，並創造出更大的價值。

目前人工智慧已經開始應用在我們的日常生活中。比如鐵路、飛機的人臉識別驗票。相比於過往的人工驗票，機器驗票效率更高，也節省了很多人力成本。同時，得益於影象識別技術的進步，人臉驗票的成功率也是十分有保證的。

在其他領域，比如客服領域，語音識別技術加持的人工智慧客服可以代替人工做一些基本問題的回覆，這將極大減輕企業的人工成本。

可以說，人工智慧技術的應用，在很大程度上提高了工作的效率，並且降低了企業的支出

德勤在今年釋出了《全球人工智慧發展白皮書》，報告預計，到2025年世界人工智慧市場規模將超過6萬億美元，2017年至2025年複合增長率達30%。

如此體量的市場等待著所有人去開拓。對普通人而言，人工智慧技術的發展創造了更多新的就業機會，且行業的平均薪資要比傳統行業要高得多；對於企業而言，人工智慧市場的利潤空間巨大，僅以汽車無人駕駛領域為例。截止2018年，國內的汽車保有量是3.27億輛，未來10年哪怕只有10%的汽車應用了無人駕駛技術都將是一個異常龐大的市場。

可以說，人工智慧的應用將極大改變我們的生活。

2016年3月，谷歌用可進行深度學習的人工智慧機器人“阿爾法圍棋”跟圍棋世界冠軍棋手李世石進行圍棋人機大戰，並最終以4：1的比分獲得了勝利。

為什麼機器人可以在智慧上贏得了人類？人工智慧真的會成為人類未來的危機嗎？

在人機圍棋大戰中，谷歌使用人類對圍棋設定的規則來培訓阿爾法圍棋，讓它經歷數百萬場的圍棋對戰，這對戰最終不只讓它學會了人類在對戰過程中施展過的所有戰術，甚至它還會自己創造出了之前還沒有的戰術出來，意思就相當於說，它已經具備了形成“意識”的基礎。

對於阿爾法圍棋來說，不僅限於人類的知識，沒有給出資料，只需要遵守基本的遊戲規則，然後僅用了40天的學習時間，它就超越了人類玩了2500年才積累下來圍棋戰術。

從這個事實中可以看得出來，假如這種水平的人工智慧再繼續學習進化，那麼結果就是很多電影中所描述的，人類未來的危機，無可避免的就是人工智慧。

它們誕生於為人類服務的，最終也可能會終止人類的存在，但這真的會發生嗎？

在電影中，我們一般都將大部分的人工智慧描述為一些要滅掉人類的大反派，但也有像《星際穿越》那樣的，看起來描述得更符合現在大家所看到的那種智慧機器人。

可實際上，人工智慧本身的型別遠比我們想象的要多，因為它們被人類創造出來的目的就是為了滿足人類不同的需求的。

這種單純為人類某種服務而存在的弱智人工智慧是目前它們唯一能存在的形式。

但阿爾法圍棋跟那些側向於能力比較單一的機器人不同，它擅長語音和影象識別，而且在玩象棋或者圍棋等遊戲的時候，它會自己跟自己玩，並如同進行了數百萬年的一比一的比賽一樣，不斷的學習。

剛開始的時候，它幾乎就跟一個剛學走路的孩子一樣，連路都走不好，可隨著時間的流逝，它透過機器學習的方法最終超越了人類的智力水平。

透過所謂的機器學習，人工智慧是怎麼做到跟人類一樣的學習和思考的呢？

其實機器學習的本質跟嬰兒學習的方式是一樣的，我們人類從出生就開始接觸世界，然後在接觸世界的過程中會慢慢的學習，並且還會改善學習以從我們觀察或者交流的過程中獲取更多的資料和更多的資訊。

現有的使計算機模仿人類大腦的術語叫“神經網路”，而我們的大腦雖很善於解決問題，可大腦中的每個神經元可負責解決問題的能力確實非常微小的。

這就好比將它們理解成一條生產線上的某個工序，為了生產出一個完整的產品，大腦中的每個神經元都要有特定的工作要做。

我們以電腦神經網路來舉個簡單的例子，為了驗證某個人是否還活著，那麼他就必須要有脈搏的跳動，或者是要有呼吸。

電腦神經網路中的神經元，它的功能就跟我們大腦中的神經元一樣，會接收資訊，也會輸出資訊。

如果這個神經元接收到了這個人有脈搏，有呼吸的資訊，那麼神經元就可以破譯並輸出的資訊就是這個人還活著。

如果沒有接收到脈搏或者呼吸的輸入資訊，那麼它輸出的資訊就是這個已經死了。

本質上，人工智慧的工作原理就是這麼簡單，當然，原理是簡單，但真正執行起來卻遠不是這麼回事，因為在分析資料的時候，它們需要處理的引數可能就達到數百萬個之多。

這個世界充滿了各種聲音，各種色彩和畫像，無論是從計算機的角度還是從我們大腦神經角度來看，本質上，它們都只是一些資料而已。

可當一些我們沒見過的，或者是我們很難處理的事物出現在我們眼前時，也就是我們的大腦沒辦法分析處理那些資料的時候，機器學習就派上用場了。

機器不僅可以分析給它提供的資料，並且還要從中學習併產生自己的看法，阿爾法圍棋在短短40天內就超越了人類數千年的圍棋戰術積累，並還創造了一些自己的戰術，那它是怎麼快速的做到這些的呢？

