大家好，今天给各位分享人工智能初创企业难关的一些知识，其中也会对人工智能初创企业难关问题进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！

本文目录

1. 人工智能大势已来，未来发展会遇到什么难关？
2. 外行如何进入人工智能行业？
3. 工业革命4.0已经到来，人工智能的出现，剩余劳动力如何解决？
4. 现在有多少创业失败负债累累的？分享一下？

人工智能大势已来，未来发展会遇到什么难关？

感谢邀请，张天瑞简单说一下。

先说什么是人工智能，人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能经过不断的技术迭代更新，已不只是科幻小说的主角，它开始运用于实践。人工智能在智慧生活中的首次尝试，让生活需求的完善更精准而富有新意！兴于智能，信于永恒；兴智以能，信志以恒！

人工智能的类型：弱人工智能，包含基础的、特定场景下角色型的任务，如Siri等聊天机器人和AlphaGo等下棋机器人；

通用人工智能，包含人类水平的任务，涉及机器的持续学习；

强人工智能，指比人类更聪明的机器；

机器可以自动“学习”的算法，即从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。目前，机器学习=“分类”

人工智能机器学习深度学习

深度学习训练过程需要消耗大量人类标注样本，而这对于小样本应用领域(比如医疗图像处理)是不可能办到的。所以减少样本和人类标注的方法非常重要

对于人类生活面临一系列的抉择问题，会比我们的直觉更好，如何结合？（注：有了直觉和验证就可以找一个最好的）

A.手里的股票是持有还是抛售

B.驾驶员到交通灯前是左拐还是右拐

直觉获取和搜索验证的结合使用，可以提供优化选择

挑战1：如何创造出智能新产品？

智能应用软件：语音识别、机器翻译、图像识别、智能交互、知识处理等

智能基础软件：各种智能芯片、智能插件、零部件、传感器、网络智能设备

智能自主产品：汽车、轨道交通、车联网、无人机、船、机床、机械等

虚拟实现与增强现实：艺术、玩具和教育产品

可穿戴产品：人工智能的手机、车载智能终端、智能手表、智能耳机、智能眼镜、健康检测与康复产品

家居产品：建筑智能设备、家电、家具等产品的智能化

挑战2：如何成功创造出新的智能应用系统？

智能企业：对设计、生产、管理、物流和营销等业务链的智能优化，生产线智能调度与重构，生产设备网络化、生产数据集成化、生产过程透明化、生产现场无人化、运营管理智能化等系统

智能制造：智能自主的装备与系统、制造云服务、流程智能制造系统、离散智能制造系统、网络化协同制造系统、远程智能诊断、运维和服务新模式

智能物流：智能化分拣、仓储、装卸、搬运，集成信息平台，产品质量及安全追溯，配货调度智能化

智能金融：金融大数据智能、金融产品智能设计和服务创新、智能客服、金融风险智能预警与防控系统

智能商务：市场分析与决策、产品与广告的创新设计、个性化定制服务、产品安全与信用保证等系统

智能农业：智能化装备与农田作业智能系统，智能农业信息检测网络，农业大数据分析决策系统

智能教育：个性化智能学习，交互式主动学习、智能校园、智能图书馆系统

智能医疗：城市便捷精准的智能医疗体系、智能医院、智能医疗诊断、新药辅助研发、医药智能监管、流行病智能检测和防控、健康养老大数据智能分析与服务等系统

挑战3：如何让社会智力增加智能？

智慧法庭：建设智慧法庭数据与知识平台，推进审判体系和审判能力的智能增强

智能城市：推进对基础设施和土、水、气等环境的深度认知，对城市规划、建设、管理、运营的智能优化

智能交通监控：研发车联自动驾驶与车路协同的技术体系、交通智能化疏导和运行协调系统，提高覆盖地、轨、空、海的综合交通智能监管和服务能力

智能化检测预警与综合应对：围绕反恐、犯罪侦查、食品安全、信息安全、自然灾害防治等公共安全提高智能化检测预警与综合应对水平

外行如何进入人工智能行业？

一、外行怎样进入人工智能行业，先高清人工智能有哪些方向?

