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本文目录

1. 2021年人工智能考研各校的录取分数线:
2. 哪些行业、哪些工作岗位可以用到人工智能技术？
3. 人工智能的原理是什么？
4. 现在学人工智能前景怎么样？

2021年人工智能考研各校的录取分数线:

人工智能考研是近年来非常热门的专业，许多高校都开设了此专业的研究生招生。以下是2021年人工智能考研各校的录取分数线，仅供参考：

清华大学：372分

北京大学：389分

中国科学技术大学：343分

上海交通大学：318分

浙江大学：310分

同济大学：275分

华南理工大学：270分

西安交通大学：268分

需要注意的是，不同年份和不同学校对于录取分数线的要求可能存在差异，且分数线仅供参考，实际录取情况还会受到专业实际报考人数和考生本身的条件等多种因素的影响。但总的来说，高校对于人工智能专业的研究生招生仍然比较看重考生的综合素质和研究能力，因此建议考生在备战过程中，除了要尽可能提高分数，还应注重提高自身的学术能力和实践经验。

哪些行业、哪些工作岗位可以用到人工智能技术？

该题目有些大，为了更好地说明，我从下面这两张图说起：

正所谓“有需求就有市场”，正是企业有“节省人力、提高效率”的巨大需求，才推动了人工智能技术的快速发展！

新技术的快速迭代应用，当前人工智能向着两个截然相反的方向发展，即人工增强与人工替代！不管哪个发展方向，人的活动都产生了巨大的变化！

当前阶段，简单的重复性工作正广泛被智能化产品替代，涉及行业与岗位之众，超乎我们所想像，尤其是在制造业，搬运类的工作、单一动作的作业，已被自动化流水线与自动化装备替代！而在服务业，电话营销、客服正被智能机器人取代！随着机器深度学习技术的深入开发与应用，将有更多的岗位（不分行业）被智能机器人所替代，下一批被替代的岗位将是具有一定创作能力的岗位！最后，当机器在深度学习能力的加持下，无限逼近独立思考时，人又将何去何从？！

所以，各行业、各岗位，人工智能技术均会实现“节省人力、提高工作效率”的效果，只是时间与条件成熟的问题！

人工智能的原理是什么？

谢邀！

在回复《人类与AI（人工智能）如何相处？（https://www.wukong.com/answer/6955462920969830692/）》中谈了在面对拥有自我意识的机器人，人类该如何与之相处？又该遵从哪些伦理道德？接下来，借着回复此问题，向大家介绍一下AI的三大核心要素（也是AI的三大基石）——数据、算力和算法。

数据是AI算法的“饲料”

在如今这个时代，无时无刻不在产生数据（包括语音、文本、影像等等），AI产业的飞速发展，也萌生了大量垂直领域的数据需求。在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。机器学习中的监督学习（SupervisedLearning）和半监督学习（Semi-supervisedLearning）都要用标注好的数据进行训练（由此催生大量数据标注公司，对未经处理的初级数据进行加工处理,并转换为机器可识别信息），只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。

目前，数据标注是AI的上游基础产业，以人工标注为主，机器标注为辅。最常见的数据标注类型有五种：属性标注（给目标对象打标签）、框选标注（框选出要识别的对象）、轮廓标注（比框选标注更加具体，边缘更加精确）、描点标注（标注出目标对象上细致的特征点）、其他标注（除以上标注外的数据标注类型）。AI算法需要通过数据训练不断完善，而数据标注是大部分AI算法得以有效运行的关键环节。

算法是AI的背后“推手”

AI算法是数据驱动型算法，是AI背后的推动力量。

主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法，目前神经网络算法因为深度学习（源于人工神经网络的研究，特点是试图模仿大脑的神经元之间传递和处理信息的模式）的快速发展而达到了高潮。

南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华教授认为，今天“AI热潮”的出现主要由于机器学习，尤其是机器学习中的深度学习技术取得了巨大进展，并在大数据和大算力的支持下发挥巨大的威力。

当前最具代表性深度学习算法模型有深度神经网络（DeepNeuralNetwork，简称DNN）、循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，简称RNN）、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）。谈到深度学习，DNN和RNN就是深度学习的基础。DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层,一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络，是非常庞大的系统，训练出来需要很多数据、很强的算力进行支撑。

算力是基础设施

AI算法模型对于算力的巨大需求，推动了今天芯片业的发展。据OpenAI测算,2012年开始,全球AI训练所用的计算量呈现指数增长,平均每3.43个月便会翻一倍,目前计算量已扩大30万倍,远超算力增长速度。

