人工智慧還是要看細分領域，人機互動方面語音，圖片識別已經比較成熟，而且簡單重複重體力工作已經在逐步替代，目前大力發展的大資料業務如果進一步成熟，從簡單重複工作開始逐步替代人工指日可待。

不好說啊！首先人工智慧用起來了要限制他的思維，不然誰知道有思維的電腦能幹出來什麼事？前景有兩種，第一，可以完全智慧化。第二，世界被機器人毀滅，可能機器人會和人共存。這就像拋硬幣一樣，正面是第一種，反面是第二種，如果樹立在桌上就是共存了

行業概況

相關政策

▶今年3月，人工智慧被首次寫入政府工作報告，連同新材料、積體電路、生物製藥以及第五代行動通訊等戰略性新興產業一道上升至國家級戰略層面。

▶7月底，國務院印發了《新一代人工智慧發展規劃》，提出六方面重點任務和一系列保障措施。要求到2020年人工智慧總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智慧核心產業規模超過1500億元，帶動相關產業規模超過1萬億元；到2030年，我國人工智慧理論、技術與應用總體達到世界領先水平。

行業資訊播報

·人工智慧公司寒武紀獲1億美元A輪融資

·全國首家“人工智慧酒店”現身杭州

·浙江多家上市公司站上人工智慧風口

·2017影響力投資峰會上“人工智慧”成熱點

·京東用人工智慧撬動零售革命

·“人工智慧+移動網際網路”易華錄打造智慧交通引擎

·“未來已來”2017世界機器人大會8月23日開幕

人工智慧（Artificial Intelligence）：

是指使用機器代替人類實現認知、識別、分析、決策等功能，其本質是對人的意識與思維的資訊過程的模擬，是一門綜合了計算機科學、生理學、哲學的交叉學科。

作為一種基礎技術，理論上講人工智慧能夠被應用在各個基礎行業（如:AI+金融、AI+醫療、AI+傳統制造業等），同時也有像機器人這樣具體應用的行業概念。

· 發展趨勢 ·

目前，中國的人工智慧研究處於爆發期，中國人工智慧相關專利申請數從2010年開始出現持續增長，於2014年達到19197項，並於2015年開始大幅增長達到28022項。2016年，中國人工智慧相關專利年申請數為29023項。

根據烏鎮智庫釋出的《全球人工智慧發展報告》資料顯示，在人工智慧專利數量方面，中國已經獲得了長足的進步，在過去三四年已經超越了美國。

2007-2016年中國人工智慧相關專利申請數統計

· 行業分類 ·

人工智慧行業主要分為基礎支撐、技術應用和方案整合這三大板塊。基礎支撐主要包括 CPU/GPU/NPU，感測器，深度學習和神經網路。

*本報告研究範圍為以上產業鏈內容。

產業鏈佈局

據參照系資料庫顯示，目前全國從事人工智慧領域相關的企業共有346家。下面將從基礎技術支撐、技術應用領域、方案整合領域三方面來介紹相關企業的具體發展情況。

· 基礎技術支撐 ·

在該階段中誕生了基礎理論、基本規則和基本開發工具。在此階段，演算法和計算機對AI的發展起到主要推動作用。

現在主流應用基於多層網路神經的深度演算法，一方面不斷加強從海量資料庫中自行歸納物體特徵的能力，一方面不斷加強對新事物多層特徵提取、描述和還原的能力。對演算法來說，歸納和演繹同樣重要，最終目的是提高識別效率。

【相關企業】

基礎支援領域相關的企業一共有4家，分別為深圳真時科技有限公司、崑山塔米機器人有限公司、塔米智慧科技（北京）有限公司和蘇州科大訊飛教育科技有限公司。

· 技術應用領域 ·

人工智慧發展的第二個階段，演算法和計算力已經基本不存在堡壘，資料將成為主要驅動力，推動人工智慧更迭。在此階段，大量結構化、可靠的資料被採集、清洗和積累，甚至變現。

自然語言處理（NLP，natural language processing）：是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向，主要研究人與計算機之間用自然語言進行有限通訊的各種理論和方法，是一門融語言、計算機和數學於一體的科學。

自然語言處理大致分成自然語言理解和自然語言生成兩大部分，包括句語法義分析，資訊抽取，文字挖掘，以及語音識別，語音合成和機器翻譯等技術。機器翻譯研究如何利用計算機實現自然語言之間的自動轉換，是人工智慧和自然語言處理領域的重要研究方向之一。

