大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于人工智能行业投资壁垒，人工智能行业投资策略这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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特斯拉的技术壁垒是什么
回答如下：特斯拉的技术壁垒主要包括以下几个方面：
1.电池技术：特斯拉在电池技术方面积累了大量的经验和专利，同时也在不断地研发和改进电池技术，使得特斯拉的电池性能更加出色，续航里程更长。
2.自动驾驶技术：特斯拉在自动驾驶技术方面处于领先地位，其多年的研发和实践积累了大量的数据和经验，使得特斯拉的自动驾驶技术表现出色。
3.车身结构：特斯拉采用了全铝合金车身结构，使得车辆更加轻量化，同时也更加坚固。
4.软件技术：特斯拉在车辆的软件开发方面也非常强大，其通过OTA升级方式可以实现车辆的软件升级，这为特斯拉的车辆带来了更高的智能化和可靠性。
5.品牌效应：特斯拉已经成为了一种文化符号和潮流，其品牌效应非常强大，许多消费者愿意为特斯拉的品牌价值买单。
为什么说人工智能工作前景越来越严峻了？
目前正在从事ai相关工作，从自己的角度讲一下吧。
1现在的人工智能并不是真正的智能，相比人类的大脑来说，连幼儿都比不过。目前的人工智能只能从很多先验知识中学习一些强大且较为通用的规则，从而应用到一些类似场景中解放一些重复性劳动。它并不具备任何学习新知识的能力。
2人工智能门槛降低，从研发角度来说，人工智能=数据+算法+算力，数据主要依赖一些第三方外包标注，算法的话只要学过高等代数就可以入局，对一般的大学生来说没有任何门槛，算力其实就是cpugpu机器，这部分长期被国外巨头掌控，在国内基本没有就业机会。因为门槛低，因此涌入的人越来越多，内卷极其严重。
3缺乏业务场景，目前除了搜索，推荐，安防，翻译等领域，基本没有成熟的落地业务，像无人车之类的还在烧钱阶段，最后能不能落地还么有定论，这也是ai四小龙集体哑火的原因。这么多年了，ai投资人的钱也消耗的差不多了，没有资本进入市场，那么职位肯定会减少，不可避免。
人工智能有“核心技术”或“技术壁垒”吗？
谢邀，当然有。
人工智能一般分为五项核心技术：计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和语音识别技术。
这里面也会有相辅相成的很多专业技术，专业技术的叠加形成门槛也是核心技术，以机器人为例：硬件精加工、工业软件的稳定可靠、讯号的互联互通、算法的优劣、新材料的应用等等。
就好比造台车，发动机都知道是核心技术，底盘呢？大灯呢？每样东西差一点，综合性能就差能多，差之毫厘谬以千里。当年一个汽车稳定系统ESP就难倒多少中国车厂，虽然现在已经是很普通的标配了。
人工智能要落地吧，软硬件结合，新材料应用必不可少。比如最不起眼的设备材料，你室外监控云台的雨刮器，买个进口xx品牌的雨刮器，两千块钱，我们用在机场和海边项目可以坚持三年不坏，放个国产名牌，一百块钱，三个月就完蛋了，当然你可以不怕辛苦去更换，但这就是技术差距。
如何实现人工智能教育变革的三重境界：赋能、创新与重塑？
?问主你好，您提的这个问题可以说是比较“高大上”，根据我的了解目前智能教育只在一线城市开展，发达地区开展的比欠发达地区繁荣。我担任小学信息技术十几年的经验来看，开展智能教育任总而道远。像西部地区尤为困难。无论从教育主管部门还是基层学校都认识到了智能教育的重要性。然而，要真正做到可以说还有很长的一段路要走，从基础设施、师资、配套资源、受众信息技术水平等方面影响了它的发展。
赋能教育：
提高“标准化教育”的运行效率
学生按年龄分班，使用统一的教材，按照规范的流程进行教学，定期开展考试，达到标准的学生升入更高年级，并以此往复、循环不止。
