人工智能已经发展到了什么程度？

1. 人工智能已经发展到了什么程度？

我之前知道一个人工智能，其实不知道他算不算是人工智能，但是对我来说已经是非常厉害的了，他和一堆大学生比写毛笔字，就是临摹王羲之的兰亭集序，并且让现场的一些观众以及嘉宾来评判一下谁写的最像结果这个人工智能写的，模仿的王羲之的兰亭集序，被当场的一些观众以及评委评定为是最像王羲之写的，然而其他的几个和他一同鄙视的人都是非常厉害的，大学出来的专门写毛笔字的专业。

2. 人工智能发展到哪一步了？

汇总了一下，可能会有以下职业（岗位）：

1、记者，也许有一天，90%的记者都会失业。结合大数据和人工智能，利用软件开发的模板，很快会撰写出上百万篇的报道。

2、银行柜员，未来可能会有80%的现金使用会消失，人们逐渐开始选择网银或移动支付。

3、司机，当下有百度无人驾驶汽车在测试运行中，还有更多车企计划开发无人驾驶汽车。

4、装配车间工人，目前工厂的机器人手臂还只是简单的操作，未来，随着机器人成本的下降和普及，装配车间的工作将不需要我们真人上手了。

5、有线电视安装人员，现在的WIFI环境越来越多，有线电视被取代是时间早晚的事。

6、加油站管理和工作人员，未来新能源充电站也许会遍地，充电站实现自动化，不需要人来服务。并且，连驾驶都已经无人化了......
随着科技进步，窃以为大部分职业都有可能消失。近期来说，有以下几个职业：随着医疗设备家庭化，医疗知识共享化，内科医生、检验科医生可能会失业；随着工业自动化发展，尤其是三d打印机一旦普及，制造业者就可能会大量失业；随着网络教育的发展，老师的需求市场也会减小；随着全球信息化，各类中介也将被逐渐淘汰。相应的，由于各种传统职业需求的转变，一些职业反而就会越来越受重视。如律师，需要解决各类法律滞后性问题；如各个行业的研发者与推广者，随着市场竞争越来越快速，如何创造出更具市场竞争力的产品；如各类艺术家，生活越来越无聊，艺术家们的创作与表演显得越来越重要。

3. 人工智能已经发展到了什么程度

人工智能行业主要上市公司：海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等
本文核心数据：全球人工智能企业数量、企业区域分布、企业利润率水平等
全文统计口径说明：1)上述数据均来源于全球企业数据库，存在一定的统计误差。2)搜索相关关键词为“artificial intelligence”;3)企业筛选逻辑为：企业的国家分类中的活动标签(主要代码)、任何语言的贸易描述、描述和历史、产品和服务、附加信息(完整概述、历史、主要业务线、次要业务线、主要活动、次要活动、规模估计、战略组织及规划、战略联盟、主要品牌名称、国内主要国家、主要国外地区、主要生产现场、主要分销网站、主要销售代表处、主要客户等)中包含了“artificial intelligence”的企业。4)统计时间截至2022年4月18日。5)若有特殊统计口径会在图表下方备注。
‑‑‑全球人工智能企业于2017年掀起注册潮
根据全球企业数据库库查询，目前人工智能行业的主要活跃企业共有8188家，其中以2017年和2018年为主要注册热潮，2017年注册企业数量为1194家，而2018年则为2597家。自2018年后，市场开始步入冷静期，2019年注册数量急剧下滑，缩水65%，随后2020和2021年的注册数量均持续下降。
‑‑‑全球人工智能企业以软件企业为主
根据全球企业数据库查询，目前人工智能行业的主要活跃企业中产品服务仍然以软件为主，以计算机系统设计及相关服务作为主要产品和服务的企业共有755家，软件出版商共有495家，前十个类主要人工智能产品服务占总产品服务的32.6%。
‑‑‑全球人工智能企业主要分布在中国和美国
根据全球企业数据库查询，目前人工智能行业的主要活跃企业主要分布在中国，截至2022年4月，中国共有活跃的相关人工智能企业数为6052家，占可查询人工智能企业总数的73.9%;其次为美国的609家，占可查询人工智能企业总数的7.4%。
注：中国地区统计未包含港澳台地区。
‑‑‑全球人工智能企业上市比率为5%，中国上市率较低
在可查询到的全球人工智能企业中，目前共有408家企业上市，还有87家曾经上市但目前已经退市，7693家企业未上市，综合来看全球人工智能行业的企业上市率为5%。
在上市企业的覆盖率来看，美国共有209家人工智能企业上市，企业上市率为34%;而日本则有46家人工智能企业上市，上市率为55%;反观中国，目前仅有29家人工智能企业上市，上市率为0.5%。
注：中国地区统计未包含港澳台地区。
‑‑‑全球人工智能企业平均杠杆率为50%，英国杠杆率最低
根据全球企业数据库中可查询到的企业数据，共有613家企业公示其杠杆率，从杠杆率的区间分布来看，目前0-20%的杠杆率区间有264家，而杠杆率大于100%的则有130家，而219家企业的平均杠杆率则在76%。
根据全球企业数据库中可查询到的企业数据，共有101家中国企业公示其杠杆率，中国人工智能企业平均杠杆率为56%，美国人工智能企业平均杠杆率为99，英国和日本则分别为39%和68%。
根据全球企业数据库中可查询到的企业数据，目前美国的人工智能企业平均杠杆率最高，其次是韩国、法国、日本和德国。
‑‑‑全球人工智能企业平均对外设立3家子公司
根据全球企业数据库中可查询到的企业数据，目前共有3388家人工智能企业对外设立子公司，其中2236家对外设立2家子公公司，全球人工智能企业平均对外设立3个子公司。
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》

