人工智能的發展前景怎樣

人工智能技術無論是在核心技術，還是典型應用上都已出現爆發式的進展。隨著平臺、算法、交互方式的不斷更新和突破，人工智能技術的發展將主要以“AI+X”(為某一具體產業或行業)的形態得以呈現。所有這些智能系統的出現，并不意味著對應行業或職業的消亡，而僅僅意味著職業模式的部分改變。任何有助于讓機器(尤其是計算機)模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法和技術，都可視為人工智能的范疇,展現出無比光明的發展前景。

在我們生活方面，協助人類完成此前被認為必須由人完成的智能任務。人們將不僅生活在真實的物理空間，同樣生活在網絡空間。網絡空間中的每個個體既有可能是人，也有可能是一個人工智能。

在生產方面，未來人工智能有望在傳統農業轉型中發揮重要作用。例如，通過遙感衛星、無人機等監測我國耕地的宏觀和微觀情況，由人工智能自動決定(或向管理員推薦)最合適的種植方案，并綜合調度各類農用機械、設備完成方案的執行，從而最大限度解放農業生產力。

在制造業中，人工智能將可以協助設計人員完成產品的設計，在理想情況下，可以很大程度上彌補中高端設計人員短缺的現狀，從而大大提高制造業的產品設計能力。同時，通過挖掘、學習大量的生產和供應鏈數據，人工智能還可望推動資源的優化配置，提升企業效率。在理想情況下，企業里人工智能將從產品設計、原材料購買方案、原材料分配、生產制造、用戶反饋數據采集與分析等方面為企業提供全流程支持，推動我國制造業轉型和升級。

在生活服務方面，人工智能同樣有望在教育、醫療、金融、出行、物流等領域發揮巨大作用。例如，醫療方面，可協助醫務人員完成患者病情的初步篩查與分診;醫療數據智能分析或智能的醫療影像處理技術可幫助醫生制定治療方案，并通過可穿戴式設備等傳感器實時了解患者各項身體指征，觀察治療效果。在教育方面，一個教育類人工智能系統可以承擔知識性教育的任務，從而使教師能將精力更多地集中于對學生系統思維能力、創新實踐能力的培養。

對金融而言，人工智能將能協助銀行建立更全面的征信和審核制度，從全局角度監測金融系統狀態，抑制各類金融欺詐行為，同時為貸款等金融業務提供科學依據，為維護機構與個人的金融安全提供保障。在出行方面，無人駕駛(或自動駕駛)已經取得了相當進展。在物流方面，物流機器人已可以很大程度替代手工分揀，而倉儲選址和管理、配送路線規劃、用戶需求分析等也將(或已經)走向智能化。

平臺、算法以及接口等核心技術的突破，將進一步推動人工智能實現跨越式發展。從核心技術的角度來看，三個層次的突破將有望進一步推動人工智能的發展，分別為平臺(承載人工智能的物理設備、系統)、算法(人工智能的行為模式)以及接口(人工智能與外界的交互方式)。

在平臺層面實現一個能服務于不同企業、不同需求的智能平臺，將是未來技術發展的一大趨勢。算法決定了人工智能的行為模式，一個人工智能系統即使有當前最先進的計算平臺作為支撐，若沒有配備有效的算法，只會像一個四肢發達而頭腦簡單的人，并不能算真正具有智能。面向典型智能任務的算法設計，從人工智能這一概念誕生時起就是該領域的核心內容之一。

令算法通過自身的演化，自動適應這個“唯一不變的就是變化”的物理世界?這也許是“人工”智能邁向“類人”智能的關鍵。接口(人工智能與外界的交互方式)、溝通是人類的一種基本行為，人工智能與人類的分界正變得模糊，一個中文聊天機器人也許比一位外國友人讓我們覺得更容易溝通。

因此，如何實現人機的高效溝通與協同將具有重要意義。語音識別、自然語言理解是實現人機交互的關鍵技術之一。另外，不采用自然語言，而是直接通過腦電波與機器實現溝通，即腦機接口技術，也已有相當進展，目前已經大體可以實現用腦電波直接控制外部設備(如計算機、機器手等)進行簡單的任務。

人工智能未來的發展怎么樣?

近年來我國人工智能產業呈現出了蓬勃發展的良好態勢。一是部分關鍵應用技術特別是圖像識別、語音識別等技術，處于全球相對領先的水平，人工智能論文總量和高倍引用的論文數量，也處在第一梯隊，據全球相對前列。二是產業整體實力顯著增強。全國人工智能產業超過一千家，覆蓋技術平臺、產品應用等多環節，已經形成了比較完備的產業鏈。京津冀、長三角、珠三角等地區的人工智能產業急劇發展的格局已經初步形成。三是與行業融合應用不斷深入。人工智能憑借其強大的賦能性，正在成為促進傳統行業轉型升級的重要驅動力量，各領域智能的新技術、新模式、新業態不斷涌現，輻射溢出的效應也在持續增強，人工智能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域名已經被注冊。但也要看到，在快速發展過程當中，我國人工智能的基礎技術，還有較大欠缺，能夠真正創造商業價值的還比較少。傳統行業與人工智能的融合還存在較高門檻，有數據顯示，今年人工智能領域投融資比前兩年特別是跟去年相比，也有比較大幅度的下調。

中國人工智能應用具有領域廣、滲透深的特點，在產業化方面具有獨特優勢，但也面臨巨大挑戰，尤其是在基礎理論和算法方面，原始創新能力不足，在高端芯片、關鍵部件等方面基礎薄弱，高水平人才也不足。隨著全球人工智能加速發展，各國在認知智能、機器學習、智能芯片等方面將不斷取得突破。