大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下人工智能最关注的问题的问题，以及和人工智能最关注的问题是的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

本文目录

1. 人工智能领域需要具备哪些知识呢？
2. 工业互联网和人工智能有什么关系？
3. AI人工智能是否会产生意识？如果产生意识，那么机器意识和人的意识有何异同？
4. 人工智能的主要应用领域有哪些？

人工智能领域需要具备哪些知识呢？

人工智能入门需要掌握的知识：

1.基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论

2.基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库

3.编程语言基础：C/C++、Python、Java

4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容。

5.工具基础知识：opencv、matlab、caffe等

工业互联网和人工智能有什么关系？

2012年，美国通用电气公司在提出“工业互联网”概念时，是这么说的：“工业互联网，就是把人、数据和机器连接起来。”

也就是说，工业互联网的三要素，是人、数据、机器。

现在我们把这个概念丰富一下，这么说：

工业互联网的本质，就是通过开放的、全球化的通信网络平台，把设备、生产线、员工、工厂、仓库、供应商、产品和客户紧密地连接起来，共享工业生产全流程的各种要素资源，使其数字化、网络化、自动化、智能化，从而实现效率提升和成本降低。

5G和工业互联网之间的关系，主要集中在接入层。

高连接速率、超低网络延时、海量终端接入、高可靠性，都是5G所具备的优点。这些优点，将非常有利于5G替代现有的厂区物联网通信技术，尤其是Wi-Fi、蓝牙等短距离通信技术。

一些以往受限于网络接入而不能实现的场景，在5G的加持下，都变得可行。

例如，高精度机械臂加工。如果采用5G对机械臂进行远程控制，时延将缩短到1ms，可以很好地满足加工精度的要求。

5G机器人

还有5G的超高带宽，在采集4K/8K设备监控影像的时候，也将发挥不可替代的作用。除了接入层之外，5G的切片、边缘计算，都可以在工业互联网领域找到不错的应用场景。

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工业互联网与云计算、大数据、人工智能

云计算和工业互联网之间，有什么关系呢？

当只有1个工厂和很少的设备时，在厂房里摆上几台服务器，建个局域网，找几个工程师，就可以管理和维护这个小型工业网络了。

这个网络太小，只能称为工业局域网，而不是互联网。

但如果是几十个工厂，几百个车间，几万个生产设备呢？显然，这个时候应该采用云计算技术。

只有上云，才有强大的运算能力、存储能力和网络带宽，能够对这么庞大的系统进行管理。

也只有通过云计算，才能让更多的企业员工及管理者接入，去使用工业互联网。也能够让开发者有更大的空间，去设计更好的应用。

云计算还可以为企业与企业、工厂与供应链、工厂与经销商之间，提供接口，进行指定数据的共享。甚至还能提供工厂与最终消费者用户之间的接口，方便用户对产品进行个性化定制。

再来看看大数据，前面我们一直都在说数据，不过数据和大数据是两回事。

大家都知道，消费物联网的大数据很大，例如购物数据、出行数据等。但是，实际上，工业互联网产生的数据量，远远超过消费物联网。

AI人工智能是否会产生意识？如果产生意识，那么机器意识和人的意识有何异同？

现在的人工智能还处于初级阶段。我认为人工智能的功能可以分为感觉与认知、对比与分析、判断与推理、理解与懂得、思维与抽象思维、理性决策等不同能力阶段。

现在的人工智能一般是只能做到有限的感知，如语音、人脸与图像、温度与光线、力等等物理或电子信息，通过大数据的对比与分析能够得出一些定量的判断，从而按照人予先设定的执行程序。这样的人工智能已经可以完成不少代替人工处理的复杂劳动，使很多事情处理起来节省人力和人工。如人脸识别可以直接取代机票和银行的验证手续。

对于理解和懂得，现在还没有什么算法可以实现。例如，智能音箱，它可以听到你的语音，并不是听懂了，只是听到后译成相应的文字，然后根据大数据对比分析认定是什么内容，再根据设计师预先设定的指令执行指定的操作。其实它根本不懂这种操作是什么意思。也就是说现在的人工智能还说不上能够理解你说的话。所以，有时候它会在找不到相应的文字时会胡说八道，回答的驴唇不对马嘴。

思维与抽象思维就更难了，人类的思维与抽象思维是在弄懂已有的知识后经过思维推理才能产生抽象思维和逻辑思维，人脑的这种功能恐怕连生物学家和医学专家都没有搞清楚，更不要说人工智能机器人了。

所以，现在不必担心人工智能会代替人类的所有工作，更不要说什么人工智能可以征服人类了。

至于说到人工智能会产生意思识，那就是说人工智能有思想，有意识了，也就是说人工智能机器人完全成为一种生物，这在逻辑上也没有可能，人类不会允许有超过人类的智能生物存在！自我生成的只能是外星人了。

人工智能的主要应用领域有哪些？

首先非常感谢您提出的问题，很荣幸能够做出回答。

简而言之，许多人应该接触过电影中的面部识别技术，这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上，除了面部识别，人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。

随着数字成像智能的不断提高，扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的？人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像，重像素化或低分辨率图像，以及被某些元素覆盖的图像。除了图像，这项技术还可以用来恢复视频。

这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具，而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如，数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶，大大提高驾驶安全性。

此外，人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作，以帮助人类提高生产效率。例如，建筑业有一项常规工作：计算钢筋，这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时，验收直杆一般都是人工清点，一车钢筋大约需要半个小时。

当钢筋进入现场称重时，人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来，从事更有技能的工作。除了节省时间，人工智能还大大提高了建筑行业的效率。

金融服务：人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%，将错误减少50%。

法律职业：人工智能可以成为法官的助手，帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征，包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决，并使用工具来更快、更准确地分析数据，这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件，以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作，让法官能够专注于最重要的文件。

制造业：高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说，机器人手臂越大，其精确度越低。随着软件的发展，电子元件变得越来越小，进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点，工业维护成本降低25%。到2025年，工业机器人市场预计将增长175%，达到338亿美元。

在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云，煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用

文章到此结束，如果本次分享的人工智能最关注的问题和人工智能最关注的问题是的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！