4. 现在人工智能发展到什么程度了？

2017-11-30请点蓝字＞慎思行慎思行
文章来源中国人工智能学会，罗兰贝格公司
个人微信 helloSSX

人工智能概念介绍

人工智能是什么？人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。人工智能、机器学习、深度学习是我们经常听到的三个热词。关于三者的关系，简单来说：机器学习是实现人工智能的一种方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。机器学习使计算机能够自动解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测；深度学习是利用一系列“深层次”的神经网络模型来解决更复杂问题的技术。

人工智能从其应用范围上又可分为专用人工智能(ANI)与通用人工智能(AGI)。专用人工智能，即在某一个特定领域应用的人工智能，比如会下围棋并且也仅仅会下围棋的AlphaGo；通用人工智能是指具备知识技能迁移能力，可以快速学习，充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。

通用人工智能是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象，但在理论领域，通用人工智能算法还没有真正的突破，在可见的未来，通用人工智能既非人工智能讨论的主流，也还看不到其成为现实的技术路径。专用人工智能才是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角。我们的讨论范围将聚焦在更具有现实应用意义的专用人工智能技术，具体讨论现有专用人工智能技术能带来的商业价值。

人工智能发展历史与现状

人工智能的发展历史

人工智能的概念形成于20世纪50年代，其发展阶段经历了三次大的浪潮。第一次是50-60年代注重逻辑推理的机器翻译时代；第二次是70-80年代依托知识积累构建模型的专家系统时代；这一次是2006年起开始的重视数据、自主学习的认知智能时代。在数据、算法和计算力条件成熟的条件下，本次浪潮中的人工智能开始真正解决问题，切实创造经济效果。

本次人工智能浪潮的驱动因素

近年来，人工智能应用领域市场规模、人工智能领域的资金投入都迅速增长，反映了社会与市场整体对其认知程度与信心的高涨。驱动认知程度提高的一方面因素是技术本身的提高，包括数据、算法、算力，使得人工智能技术真正为商业应用创造了价值；另一方面，大数据、物联网、云计算等技术为人工智能的发展打下了良好基础。

高质量、大规模的大数据成为可能。1986—2007年，全球单日信息交换量增长了约220倍，全球信息储存能力增加了约120倍。海量数据为人工智能技术的发展提供了充足的原材料。

计算力提升突破瓶颈：以GPU为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力，使得运算更快，同时在集群上实现的分布式计算帮助人工智能模型可以在更大的数据集上运行。