計算機視覺和影象識別原理

【相關企業】

人工智慧技術應用領域相關企業有108家，下圖中列舉的5家企業為深圳碳雲智慧科技有限公司、北京捷通華聲科技股份有限公司、北京星核軟體有限公司、北京艾克斯智慧科技有限公司、上海海知智慧科技有限公司。

（部分企業列表）

· 方案整合領域 ·

到了人工智慧發展的第三個階段，場景驅動作為主要驅動力，不僅可以針對不同使用者做個性化服務，而且可在不同場景下執行不同的決策。

【相關企業】

人工智慧方案整合領域相關企業達234家，以下列舉的為部分企業名稱，分別為北京盛開互動科技有限公司、北京文安智慧技術股份有限公司、北京市商湯科技開發有限公司、上海經達資訊科技股份有限公司。

（部分企業列表）

投資動向分析

以下將從最受機構喜愛的企業、投資機構佈局、企業資本狀態分佈情況和區域分佈狀況這四方面來做具體的分析。

· 最受機構喜愛企業 ·

從參照系資料庫提供的資料來看，最受投資機構喜愛的企業是北京市商湯科技有限公司。機構介入數多達19家，包括IDG資本，萬達集團，華興資本，TCL創投等。其次是深圳前海達闥科技有限公司，機構介入數為12家，包括富士康、深創投等。

· 投資機構佈局 ·

從投資機構的佈局上看，真格基金投資的人工智慧相關企業達14家，位列第一。IDG資本投資和達晨創投分別為7家企業，紅杉資本和啟迪創投分別為6家。

· 企業資本狀態分佈 ·

從企業資本狀態的分佈情況來看，346家人工智慧領域相關企業中，其中15家企業為A股公開交易狀態，14家企業為新三板上市狀態。

15家A股上市企業名單

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14家新三板上市企業名單

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· 區域分佈狀態 ·

從人工智慧行業相關企業的市級分佈情況來看，佈局最多的是北京市，有多達124家關聯企業。其中上海市共有47家相關領域企業。

除北京和上海外，人工智慧領域企業分佈最多的是深圳市，企業數量為42家。其次為杭州市，企業數量達34家。

市級分佈狀況

12月初，騰訊研究院和BOSS直聘聯合釋出了一份《全球人工智慧人才白皮書》,報告顯示,全球AI領域人才約30萬,而市場需求在百萬量級。其中，高校領域約10萬人，產業界約20萬人。全球共有367所具有人工智慧研究方向的高校，每年畢業AI領域的學生約2萬人，遠遠不能滿足市場對人才的需求。

在人工智慧領域方面，美國、中國、日本和英國是全球最領先的四大國家，以色列和加拿大也重點規劃。英國在AI“道德和合法化”方面做的最好，而日本在機器人應用AI領域領先。美國是全球當之無愧的AI技術領導者，也擁有全球最多的AI初創公司。中國的AI發展則已經納入政策重點扶持物件，中國政府希望在2030年在AI技術領域可以成為世界領導者。

但是全球的AI領域在人才方面共同面臨著巨大的緊缺，據白皮書報告全球AI領域人才約30萬,而市場需求在百萬量級，由於人才緊俏，擁有數年經驗的AI工程師的年薪可以達到30萬-50萬美元的水平。

毋庸置疑，人工智慧發展前景很大，當今世界科技屬於第一生產力，想要跟著潮流走，就必須掌握最基本的計算機、數學、心理學、哲學知識等，需要大量的資料深度學習，不斷最佳化演算法模型才能跟上時代的步伐。

人工智慧（Artificial Intelligence）英文縮寫為AL，它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智慧一般是作為輔助人類工作的工具而出現的，例如：電話是為了人們方便聯絡而產生的；智慧手機是為了人們更加方便的相互通話，更方便的查閱資料，記錄自己的生活而產生的；AR(增強現實)VR(虛擬現實)是在人們不滿足與不切實際的體驗而產生的……

人工智慧從誕生以來，逐漸應用於各個領域，並且不斷髮展、不斷進步，包括研究機器人、語言識別、人臉識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧可以對人的思想意識的資訊模擬出來個人的喜好，根據不同地點，不同氣候，為個人推送想關的資料。

