AI到底是什麼？

我相信很多一部分人是跟著AI這股浪潮而走，卻沒有靜下來，專心的研究“何為AI”、“AI為何”？

還記得前不久，很多人被一段機器人後空翻的影片刷屏了，人形機器人不僅走“梅花樁”，還可以後空翻。超強機器人的出現，讓AI走入了更多人的世界中！

好奇AI的同學，你們也肯定看過這個影片吧？

這個機器人在2014年只能夠單腿站立，16年可以踏雪，而17年卻可以後空翻，今年可以開門等功能。

這一切都需要AI（人工智慧）技術來完成！

人工智慧有多火？

你還記得前斷時間炒火的“哪些行業會被人工智慧所取代嗎”？取不取代不重要，重要的是，人工智慧在快速的發展，迫不及待的想要進入到大家的生活！

今日，網路上流傳一份2018屆網際網路校招薪酬清單，引發眾多相關人員的關注。

（據拿到offer同學反饋，清單資料比較準確）

由於網際網路企業中深度學習、機器學習、人工智慧等崗位的白熱化，在企業看來，校招年薪25萬人民幣可能真的只是白菜價。比如騰訊公司相關崗位，年薪可達50萬，而谷歌中國的人工智慧崗位年薪競達56萬人民幣。看來薪資真的是反映了目前網際網路急需的人才是什麼。

人工智慧如此火，如何學習？

業內人士表示，由於人才匱乏，網際網路的發展，人工智慧崗位的薪資水漲船高，而博士畢業生起薪或可高達百萬元，“否則根本留不住人”。而且，即便這樣的人也很難“上手就用”，都要在公司經過數月至一年的專業培訓。

如果你只是應屆畢業生，或是轉行人員。也可以透過學習，專案的聯絡，達到同等水平。

人工智慧到底都學什麼？

（需循序漸進，從基礎開始）

· Python核心程式設計

· Python和Linux高階程式設計

· 前端開發

· Web開發

· 爬蟲開發

· 人工智慧

人工智慧，人才需求如何？

現在無論是大型科技企業，還是初創公司都面臨一個窘境：AI 人才極度緊缺。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，遠遠不能滿足市場對人才的需求。

很多人都在問：人工智慧目前是很火，但是能火多久呢？

從目前的人才需求來說，火多久不應該是你關心的，值得你關心的是如何進行，因為如今的社會發展之快速，是你無法想象到的。在n多年前誰能想到如今會有智慧手機呢？在今天的你，也很難想象到機器人如真人一般，如今人之聰明，未來又會有什麼新的智慧產物，誰也不知道。但值得相信的就是各大企業都在重視這一部分。

不要讓你的猶豫，耽誤了你前進的腳步。

資料驅動的人工智慧現在可以應用於複雜的問題集，人類從未能夠完全整理模擬演算法的解決方案。為什麼不？在某些情況下，人類已知的解決方案太細緻和複雜，無法轉化為程式碼（影象識別是一個領域：想想要向計算機描述貓需要多少“規則”）。在其他情況下，這是因為我們甚至還沒有解決問題。藉助現代機器學習和深度學習方法，計算機可以構建針對問題的高效能解決方案，而不會暴露該解決方案的基本原理或邏輯。這在人工智慧和人類智慧之間產生了一個尖銳的裂痕 ，後者不是前者的先決條件，而前者不一定會推進後者。人工智慧現在處於與人類智慧不同的路徑上。對人工智慧的現代統計方法是對我們思考問題的方式以及解決問題意味著什麼的一種根本性消除。現在，關於特徵選擇和分類器選擇的學習和知識的語義學的哲學選擇現在已經很多了。新型的智慧不一定會回到我們自己的世界觀上，並能夠解決眼前的問題。這種型別的智慧並不能模擬單個研究人員在發現時刻的光輝，而是建立在一個模糊的高維分類方法基礎之上，這種分類方法在難以理解的資料山上訓練。