机器学习算法取得重大突破：以多层神经网络模型为基础的算法，使得机器学习算法在图像识别等领域的准确性取得了飞跃性的提高。

社会理解与接受程度广泛提升：随着社会信息化及互联网/移动互联网的普及，以及受AlphaGo等大量热点舆论事件影响，全社会对人工智能的态度已逐渐从怀疑、恐惧转变为好奇、接受和认同。

物联网、大数据、云计算技术提供了人工智能的发展基础

物联网、大数据、云计算技术为人工智能技术的发展提供了其所需要的关键要素。物联网为人工智能的感知层提供了基础设施环境，同时带来了多维度、及时全面的海量训练数据。大数据技术为输入数据在储存、清洗、整合方面做出了贡献，帮助提升了深度学习算法的性能。云计算的大规模并行和分布式计算能力带来了低成本、高效率的计算力，并降低了计算成本。

人工智能产业发展状况

技术方向方面

人工智能方向的企业目前主要分为两类：专注于技术研发的通用型人工智能企业，如DeepMind、 Facebook AI Research、Google Brain与Baidu AI等，以及专注于人工智能技术应用的专用型人工智能企业。通用型人工智能由于研发技术难度大，目前多由巨头互联网公司在进行布局，短期内没有明确的技术突破前景。专用型人工智能企业数量众多，但其发展仍然受制于需要人工标注的数据限制。

应用方向方面

从应用方向上来看，金融、医疗、汽车、零售等数据基础较好的行业方向应用场景目前相对成熟，相关方向企业的融资热度也较高。以自动驾驶领域为例，谷歌、百度、特斯拉、奥迪等科技和传统巨头纷纷加入；人工智能在金融领域的智能风控、智能投顾、市场预测、信用评级等领域都有了成功的应用；在医疗领域，人工智能算法被应用到新药研制，提供辅助诊疗、癌症检测等方面都有突破性进展，凡此种种，不一而足。

地域发展方面

纵观全球人工智能产业的发展，我们可以发现：全球领先的创新高点散落在各个国家，如美国纽约与硅谷、英国伦敦、以色列，以及中国的北京、上海与深圳。人工智能技术本身具有高流通、易传导的性质，在全球信息流通开放的大环境下，人工智能的发展不再受限于国家或地域。

借助于良好的人才基础、巨大的应用市场、强有力的风投基金支持，中国人工智能企业的发展势头良好，在全球处在优势领先地位。中国的人工智能企业数量、专利申请数量以及融资规模均仅次于美国，位列全球第二。在国内，计算机视觉、服务机器人、自然语言处理方向的人工智能企业占据了人工智能企业个数的一半以上。北京、上海、深圳作为国内人工智能创新的高地，其相关企业数量占据了国内企业总数的近80%。


人工智能未来发展的预测

我们认为，短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。同时，机器学习技术会更注重迁移学习与小样本学习等方向，近期AlphaGo Zero在无监督模式下取得的惊人进步充分体现了此方向的热度。长期来看，通用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究，其发展前景目前尚处于无法预测的状态。

在商业应用方面，短期内，专用型人工智能将会在数据丰富的行业、应用场景成熟的业务前端(如营销、服务等)取得广泛的应用。长期来看，正如国际人工智能领域著名学者Michael I.Jordan所说，人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消费者与企业，从细分行业的特定应用场景应用到更加普世化的情景。

编辑 Yibin.P

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5. 人工智能如今发展得怎么样了？

人工智能现在已经能实现很多功能了，比如语音识别——李开复博士当年做的工作奠定了很多当今识别系统的基础。这里忍不住说一下，Siri本身的技术并没有特别大的亮点，真正nb的是它的模式（语音识别直接与搜索引擎结合在一起，产品体验做得好。而且关键是这样的模式能采集到更多数据，使得系统的精度越来越高）
自然语言理解——目前看到的最强的结果应该是IBM Watson。但其实我们现在用的搜索引擎、中文输入法、机器翻译（虽然其实还不怎么work）都和自然语言理解相关。这块儿不是我的专业。
数据挖掘——随着近年数据量的疯狂增长，数据挖掘也有了长足进步。最具有代表性的是前几年著名的Netflix
 