人工智慧研究的主要的目標是使用科技製造出來的機器來幫助人們實現複雜的、高危的工作。從而大量的解放勞動力，不僅給公司減少了工資支出，而且還大大提高了工作效益。

自2016年AlphaGo和李世石之間圍棋的世紀大戰，最終AlphaGo以4:1的戰績戰勝了世界冠軍李世石，從而人們更加重視人工智慧的發展。在這一年左右的時間內人工智慧發展更是迅速。

推出了無人駕駛的Alpha巴

這個問題讓我想起另外一個無關的話題：某某行業有發展前景嗎？

如此一來，堅定此行業是有發展前景的，自然會奮勇當先，首當其衝，懷疑行業的發展前景的自然猶猶豫豫，徘徊，所以這個問題跟某行業有沒有發展前景有著類似的角度，主觀因素變化差異大。比如你是一個傳統的製造業老闆，前期你沒有接觸過人工智慧技術，你會大量剝削工人的剩餘價值，已達到自己的效益，然而，隨著人工智慧的迅猛發展，你意識到人工智慧在某方面可以取代工人，提高工作效率，所以你認為人工智慧能夠以較低的時間成本來獲取你最高的利益，這時你覺得人工智慧的未來必定是有前景的，因為它能夠給你帶來某種利益，對吧。這就是人的主觀因素隨著技術的發展，受到影響，存在變化差異。

上面說到的是主觀因素，其次是客觀因素。人工智慧在未來是否會如人類所期望的那樣，得到更好的發展，最起碼不會給人類“打臉”，我們還不得而知。但可以確定的，目前的人工智慧在技術上的確突破諸多的瓶頸，取得了不錯的發展成果。

人工智慧的發展前景不可限量，但目前離趕超人腦還有非常漫長的距離。

一、人工智慧產業的發展前景光明

　　賽迪的資料顯示，2015年全球人工智慧的市場規模為1683.9億元（人民幣，除非明確標註為其他貨幣，否則下同），預計2018年會逼近2700億元，年均複合增長率達到17%，預計2020年全球市場規模將達4000億元。Tractica則預測，至2025年，全球範圍內人工智慧產業的收入的年均複合增長率將進一步大幅提升，達到57%以上。

　　在我國，人工智慧產業的發展前景同樣樂觀。根據《經濟參考報》的論述（《人工智慧迎風口，明年市場規模將破380億》，2017年3月17日），2016年中國的人工智慧市場規模快速增長，全年達239億元，預計2018年將達到381億元，複合增長率達26.3%。2017年7月，國務院印發的《新一代人工智慧發展規劃》中預計，我國到2020年人工智慧總體技術和應用將與世界先進水平實現同步，核心產業規模超過1500億元，到2025年超過4000億元，到2030年人工智慧理論、技術與應用總體達到世界領先水平，核心產業規模超過1萬億元，帶動相關產業的規模超過10萬億元。

　　二、全球人工智慧投資呈爆發式增長態勢

　　人工智慧發展的光明前景吸引到一眾巨頭紛紛投入和熱烈追捧。根據CB insights的統計，2016年，僅是初創企業即已有550家共獲得658宗投資，投資金額接近50億美元，較2015年增加超過60%。具體來看，僅僅在2016年第四季度，人工智慧領域就有173宗投資交易，成為近5年投資較為活躍的一個季度（見圖1）。

　　Forrester則估算，2017年全球人工智慧的投資金額同比增長更是達300%以上。未來數年，該領域的投資仍將保持爆發式的增長態勢（見圖2）。

　　三、中美兩國引領人工智慧投資熱潮

　　中美兩國政府都把人工智慧當作未來的主導性戰略，出臺發展戰略規劃，從國家戰略層面進行整體推進。從全球範圍看，目前人工智慧發展領先的也是中美兩國。根據騰訊研究院資料，截至2017年6月，全球人工智慧企業總數達到2542家，其中美國擁有1078家，佔據42%；中國其次，擁有592家，佔據23%。其餘的872家企業分佈在瑞典、新加坡、日本、英國、澳大利亞、以色列和印度等國。

　　自1999年美國第一筆人工智慧風險投資出現以後，全球人工智慧加速發展，在18年內，投資到人工智慧領域的風險資金累計已達1914億元。其中，美國佔了978億元，領先中國54.01%，佔據全球人工智慧風險投資金額的50.1%；中國僅次於美國，為635億元，佔全球的33.18%，其他國家合計佔15.73%。