人工智能专业就业方向,人工智能方向,人工智能的发展方向,人工智能研究方向,人工智能方向研究生,计算机人工智能方向,人工智能未来发展方向,人工智能考研方向,人工智能有哪些方向,人工智能未来方向,人工智能创业方向,人工智能方向的专业,人工智能应用方向,人工智能投资方向,人工智能对就业的影响。

二、外行如何进入人工智能行业，不是简单做一件事。

1、海量的数据。这基本是千万以上的数据，所以当你听很多人说大数据（有一万个样本），都是没有用的，千万级别的数据。

2、这时候还需要顶尖的科学家，不是一个程序员、工程师就可以做的。

3、要有非常清晰领域的边界，因为人工智能只能懂一件事情，让它跨领域是做不到的。就像现在我跟你说“中午我不想吃汉堡”，你们都能听懂，但是如果你跟一个人工智能这样跳跃领域去讲，它是搞不懂的。

4、要有非常好的标注，比如你用百度时候每一次的点击，去淘宝时每一次的购买，你在滴滴每次成功的搭上车，都是告诉系统我成功了。当你每次在百度没有点击，在淘宝没有购买，在滴滴没有打上车，也是告诉系统这是一个标注。没有标注的数据，意义是不大的。

5、用这么大的数据，要有非常多的计算量，这时候人工智能才可以形成。

可能很多人说，人工智能是什么机器人、无人驾驶，这个好长远啊。其实不是的，你每次在用百度、淘宝、滴滴的时候，它背后都是一个人工智能的引擎。

人工智能是一个很大的概念，现在很多的公司所谓的AI应用还是停留在比较初级的阶段，进行一些信息（数据）的分类，筛选，模式识别之类，许多语言都有成型的代码包，开源代码之类，用起来并没有太大的技术含量，要想达到实际的应用效果，更多的是需要大数据的支持，不断在算法上进行优化，而要在算法上进行创新基本上和你学什么语言（java、c、汇编）是无关的，可能更多的需要数学基础。像IBM、Google等大公司可能走得更远一些，例如谷歌的下一步将迈向何方里面介绍的，这些基本上就是非常前沿的人工智能的成果了。

现在比较火的一些智能设备，智能家居，我并不觉得算是人工智能，更多的是各类传感器加上程序规则的应用，可能这类行业会更贴近生活更有市场一些吧，前景倒是非常看好的。不过和做软件一样，并不是技术有多牛就一定能做出好的软件产品，一定要深入了解用户需求，注重用户体验，以你的背景来说，我觉得可能往这个方向发展会有更好的效果。

三、外行要转行到人工智能行业需要学习什么？

目前，人工智能已经成为越来越火的一个方向。普通程序员，外行从业者，如何转向人工智能方向，最好遵循下面一些学习方法。

1、学习目的

目的是给出一个简单的，平滑的，易于实现的学习方法，帮助“普通”程序员或外行踏入AI领域这个门。我建议外行最好先学习拥有普通程序员的知识，这里，我对普通程序员的定义是：拥有大学本科知识;平时工作较忙;自己能获取的数据有限。

2、AI领域简介

AI，也就是人工智能，并不仅仅包括机器学习。曾经，符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键，而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说，学习AI主要的是学习机器学习。

但是，人工智能并不等同于机器学习，这点在进入这个领域时一定要认识清楚。关于AI领域的发展历史介绍推荐看周老师写的《机器学习简介》。下面一个问题是：AI的门好跨么?其实很不好跨。我们以机器学习为例。