在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。算力源于芯片，通过基础软件的有效组织，最终释放到终端应用上，作为算力的关键基础，AI芯片的性能决定着AI产业的发展。

加快补齐AI芯片短板

从技术架构来看，AI芯片可以分为四大类：通用性芯片（GPU，特点是具备通用性、性能高、功耗高）、半定制化芯片（FPGA，特点是可编程、功耗和通用性一般）、全定制化芯片（ASIC，特点是不能扩展、性能稳定、功耗可控）和类脑芯片（特点是功耗低、响应速度快）。

AI本质上是使用人工神经网络对人脑进行的模拟，旨在替代人们大脑中的生物神经网络。由于每个任务对芯片的要求不同，所以可以使用不同的AI芯片进行训练和推理。

在过去二十年当中，处理器性能以每年大约55%的速度提升，内存性能的提升速度每年只有10%左右，存储速度严重滞后于处理器的计算速度。随着AI技术的发展，所需数据量变得越来越大，计算量越来越多，“内存墙”（指内存性能严重限制CPU性能发挥的现象）的问题越来越严重。因此，存算一体（将部分或全部的计算移到存储中，计算单元和存储单元集成在同一个芯片，在存储单元内完成运算）有望成为解决芯片性能瓶颈及提升效能比的有效技术手段。

目前，数据中心中核心算力芯片各类通用的GPU占主导地位。IDC的研究指出，2020年，中国的GPU服务器占据95%左右的市场份额，是数据中心AI加速方案的首选。但IDC也做出预测，到2024年，其他类型加速芯片的市场份额将快速发展，AI芯片市场呈现多元化发展趋势。

近些年来，我国AI虽然取得了不少的突破和进展（例如小i机器人主导了全球第一个AI情感计算的国际标准），并在国际上具备一定的竞争力，但AI芯片对外依赖较大（根据赛迪智库人工智能产业形势分析课题组研究指出，国内AI芯片厂商需要大量依靠高通、英伟达、AMD等国际巨头供货）,并缺乏AI框架技术（深度学习主流框架TensorFlow、Caffe等均为美国企业或机构掌握）的支撑。

未来人们对科技的依赖会与日俱增，AI也将会成为大国竞争的焦点。为摆脱我国AI的短板，有专家表示AI芯片方面我国可以借鉴开源软件成功经验,降低创新门槛,提高企业自主能力,发展国产开源芯片；算法框架方面则可通过开源形成广泛的应用生态,广泛支持不同类型的AI芯片、硬件设备、应用等。

算法、算力、数据作为AI核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态，随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新，让人类社会从信息化进入智能化。

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你对这个问题有什么更好的意见吗？欢迎在下方留言讨论！

现在学人工智能前景怎么样？

谢谢邀请！

作为一名科技工作者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，当前学习人工智能的前景还是非常广阔的，随着人工智能平台的推出，当今社会也进入了智能化时代，未来人工智能领域会陆续释放出大量的发展机会，同时人工智能领域也将成为创新、创业的热点领域。

之所以当前人工智能受到了广泛的关注，主要有以下三方面原因：

第一：产业结构升级的大背景。当前产业结构升级是促进人工智能发展的一个重要因素，产业结构升级涉及到大量的传统行业，这些传统行业当前急需人工智能来为行业发展赋能，这是一个非常现实的需求。目前已经有越来越多的智能体在生产环境中开始使用，也在一定程度上提升了传统行业的生产效率。

第二：应用场景越来越成熟。人工智能产品对于应用场景有比较高的要求，随着云计算、大数据和物联网的不断发展，人工智能产品有了扎实的场景支撑，这对于人工智能产品的普及有非常积极的作用。相信在5G通信落地应用之后，会有更多的智能体实现落地应用，比如自动驾驶就很有可能成为人工智能技术大面积落地应用的突破口。

第三：技术发展的必然趋势。人工智能技术的发展也是科技发展的一个必然趋势，在产业互联网技术的组成当中，包括云计算、大数据、物联网等技术，最终都指向了人工智能技术，可以说人工智能技术是当前诸多互联网技术的出口，这足以说明人工智能技术的重要性。

最后，当前人工智能领域的人才培养依然以研究生教育为主，所以通过读研来学习人工智能技术是个比较不错的选择，未来的就业空间也相对比较大。

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、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

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