大家好，今天来为大家解答人工智能的行业热点这个问题的一些问题点，包括人工智能的热点话题也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
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大量人工智能投放市场，会对普通民众和底层劳动者产生什么影响？
目前的人工智能还属于初级期发展阶段的弱人工智能时代，只能做有些毕竟简单的工作，固定化流程化的工作。不能代替目前现有的人工的和工作。人类社会活动是非常之复杂和灵活的。昂贵设备，不可靠的网络通信稳定性环境，电能输送距离，持续性，小范围固定场所可用，但是长距离长时间，不稳定场所不固定的社会活动是无法进行人工智能的部署。再者人工智能创造，维修，保养，运维也会造就新的社会岗位。人类工业革命，电力革命，解放劳动力不见得人类变不在需要人工，而是变得更繁忙，为啥？因为社会分工变得越来越精细化，流程越来越复杂化，从而更投入更多的人去处理。
人工智能行业的发展现状与前景怎么样？
这是很多同学都比较关心的问题，我结合当前人工智能领域的科研情况和落地应用情况来说说个人看法。
首先，目前人工智能是科研创新的热点领域，大量的创新成果在不断涌现，而且很多成果的落地应用前景也比较广阔，相信在产业互联网的推动下，人工智能领域将迎来新的创新场景，也会有更多的同学致力于人工智能领域的课题项目。
如果把人工智能按照计算智能、感知智能和认知智能这三个阶段来划分，那么目前人工智能正处在从计算智能向感知智能发展，随着物联网、基础网络通信技术的发展，感知智能阶段将会把更多的人工智能成果落地到应用场景当中，比如当前的智能驾驶就是一个典型的代表。
虽然我们不能否认人工智能技术目前依然存在很多问题，包括可解释性，包括训练成本，包括隐私计算，包括安全性等等，但是目前大规模训练模型的效果已经比较理想了，在某些场景下已经达到甚至超过了传统的人力解决方案，随着可信任人工智能等技术的发展，相信很多阻碍人工智能技术落地应用的障碍将逐渐被扫清。
近些年来我也一直在跟不少国内外互联网大厂开展合作，其中人工智能相关技术是合作的重点领域，包括深度学习平台工具、数字孪生、智能驾驶等等，目前也取得了一些成果，其中有一部分成果的应用前景已经越来越清晰了。
当前人工智能领域的研究方向很多，很多优秀的科研团队也在不断加强自己的研究意义，比如积极探寻人工智能背后的大一统理论，而且目前已经取得了一些成果，这也给很多同学带来了启发。
人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到计算机、数学、统计学、控制学、经济学、哲学、神经学和语言学等，所以制约人工智能技术发展的因素就非常多，但是这也意味着任何一个领域的突破都有可能把人工智能技术带入到一个新的阶段，所以现在很多同学也开始在相关学科寻找答案。
在人工智能技术从计算智能向感知智能发展的过程中，应用场景对于人工智能技术的影响是非常大的，能否给人工智能技术安装上更丰富的感知设备，以及能否让这些感知设备顺利工作，就需要完成大量的基础性工作，尤其是网络支撑非常重要，这也是我非常期待6G网络的原因。
从就业的角度来看，未来几年随着感知智能技术的发展和应用，更多同学需要从事与硬件和网络相关的创新，所以对于计算机专业的同学来说，重视硬件也会给自己带来更多的就业机会。
最后，如果有人工智能领域相关的问题，欢迎与我交流。
人工智能具体涉及哪些领域？
人工智能共涉及九大板块，具体包括：
1、核心技术板块（AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等）
2、智能终端板块（VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等）