在学习过程中，你会面对大量复杂的公式，在实际项目中会面对数据的缺乏，以及艰辛的调参等。如果仅仅是因为觉得这个方向未来会“火”的话，那么这些困难会容易让人放弃。考虑到普通程序员的特点，而要学习如此困难的学科，是否就是没有门路的?答案是否定的。只要制定合适的学习方法即可。

3、学习方法

学习方法的设定简单说就是回答以下几个问题：我要学的是什么?我怎样学习?我如何去学习?这三个问题概括说就是：学习目标，学习方针与学习计划。学习目标比较清楚，就是踏入AI领域这个门。这个目标不大，因此实现起来也较为容易。“过大的目标时就是为了你日后放弃它时找到了足够的理由”。

学习方针可以总结为“兴趣为先，践学结合”。简单说就是先培养兴趣，然后学习中把实践穿插进来，螺旋式提高。这种方式学习效果好，而且不容易让人放弃。有了学习方针以后，就可以制定学习计划，也称为学习路线。下面就是学习路线的介绍。

四.学习路线

我推荐的学习路线是这样的，如下图：

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图1AI领域学习路线图

这个学习路线是这样设计的：首先了解这个领域，建立起全面的视野，培养起充足的兴趣，然后开始学习机器学习的基础，这里选择一门由浅入深的课程来学习，课程最好有足够的实验能够进行实战。基础打下后，对机器学习已经有了充足的了解，可以用机器学习来解决一个实际的问题。

这时还是可以把机器学习方法当作一个黑盒子来处理的。实战经验积累以后，可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择，深度学习或者继续机器学习。深度学习是目前最火热的机器学习方向，其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样，因此可以单独学习。除了深度学习以外，机器学习还包括统计学习，集成学习等实用方法。

如果条件足够，可以同时学习两者，一些规律对两者是共通的。学习完后，你已经具备了较强的知识储备，可以进入较难的实战。这时候有两个选择，工业界的可以选择看开源项目，以改代码为目的来读代码;学术界的可以看特定领域的论文，为解决问题而想发论文。

无论哪者，都需要知识过硬，以及较强的编码能力，因此很能考察和锻炼水平。经过这个阶段以后，可以说是踏入AI领域的门了。“师傅领进门，修行在个人”。之后的路就要自己走了。

下面是关于每个阶段的具体介绍：

领域了解

在学习任何一门知识之前，首先第一步就是了解这个知识是什么?它能做什么事?它的价值在什么地方?如果不理解这些的话，那么学习本身就是一个没有方向的舟，不知道驶向何处，也极易有沉船的风险。了解这些问题后，你才能培养出兴趣，兴趣是最好的引路人，学习的动力与持久力才能让你应付接下来的若干个阶段。关于机器学习是什么，能做什么，它与深度学习以及人工智能的关系，可以看我写的博客从机器学习谈起：

知识准备

如果你离校过久，或者觉得基础不牢，最好事先做一下准备复习工作。“工欲善其事，必先利其器”。以下的准备工作不多，但足以应付后面阶段的学习。

数学：复习以下基本知识。线性代数：矩阵乘法;高数：求导;概率论：条件与后验概率。其他的一些知识可以在后面的学习的过程中按需再补;

英文：常备一个在线英文词典，例如爱词霸，能够不吃力的看一些英文的资料网页;

FQ：可以随时随地上Google，这是一个很重要的工具。不是说百度查的不能看，而是很多情况下Google搜出来的资料比百度搜的几十页的资料还管用，尤其是在查英文关键字时。节省时间可是很重要的学习效率提升;

机器学习

机器学习的第一门课程首推AndrewNg的机器学习。这门课程有以下特点：难度适中，同时有足够的实战例子，非常适合第一次学习的人。cs229这门课程我这里不推荐，为什么，原因有以下：

时间：cs229的时间太早，一些知识已经跟不上当今的发展，目前最为火热的神经网络一笔带过。而Cousera上神经网络可是用了两个课时去讲的!而且非常详细;