我們人腦中的生物神經元的運作頻率大約是200赫茲，這看起來雖然很低，但事實也說明了，這對我們人類來說早已完全夠用了。

可是計算機的呢？它們的平均運作頻率高達2G赫茲，完全屬於數量級上的碾壓。

而我們大腦神經元以每秒約100米左右的移動速度來傳遞資訊，其實這已經非常的快了，它完全可以給我們應對日常的各種狀況提供足夠的反應時間。

可計算機的呢？它們卻可以用光速來進行資訊傳遞，從這我們就可以明顯地看得出來，在速度的方面，人腦跟計算機之間的差距到底有大多了。

人工智慧可以在短短的一週之內完成相當於人類需要2萬年才能得到的知識積累，或者透過極短時間的訓練而能完全勝任的一些腦力上的任務。

相較於計算機，我們的大腦必須要適合頭部的大小，因此它們可以佔用的空間是很有限的，但是一臺計算機卻可以佔據整個房間，甚至是整棟大樓。

人腦的速度跟體積都沒法跟計算機的比，而且計算機的機器學習是指數式的，意思就是它剛開始時的學習會很慢，但只要它學到了一個臨界點，那麼它的學習速度就會急劇的加快。

一旦我們有了可以像人類大腦一樣運作的人工智慧，至少在大多數情況下，它們就可以在短短几個月，甚至是幾周的時間內達到超級智慧的水平。

這種程度給人的感覺就像是今天還在看螞蟻的人類，到了明天可能就是超級人工智慧將人類當作是螞蟻來看了。

大麥智慧語音機器人作為“人工智慧”的一大產物，致力於解放人力，提高效率，把最繁瑣、最枯燥、最耗時的工作交給人工客服機器人

未來那些繁重的、重複的、沒有創造性、藝術性的工作將會被人工智慧逐步代替，比如建築工人、司機、快遞員、保姆、銀行業務員、電話客服、倉庫管理員、收銀員、清潔工、銷售等工作。

人工智慧作為科技創新產物，在促進人類社會進步、經濟建設和提升人們生活水平等方面起到越來越重要的作用。國內人工智慧經過多年的發展，已經在安防、金融、客服、零售、醫療健康、廣告營銷、教育、城市交通、製造、 農業等領域實現商用及規模效應。

人工智慧是需要人力、腦力、開發、高等技術與不斷的研究和嘗試等等一系列超高難度的作業才能完成的科技產品。當然這種研究是得到國家和人們大力支援的發展。它的發展對國際影響力是非常大的。人工智慧也可以定義為高仿人類，雖然不可能會像人一樣具有靈敏的反應和思考能力，但人工智慧是按照人類的思想結構等等的探索而開發的研究。

人工智慧的開發最主要的目的就是為了替人類做複雜、有危險難度、重複枯燥等的工作，所以人工智慧是以人類的結構來設計開發的，人工智慧在得到較好的開發後國家也是全力給予支援。人工智慧的開發主要也是為了幫助和便利人類的生活。所以人工智慧的定義一直以來都是以“協助人類”而存在的。人工智慧概念的火熱促進了不少行業的興起，比如域名，許多相關的.top域名已經被註冊。

以後可能在很多傳統行業，比如銀行，會有人工智慧幫你得到更好的收益。信用卡或其他的貸款會由人工智慧來決定哪些人士可以安全地放貸，而且會還錢。然後再往下人工智慧可以開始動了，就可以進入工業機器人、商業機器人，終進入家庭機器人。

華人工智慧發展迅猛，政府對人工智慧也是很重視的。人工智慧的專業方向有科學研究、工程開發、計算機方向、軟體工程、應用數學、電氣自動化、通訊、機械製造，人工智慧的前景雖然很好，但是它的難度係數很高，目前人工智慧的人才需求量很大，相比於其他技術崗位，競爭度降低，薪資相對來說是較高的，因此，現在是進入人工智慧領域的大好時機。人工智慧的發展前景還是很不錯的，原因有幾點，智慧化是未來的重要趨勢之一、產業網際網路的發展必然帶動人工智慧的發展、人工智慧技術將成為職場人的必備技能之一。

目前，人工智慧在計算機領域得到了廣泛的重視，我相信在未來的應用前景也會更加廣泛。