人工智慧現在擁有令人興奮的潛力，能夠推進我們自己掌握的第一原則至多不完整的領域：生物學，製藥，基因組學，自動駕駛汽車，機器人等等。這些學科的進步將會，而且已經在以戲劇性的方式和加速的步伐改變我們的社會。隨著這項技術的不斷髮展，它還將圍繞歸因和可解釋性這些關鍵主題產生具有挑戰性的問題。

從AI的應用場景來回答下這個問題吧：

北極32度高溫、義大利葡萄牙罕見高溫、環渤海的海參大量被熱死....我們生活的環境正在慢慢失控。

例如在過去的一個世紀裡，非洲大陸上90%的大象消失。1993年以來，獅子的數量下降已經超過40%，阿里巴巴的工程師們藉助物聯網、雲計算技術，構建了一個“動物可追蹤、種群可分析、偷盜可預警、保護區可管理”智慧野保平臺。

這一計劃將為大象佩戴感應頸圈，藉助野外紅外線攝像裝置，對大象的狀態以及重點區域進行實時瞭解，預測他們的行動路線，從而最佳化守護員的行動路線。

同時透過AI也能對盜獵活動進行預警，這些技術被用於識別非法盜獵份子與車輛，實現自動識別和事前阻止盜獵行為，這也能讓盜獵導致的死亡率下降30%。

其實在讓世界變得更好這件事上，AI能做的還有很多，阿里巴巴的工程師在自己業餘時間做了很多嘗試。

疫苗事件發生後，阿里健康的工程師，連夜開發了一個“疫苗查詢”功能。這一舉動，讓千千萬萬的人安了心。

阿里巴巴的工程師還開發了移動打拐平臺——“團圓”，找回兒童3000餘名，找回率為97.6%，其中解救被拐賣兒童48名。

一位名叫代立晨的阿里工程師還在兩週時間裡，透過大量的感測裝置、網路設定、傳輸指令，幫助一位視障人士讓改造了其69平米的房子，它“能聽會看”，可以認識主人、陪伴主人、照顧主人。

馬雲曾說過：“大公司的’大’不是利潤大、收入大、市場份額大，而是責任大、擔當大，人們希望你能擔當更多的責任，希望你能做更多的事情。”

技術沒有語言和國界之分，在讓世界變得更好這件事上，也許AI能做的還有更多。

佛羅里達州州長Rick Scott本週宣佈7個沿海縣進入赤潮緊急狀態。噹噹地官員和科學家們開始想辦法的時候，IBM及其合作伙伴也參與其中。據悉，IBM研究所、倫斯勒理工學院(Rensselaer Polytechnic Institute)和The FUND for Lake George聯合展開了一項名為The Jefferson Project的專案。

據悉，這支科研團隊已經在喬治湖(Lake George)工作了五年時間，他們在那裡建立了有史以來最先進的環境監測系統。這是這個長達數十年研究的一個新篇章，它將確定人類存在對自然水源的影響包括一些藻華（通常稱為赤潮）為何會變得有毒。

當然，湖泊通常不會發生赤潮，但喬治湖卻是展開該類研究的試驗田。據IBM研究員Harry Kolar介紹稱，喬治湖被一系列監控它的感測器以及漂浮“垂直監測器”網包圍，它們都能生成資料。Kolar表示，這片湖已經成為了一個很好的實驗室。

現在，團隊正在那裡研究水體的反應方式，例如與人口稀少的地區相比，人口密度較高的地區更容易出現化學徑流。

而獲取湖泊背後訊息的秘密武器當然是AI。IBM在這一專案中使用了一些最先進的計算機和機器學習模型。Kolar稱，Jefferson團隊每年大約收集9兆兆位元組的資料，但他們的模型每年卻能生成近72兆兆位元組的資料。

除了提供資料，喬治湖還能讓科研人員教授AI如何預測未來。

系統的工作原理大致如下：天氣模型--擁有覆蓋整個湖泊和整個流域的預報並在330米的網格中生成這些預告--決定了最微小大氣變化將對整個湖泊各個部分的影響。由於喬治湖32英里長的足跡非常不同所以這一研究非常重要。