这种标准化教育模式为人工智能进入教育提供了条件，人工智能进入教育的第一步，就是从替代繁琐机械的教育活动开始，将教师从重复性劳动中解放出来，让他们去从事更有价值的工作，进一步提高教育效率。
1.赋能教学：减轻教师负担
从早期的知识推理机、程序化教学、专家系统，到今天的教育机器人、智能导师系统，人工智能在教学中的作用主要体现在替代教师的部分重复性劳动。
一是学情分析，利用人工智能对学习行为数据进行深度挖掘，帮助教师准确把握学生个体的认知特征和班级群体的共性问题。目前国内外开发的认知诊断模型有70多种，常见的有线性逻辑斯蒂克特质模型、多成分潜在特质模型、规则空间模型等，能够准确了解学生的认知结构和知识掌握情况（马玉慧等，2018）。
二是重复性教学的替代，尽管教学活动总体上是富有创造性的，但也存在一些流程化的教学环节，包括字词拼读、试题讲解、口语练习等。这些环节可以交给教育机器人或智能教育助理来承担，让教师有更多精力去从事创造性的教学。
三是学习资源自动推送，通过建设大规模、细粒度的数字资源库，对知识内容进行特征标记，根据学生的目标、能力、个性特征等因素制订个性化的推送方案，实现学习者和学习资源的双向匹配，更好地满足学习需求。
四是自动出题和批改，通过建立学科知识图谱，自动生成适合各类学生的试题和作业，并实现自动化批改，大幅减轻教师的工作负担。比如，智能评卷技术已经应用于普通话水平测试和中高考英语听说考试，并可以对作文、翻译等主观题进行自动评分（汪张龙，2018）。
2.赋能管理：优化教育管理流程
人工智能有助于优化教育管理流程，改变大包大揽的管理模式，扩大教育服务的有效供给。
一是利用人工智能识别教育领域的冗余管理，减少不必要的中间环节和重复劳动，优化公文流转、档案管理、人事考评、校务管理等活动流程，推动业务处理智能化、自动化，提高管理效能。比如，学校可以使用面部识别技术对嫌疑人员自动预警，借助姿态识别技术及时发现学生在人群密集场所出现的意外情况，减少校园安全事件发生。
二是利用人工智能打破信息壁垒，推进教育管理系统整合共享，做到事项清单标准化、办事流程规范化、业务处理协同化，实现“一张表管理”和“一站式服务推进教育管理系统整合共享，做到事项清单标准化、办事流程规范化、业务处理协同化，实现“一张表管理”和“一站式服务”，大幅提升教育公共服务水平。三是利用大数据技术开展多因素决策模拟，建立教育经费投入、学龄人口变化、学校布局调整、教育舆情预警等方面的系统动力学模型，对教育运行状态进行预演，推动传统以经验判断为主的决策转向大数据支撑下的科学决策。比如，中国教育科学研究院利用教育决策模拟系统，对实施“全面二孩”政策后的学龄人口进行了预测分析，为提前做好学校布局和教育资源配置提供了参考（马晓强，2017）。3.赋能评价：伴随式的教育诊断评价不是为了证明，而是为了改进，教育评价的意义往往蕴含在过程之中，学生持续付出的努力、学校不断改进的经历、不同教育利益主体的关系变化等，才是教育评价的重点。遗憾的是，现有教育评价过于注重结果，忽略了学生成长和教育发展的过程。在人工智能支持下，教育评价将从“结果视角”转向“过程视角”，从人才选拔、逐层淘汰为主转向改善学习、促进发展为主，通过伴随式的数据采集和自动化的数据分析，为教育的持续不断改进提供动力。创新教育：促进“标准化教育”向“个性化教育”转型随着人工智能不断替代重复性劳动，教育业务流程的智能化和自动化明显加速，一旦达到某个临界点，就会触发教育组织方式的重大调整。正如尼古拉斯?卡尔（2015）所说，“省力的设备不仅可以代替部分工作，还会改变整个任务的特性”。如果把“赋能教育”看作是利用智能技术激发教育系统的内在潜力，最大限度地提升标准化教育的运行效率。那么，“创新教育”就是要打破标准化的教育体系，对教育流程进行重组和再造，打造个性化、定制化的教育形态。人工智能将会在“标准化教育”向“个性化教育”转变中发挥重要作用。
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