3、智慧教育板块（教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能培训等）
4、智能机器人板块（服务机器人、农业机器人、娱乐机器人、排险救灾机器人、医用机器人、空间机器人、水下机器人、特种机器人等）
5、智慧城市及物联网板块（智慧交通，智能电网，政务大数据应用，公共安全、智慧能源应用，智慧社区、智慧城建，智慧建筑，智慧家居，智慧农业、智慧旅游、智慧办公、智慧娱乐，智慧物流、智慧健康保障、智慧安居服务、智慧文化服务等）
6、智慧医疗板块（医疗影像人工智能、智能辅助诊断提醒/临床决策诊断系统、外科手术机器人、医疗服务机器人、医疗语音识别录入、混合现实技术医疗大数据平台、数据分析系统（BI）、精准医疗等）
7、智能制造板块（智能化生产线、工业机器人、工业物联网、工业配件等）
8、智能汽车板块（汽车电子、车联网、自动驾驶、无人驾驶技术、激光雷达、整车厂商等）
9、智慧生活板块（未来生活模式、智能生活家居、智能家电、3C电子、智能穿戴等）
人工智能是否会成为手机行业的下一个热点？
必须的，这个有软硬件共同决定的。而且我可以负责的告诉你，未来的人工智能一定会终端化。
感兴趣的同学直接看下面的干货。
虽然Android8.0Oreo还没有怎么普及，但近日谷歌开发团队已经向开发者放出了首个Android8.1的预览版。而8.1正式版预计将在12月上线。
让我们先回顾下Android8.1的主要新功能点：
1、神经网络API(NNAPI)，提供机器学习的硬件加速。
2、通知：一个APP通知消息现在每秒仅能发出一次提示音。
3、改善2G以下内存设备的表现。
4、自动填充功能针对APP进行优化，提供验证器判断是否响应。5、文本编辑更新。
6、程序性的安全浏览行为：允许APP对浏览行为进行安全检测、规避威胁。
7、视频缩略图生成更精准。
8、共享内存API：Android8.1(API级别27)引入了一个新的SharedMemory类。这个类允许您创建、映射和管理匿名共享内存,被多个进程或应用程序使用。
9、壁纸色彩管理API：比如黑色壁纸下下拉菜单也会变黑。
10、指纹更新。
谷歌将神经网络API放入安卓系统底层，相信不光是为了自己的PIXEL内部的硬件加速，谷歌还有更大的一盘棋要下。
谷歌不是一家专注软件的公司，几年来推出的一系列硬件产品几乎都广受好评。同时谷歌也在不断模仿隔壁的苹果和微软，加大力度磨合自家的软硬件。
谷歌不是苹果，旗下的安卓阵营是一个开放式的松散的“联盟”，起码现在看来是的。从谷歌最近几年的动作来看，谷歌想要逐步强化对安卓系统阵营的掌控力，并且在最新的安卓8.1上宣布重构了所有底层代码，以求对系统加以最高效率的优化，其中目标直指众多软件开发商们。
谷歌多次表达了对目前运行在安卓系统上数百万APP应用质量的不满，这对于目前正在大力布局人工智能和VR/AR等极具发展前景的谷歌来说是极为不利的。因此谷歌也想借此来吸引众多厂家适配最新系统甚至达成更进一步的合作。此次安卓8.1其中一个对软硬件厂商们最具吸引力的功能就是神经网络API的加入了。
先说说这个神秘的神经网络API
说白了一句话，这个NNAPI可以在手机上运行训练好的机器学习模型，并且具有硬件加速功能。直接在手机上分类图片或者学习用户习惯将变得更为轻松。
谷歌称新的神经网络API是一个基础的底层框架，类似TensorFlowLite、Caffe2这样。如果设备上带有AI加速芯片的话，API将自动使用加速芯片的硬件加速功能；如果没有的话那就只能用CPU了。谷歌的新Pixel2手机就带有一个AI加速芯片（thePixelVisualCore），之前手机发布时谷歌也表示这个加速芯片会在Andriod8.1中激活。