　　若將考察範圍放寬到風險投資以外的領域，美國在2012年-2017年的投資約達191.9億美元。其中，2016年已高達48.7億美元，較2012年放大了8.7倍。2017年，業內估算其投資額達60億美元，較2016年進一步上升23.2%。

　　中國在2012年-2017年的投資金額約達1314億元，與美國相當。不過，中國在這一領域的投資呈後發趕超態勢，無論投資額抑或投資增速均已開始明顯超越美國：2017年，中國在人工智慧領域的投資總額高達582億元，較2016年上升65.3%，投資額及其增長率均領先美國。

　　四、中國的投資方向和領域或應作出調整改進

　　當前，中國雖然在人工智慧的投資總額及增速上均已超越美國，但受近期中美貿易糾紛的影響和啟發，中國在投資的方向和領域上或應作出調整改進。騰訊研究院的資料顯示，目前，中國的投資較為集中在應用層。融資佔比排前三的領域分別為計算機視覺與影象，融資143億元，佔比23%；自然語言處理領域融資122億元，佔比19%；自動駕駛/輔助駕駛領域融資107億元，佔比18%。

　　而美國的投資則更為看重基礎層。在美國的人工智慧企業中，融資佔比排前三的領域分別為晶片/處理器領域，融資315億元，佔比31%；機器學習應用融資207億元，佔比21%；自然語言處理領域融資134億元，佔比13%（見圖5）。

　　美國的人工智慧晶片企業共有33家，在其全部人工智慧企業數量中的佔比僅為3.2%（見圖6），但融資量卻佔到了第一，融資份額是企業數量份額的10倍以上，其晶片實力及資金吸引力可見一斑。

　　人工智慧作為新一輪產業革命的核心引領科技，其“大國重器”的地位不言而喻。也正因為如此，政府亟待在下一階段透過合理方式，引導市場資源更多投向基礎領域，以真正把經濟安全和資訊保安掌握在自己手中。

人工智慧是在不斷的進化提高。是永遠都存在的。放晴看世界：看看人類的發明創造：天上飛的、地上跑的、身上穿的、口中吃的、手上玩的，哪樣東西不是人類智慧的產物？除非人類與地球同遭毀滅，否則人類智慧永遠是推動世界發展前進的發動機。它的前景是無限的。

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧的發展可以讓機器更加精準，讓產品質量合格率更高。所以現在新興了一個崗位，叫做人工智慧工程師，它的誕生已經正在成為IT行業需求缺口最大的崗位，AI工程師平均年薪較其他崗位平均年薪高。機器學習超過70%從業者月薪為20K-50K。

統計學是關於認識客觀現象總體數量特徵和數量關係的科學。它是透過蒐集、整理、分析統計資料，認識客觀現象數量規律性的方法論科學。它的特點主要為精準、可檢驗，所以統計學和人工智慧是相輔相成的，如果把人工智慧比喻成一個人體的話，統計學就是人工智慧的靈魂（或者說是素質、人品），計算機屬於人工智慧的血液（負責傳輸運動技能）。

目前國家比較靠前、技術能力領先的企業已經將人工智慧作為研究物件，不斷應用於行業終端，人工智慧的蝶變會讓我們身邊潛意識發生變化，讓我們期待它給我們帶來的震撼吧！！！

下面給大家看一些未來產品，相信不久就能到來哦～

當然有前景！智慧現階段是突飛猛進，迅速發展，速度之快都不是我們能想象的，智慧是這個時代的產物，它堆動人類向更高極的層面進發，給人類代來更大的便利和快捷，發展的前景是巨大的！

有前景。未來世界上人工智慧的世界，發展趨勢是大勢所趨。前景一邊光明。其實人工智慧早就融入到我們的生產生活中了，人工智慧就是自動化。工廠企業早就自動化了。沒有完成自動化轉型的都倒閉了。進化要發展的方向就是高度自動化，廣泛自動化，全面自動化。

答案是明確，人工智慧肯定是非常有前景的，現今那麼多，大的，頂尖的，高科技企業巨頭早在十幾年前，就大把大把的“銀子”投入了人工智慧技術的研發之中，並且現在和可預期的將來都將更大力度的投入開發此技術。這些高科技巨頭和它們的關係脈絡基本代表了人類的最高智慧的集合，他們在科學發展上的眼光是不會錯的，且人工智慧技術的初級產品也越來越多的出現在了我們的生活中，如新華社最近推出的AI主播，就得到了很多人的關注和好評。

