其实人工智能的发展总结的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解人工智能的发展总结报告，因此呢，今天小编就来为大家分享人工智能的发展总结的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！

本文目录

1. 人工智能未来的发展趋势有哪些？
2. 人工智能的现状究竟如何？
3. 人工智能的发展历史分为哪三 深度学习阶段
4. 人工智能哪个细分领域成长最好

人工智能未来的发展趋势有哪些？

谢谢邀请。

现如今，人工智能发展壮大的脚步正在加快。从人工智能机器人与人类的围棋大战获胜，到大型科技公司对人工智能的频频出招，人工智能的大爆发已经不再是一个预言，这是一个巨大的产业，也给人们带来了从未有过的体验。

有关于人工智能化机器人的发展方向，专家学者们都有不同的解读，大致可以看到如下几种。

在工厂里，将来的机器人更加智能和自动化，目前的机器人大部分是在人类的操纵之下，能够完全简单的生产任务。未来的机器人能够准确识别语言指令，并能够通过语言与人交流，同时也能够不断地被训练，能够独立完成更为复杂的工作任务。

在日常工作生活中，智能助理型机器人将渐渐占据主流。除了能够提醒用户重要事件之外，它还能记录下用户的个人的爱好，并据此提出一些交往建议。此外，还可以通过它控制用户家里的所有互联网设备等，当然日常的语言交流与音乐推荐等众多的生活细节功能也将会不断被开发出来。

未来的智能机器人技术，不可能停留在综合归纳数据并处理简单指令的层面上，一些公司正在开始研究能够理解用户情感的人工智能技术，它能够通过更类似于人的行为来判断用户的需要。

人工智能机器人的未来会更加人性化，但是想要完全取代人的思维，产生自我意识，现在看来还不可能。

科学是人类社会进步的催化剂，知识的增加伴随着是未知领域的增加。人工智能的出现，必将取代相当一部分人的工作，但是对于社会来说，人工智能是有益的。至于人工智能最终会达到哪种聪明程度，我们只能拭目以待。

人工智能的现状究竟如何？

本文核心数据：中国人工智能发展历程,全球人工智能行业市场规模情况,人工智能独角兽数量,全球科技巨头人工智能布局情况,全球人工智能领域高层次学者数量前十国家

1、行业发展经历第三次浪潮，产业发展迅速

人工智能概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议。人工智能至今已经有60多年的发展历史，从诞生至今经历了三次发展浪潮。分别是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。

1959年ArthurSamuel提出了机器学习，推动人工智能进入第一个发展高潮期。此后70年代末期出现了专家系统，标志着人工智能从理论研究走向实际应用。

80年代到90年代随着美国和日本立项支持人工智能研究，人工智能进入第二个发展高潮期，期间人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破，如著名的多层神经网络、BP反向传播算法等，算法模型准确度和专家系统进一步提升。期间，研究者专门设计了LISP语言与LISP计算机，最终由于成本高、难维护导致失败。1997年，IBM深蓝战胜了国际象棋世界冠军GarryKasparov，是一个里程碑意义的事件。

当前人工智能处于第三个发展高潮期，得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。2006年加拿大Hinton教授提出了深度学习的概念，极大地发展了人工神经网络算法，提高了机器自学习的能力，随后以深度学习、强化学习为代表的算法研究的突破，算法模型持续优化，极大地提升了人工智能应用的准确性，如语音识别和图像识别等。随着互联网和移动互联的普及，全球网络数据量急剧增加，海量数据为人工智能大发展提供了良好的土壤。大数据、云计算等信息技术的快速发展，GPU、NPU、FPGA等各种人工智能专用计算芯片的应用，极大地提升了机器处理海量视频、图像等的计算能力。在算法、算力和数据能力不断提升的情况下，人工智能技术快速发展。

近年来，深度学习+大数据+并行计算共同推动人工智能技术实现跨越式发展。“人工智能+”应用已开始落地开花，从智能安防，到智能客服，再到智慧教育和智慧医疗等。基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动，大大提升了生产效率和生活质量，也促进了各个行业的发展和变革。

得益于深度学习等AI技术的进步，以及Al在各个行业的深入应用，产业发展迅速。根据沙利文的统计预测，2019年全球人工智能行业的市场规模约为1917亿美元，初步估计2020年全球市场规模将达到2335亿美元。

2、独角兽企业增长23家，科技巨头纷纷布局

近年来，人工智能成为全球关注的焦点之一。各国均大力发展人工智能，人工智能相关企业飞速增长。根据《2020胡润全球独角兽榜》显示，全球人工智能行业有63家独角兽上榜，2019年独角兽榜中人工智能相关独角兽企业仅有40家。

全球科技巨头也都纷纷布局人工智能。在美国地区，Google打造Googlenssistant智能助手，开发TPU芯片。Facebook同样组建芯片团队，开发人工智能助理。苹果打造siri，发布人工智能芯片A11Bionic。国内，百度也推出智能语音助理DuerOS，发布云计算加速芯片XPU。

2、美国拥有高层次学者数量最多

A1高层次学者是指入选AI2000榜单的2000位人才，由于存在同一学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比62.2%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比9.8%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。

——以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

人工智能的发展历史分为哪三 深度学习阶段

1.人工智能的推理阶段（1950-1970）

这一阶段，大多数人认为，实现人工智能只需要赋予机器逻辑推理能力就可以，因此，机器只是具备了逻辑推理能力，并未达到智能化水平。

2.人工智能的知识工程阶段（1970-1990）

这一阶段，人们普遍认为，只有让机器学习知识之后才可以实现人工智能。在这种情况下，大量的专家系统被开发出来。但人们发现，给机器灌输已经总结好的知识并不是一件容易的事。

3.人工智能的数据挖掘阶段（2000-）

目前，已经提出的机器学习算法都得到了非常好的应用。深度学习技术获得了迅猛的进展。人们希望机器可以通过海量数据分析自动总结学习到知识，从而实现自身的智能化。

人工智能哪个细分领域成长最好

在人工智能的细分领域中，不同的领域都有着各自的成长和发展趋势。以下列举几个近年来成长较好的领域：

1.自然语言处理（NLP）：随着大数据和深度学习技术的快速发展，NLP得到了快速的发展。在机器翻译、语音识别、情感分析等领域，NLP的应用已经逐渐渗透到人们的日常生活中。

2.计算机视觉（CV）：随着硬件技术的持续提升和深度学习技术的不断发展，CV已经可以实现非常高精度的图像识别和分析，其应用涵盖了各个领域，如安防、医疗、自动驾驶等。

3.机器学习：机器学习是AI的核心技术之一，随着数据规模和处理能力的不断提升，机器学习领域的研究和应用也在不断发展。例如推荐系统、个性化广告、风控等领域。

4.强化学习：强化学习是AI中的一个热门领域，它通过学习控制策略，使得智能体可以在一个复杂的环境中以最大化的收益进行行动。目前在游戏、机器人等领域均得到了应用。

虽然以上列举的领域发展较好，但事实上，在不同的应用场景下，各种AI技术的应用和成长都很迅速。因此，需要根据具体应用场景和需求来选择合适的技术和方法。

关于人工智能的发展总结，人工智能的发展总结报告的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。