直接在终端设备上运行神经网络已经是近期的发展趋势，这点在最近尤为明显，无论是华为麒麟970芯片NPU发布，还是苹果A11大力宣传的深度学习加速芯片，本质上都是各大厂家在消费级终端上布局人工智能相关功能的专用硬件平台，这也是提前拉开了消费级人工智能终端化的序幕。
与终端化的人工智能相对的是分布式人工智能，这点在目前比较成熟的云计算行业中已经有了很多的应用。这两个的对比就好像是大脑和神经元的存在，当然这样说难免太笼统了，具体的我会在以后的篇幅中进一步阐述。
在终端化的人工智能趋势中，消费级的人工智能，也就是消费者手中可控的人工智能相关产品和功能是我们最需要关注的。这次我借安卓8.1的神经网络API来大致谈一谈几个消费级人工智能终端化的关键因素。
1.网络负载在未来几十年里依旧不可能满足云端计算需求由于现在的人工智能系统都是基于传统计算架构下的计算机，因此即使云端化以后，依然会受限于传统架构设计中所存在的一些瓶颈。其中，可能存在瓶颈的地方有：计算速度、存储速度和传输速度。对于一颗2GHz主频、八核心的CPU，其每秒最大运算速度为320亿次，而在64位系统下，去数据最大吞吐量为256GB/s。
相比于高速的计算速度，传统框架下的计算结构依旧远不能满足未来人工智能计算需求，抛开储存设备的速度不谈，就目前的网络传输速度来看，如果普通CPU计算速度为100，4G的最快理论速度仅为0.005，即使5G也不过是0.15左右，这差的可不是一个数量级了。
这还没有考虑到现在的网络传输成本。即使在未来网络传输成本大幅降低，网络负载也是一个大问题。在无线的环境里，数据精度和速度总要大打折扣，这对需要高速计算的云端人工智能来说无疑负面的。
2.无法满足个性化需求互联网和移动互联网的崛起，让我们看到社交和尊重的需求开始被逐渐满足，其中社交的发达程度更是达到了前所未有的水平。但人的自我实现需求仍是难以满足的。
根据马斯洛需求层次理论，个性化需求是人类最终极的目标。而人工智能同样是为我们每个人类个体服务的，落实到每个人的个性化需求时，云端的劣势变暴露无遗。“一对一”的定制服务必然会从一开始的大企业，高层消费人群进一步扩展到每一个社会群体，最后直指每一个个体内心的满足感，幸福感。这是未来人工智能一个美好愿景，要想实现它，终端化是不可绕过的途径。
3.信息安全是终端化的最重要因素除了减少延迟和网络负载外，更重要的是敏感数据不会流出用户的设备——而这也是“大数据”兴起之后普通用户最大的担心之一。
根据官方放出的消息，仔细查看此次安卓8.1的功能更新，你会发现系统开发者越来越注重用户的数据安全性。
在Android8.1系统上，谷歌为其添加了一个全新的安全协议“DNSoverTLS”，简单来说，就是可以避免让互联网服务提供商暗自偷偷观察我们在网上的一举一动。
目前的DNS协议中，主要采用的是UDP或TCP协议。互联网服务提供商想要了解用户的一些网络浏览数据，比如访问了哪些网站，还是相对简单的。而启用了TLS协议后，服务器能够在几纳秒内完成域名解析，用户可以在这个时间里完全杜绝提供商的偷窥行为。
如果将数据云端化，实时的数据能否保证云端安全，甚至能不能保证在传输过程中保证安全性，这都是大难题。
只有将数据终端化，计算终端化，才能有效避免这个大坑。对于终端来说，那些要求低计算延迟以及对于数据安全性非常敏感的应用就需要把人工智能算法全部在终端实现，或者至少在终端完成一些预处理运算然后再把少量运算结果(而不是大量的原始数据)传送到云端完成最终计算，这就需要移动终端硬件能够快速完成这些运算。因此，移动端硬件完成这些运算必须同时满足高速度和低功耗的要求。
数据是人工智能的根本，终端化只是一个结构形式。但是对于用户来说，终端化的人工智能能给我们带来更好的体验，更低的成本，更强的安全性。这才是消费级人工智能应该有的样子，也是以后必然的发展趋势。
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