人類社會的發展就是生產力的飛速發展，人工智慧技術的發展將會極大的推動生產力發展，所以人工智慧技術的發展是大勢所趨，是時代的潮流。雖然人工智慧的應用會給我們很多職業帶來很大的衝擊，但不管我們個人喜不喜歡，認不認同，人工智慧越來越多的融入人類社會的程序是不可阻擋的，是前景明確的。

中國已經成為當今世界最具創新活力的市場，特別是科創板的推出，物聯網、人工智慧和生物科技為核心的創新企業發展釋放潛力，並有望得到快速擴張。

各界積極備戰因新經濟所釋放的資本紅利，在資本市場以5G、AI、IoT和生物科技的創新代表性企業，將成為受到市場青睞和追捧。

優必選

在獲得騰訊領投的8.2億美元后，估值上漲至50億美元，這將是全球最大機器人企業，也是機器人明星企業。

圖靈機器人

圖靈機器人是一家以語義和對話技術為核心的人工智慧公司，在人工智慧機器人領域擁有數百項核心專利，去年還獲得了一筆3.5億元B+輪融資，是當前機器人領域名副其實的獨角獸企業。

曠視科技

國內有四大機器視覺獨角獸，而曠視科技則是人工智慧領跑者，入圍《快公司》公佈中國最具創新能企業十強，公開資料顯示技估值超過20億美元。就在近日有訊息指出曠視科技擬不同權形式在港上市，集資規模暫定為5億至10億美元。

歐瑞博

歐瑞博作為智慧家居最具代表性企業之一，備受資本青睞，此前獲得了軟銀賽富、聯想之星、虎童基金等機構超過2億元的投資。憑藉優秀的產品力與技術能力一直引領智慧家居行業風向。

地平線

在全球掀起一輪自動駕駛競賽，以此同時，無人駕駛也是各路資本追逐物件，而自動駕駛汽車製造AI晶片的地平線近日獲得6億美元資金，估值在30億至40億美元。

思必馳

為了推動語音技術更好落地，思必馳釋出了第一代AI晶片TH1520，適用於語音應用場景下的AI專用晶片，對於思必馳來說，AI語音的商業化落地能力得到了資本青睞，就在去年獲得數億元D輪融資，這與思必馳未來的戰略佈局密不可分。

碳雲智慧

成立之初就備受矚目，全球頂級資本蜂擁而至，不到半年就完成騰訊領投的1億美元融資，估值飆漲至10億美元，是全球成長最快的獨角獸企業。

海爾生物醫療

伴隨⼈⼯智慧技術⽇益成熟，以及物聯⽹技術應⽤各⾏業，其中海爾⽣物醫療在過去⼀年就積極向物聯⽹科技創新轉型，並在示範應用建設方面取得突破性進展，在業內看來，隨著“健康中國”戰略的持續推進，海爾⽣物醫療創物聯網生物科技解決方案服務商的戰略方向將在⽣物科技領域掀起新變⾰，其發展潛⼒將為⾏業發展賦予⽆邊際的延展。

最後

在人工智慧技術落地應用中，因國內擁有龐大使用者基礎、資料和應用優勢，將會進一步啟用物聯網部署，特別科技創新和資本市場相融合推出科創板，為科技創新注入活力，國內圍繞人工智慧、AI 晶片和生物科技等創新企業迎來重大資本紅利。

一個故事一首歌｜魔鬼中的天使

為了自由與平等，

不惜付出任何代價！

—— 喬喬

魔鬼中的天使來自妳之國00:0012:46

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能工智人計劃曝光後即招來多方質疑與反對。

梵蒂岡教皇直言此瘋狂行徑是在向上帝挑釁，好奇心與自大狂的結合體就是魔鬼撒旦！

德國副總理喬納斯教授極力抨擊能工智人，說楚傑的計劃將徹底改變人類的生物屬性，破壞社會倫理，這將是既基因改造被濫用後人類又一次不計後果的愚蠢行為。激動萬分的教授在一次大會上居然對著攝像機說：楚傑，FUCK！

還有一個叫“蟻穴”的神秘組織聲稱：一旦能工智人計劃成功，世界格局將發生兩級鉅變，有錢有勢者勢必會成為最先的應用者，而剝削成性的他們會把無緣應用的人視作低等的畜類，。他們發出警告：為了自由與平等，不惜付出任何代價！