IBM則將會把這些預測模型跟湖中的感測器連線起來並將它們跟物聯網技術結合起來。系統每天都要對整個天氣系統進行重新建模，這樣感測器就能知道要尋找什麼資料以及優先處理哪些資料。整個環境檢測平臺都是自動化的。

無論團隊能從喬治湖中得到什麼，這項研究將能幫助他們對抗有害的環境變化。去年12月，Jefferson Project響應了紐約州州長Andrew Cuomo的號召，當時他要求科學家們找出解決該州有害藻華問題的辦法。雖然喬治湖目前還沒有遇到這個問題，但Cuomo還是將其列為了受影響水域研究的對照組中。

Kolar認為，他們所做的工作最終將擴充套件到喬治湖和斯卡尼阿特勒斯湖(Skaneateles Lake)以外的地方，因為它同樣也適用於海洋和沿海問題。

能打敗部分人類就能訓練部分人類。

媒體一般都會放大缺失。比如人工智慧奴役人類。事實上，很多領域的業內人士還努力降低機器人工智障的程度。只要機器能少犯點錯就開心到一起跳舞，絲毫看不到全面超越人類的跡象。

2016年3月，機器人第一次公開贏了一位職業圍棋手，這是自1997年計算機在國際象棋上戰勝人類後，跨越19年，又一次引爆巨大熱點。人工智慧得到前所未有的關注，也引來無數熱情投資。熱度至今未散，即使不是第一熱度。影象、語音、自動駕駛、擬人、晶片紛紛被大量追捧。大學開專業課，甚至成立專門學院，學校增設必考、選考科目。家長也開始帶孩子去學習圖形化程式設計、計算機程式設計。資訊奧賽增加了很多關注。

隨著人工智慧在各種棋類遊戲的勝出，媒體上開始越來越多對人工智慧超越人類的擔心。這就像擔心網路比人傳播資訊更有效率，擔心計算器比人計算更快，擔心車跑得比人快一樣，純屬多餘和無聊。真正生活的人，不會活在這些沒完沒了的無意義擔憂中，用網路展示自己認識新朋友，用計算機幫自己更快完成工作，用車帶自己去更遠的地方。

人工智慧一定會像其他人造工具一樣，幫助人類做到更多。人們往往低估人類在新工具輔助後的慾望。事實證明，人們永遠不會止步已經被滿足的慾望。新工具從來沒用完全打敗人類，只是更多地解放人類，讓人類可以把以前孜孜以求的慾望變成一種不費多少力氣的日常滿足，讓更多人可以投入更多時間去追逐新慾望。星際航行只要足夠便宜，一定沒多少人願意留在地球上。

人類還遠遠沒有從生活中解脫出來。90%的人類都沒有辦法專心訓練自己的大腦，專注研究自己的興趣。教育、住房、醫療，依然還是多數人的重擔。哪天90%的教育、住房、醫療需求都能被水電一樣，人人都能輕鬆消費得起，人類一定會進入一個新階段。所以，在相當長的時間內人類還是有大把事情可做，還是會有足夠的基本慾望要滿足。人工智慧研發的投入，在相當長的時間內只會太少，不會太多。

即使90%的教育、住房、醫療需求得到低價滿足後，人類會就此停步嗎？看看現在世界上TOP10%的人就知道，人類不會停步的。沒有後顧之憂，更多人只會更玩命地努力折騰，達到更高的高度，尋找人生的全新意義。被人工智慧滿足的需求越多，人類向上進發的力量只會越大，慾望只會越強烈。很多時候，我們希望更多人仰望星空，不是大家不願意，只是更多時候大家被生活按在地上而已。人工智慧幫人類掙脫生活的束縛，人類只會爆發更大更強烈的生活慾望。

人工智慧還有很多領域在很長一段時間內都沒有辦法接替人類工作。即使是那些人工智慧比人類做得更好的領域，人類也沒有從此消失。比如圍棋，現在已經沒有人類可以完勝機器。但是，人類棋手並沒有消失，而是以全新的方式和機器共存。人類透過不斷被機器打敗來訓練自己，讓自己以更快的速度達到前所未有的高度。人機從對抗走向互相學習。

