老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于全球人工智能企业分布和全球人工智能企业数量的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享全球人工智能企业分布以及全球人工智能企业数量的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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人工智能就业的方向与发展前景如何？
来自美国的研究机构CBInsights不久前发布了一份报告，该报告的题为《TopAITrendsToWatchIn2018》。在这份报告中，CBInsights先是对AI（人工智能）的现状作了深入的研究和分析，然后对于AI的趋势作出了如下预测：
1，中国AI初创公司的融资规模会进一步超过美国。目前，就全球范围而言，中、美国在AI领域处于第一梯队，中国致力于在AI领域最终成为引领者，政府为此投入了大量的资源。仅2017年，中国AI初创公司用掉的资金额在全球中占比就达48%，美国AI初创公司花费的资金额在全球中占比38%。在深度学习方面，中国的专利数量是美国的6倍。在人脸识别方面，中国投入的资金达到数十亿美金。实际上，在2017年7月，中国即已明确计划，到2020年左右，中国的AI水平要超过美国，到2030年，中国要在AI领域占据最前沿。
2，承接前上一点，对每个人而言，AI将无处不在。机器学习于AI是一个很重要的部分。说得再通俗点就是，各行各业都有AI的用武之地，AI会继续向各行各业渗透。
3，机器人与工厂里的蓝领工人抢工作。早些年开始，全球范围内便开始了AI推动机器自动化的浪潮，在劳动密集型行业中的蓝领工人，势必会受到这轮技术浪潮的冲击。当然，AI也会催生出新的工作岗位。比如，在亚马逊的仓库中，已有10万个机器人投入使用，与此同时也创造了数千个新的工作岗位。又比如，预计到2025年，在日本，80%以上的老年护理工作将由机器人承担，而不再是人类。
4，AI逐渐承担专业性工作。财务顾问、律师、咨询师等要求具有一定专业水准的工作，也将逐渐由AI来承担，不是完全取代人类，更多的是起到辅助和改善的作用。
5，AI语言助理与各种互联网设备集成。如三星的Bixby、亚马逊的Echo、谷歌的Googlehome等语言助理。
6，AI分权和普及。AI正在成为移动设备如智能手机、可穿戴设备等的一部分，边缘计算是为AI的下一个领域。举例来说，苹果开发的A11芯片，具备以每秒600B的速度运行机器学习任务。人们可以在笔记本电脑上训练自己的个人助手（边缘计算），以识别人脸和语音。
7，军事作战场景被AI颠覆。AI将在未来战争中扮演越来越重要的作用，如AI无人机器作战，AI网络攻防战等。
8，胶囊网络。神经网络具有无数多的架构，而深度学习中最流行的一种称为卷积神经网络，现在已经发展出一种新的架构，叫做胶囊网络。胶囊网络将会在多个前沿领域超过卷积神经网络。胶囊网络允许AI识别具有较少数据的一般模式，并且不易犯错。它主要考虑物体的相对位置和方向，而不需要对变体进行彻底的训练。
9，全球中高端，尤其高端AI人才面临的需求缺口相当大，以至于AI人才在今后一段时间中仍是相当吃香。就比如，前不久，国内网络上流传的一张2018互联网校招清单上，微软、亚马逊、谷歌、百度、腾讯、阿里巴巴、今日头条、新美大、滴滴、华为等给AI人才的起薪开得都非常高。
10，AI巨头公司在行业中逐渐奠定各自的地位，行业格局渐趋稳固。国外如谷歌、微软、亚马逊等巨头，国内如BAT、TMD等巨头均在不断提高自身的AI能力，后面的小型AI公司在行业中将会很难生存。
11，AI将在医疗领域发挥积极且更大的作用。目前，中、美两国都已将AI应用于医疗领域。
12，人们可以建立个人AI，再有就是机器学习没有边界。
深圳在人工智能领域有哪些领先的技术和公司？
在深圳做人工智能的公司非常多，下面列举一些比较知名的。
1.腾讯
人工智能实验室AILab，该实验室拥有50多位AI科学家及200多位AI应用工程师团队，专注于人工智能的基础研究，所开发的AI“绝艺”在今年围棋比赛中拿到了冠军。在前段时间搭载腾讯AI医学影像和腾讯云技术的人工智能CT设备在湖北方舱医院成功部署。通过这套设备，AI算法只需数秒即可助力医生识别新冠肺炎，将大大缓解当地CT筛查能力不足的压力。
2.华为
不做基于人工智能的应用，而是去做芯片和平台。华为的人工智能战略概括为五个方面：投资基础研究；打造全栈方案；投资开放生态和人才培养；把AI思维和技术引入到现有产品和服务；把AI几乎应用于内部效率提升。
3.暴风
专门做AI电视的。
4.华大基因
致力于将人工智能、生命科学、大数据融合，使得“精准医疗”变为可能。最近疫情的到来，也让人们更加关注健康。所以华大基因有望成为未来的风向标。
5.平安集团
平安早已不是原来的平安了，现在大数据、人工智能、云服务、区块链等都有在做，而且做的都还不错。比如AI语音识别、人脸识别。
先列这些吧，其实还有很多，不一一列举了。
人工智能专业设在计算机系还是自动控制系，更利于专业的融合发展？
从专业从属关系来看，人工智能专业设在计算机系比较合适，毕竟强调的是“智能”，应该更偏向基础的软件和算法。自动控制系听起来更偏向于硬件和应用，如果你说的融合发展指的是将人工智能应用在各个领域的话，设在自动控制系和计算机系应该差别不大。
人工智能有哪些应用场景？
谢邀
老僧刚看完李开复的《人工智能》，书里关于AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱讲得蛮透彻，推荐给题主~
其实，人工智能主要有四大功能：语音识别、自然语言理解、数据挖掘、计算机视觉。像天猫精灵、无人驾驶汽车、淘宝给你推荐你感兴趣的商品……所有AI应用场景几乎都是基于这四大功能。
AI具体的应用场景很多，像自动驾驶、医疗、安防、教育、娱乐、家居、金融、电商零售等，老僧就不一一讲了，随便说几个。
1、自动驾驶
自动驾驶主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪，来实现包括道路行驶、地貌识别、导航定位、车道识别、交通控制、停车等多个功能，最终完成无人驾驶的目标。
2、AI医疗
AI医疗领域其实挺广的，虚拟助手、医疗影像、医用机器人、智能健康管理、智能影像识别、智能药物研发等都在AI医疗射程范围之内。例如阿里云AI诊断最新技术，新冠肺炎CT影像识别准确率高达96%，识别速度相比医生肉眼识别提高了近30倍。
3、AI安防
AI安防的具体应用包括区域人群监控、客流统计、身份认证的人脸识别、道路监控的车辆识别、案情分析系统等一系列场景，虽然听起来离我们挺遥远，但是一个城市大脑就全覆盖了～
4、AI教育
AI教育，包括自适应学习、虚拟学习助手、智能评测、个性化辅导、儿童陪伴等。家里有小朋友应该比较熟悉，主打利用人工智能因材施教的学吧课堂、科大讯飞、云知声等等都是AI教育的具体应用。
不管是何种应用场景，人工智能都将给用户继续带来全新的体验，而这种新体验的背后带来的是效率的提升，以及行业的巨大变革。
文章分享结束，全球人工智能企业分布和全球人工智能企业数量的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！