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楚傑並不在意這些反對與威脅。人類幾千年農耕文明，但自打蒸汽機被髮明之後，工業革命，技術革命，資訊革命，AI革命，區區數百年，人類已經卷入瘋狂變革的洪流無法自拔，不管是利是弊，不管結局如何，誰又能讓它停下來？

而且，很多國家都在開展著同類研究計劃。美國和日本的一些同行在某些方面也取得了很大的突破，如果他們擁有了母親的腦神經元接收轉換公式，他們可能會搶先贏得勝利。

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夢境1號已升級為夢境7號。

為大腦植入資訊體，瞬間改變人的知識結構逐步成為現實。

楚傑團隊還開發了一款頭盔，人只要帶上頭盔，便能搜尋附近的智慧終端，輸入密碼，人腦即可控制此裝置。

但實驗過程中，實驗員多次出現噁心甚至是昏厥等情況。

人腦的生理機能會在高速運轉過程中迅速下降，機器累了有辦法，腦子累了，如何是好？

更讓楚傑感到懊喪的是，只要斷開聯接，裝置即刻不受控制，彷彿沒有靈魂的殭屍。

長期聯接操作會讓人吃不消，而無法將自主思維賦予裝置，能工智人的頭盔就只是一個遙控器！

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計劃陷入僵局，楚傑幾近崩潰。

無奈，他選擇與世界最大的藥品廠商OG合作。在服用了OG公司提供的藥丸後，大腦機能大大加強，互聯操作變得輕鬆愉悅，有如神助。

在2052年的世界科技博覽會上，能工智人頭盔大放異彩，無腿少女百合子透過互聯穿著奈米骨骼服跳起了芭蕾舞。聾啞人吉米透過頭盔與智慧語音終端為其戀人朗誦了情詩。

媒體為之瘋狂，世界為之震驚。

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名譽與財富隨之而來。而最大的受益者卻是OG製藥。其生產的藥丸被稱作大腦電池，很多人即便不戴頭盔，也要來幾粒。

這讓楚傑感到很痛心。他設想中的新時代，根本不是這個樣子。

計劃越接近實現，楚傑就越萌發出更多的計劃！

就如他對機器人小愛的幻想，他想要賦予小愛獨立的思想，自主的思維，他想要小愛變成人。

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可惜這些都還只是妄想。所有機器人意識覺醒的故事都是科幻小說，所謂的自動自主化都是被設定好的資料堆積。

回想當年母親自殺的真正原因是絕望，即便她接收破譯到了父親大腦的資訊，可那些都只是父親腦海殘留的一絲訊號，就好像石塊擊中湖水，泛起漣漪，我們可能捕捉到了水紋，甚至清晰地掌握其規律，但那塊石頭卻已然沉入湖底。

母親挽回不了父親的生命，而楚傑，則抓不住那塊石頭。

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很多時候，楚傑生活得更像一個修道者。楚傑不相信愛情，他知道愛情只是頭腦中多巴胺分泌而形成的一種生物程式，這種愛情遲早會被批次設計。

美麗的詩韻是楚傑的助理，她是楚傑的追隨者，她信奉楚傑的所有觀點，除過這愛情程式論。她愛楚傑，她相信她會永遠愛他，哪怕去死。

可楚傑一次次冰冷的拒絕讓她痛苦，她流淚質問楚傑：為什麼你的心就像是一塊石頭！

這句話並沒有打動楚傑，但卻讓楚傑茅塞頓開！

心！石頭！石頭！心！

（待續）

關於人工智慧的話題，我們經常聽到兩種聲音，一種是擔心人工智慧會替代某些人的工作，另一種是認為人工智慧會創造一些新的崗位。

人工智慧正在改變全球就業市場。從重塑職業道路到開拓新市場，對於那些希望學習新技能並堅持不懈的人來說，這是一個激動人心的時刻。世界經濟論壇（WEF）的一份報告指出，到2022年，人工智慧將創造5800萬個新工作崗位。那些希望利用這一巨大機遇的人，需要專注於重新學習和提升技能，並採取積極的學習方式，這樣他們就能在現代人工智慧時代找到一些最搶手的工作。

1.AI架構師

AI架構師是未來最熱門的工作之一。隨著所有行業的企業都在推動先進的人工智慧系統，熟練的AI架構師需要試驗關鍵任務解決方案，並制定可行、可靠且經濟高效的AI計劃。

資訊管理、使用者體驗、分析、安全性和基礎架構等關鍵業務垂直領域都需要強大的AI架構來生成有形的業務解決方案。因此，合格的人工智慧架構師將受到高度追捧，並且預期年薪很容易超過10萬美元。