教学：Ng在cs229时候的教学稍显青涩，可能是面对网络教学的原因。有很多问题其实他都没有讲清楚，而且下面的人的提问其实也很烦躁，你往往不关心那些人的问题。这点在Coursera上就明显得到了改善，你会发现Ng的教学水平大幅度改善了，他会对你循循善诱，推心置腹，由浅入深的教学，在碰到你不明白的单词术语时也会叫你不要担心，更重要的，推导与图表不要太完善，非常细致清晰，这点真是强力推荐;

字幕：cs229的字幕质量比Coursera上的差了一截。Coursera上中文字幕翻译经过了多人把关，质量很有保证;

作业：cs229没有作业，虽然你可以做一些，但不会有人看。这点远不如Coursera上每周有deadline的那种作业，而且每期作业提交上去都有打分。更重要的是，每期作业都有实际的例子，让你手把手练习，而且能看到自己的成果，成就感满满!

实践做项目

学习完了基础课程，你对机器学习就有了初步了解。现在使用它们是没有问题的，你可以把机器学习算法当作黑盒子，放进去数据，就会有结果。在实战中你更需要去关心如何获取数据，以及怎么调参等。如果有时间，自己动手做一个简单的实践项目是最好的。

这里需要选择一个应用方向，是图像(计算机视觉)，音频(语音识别)，还是文本(自然语言处理)。这里推荐选择图像领域，这里面的开源项目较多，入门也较简单，可以使用OpenCV做开发，里面已经实现好了神经网络，SVM等机器学习算法。项目做好后，可以开源到到Github上面，然后不断完善它。实战项目做完后，你可以继续进一步深入学习，这时候有两个选择，深度学习和继续机器学习;

深度学习

深度学习：深度学习是目前最火热的研究方向。有以下特点：知识更新快，较为零碎，没有系统讲解的书。因此学习的资源也相对零散，下面是一些资源介绍。其中不推荐的部分并不代表不好，而是在这个初学阶段不合适：

推荐，UFLDL：非常好的DL基础教程，也是AndrewNg写的。有很详尽的推导，有翻译，且翻译质量很高;推荐，Deeplearning(paper)：2015年Nature上的论文，由三位深度学习界的大牛所写，读完全篇论文，给人高屋建瓴，一览众山小的感觉，强烈推荐。如果只能读一篇论文了解深度学习，我推荐此篇。这篇论文有同名的中文翻译;推荐，Neuralnetworksanddeeplearning：这本书的作者非常擅长以浅显的语言表达深刻的道理，虽然没有翻译，但是阅读并不困难;推荐，RecurrentNeuralNetworks：结合一个实际案例告诉你RNN是什么，整篇教程学完以后，会让你对RNN如何产生作用的有很清晰的认识，而这个效果，甚至是读几篇相关论文所没有的;

不推荐，NeuralNetworksforMachineLearning–UniversityofToronto|Coursera：深度学习创始人教的课，最大的问题是太难，而且老先生的吐字有时不是很标准;不推荐，DeepLearning(book)：同样也是由深度学习大牛所写的书，但感觉就像是第二作者，也就是他的学生所写的。很多内容都讲了，但是感觉也没讲出什么内容来，只是告诉你来自那篇论文，这样的话可能直接阅读论文更合适。不推荐，cs231n：李菲菲的课程，很有名，专门讲CNN。但是这门课程有一个最大的问题，就是没有字幕，虽然有youtube的自动翻译字幕，但有还不如没有。

继续机器学习

深度学习未必就是未来的一定主流，至少一些大牛是这么认为的。传统的机器学习有如下特点，知识系统化，有相对经典的书。其中统计学习(代表SVM)与集成学习(代表adaboost)是在实践中使用非常多的技术。下面是相关资源：

推荐，机器学习(周志华)：如果是在以前，机器学习方面的经典教材首推PRML，但现在周老师的书出来以后，就不再是这样了。首先推荐读周老师的书。这本书有一个特点，那就是再难的道理也能用浅显精炼的语言表达出来。正如周老师的名言：“体现你水平的地方是把难的东西讲容易了，而不是把容易的东西讲难，想把一个东西讲难实在太简单”;

