老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于人工智能进展如何和人工智能进展如何实现的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享人工智能进展如何以及人工智能进展如何实现的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 当前中国的人工智能发展到了什么阶段？在哪些方面展开了应用？
2. 人工智能目前处于什么阶段有哪些问题和要解决的问题
3. 对于人工智能的未来发展，你有什么看法？
4. 人工智能现在处于什么发展状态？

当前中国的人工智能发展到了什么阶段？在哪些方面展开了应用？

我来谈谈我对当前中国的人工智能发展现状以及应用的一点看法。

人工智能技术已在实体经济中寻找落地应用，人工智能技术与传统行业经营模式及业务流程产生实质性融合，智能经济时代的全新产业版图初步显现。不管是论文数量，产业公司数量，融资金额，中国和美国都稳稳地领跑世界其它国家，但是中国较美国的技术差距仍然较大。

人工智能主要分为技术层、应用层和基础层。技术层包括人工智能通用技术平台（例如计算机视觉与图像、自然语言处理、语音识别），例如百度发布的阿波罗自动驾驶平台。应用层包括人工智能行业应用方案、消费类终端或服务等。基础层包括人工智能芯片、算法和数据。相比美国的全产业布局特征，中国主要集中在应用侧，另外在技术层和基础层只是局部有所突破。

目前，安防和金融领域市场份额最大，工业、医疗、教育等领域具有爆发潜力。中国人工智能产业初创公司700-100家，位居世界第二。目前在中国人工智能创业公司中排名前三的领域为：计算机视觉与图像，有146家公司；智能机器人，有125家公司；自然语言处理，有92家公司。

人工智能目前处于什么阶段有哪些问题和要解决的问题

当前,人工智能领域处于第三次浪潮的初始阶段,这一波人工智能的发展主要受到大数据,机器学习尤其是深度学习技术的推动.人工智能技术在智能医疗,自动驾驶,金融科技等领域有着很好的发展前景。

目前来看，主要存在以下几个方面的问题：

第一：对于应用场景的依赖性较强。

第二：技术成熟度不足。

第三：对于应用人员的技术要求比较高。

要想解决人工智能产品（软件）存在的这些问题，除了要完善目前人工智能产品的应用场景之外，还需要行业专家参与到人工智能产品的研发中，这是解决人工智能产品落地应用的必要环节。随着当前不少人工智能开发平台的推出，未来将有大量的人工智能应用推向市场。

对于人工智能的未来发展，你有什么看法？

随着大数据相关技术的发展，人工智能领域也迎来了前所未有的发展机遇，由于市场对于人工智能产品的呼声比较高，大量的科技公司都把人工智能作为一个重要的发展方向，因此人工智能的相关人才也得到了市场的追捧。目前，已经有不少高校陆续开始在本科阶段开设人工智能专业了，相信未来人工智能人才短缺的问题会得到一定的缓解。

虽然市场对于人工智能产品的呼声比较高，但是人工智能自身的发展却需要一个科学的过程。人工智能的研究已经有了60多年的历史，但是由于人工智能是一个典型的交叉学科，所以整体的进展还是比较缓慢的，目前人工智能依然处在行业发展的初期，人工智能领域依然有大量的课题需要攻克，另外还面临着落地应用的问题。

未来人工智能的发展应该有以下几个特征：

第一：行业应用会逐渐促进人工智能发展。随着产业互联网的发展，大数据、物联网、人工智能等相关技术会陆续落地到广大的传统行业，这个过程会不断的促进人工智能的发展。基于场景的智能化应用将是未来一个重要的领域，包括生产、仓储、物流等领域。

第二：智能体会逐步替代一些传统岗位。人工智能的发展会逐步替代掉一些传统岗位，首先被替代的岗位往往具有劳动强度大、附加值低、重复率高、规则清晰、危险系数高等特点，通常情况下，这些岗位目前也存在用工难的问题。智能体的不断发展必然会促进产业结构升级和人才结构升级，智能体也必将会提升社会生产力。

第三：智能体未来将广泛存在于社会的各个领域。随着大数据、物联网、云计算等技术的不断发展，人工智能产品的应用环境也会逐渐成熟，在这种情况下，人工智能固有的应用场景将被逐渐打破，智能体将承担更多的社会分工。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

人工智能现在处于什么发展状态？

最近阿里巴巴达摩院官网发布的2019年十大科技趋势，是基于现阶段人工智能发展现状和走势的一个综合概括，建议大家可以仔细品味下：

对于这十个趋势，来自包括中科院、清华大学、佛罗里达大学、杜克大学等权威学术机构的十余位专家就此发表评论，任务内达摩院发布的科技趋势虽然有十个方向，但都是围绕着当前科学发展的几个关键潮流，即以芯片为代表的算力、以图计算为代表的算法以及以5G为代表的连接能力。