成為一家優秀公司的AI架構師需要大量的教育和經驗。如果您擁有計算機科學、統計學或應用數學的高階學位，並且已經在機器學習和深度學習環境中工作過，那麼您可以考慮提升自己，擔任AI架構師的角色。註冊線上人工智慧程式，訓練並證明您適合這項工作。

2.機器學習工程師

受到採用AI和ML的企業的高度追捧，機器學習工程師的平均年薪為114,856美元，其中優秀的工程師年薪高達20萬美元。每個智慧企業都需要軟體工程師來開發程式碼，並匹配一個數據科學家來收集、分析並從資料滾動的海洋中獲取需要的內容。重要的是這兩者協同工作以產生最佳的AI應用程式，但實際上，這兩個角色很難相互理解。機器學習工程師需要成為這兩個看起來疏遠的兩部分中間的橋樑。

ML工程師必須精通程式碼和資料科學，以確保業務的最佳結果。因此，ML工程師必須具備資料科學、預測模型和應用研究的背景，並且具有敏捷開發流程和主要程式語言（如Java和Python）的經驗。

在網上有各種免費和付費的線上課程，讓你為機器學習工程師的角色做好準備。實際上，你可以從谷歌免費的15小時機器學習速成課程開始，然後從那兒開始繼續學習。所有主要知名大學都開設機器學習課程。

3.資料科學家

資料是新的貨幣，資料科學家是其新的財務主管。這些人員收集、分析並理解極其龐大和複雜的資料集，從而為企業制定戰略規劃提供可操作的見解資料科學家的需求非常大，今天絕對每個企業都需要一位資料科學家。難怪資料科學家的平均年薪為120,931美元，而高階管理人員的收入遠不止於此。如果您希望從程式設計師或軟體開發人員的角色升級，那麼，成為資料科學家是下一個重要的步驟。

要成為一名程式設計師，您需要熟悉Hive、Hadoop、MapReduce和Spark等平臺，並熟練掌握Perl、Python和SQL等統計計算語言。優秀的公司通常希望擁有碩士學位或甚至是計算機科學或數學博士學位的人。如果您在這個領域，努力提高您的知識和經驗，以獲得所有相關平臺和語言的專業知識，積累機器學習的經驗，並尋求展示強大的分析和溝通技巧的機會。

4.商業智慧（BI）開發人員

開發強大的人工智慧應用程式在很大程度上取決於分析複雜資料和繪製圖片，以顯示業務發展方向。如果廣告系列產生積極的結果或需要工作，商業智慧就會顯示出來。成為一名優秀的BI分析師需要非常敏銳的技術和分析技能，以及在建模、設計和維護複雜的基於雲的資料平臺方面的優勢。

最棒的是，您可以透過計算機科學學士學位進入商業智慧領域。但是，您必須磨練自己的技能，並在資料探勘、伺服器整合、資料倉庫設計、SQL查詢和BI技術等領域獲得豐富的經驗。

確保對平行計算、基準測試、AI和機器學習有足夠的瞭解。再一次，您可以參加免費或付費的線上課程或加入當地的大學來發展您的技能。有了足夠的激情和毅力，你就可以期望下每年的工資平均數為99,809美元。

5.AI倫理學家

在現代數字領域中發現相關性的另一項非常重要的工作是AI倫理學家。人工智慧滲透日常生活的規模之大，以及收集和交換的敏感資訊之多，迫切需要劃定一些倫理界限。誰讓AI系統負責？ AI機器人犯罪的法定處罰是什麼？

隨著法規的收緊和管理機構的加強，正在全力推廣人工智慧的企業將需要聘請人工智慧倫理學家，以確保法律和道德界限，從而控制人工智慧。需要制定道德框架，AI倫理學家將是高薪人士，具有高階學位和成功記錄的研究科學家和人工智慧專業人員有望成為AI世界道德規範的守護者。

總結

正如您可能已經注意到的那樣，人工智慧、機器學習和大資料創造的就業崗位將超過它們消滅的就業崗位。為了充分利用這一發展，你需要的是一種強烈的激情，去發展你的技能，提升你的經驗，探索新的增長途徑。從今天開始，不僅要避免你的工作被人工智慧搶走，而且要抓住機會，無限成長。