不推荐，PatternRecognitionAndMachineLearning：当前阶段不推荐。PRML是以贝叶斯的观点看待很多机器学习方法，这也是它的一大特色。但对于初学者来说，这种观点其实并无必要。而且此书没有中文翻译，当前阶段硬啃很容易放弃;

开源项目

当知识储备较为充足时，学习可以再次转入实践阶段。这时候的实践仍然可以分两步走，学习经典的开源项目或者发表高质量的论文。开源项目的学习应该以尽量以优化为目的，单纯为读代码而学习效果往往不太好。好的开源项目都可以在Github里搜索。这里以深度学习为例。深度学习的开源优秀库有很多，例如torch，theano等等，这里列举其中的两个：

推荐，DeepLearnToolbox：较早的一个深度学习库，用matlab语言撰写，较为适合从刚学习的课程转入学习。遗憾的是作者不再维护它了;

推荐，tensorflow：Google的开源库，时至今日，已经有40000多个star，非常惊人，支持移动设备;

会议论文

较好的课程都会推荐你一些论文。一些著名的技术与方法往往诞生于一些重要的会议。因此，看往年的会议论文是深入学习的方法。在这时，一些论文中的内容会驱使你学习数学中你不擅长的部分。有时候你会觉得数学知识储备不够，因此往往需要学习一些辅助课程。

当你看完足够的论文以后，在这个阶段，如果是在校学生，可以选择某个课题，以发论文为目的来学习研究。一般来说，论文是工作的产物。有时候一篇基于实验的论文往往需要你写代码或者基于开源项目。因此开源项目的学习与会议论文的工作两者之间是有相关的。

两者可以同时进行学习。关于在哪里看论文，可以看一下CCF推荐排名，了解一下这个领域里有哪些优秀的会议。

下面介绍两个图像与机器学习领域的著名顶级会议：

CVPR：与另两个会议ICCV和ECCV合称计算机视觉领域的三大会，注意会议每年的主页是变动的，因此搜索需要加上年份;

ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems：简称NIPS，许多重要的工作发表在这上面，例如关于CNN的一篇重要论文就是发表在上面;

自由学习

到这里了，可以说是进入这个门了。下面可以依据兴趣来自由学习。前阶段不推荐的学习资源也可随意学习，下面是点评：

cs229：Ng写的讲义很不错，其中关于SVM的推导部分很清晰，想学习SVM推荐;

NeuralNetworksforMachineLearning：大牛的视角跟人就是不一样，看看Hinton对神经网络是怎么看的，往往会让你有种原来如此的感悟。其实看这门课程也等同于读论文，因为几乎每节课的参考资料里都有论文要你读;

CS231n:ConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition：最新的知识，还有详细的作业。国内应该有团队对字幕进行了翻译，可以找找;

PRML：作为一门经典的机器学习书籍，是很有阅读必要的，会让你对机器学习拥有一个其他的观察视角;

四、总结

以上意见和见解的目的是帮助对AI领域了解不深，但又想进入的同学踏入这个门。这里只说踏入，是因为这个领域的专精实在非常困难，需要数年的积累与努力。在进行领域学习前，充分认识自己的特点，制定合适的学习方法是十分重要的。

首先得对这个领域进行充分了解，培养兴趣。在学习时，保持着循序渐进的学习方针，不要猛进的学习过难资源;结合着学习与实践相辅的策略，不要只读只看，实际动手才有成就感。学习某个资源时要有充分的目的，不是为了学开源项目而看代码，而是为了写开源项目而看;不是为了发论文而写论文，而是为了做事情而写论文。