現在的圍棋大賽，會出現很多已經沒有出現過的新佈局新手段，這是職業棋手用機器訓練自己互相學習的過程中新創造的。人機沒有在對抗中讓對方滅亡，而是在互相學習中為人類帶來新世界。讓人類更快看到更大的世界，一些人類短時間內不能完全靠自己發現的新世界。更多的新世界，又將會讓人類大腦得到更好的訓練。

人類透過自然淘汰進行過非常偉大的進化，比如大腦，比如眼睛。也許我們慢慢等待，很多很多年後，人類可以進化出更強大的超級大腦、超級眼睛。但，機器提前幫助人類實現進化。透過顯微鏡，人類看到更多微觀新世界。透過望遠鏡，人類看到更多宏觀新世界。這些得益機器加強的新發現，讓人類得以驗證更多自己的新想法，比如相對論，比如量子物理。

隔絕機器，也許我們自己也能完成這類進化。但是，時間一定會非常非常漫長。要付出很多很多代人的努力和等待。而機器技術可以幫助人類現在就看到，現在就想到，現在就完成進化。進化，會加速加化。當人類看到更多，想到更多，進化就會更快到來。人類會研發新機器，會發展新資訊科技，會探索更多宇宙空間。隔絕機器只能滿足不適應人群的懶惰，擁抱機器擁抱技術才會讓人類整體更快速完成新進化。

我們有時候會擔心自己進化得太快。這是比較詭異的心理和思維。除了人類，所有物種都在用盡全力在進化，用盡各種方法讓自己更適應環境。而部分人類總想是不是現在這樣就行了，不需要再進化，甚至還有人想回到過去，倒退幾十年。也許，這就是人類成為最適應物種後，又無力擴充套件到太空，沒有新威脅，又沒有新好奇，才會出現的問題。

即使一直呆在地球，人類新威脅從來不斷。比如地質災害，比如新型病毒，比如氣候惡化。每年新流感病毒，都會讓焦頭爛額。每次地質災害都會讓人心驚膽戰。但，同時，也無法否認，人類近代沒有任何事情可以給人類社會帶來實質上的很難恢復的毀滅。包括世界大戰。當年幾乎戰火燒遍全世界。但很短的時間內，生產恢復、經濟恢復，又繼續向前發展。

在沒有巨大威脅的情況下，有不少人會想，還要不要繼續進化，要不要停下來拿更多資源消費享受。或者說，進化是極少數人的享受，消費是大多數人的享受。戰爭或巨大威脅出現的時候，多數人的消費被迫讓步於少數人的進化，為了生存下去，大家都把所有資源投入到進化(研發新技術，製造新武器)。等生存危機一過，大多數人沒有生存壓力，不願意為了進化而放棄消費。

為了安心消費或滿足更多消費，甚至開始佔用少數人享受進化的資源。於是“進化危機”得到更多人推崇。開始鼓吹進化導致消費降低幸福降低。首先，進化是少數人的享受。多數人不應該把進化所需的資源佔用消費。第二，眼前的威脅沒有，但可以毀滅人類的威脅一直存在，只是現在沒發生沒發現而已。在不知危險必然存在的現實下，進化永遠不應該停止。

進化，即使不是比消費重要，也至少和消費同樣重要。但人很難主動限制消費的慾望。大腦一直在尋找刺激，進化刺激的獲得要比消費刺激難很多。進化需要技能，消費只需要付錢。不要奢望所有人都只享受進化，只需要保障以進化為享受的人群的資源並推動他們進行擴充套件就可以。先尋找所有享受進化的人，再努力推動他們擴充套件進化的享受，最後才透過一個大團隊展現進化享受的好處，小範圍小量地同化願意轉變享受的人。做好自己的進化享受，幫助找上門來的尋求進化享受的人。

