例如，標準倉庫管理系統可以顯示各種產品的當前水平，而智慧倉庫管理系統可以識別短缺，分析原因及其對整個供應鏈的影響，甚至採取措施糾正短缺。

人工智慧可以被允許取代整個系統，做出所有決定，或者它可以被用來增強一個特定的過程。

例如，分析視訊片段以識別手勢，或者用語音到文本系統替換外圍裝置(鍵盤、滑鼠、觸控式螢幕)。給人的印象是，一個人正在與一個有知覺的生物互動。

人工智慧的發展階段

窄人工智慧

只能執行有限的預定功能；想想，自動汽車，零售亭，等等。；

一般人工智慧

據說相當於人類大腦根據一系列廣泛的刺激自主運作的能力；

超級人工智慧

總有一天它會超越人類的智慧(並且有可能接管世界)。

目前，狹義人工智慧才剛剛開始進入主流計算應用。

反應人工智慧

只能對現有的情況做出反應，而不是對過去的經歷做出反應。

有限記憶人工智慧

依靠儲存的資料從最近的經驗中學習來做出決策。

心智理論人工智慧

能夠理解會話語言、情感、非語言提示和其他直觀元素；

自我意識人工智慧

人的意識有自己的慾望、目標和目的。

視覺化這些區別的一個好方法是人工智慧驅動的撲克玩家。一個反應式的機器只會根據當前的牌局做出決定，而一個有限的記憶體版本會考慮過去的決定和玩家檔案。

然而，使用心智理論，這個程式會拾取語音和麵部暗示，一個有自我意識的人工智慧可能會開始考慮是否有比玩撲克更值得做的事情。

實踐層面的人工智慧

語音識別

允許智慧系統將人類語音轉換成文字或程式碼。

自然語言處理

語音識別的一個子集，支援人和計算機之間的對話互動。

計算機視覺

允許機器掃描影象並使用比較分析進行識別。

不像傳統的升級程式需要花費數年的時間並且經常出錯，或者甚至更新的DevOps過程以更少的中斷快速地推動變化，人工智慧允許給定的程式優化自己以適應高度專門化的用例。

這不僅應該降低軟體許可和支援的成本，還應該提供穩定改進的效能和獨特過程的開發，從而在競爭日益激烈的經濟中提供關鍵優勢。

不吹不黑。

目前人工智慧的應用，比起傳統行業機會相對還是多一點，而在國內比起晶片工業軟體前景又差一點。現在難點都是在應用上，純粹搞人工智慧學術的崗位集中在少數大企業，需求趨於飽和和過剩。

而對於應用來說，其實工作崗位是分散在很多傳統行業裡面的，這些企業往往規模不大，對人工智慧的需求尚處於起步階段，有一定的發展空間。但不能對薪資有過高期望，企業一般對人工智慧崗位人員要求有工程能力，待遇和一般程式設計師相當。說白了，需要的還是工程師，和傳統軟體工程師無太大區別，打個比方，中小企業招聘一個懂作業系統的工程師，絕大多數情況下只需要會操作，不需要真的精通作業系統核心、底層。對人工智慧的需求，也就是了解演算法，會用工具，關鍵能整合在自己的系統裡。

舉幾個簡單行業應用例子：

語義分析

換句話說，要麼進大企業做演算法，要麼進小企業當碼農。

非常好，人工智慧能涉及到很多領域。比如，晶片研發、機器人、無人機、航空航天領域都可以用到這方面的技術。。。未來也必將是各國角逐科技發展的重要方向

人工智慧的發展終級是超級人工智慧。超級人工智慧主要特點有：1，萬物智慧，也就是說在動物，植物或無機物中裝上超級人工智慧裝置，一個個變成具有鮮活的智慧體。智慧體可以相互間對話，交流情感，協同工作等。2，量子超速運算，在超級人工智慧時代，知識傳播已無階層之分，對未來的也可通過超速量子運算進行精準預判。世界在無金融市場，世間一切災難可提前知曉。

任何一個領域的發展前景都是幾乎不可能預測的。但是，一些精英人類的意見確實可以參考。

人工智慧會導致人類滅亡。——霍金

人類需要敬畏人工智慧的崛起。——比爾・蓋茨

人工智慧是人類生存最大威脅。——埃隆・馬斯克

對待人工智慧的態度

首先，我的觀點跟絕大多數人一致，都是對人工智慧的發展是持樂觀態度的。相信上面出言警戒的大人物也是相信人工智慧會有光明的前途。之所以他們要發出咋樣的警告，更多的是擔心人類對人工智慧技術和能力沒有敬畏之心。