如果一个学习资源对你过难，并不代表一定是你的问题，可能是学习资源的演讲或撰写人的问题。能把难的问题讲简单的人才是真正有水平的人。所以，一定要学习优质资源，而不是不分青红皂白的学习。最后，牢记以兴趣来学习。学习的时间很长，过程也很艰难，而只有兴趣才是让你持之以恒，攻克难关的最佳助力。

谨以此提出一些意见与在学海中乘舟的诸位共勉。实际中还需自己探索。我就是一名普通技术员，刚刚转入AI领域，还有很多不足。希望此文可以帮助到大家。在很近的未来，在无数科学家的努力与求索之下，人工智能会快速在各行各业开花结果，循序渐进地改变人类的工作、职业习惯、行为方式，甚至是思维方式。人类因此更加强大，生活更加便捷，机会选择更加丰富。

工业革命4.0已经到来，人工智能的出现，剩余劳动力如何解决？

工业革命4.0已经到来，人工智能的出现，剩余劳动力如何解决?

答:工业4.0是发达的德国人提出来的，中国根据自己的国情推出的是“中国制造2025，MadeinChina2025”与德国的有很大的不同；因为在工业4.0中的机器人方面，我国的工匠精神和金属结构及加工方面一时半刻也赶不上德国。德国现在本身就是一个ManufacturingPowe制造强国。

即使是到了高度人工智能化了，不存在操作技术方面问题；只要会上网的人经过简单地培训即可；就像张一鸣的头条，利用机器人进行智能分类与推荐与计时处理即可。这样大大的节约了用人成本，利润空间得到优化，赚钱赚得更盆满钵满，还不需要自己去数钱，为何不心花怒放呢。

真正意义上实现工业4.0，可以让人在就业方面少了一些劳动强度很大的体力劳动和有高度危险性的工作。

短时间内它会影响中国的就业前景，因为在制造领域里，就业人员达8000万以上。与此同时它会影响中国的经济对外出口。另外它是会影响中国的军事与国防建设。影响到我们所有的产品生产、制造、流程、供应链，所以说“工业4.0”正在颠夏工业里传统工业的整个生产模式。任何事情都要一分为二地看，“工业4.0”也将会带来的新型产业领域有巨大红利。

从2013年开始工业4.0至今6年时间，其步伐也不是特别大。这一点上，我们老百姓真是有“杞人忧天”的嫌疑。可以说任何一种东西的实现，都有一个漫长的试应期，来充分与人们的传统习俗磨合，这一过程估计它将还会延续30年到40年的时间。

车到山前必有路，船到桥头自然直。何必为这种国家高级领导人考虑的具有划时代战略意义的问题呢。

其实待慢慢实现“工业4.0”的过程中，也会形成一个巨大无比的万亿级以上的一个市场，那就是资本市场。而资本市场会有超过300家以上的上市公司，又一轮全民炒股重新开始。这里大家相信，在炒股方面绝对不会用智能机器人炒股，因为它太聪明伶俐了。

将来的智能工厂。也分为多元化了，一种是传统的工厂转型成智能工厂；二是出生机会和条件都特别牛，生下来就是智能工厂的；

越是产、供、销一条龙越先进，则辅助行业就越生机勃勃；例如会诞生一些技术解决方案公司。因为它可以为制造业提供智能工厂的顶层设计、转型路径图、软硬件一体化设施的“工业4.0”解决方案公司，总集成商。实际上中国有400万传统的制造业企业，在未来10年，甚至20年时间，他们都会逐渐的分步骤的转型成“工业4.0”工厂。那么，转不过来的将会被淘汰。小部分人失业在所难免。

知足常乐于上海2019.7.15日

现在有多少创业失败负债累累的？分享一下？

我以前也发生过这样的事情，那一次的创业我失败了，虽然只是亏了几万，但是也感觉很不甘愿的，可能是那时候年龄还小，各方面都没有经验吧！也没有考虑太多就麻目的去创业，就这样失败了。

关于本次人工智能初创企业难关和人工智能初创企业难关问题的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。