人們容易陷入一種誤區，總是擔心機器打敗人類。事實上，不是機器打敗人類，而是使用更好機器的人打敗使用更差機器的人。就像，使用農用機器的人打敗只使用雙手勞作的人一樣。從來都只是人與人之間的競爭，而不是機器與人的競爭。人工智慧大發展後，情況還是一樣，使用人工智慧的人，打敗不使用人工智慧的人。人類也許使用人工智慧飛出太陽系的時候，還沒有辦法得到全面超越人類的人工智慧。

人類在得到人工智慧的輔助後，變得更加強大，釋放更多想象。更強的技能，帶來更多選擇，讓人更加自由。在更高階的人工智慧支援下，人類可以從小得到更好的訓練，讓人類站在更高的基礎上創造更豐富的世界。如果人類智慧能幫助人類解決所有領域的訓練問題，人類無論想掌握什麼技能都能得到最好的訓練，人類才有真正的自由，才能真正地為所欲為。

人工智慧使得教育(訓練)資源更容易獲得。解除人類日益增加的資訊和知識對人類的限制。最終會讓世界更加平等。人與人的差異，更多地體現為因為資源不同造成的教育和人脈差異。教育又是主要的人脈擴充套件手段。比如，你學會程式設計，你就有機會認識更多程式設計師。你學會投資就有更多機會認識金融人士。用人工智慧訓練人類，就像人類的大人訓練孩子一樣，會讓人類從更好的基礎開始新創造。人類會以更快的速度達到更高的層次，探索更多未知世界，更自由，更有信心面對未來。

人工智慧在很多領域都有作用，並且已經是相當成熟的應用了。人工智慧有八大應用領域：

1，教育領域

2，醫療健康領域

3，金融領域

4，交通自家領域

5，安防領域

6，工業領域

7，就業與勞資領域

8，家庭服務領域

早在圖靈時代就提出人工智慧的概念，從提出到現在興起中間經歷了幾個階段，之前受限制於硬體，資料，演算法等因素，人工智慧在應用中表現並不好。隨著網際網路的發展，大資料的發展，人工智慧蓬勃發展起來。它給人們帶來的好處大致分為以下幾個方面:

1. 數碼產品

現在各大數碼產品都已經引入了人工智慧，比如:

iPhoneXR，iPhone8已經引入了人工神經網路引擎，這能更大程度的提升手機的流暢度各類音響如雨後春筍般的冒出來，天貓精靈，小愛同學等，這除了能帶來娛樂，在智慧家居方面也是重要一環智慧家電，前幾天剛買了智慧電視，確實很方便

2.交通

無人駕駛最近幾年很火的應用，這真是開車族的福音，能很大程度減少駕駛疲勞。現在特斯拉，百度無人車，谷歌無人車等。

3.物流快遞

現在各大快遞物流倉裡，依靠人工智慧機器人代替了人工分揀，可以快速分類，加快了物流速度。

4.醫療

現在透過人工智慧識別重大疾病的人工網路模型已經取得了很高的識別率，這在體檢，看病中帶來的好處是巨大的，提前發現，避免疾病的惡化。還有機器人輔助醫生進行手術等應用。

5.教育

機器人助教，幫助老師線上指導學生作業。現在高考壓力下，學生們會經常採用題海戰術，人工智慧從做過的題中分析出哪些知識點還沒掌握，可以重點學習。

6.廣告投放，海報製作

透過人工智慧分析使用者群體，可以進行廣告的精準投放，即節省了成本，又能使廣告最大程度的帶來客戶。

每年雙十一，各大電商有許多海報的製作，透過人工智慧快速又經濟，這在去年的雙十一已經大顯身手。

7.救援

智慧機器人在自然災害中的救援早就得到應用，這能代替救援人員提前進入危險環境，能及時挽回生命和經濟損失。

上面僅僅列舉了跟我們生活息息相關的領域其他諸如科研，歌曲創作等等方面不再一一列舉，感興趣的可以一起交流！

人工智慧技術的優勢是透過演算法，對資料、知識、資訊加以利用，提供精確的結果反饋和反應。因此，所有有互動的場景都是人工智慧的價值發揮陣地，這其中客服行業是最成功的。