發展人工智慧，技術之外，有兩個方面需要特別注意：一方面是急於求成，特別是在資本的推動下，大幹快上，而忽略了人工智慧對人類社會發展的影響；另一方面由於各個國家和地區對人工智慧的認識和投入存在巨大差異，隨著人工智慧的發展，勢必會產生新的數字鴻溝，或者稱之為智慧鴻溝，從而導致國與國、階層與階層之間的不平等競爭甚至對立。

其實，技術的進步導致的世界格局重新洗牌，歷史上已經反覆上演多次。相比大家都很清楚其後果。雖然技術本身並沒有意識，技術本身也沒有階級性，但是，技術始終是掌握在人手中的。這也是技術發展過程中的巨大挑戰，如何保證技術能夠為全人類服務？或者，至少保證技術不作惡？

因此，我們不可神話人工智慧，也不可妖魔化人工智慧。應該客觀公正去理解人類試圖掌握的這種新工具的本質特徵和發展規律，來為社會的發展作貢獻。

同時，說到要對人工智慧保持警惕，並不是說不讓發展人工智慧技術。因噎廢食是不可取的。與其因為擔心某種能力而不敢去擁有它，倒不如主動理解並擁有它，但同時在哲學與道德層面去把控它。

人工智慧發展現狀

近些年來，幾乎每隔兩三年就會有新的風口出現，一個新的技術名次，一種新的商業模式，令人目不暇接，當然也是泥沙俱下，良莠不齊。往往人們好不容易形成的一些對技術的理解，馬上就被新的理念所突破。古老的人工智慧也是在這樣的行業大環境之下突然又被炒作了起來。

然而，炒作之後，大批公司 ALL IN 人工智慧，卻並沒有什麼實質性的成果產出。同時，越來越多的公司和研究者發現，人工智慧在產業和資本的驅動下，已經發展進入一個沒有成熟理論指導的全新領域，沒有人或者理論模型告訴我們前進的方向，所有人都在探索。所以產生了很多爭論，關於人工智慧的爭論，關於機器智慧的爭論，關於機器人的爭論，關於技術和人類關係的爭論等等。

目前業內正在做的幾個方向：

人臉識別。國內外都有些初創公司，主要場景是安防領域。自動駕駛。美國幾家公司做的比較好，有些已經投入實用。基因工程。主要場景是醫療領域應用。自然語言識別。語音助手，自然與然翻譯。廣告和推薦。有相對成熟的模型，大型廣告公司或者內容平臺都有團隊。

簡單來說：人工智慧目前要獨立支撐一個的公司比較困難，更適合作為公司的一項業務或者一個產品。別的領域不說，就是目前看來最有前途的自動駕駛，特斯拉的自動駕駛汽車已經到處都是了，然而人家畢竟是靠著賣車賺錢，自動駕駛充其量是賣點之一。而國內聲稱搞自動駕駛的大廠，你們的車呢？

人工智慧前景預測

人工智慧未來如何，需要至少從兩個層面分析。

國家政府層面，人工智慧這項可能在未來顯著推動生產力進步，甚至足以改變世界政治經濟格局的技術，幾乎可以想象，沒有幾個國家政府會不給予大力支援。超級大國絕對是要保持領先地位，其他國家指導憑自己無法與大國抗衡，但是至少要保持隊形，不能脫離大部隊。要是在某項關鍵技術領域大幅度落後，將來國際競爭就免不了會被將維打擊，或者就如今天這樣，被各種卡脖子。

產業層面，相對與政府的大力支援，市場就顯得明顯三心二意，首鼠兩端。資本是追求儘快獲利的。當前波士頓動力的大狗機器人看上去是不是也超酷，最後還是要被Google掛牌出售（感嘆）。只要你的人工智慧專案無法有效變現，甚至是無法在短期內快速產生收益，資本很快就會失去耐心。這也是為什麼前幾年成立的很多人工智慧初創公司紛紛轉型，向其他領域尋找場景和突破口的原因。

這個話題讓我聯想到這些年我們親眼目睹的一個又一個新概念的產生、發展乃至消失的過程。磁化、奈米、克隆、O2O、p2p、共享經濟、區塊鏈等等，人工智慧也只是其中一員。就是隻是資本炒作泡沫割韭菜，還是有朝一日真能改變世界，讓我們拭目以待吧！

發展前景自然不用多說，學習的話可能先會程式碼比較好，培訓機構還真的不清楚，人工智慧本身真的不是職業，而是一種技術概念，就像網際網路就是網際網路不是某種職業。

人工智慧的技術應用主要是在以下幾個方面：自然語言處理（包括語音和語義識別、自動翻譯）、計算機視覺（影象識別）、知識表示、自動推理（包括規劃和決策）、機器學習和機器人學。按照技術類別來分，可以分成感知輸入和學習與訓練兩種。人工智慧發展已經是人類的發展大趨勢，以後人類許多的工作將被人工智慧化代替，所以發展前景是很廣闊和又前途的。