一、简述人工智能的四种途径

1、机器人、运输、就业机会、卫生保健。

2、一说到AI，首先会想到机器人。目前国外有很多芯片制造商已经投入了巨型超级计算机的小型芯片的研究。这将极大地提高机器人性能的发展，使他们能够更快，更容易地执行复杂的功能。

3、云的出现给人工智能的发展铺平了道路。连接到云的机器人不仅能够从自己的经验和交互中学习，而且还可以获取其他的机器人的经验和互交。加上语音理解方面取得了最新进展，这将增强他们与人互动的能力。预计到2025年左右，带有机械臂的AI设备将投入使用。不过机器人的制造和程序相对复杂，相关的制造商不得不继续研究更可靠的硬件和感知算法。

4、交通一直是人类所面临的难题，公路拥挤、车辆排除的气体对环境造成了影响。全球每年有很多人丧命于车祸。人工智能的兴起，将更好地帮助人类解决这些难题。传统的车辆将会逐渐替代掉，往后的交通事故变的更少。

5、人工智能的兴起的有利也有弊，它对传统行业造成了巨大的冲击，一些职业将会被人工智能所替代。但它的兴起造就新一批新的就业机会。虽然现在不能完全看出它在这方面的影响，但可以肯定的是，在未来高校、教育机构将会在人工智能教育上投入更多的资源。

6、尽管越来越多的人开始重视医疗保健，人工智能的出现将使它变得更引人瞩目。人工智能推动疾病治疗和精密医学领域的发展。目前，在收集许多必要的医学数据的基础上。使用的AI算法可以更好帮助医生分析患者的数据，更精准为患者治疗。

二、人工智能的普及率

1、中国大陆的人工智能技术普及率已领先于全球平均水平。这主要得益于中国开放的市场环境、海量的数据资源、丰富的应用场景、强有力的战略引领和政策支持等优势。此外，本土几家大型科技企业对人工智能技术的开发研究及应用也起到了如虎添翼的作用。

2、目前多数涉足人工智能领域的企业已经实现了改善运营效率、成本投入等成果，证实了人工智能独特的商业价值。

3、未来，随着科技企业不断将自身领先的人工智能技术对外开放，人工智能技术在大中华区的产业化落地将进一步加速。

三、信息工程专业比较热门的技术领域

信息工程专业比较热门的技术领域有以下几个：

1.芯片设计：涉及计算机硬件、集成电路设计等，如华为、寒武纪、汇顶等公司。

2.摄像头技术：涉及光学、图像处理、人工智能等领域，如小米、OPPO等公司。

3.基带技术：涉及无线通信、移动通信等技术，如闻泰通讯、华勤等公司。

4.音频/声学技术：涉及音响设备、汽车音响、智能音响等领域，如哈曼、恒玄科技等公司。

5.WIFI/蓝牙技术：涉及无线通信、物联网等技术，如Realme、博通集成等公司。

6.人工智能：涉及机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，如谷歌、百度等公司。

1.芯片设计：随着科技的不断发展，芯片在电子产品中的重要性日益凸显，从智能手机、电脑到物联网设备，都对芯片有高度需求。因此，芯片设计成为信息工程领域的热门方向。

2.摄像头技术：随着智能手机、短视频、人工智能等行业的兴起，摄像头技术在信息工程领域具有广泛应用，涉及光学镜头、图像处理、计算机视觉等技术。

3.基带技术：随着通信技术的快速发展，基带技术在信息工程领域具有广泛应用，涉及无线电波、电路与系统等关键技术。

4.音频/声学技术：在消费电子、汽车、智能家居等领域，音频/声学技术具有重要应用价值，涉及音响设备、音频处理、智能音响等技术。

5.WIFI/蓝牙技术：随着物联网、智能家居等行业的兴起，WIFI/蓝牙技术在信息工程领域具有广泛应用，涉及无线通信、网络协议等技术。

6.人工智能：近年来，人工智能技术在全球范围内备受关注，涉及机器学习、深度学习、自然语言处理等领域，具有广泛的应用前景。信息工程专业的毕业生在人工智能领域具有很高的竞争力。

四、人工智能技术在专业领域应用的重要性和必要性

1、目前，从大数据技术发展来看，已从手工数据处理逐渐演变为半自动处理，数据自动分类和自动决策，大数据技术发展为人们处理未来生活的场景带来新的机会，包括智慧工厂、无人化智能制造，以及智慧社区等交互场景。

2、目前我国把人工智能作为下一代重点发展领域，人们更需要努力把握机会。刚才讲到安防技术在自动驾驶中的应用，实际上在未来的制造业、交通、医疗、农业、建筑等方面，都存在巨大的机遇。

五、人工智能涉及的八大学科

1、人工智能涉及的学科比较多,生活中的方方面面都有人工智能的实际应用,主要涉及哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论,仿生学等学科

2、研究范畴:自然语言处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法人类思维方式

3、应用领域:智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂

4、实际应用:机器视觉:指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,还有航天应用等.