研究機構Gartner預測，2020年左右85%的客服服務都將由人工智慧完成。智慧客服最大的品牌商小i機器人認為，未來兩三年裡，中國70%的外呼客服會被機器人取代，剩下30%的人工外呼客服用於處理更復雜的問題。

據統計，智慧客服可以解決85%的常見客服問題，而智慧機器人成本只相當於一個人工的10%。在實際案例中，中國交行在使用小i智慧機器人後，每月減少兩百萬通電話，節省4000萬人民幣。

另外，智慧機器人的服務能力遠超人工。中國建行官方資料顯示，由小i機器人提供技術支援的“小微”服務能力已經相當於9000個人工座席的工作量，遠超95533、400人工座席的服務量總和。而且隨著使用者互動資料的增加，智慧機器人透過主動學習，其工作效率會持續不斷走高。

隨著認知智慧技術的崛起，人工智慧取代人類崗位的範圍將進一步擴大。小i機器人已經將認知智慧技術應用在人機對話應用中，機器人可以勝任客服、醫導、工作助理、法律顧問、問題專家等工作，機器人可以理解使用者的需求和意圖，給出合適的解決方法。

智慧客服知識人工智慧代替部分人類勞動的冰山一角，還有安檢、物品分類等等多個行業的大部分工作都已經由人工智慧接手，而且比人做的又快又準。

目前人工智慧行業的方向主要分為搜尋、影象處理、計算機視覺、模式識別和影象處理等，搜尋方向如百度、谷歌、微軟等，包括智慧搜尋、語音搜尋、圖片搜素、影片搜尋等。影象處理如醫學的影象處理，醫療裝置、醫療器械都會涉及到影象處理和成像。

感謝題主提出的問題，非常榮幸能夠做出回答。

回答人工智慧有什麼用，事實上，答案可以很簡單，人工智慧就是人工智慧，也就是讓機器擁有人類級別的智慧。人類有什麼作用，人工智慧應該有什麼作用。

然而，這樣回答並不十分準確。因為人工智慧和人類智慧都有“智慧”這個詞，但它們本質上是不同的。今年6月，科技步行者隊有幸參加了第一屆世界情報會議運營。在他的主旨演講中，馬雲提出了一個觀點，“我不喜歡人工智慧”，但更喜歡“機器智慧”。馬雲認為機器智慧一定不同於人類智慧，而“人工智慧”的提法可能會引起誤解。馬雲這麼有錢，他說的一定有道理，是不是(嚴肅的表情)？

因此，人工智慧的作用不同於人類。總而言之，有三個方面：

1.識別和互動

隨著深度學習等人工智慧技術的發展，機器在自然語言處理和影象識別方面的能力有了很大的提高。所以現在機器可以理解人類所說的，看到我們所看到的。有了語音能力，機器可以做翻譯、同聲傳譯、速記等等。有了視覺，機器可以參與安全和反恐工作。同時，結合一定的知識庫，人工智慧也應用到教育和娛樂中，如幫助教師修改試卷和更多的互動玩具。對於玩具，你可以參考索尼的機器狗

上圖顯示的是將在索尼，釋出的艾博機器狗，它能與人類自然互動。在新機械裝置的幫助下，機器狗的動作也更自然地與眼睛和聲音的動作結合在一起。

2.分析和預測

分析和預測是人工智慧非常成熟的應用場景。透過機器學習和深度學習，人工智慧可以從海量資料中挖掘出規則和線索。例如，影片網站可以根據使用者的瀏覽記錄瞭解使用者的瀏覽習慣和愛好，並推出有針對性的廣告。工廠可以在裝置上安裝感測器。透過對資料的分析和經驗的總結，可以提前預測裝置的執行狀態，提前介入維修。