challenge（Netflix公司公开了自己的用户评分数据，让研究者根据这些数据对用户没看过的电影预测评分，谁先比现有系统好10%，谁就能赢100万美元）最后这一比赛成绩较好的队伍，并非是单一的某个特别nb的算法能给出精确的结果，而是把大量刻画了不同方面的模型混合在一起，进行最终的预测。
计算机视觉——目前越来越多的领域跟视觉有关。大家可能一开始想到的都是自动驾驶。虽然大家都在说googleX的无人车，
 但实际上现在无论是商业上，还是技术整合上最成功的算法是Mobile Eye的辅助驾驶系统。这个公司也是目前computer 
vision领域最挣钱的公司。
从实现新功能方面说，视觉的发展的趋势主要有两方面，A) 
集成更多的模块，从问题的各种不同方面，解决同一个问题（比如Mobile Eye，就同时使用了数十种方法，放到一起最终作出决策） B) 
使用新的信息，解决一个原来很难的问题。这方面最好的例子是M$的Kinect，这个产品最让人拍案叫绝的就是那个红外pattern投影仪。

6. 人工智能会怎么发展？

人工智能是怎么发展起来的？得知答案后，简直不可思议

7. 现在人工智能发展的如何？

人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。
本文核心数据：中国人工智能产业核心产业规模,人工智能产业核心产业规模,人工智能产业链应用层,中国人工智能市场应用份额,人工智能在各行业中的应用情况
1、 核心产业和带动产业双双高速增长
相比于互联网产业，我国人工智能发展期与成熟期迎来的较晚，但是在资本和社会期望的驱动下，我国人工智能发展的速度也是非常快的。初步估计2020年我国的人工智能核心产业规模达到1512.5亿元，增长率为38.94%。

除了核心产业的增长外，人工智能带动产业而规模也呈现出快速增长区趋势。2019年我国人工智能带动产业从而规模为38521.5亿元，初步估计2020年达到5725.7亿元，同比增长高达49.83%。

2、人工智能发展快速主要由于应用产业广泛
人工智能发展快速主要由于应用产业广泛。从产业链的结构来看，在人工智能应用层设计的行业非常的多。软件方面的涉及主要有客服、金融、教育;硬件类主要包含无人机，仓储物流、智能机器人等;还有软硬件均为核心技术的无人驾驶和医疗健康产业。

从客户来看，中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等)，应用占比达到49%，互联网与金融行业紧随其后，占比分别为18%和12%。

企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节，都已能够看到人工智能的身影：AI 核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，实现社会生产力的整体跃升，推动社会进入智能经济时代。
前瞻估算，目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目，而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合，实现产业地位提高或经营效益优化。

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》。

8. 人工智能发展到最后会怎样呢？

一，收银员
随着无人超市的投入，消费者可以自主的去结账了，不需要收银员了。

随着人工智能的普及，未来，很有可能，高速收费站，停车场收费站都是无人的，很多地方都不再需要收银员了。

二，流水线工人
随着智能机器人应用开发技术的普及，很多地方正在逐步推广机器人取代工人。

之前有报道，某个高科技工厂采用了六万的机器人员工，数个数据意味着六万个岗位被机器人取代。

未来十年，很多传统的流水线工人都可能被机器所取代。


三，个体工体商户
受到口罩的影响，随着电子商务的普及，电商日益的强大。线下的门店逐渐在减少了。

你知道海底捞吗？海底捞今年要关闭三百家门店。

未来，线下实体店只会越来越难做，例如：服装店、鞋店、书店，他们都会越来越少。

四，司机
2018年，中国正式开放无人驾驶汽车的上路测试。等到全自动化驾驶到来的时候，那一天，很多司机将会面临失业。

五，传统媒体工作人员
传统媒体会被新媒体所取代，这是大趋势，任何人都不能更改。

随着自媒体的普及，短视频，直播的火爆，人们只要拿起手机，就能立马了解到全球资讯。想要当记者的朋友们可以考虑做自媒体方向。


六，银行柜台
随着手机支付的普及，对银行的冲击是真的很大。

据专家预测，随着数字货币的普及，未来十年，国内的80%的现金使用场景会消失。现金的消失，其实也就代表着银行柜员的失业。

七，客服
随着人工智能AI的普及，其实，很多互联网大厂就都采用了AI客服。

AI客服，基本能够解决80%的人工问题。未来，人工客服真的会越来越少。