一、计算是变革的源头

传统时代的计算始终在冯诺伊曼架构约束下发展，但人工智能的到来正在挑战冯诺依曼架构，而摩尔定律也接近失效，新型芯片以及新的计算机架构已经成为整个行业研究重心。达摩院认为，计算体系结构正在被重构，基于FPGA、ASIC等计算芯片的异构计算架构正在对以CPU为核心的通用计算发起冲击。

“通过推高通用芯片的性能来征服一切的方式已经失效。”中国科学院计算技术研究所研究员陈天石对此评论说，“学术界和工业界都把目光投向了更加专用的处理器架构，并且一直在期待新器件引发的新的架构演进。”

杜克大学副教授、IEEEFellow陈怡然也表示，目前学术界的研究重心在一些更为革命性的架构研究，例如内存计算、非冯诺依曼架构、神经形态计算等。而佛罗里达大学杰出教授、IEEEFellow李涛则指出，计算体系结构的变革将主导和引领ICT领域的持续创新和发展，这将是未来产业界的核心竞争力。

在人工智能领域，GPU无疑是最受企业以及开发者追捧的芯片。但达摩院认为，数据中心的AI训练场景下，计算和存储之间数据搬移已成为瓶颈，AI专用芯片将挑战GPU的绝对统治地位。

“对于训练场景来说，计算量要求非常高，需要存储和处理的数据量远远大于之前常见的应用，AI专用计算架构是最佳选择。”清华大学微纳电子系副系主任尹首一对达摩院的这一观点表示认可。

根据达摩院的判断，AI专用芯片的应用将成为趋势。在2018年的杭州云栖大会上，阿里巴巴曾宣布首款AI芯片AliNPU将于2019年应用于城市大脑和自动驾驶等云端数据场景中。陈天石指出，“AI芯片可以灵活高效地支持视觉、语音和自然语言处理，甚至传统的机器学习应用，将在数据中心场景发挥重要作用。”

二、算法的创新让AI更加智能

1950年，人工智能之父图灵提出著名的图灵测试用以检验人工智能能力，即如果有超过30%的测试者不能确定被测试者是人还是机器人，则认为是通过测试。

图灵提出的猜想可能将会很快实现。达摩院认为，在未来，人类可能无法辨别人工智能生成的语音和真人语音，具备语音交互能力的公共设施将会越来越多，甚至在一些特定对话测试中机器可以通过图灵测试。

西北工业大学计算机学院教授谢磊对此表示，“声音合成技术在某些方面已经可以媲美人声，并将会拉动‘耳朵经济’的爆发，各种‘AI声优’将上岗，为大家提供听觉盛宴。”

人工智能行业的迅速发展与深度学习带来的突破高度相关，但仅靠深度学习要实现通用人工智能仍然困难重重。达摩院认为，结合深度学习的图神经网络将让机器成为具备常识、具有理解、认知能力的AI。

杜克大学统计学院终身教授DavidDunson对此评论说，“结合了深度学习的图计算方法将实现推荐系统的变革性改进，为用户提供更有趣和更合适的产品，同时改善整体用户体验。”

过去两年，城市大脑成为社会热词。达摩院认为，2019年，人工智能将在城市大脑技术和应用的研发中发挥更大作用，未来越来越多的城市将拥有大脑。

中国城市规划设计院院长杨保军认为，“城市大脑将不再是单一领域或是单项要素的智慧，而是全局联动、多源交融的智慧。”同济大学智能交通运输系统研究中心主任杨晓光则表示，“新一代城市智能管理、智能服务与智能决策将帮助人类最大程度地预防和综合治理城市病。”

三、连接万物的5G催生更多应用场景

过去几年，5G的热度并不逊于人工智能。5G构建的不仅是一张人联网，它将会成为连接万物的纽带。

达摩院在此次十大科技趋势中提到，5G将催生超高清视频、AR/VR等场景的成熟。中国信通院副总工、工信部信息通信经济专家委员会秘书长陈金桥对此评论说，“5G将掀开数据资源作为生产力的大幕，一个基于泛在高速连接的智能社会必将形成。”

车路协同将会是5G与人工智能两大技术交融的典型场景。达摩院认为，车路协同技术路线会加快无人驾驶的到来，并且将在固定线路公交、无人配送、园区微循环等商用场景将快速落地。

单纯依靠“单车智能”的方式革新汽车存在诸多限制，例如传感器部署的成本高，感知系统以及决策系统的可靠性低等。“车路协同的优势在于，可降低单车系统在定位方案部署上的成本，并且可以实现更好的感知与决策。”中科院自动化研究所研究员赵冬斌如此表示。

关于人工智能进展如何到此分享完毕，希望能帮助到您。