3.自動系統和智慧裝置

自動化系統可以看作是前兩種能力的結合。這方面最典型的場景是自動駕駛汽車，它具有機器視覺、語言處理、分析和預測等能力。它可以代替人類駕駛汽車，減少交通事故。根據世界衛生組織2015年的報告，全世界每年有100多萬人死於交通事故，其中很大一部分是由司機的疏忽造成的。人工智慧在這個領域有很大的潛力。

我認為人工智慧技術的優勢是透過演算法，對資料、知識、資訊加以利用，提供精確的結果反饋和反應。因此，所有有互動的場景都是人工智慧的價值發揮陣地，這其中客服行業是最成功的。

研究機構Gartner預測，2020年左右85%的客服服務都將由人工智慧完成。智慧客服最大的品牌商小i機器人認為，未來兩三年裡，中國70%的外呼客服會被機器人取代，剩下30%的人工外呼客服用於處理更復雜的問題。

據統計，智慧客服可以解決85%的常見客服問題，而智慧機器人成本只相當於一個人工的10%。在實際案例中，中國交行在使用小i智慧機器人後，每月減少兩百萬通電話，節省4000萬人民幣。

另外，智慧機器人的服務能力遠超人工。中國建行官方資料顯示，由小i機器人提供技術支援的“小微”服務能力已經相當於9000個人工座席的工作量，遠超95533、400人工座席的服務量總和。而且隨著使用者互動資料的增加，智慧機器人透過主動學習，其工作效率會持續不斷走高。

隨著認知智慧技術的崛起，人工智慧取代人類崗位的範圍將進一步擴大。小i機器人已經將認知智慧技術應用在人機對話應用中，機器人可以勝任客服、醫導、工作助理、法律顧問、問題專家等工作，機器人可以理解使用者的需求和意圖，給出合適的解決方法。

智慧客服知識人工智慧代替部分人類勞動的冰山一角，還有安檢、物品分類等等多個行業的大部分工作都已經由人工智慧接手，而且比人做的又快又準。

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。

一個東方大國

在清末，中國小農經濟低效率被英國工業化取代

在現代，中國本土企業低技術被美國高科技鎖喉

拋開制度

從鴉片戰爭到現在的歷史

技不如人，一言難盡

上一次英國用火炮把中國科技界轟醒

這一次美國用晶片把中國製造界嚇醒

一朝房地產夜壺去

告別研發製造不如買地蓋房的荒謬

迎來科技大時代

航天團隊

十年磨一劍

君不見

房地產公司搜盡天下財

實驗室專家埋頭苦鑽研

Space Touching

三維空間互動技術

橫空出世

趕上AI時代

動作識別高精度

0.01mm微小動作精準捕捉

手勢控制堪大用

領先某歌、某度、某馬全球AI巨頭

你不知道

精度是整個中國工業的痛

晶片只是其中一個行業

足見他技術的領先性

得益於高精準度

帶來更廣泛的動作識別範圍

108種動作

只有你想不到

沒有他做不到

也是打敗巨頭的核心競爭力

所謂

天下技術

唯精不破

一招鮮吃遍天

我們必須要發展人工智慧嗎？有人會說人工智慧會使大量的職業被淘汰，相對的，未來隨著人工智慧的發展，會出現新的職業，如同汽車行業，實際上汽車發展的同時，腳踏車數量也在增長，可能對馬伕就業有影響，但會產生新的職業機會如司機，駕校教練，交警，修路工，汽車保險人員，加油工，汽車修理工，汽車軟體程式設計師，汽配類電商，洗車工，汽車汽配銷售員，高速路、橋樑修理工，汽車設計員，發動機研究員，裝攝像頭人員，產業研究員，導航系統人員，材料行業人員，石油行業人員，電子行業人員，等等一系列工業鏈條人員，社會總體就業率會有進一步提升。自動化程式越高，整個系統超複雜，整個社會需要的人更多，你看看工業化程度越高的國家越缺人幹活，因為新的行業需要的人數更多。人工智慧無論對國家還是老百姓，類似工業革命，可以降低勞動強度，提高生產效率，發展都是好事，不是壞事，實際可創造更多就業機會。