人工智慧是時代變遷的標誌，人類不斷趨向於讓人工智慧取代更多的人類生活習慣或行為，所以前景可觀。不管選好對的智慧領域很重要，有些人工智慧也許是很難突破。

人類社會的發展就是生產力的飛速發展，人工智慧技術的發展將會極大的推動生產力發展，所以人工智慧技術的發展是大勢所趨，是時代的潮流。雖然人工智慧的應用會給我們很多職業帶來很大的衝擊，但不管我們個人喜不喜歡，認不認同，人工智慧越來越多的融入人類社會的程序是不可阻擋的，是前景明確的。

作為一名多年從事人工智慧的程式設計師，目前主要的研究領域是目標檢測、OCR、例項分割、人體姿態估計和人臉識別，所以我來回答一下這個問題。

首先，人工智慧是當前計算機行業最高階、待遇最高的崗位，也是未來發展趨勢，計算機出身的研究生基本都選擇這個行業，很多java、web開發、資料開發人員也開始轉行人工智慧，AI未來發展空間巨大，選擇這個行業可以說非常有前途，從這些年發展來看，無論讀研專業選擇、半路轉換人工智慧都能實現薪資的大幅增加，就業情況樂觀，是不二之選。

專業選擇或者java轉行人工智慧，都需要做好以下幾個方面準備：

第一：基礎知識儲備。人工智慧需要有一定的機器學習基礎，需要了解機器學習當中基本的概念、理論和方法，例如什麼是訓練集、測試等，以及專業名稱，例如什麼是過擬合、模型如何調優等，尤其需要深刻了解什麼神經網路，神經網路模型工作原理等。這些概念和方法是人工智慧的基礎。

第二：程式語言：研究生可能會學習MATLAB、C語言等做實驗使用，程式設計師可能會對java、c++等比較熟悉。而人工智慧從業者更多的使用python語言，因此建議先花一個禮拜學習python語言，完成語言的基本入門後就可以開始人工智慧之旅了。

第三：人工智慧基礎準備：學習瞭解人工智慧基礎方向，如目標檢測、OCR、人臉識別基礎知識，瞭解大概方向和現狀以及演算法等。嘗試做基本的人工智慧專案，例如人臉檢測、行人檢測等，透過這些例子提升自己的成就感，然後在由易到難。

第四：人工智慧進階與精通：有了基礎知識和基本認識後，就可以開始做其他複雜有意義的專案，例如版面分析、影片分析等。

答案是肯定的啊。就像最近來說，美國布朗大學的研究人員已經發明一種新機器人，它可以自學語言和素描。在只教它一門語言的情況下，它就可以自學其他所有的語言。比如說，當它學完日語筆畫後，有了學習日語筆畫的經驗，這個機器人就可以自己分析英語的書寫順序、單詞順序，漢語的書寫順序，來學會書寫多種語言的能力。實際上是研究員給它編寫了兩種演算法。第一種是“全域性”演算法，即對已經出現的內容進行分析，使機器看到了文字，就像是我們人類對一件事情的判斷。另外一種“地方”演算法，就是對部分內容進行規劃處理，即如何書寫文字，幫助機器人決定如何放置每一筆畫，區分每個字母在單詞中的位置，以及如何放置它們的順序，以作出正確的單詞。處理事情的時候要一步一步的來。這兩種演算法結合就是處理事情的邏輯。不過其實他們的研究員起初是想讓這個機器人替代在辦公室做圖表的工作人員，讓我們離開做圖表這種枯燥的工作，但卻意外發現它的學習能力這麼強。所以人工智慧的潛力很可能遠遠超乎我們的想象甚至是研發人員的想象。

我認為人工智慧前景必然是光明的，但是完全應用到生活中還要有一定的時間。

人工智慧經歷過三次浪潮，前兩次是技術不成熟等原因，化為泡沫。這一次，隨著網際網路和移動資料的成熟，人工智慧真正的進去到大眾的視野。比如最近的無人駕駛，無人零售，智慧語音等等。機器人的發展也日漸成熟

不過現階段的人工智慧也沒有說是很成功的。畢竟還沒有實質上對人類生活產生很大的影響，慢慢的滲透我們生活的點點滴滴。

比如智慧家居，其實很多功能都是雞肋。並不實用。但是未來是光明的，也許在下一波人工智慧的浪潮中，就是會真正的走進千家萬戶，顛覆我們的生活吧。

在以上的分享關於這個問題的解答都是個人的意見與建議，我希望我分享的這個問題的解答能夠幫助到大家。