人工智慧在近幾年得到了網際網路領域的廣泛關注，不少網際網路公司都開始陸續佈局人工智慧領域，也出現了一批發展前景不錯的產品，但是由於人工智慧自身是一個典型的多學科交叉領域，所以難度比較大，從整體發展來看，目前的人工智慧依然處在行業發展的初期。
在大資料技術的驅動下，機器學習（深度學習）、自然語言處理和計算機視覺得到了一定的支撐，陸續出現了一批相關的產品，比如自動駕駛、智慧診療、智慧物流等，但是由於目前人工智慧領域還有大量的課題有待攻克，所以不少人工智慧產品遭遇了落地難的問題，這個問題在2018年下半年也引起了大量的關注，這也導致了一些人工智慧團隊開始進行結構性調整，以適應人工智慧領域新環境的變化。
雖然目前一些人工智慧產品遇到了落地難的問題，但是如果就此來判斷人工智慧行業進入了所謂的“冬天”還為時過早，原因是人工智慧行業發展的基本面和前景還是不錯的。人工智慧與大資料、雲計算、物聯網等技術作為產業網際網路的關鍵技術，在未來的產業網際網路階段一定會得到重視和發展，尤其是人工智慧領域。
產業網際網路的目的是為廣大的傳統行業賦能，透過深入到傳統行業中，產業網際網路能夠為企業的創新和管理提供幫助，可以說產業網際網路是傳統行業結構性升級的重要內容之一。從這個角度來看，未來人工智慧領域的發展空間還是非常值得期待的。
未來，人工智慧產品將廣泛存在於社會的各個領域，作為職場人來說，未來與智慧體（Agent）進行交流合作的機會將會逐漸增多，所以掌握一定的人工智慧技術還是有必要的。
人工智慧在近幾年得到了網際網路領域的廣泛關注，不少網際網路公司都開始陸續佈局人工智慧領域，也出現了一批發展前景不錯的產品，但是由於人工智慧自身是一個典型的多學科交叉領域，所以難度比較大，從整體發展來看，目前的人工智慧依然處在行業發展的初期。
在大資料技術的驅動下，機器學習（深度學習）、自然語言處理和計算機視覺得到了一定的支撐，陸續出現了一批相關的產品，比如自動駕駛、智慧診療、智慧物流等，但是由於目前人工智慧領域還有大量的課題有待攻克，所以不少人工智慧產品遭遇了落地難的問題，這個問題在2018年下半年也引起了大量的關注，這也導致了一些人工智慧團隊開始進行結構性調整，以適應人工智慧領域新環境的變化。
雖然目前一些人工智慧產品遇到了落地難的問題，但是如果就此來判斷人工智慧行業進入了所謂的“冬天”還為時過早，原因是人工智慧行業發展的基本面和前景還是不錯的。人工智慧與大資料、雲計算、物聯網等技術作為產業網際網路的關鍵技術，在未來的產業網際網路階段一定會得到重視和發展，尤其是人工智慧領域。
產業網際網路的目的是為廣大的傳統行業賦能，透過深入到傳統行業中，產業網際網路能夠為企業的創新和管理提供幫助，可以說產業網際網路是傳統行業結構性升級的重要內容之一。從這個角度來看，未來人工智慧領域的發展空間還是非常值得期待的。
未來，人工智慧產品將廣泛存在於社會的各個領域，作為職場人來說，未來與智慧體（Agent）進行交流合作的機會將會逐漸增多，所以掌握一定的人工智慧技術還是有必要的。