一、人工智能哪个细分领域成长最好
在人工智能的细分领域中，不同的领域都有着各自的成长和发展趋势。以下列举几个近年来成长较好的领域：
1.自然语言处理（NLP）：随着大数据和深度学习技术的快速发展，NLP得到了快速的发展。在机器翻译、语音识别、情感分析等领域，NLP的应用已经逐渐渗透到人们的日常生活中。
2.计算机视觉（CV）：随着硬件技术的持续提升和深度学习技术的不断发展，CV已经可以实现非常高精度的图像识别和分析，其应用涵盖了各个领域，如安防、医疗、自动驾驶等。
3.机器学习：机器学习是AI的核心技术之一，随着数据规模和处理能力的不断提升，机器学习领域的研究和应用也在不断发展。例如推荐系统、个性化广告、风控等领域。
4.强化学习：强化学习是AI中的一个热门领域，它通过学习控制策略，使得智能体可以在一个复杂的环境中以最大化的收益进行行动。目前在游戏、机器人等领域均得到了应用。
虽然以上列举的领域发展较好，但事实上，在不同的应用场景下，各种AI技术的应用和成长都很迅速。因此，需要根据具体应用场景和需求来选择合适的技术和方法。
二、人工智能的未来展望
人工智能（AI）的未来展望是非常广阔的。以下是一些可能的发展趋势：
1.增强学习能力：AI系统将变得更加智能和灵活，能够通过不断学习和适应改善自身性能。这意味着AI能够快速适应新的任务和环境，提供更精确的结果和解决方案。
2.自主决策：AI系统将具备更高层次的决策能力，能够在不同情境下做出独立的判断和决策。它们将能够权衡不同的因素，并在复杂的问题中提供更有效的解决方法。
3.人机协作：未来的AI系统将更多地与人类进行协作，共同解决问题。这种合作将发挥双方的优势，AI能够提供更快速的处理能力和海量的数据分析，而人类则能够提供创造性思维和背景知识。
4.AI在各行各业的应用：AI将在更多的领域得到应用，包括医疗、交通、工业制造、金融、农业等。AI能够帮助提高效率、减少错误和风险，并带来更多创新和进步。
5.伦理和法律规范：随着AI技术的发展，对于伦理和法律规范的讨论将变得更加重要。人们需要确保AI系统的使用符合道德标准，保护用户隐私，避免滥用和歧视。
总之，人工智能的未来展望是多样的，它将继续得到快速发展和广泛应用，为人类带来更多的便利和创新。然而，我们也需要保持警惕，积极推动AI技术的发展与应用与伦理和法律的平衡。
三、安防行业现状及前景
1、安防行业是随着社会发展而壮大的行业，目前已成为一个充满潜力的市场。随着科技的不断进步，安防产品和技术不断升级，包括视频监控、智能门禁、防盗报警等。
2、未来，随着智能化、自动化的趋势，安防行业将继续迎来更大的发展空间，如人脸识别、智能安全系统等，为人们提供更高效、便捷、安全的生活和工作环境。
四、智能安防监控与传统安防监控的区别
1、在马斯洛需求层次理论中，人类对安全的需求仅次于本能的生理需求；人身安全、健康保障、资源所有性、财产所有性、道德保障、工作职位保障、家庭安全这些基本的安全需求构成了人类对各种安全设备、安全措施的强烈需求感，在这种情况下，安防技术从设备层面和技术层面，满足了人们对安全的需求。安防发展数十年，从最初的普通安防到如今的智能安防，每一个时代，第一种环境都有不同的安防需求，那么普通安防和智能安防相比，不分高下只看效果是怎样？
2、首先，什么是普通安防普通安防可以简单理解为，通过单一的安防手段、安防设备进行基础防盗，比如单纯的通过安装防盗报警设备，或是视频监控系统进行单一防盗行为。其次，什么是智能安防智能安防则是在普通安防系统的基础上，加入机器视觉、深度学习、智能算法、控制系统、仿真系统等技术，结合互联网和物联网及人工智能技术形成智能化系统。简单理解就是，智能安防系统比普通安防系统更为智能，属于主动出现性的安防系统。
3、那么普通安防和智能安防相比，应该怎么选择呢？其实这两种安防系统都有属于自己的特性，普通安防正是因为单纯单一的特点，，所以它更适用于普通家庭和没有特殊需求的场合进行基础防盗，普通安防对互联网的需求不高，所以不存在因网络故障而引起的安防系统“崩溃”。智能安防系统由于融合了视频监控系统、门禁系统、人脸识别系统、人工智能系统、物联网系统等等高科技，所以更适合用于对安防系统有高要求的场合，同时它对网络也有较高的需求，所以网络安全就显得特别的重要。
4、普通安防VS智能安防，其实两者没有高下之分，它们都属于正在广泛使用的安防系统，只是两者之间，会根据不同场合、不同需求、不同预算成本等各类问题进行选择，如果在普通家庭中使用智能安防，不是不可以，但成本会大大提高，颇有一种大材小用之感，如果说在须要高度安防的地方使用普通安防系统，那肯定是望尘莫及。所以，普通安防和智能安防没有孰优孰劣，只有使用场合之分而已。
五、人工智能涉及领域包括GIS吗
从机器翻译到语音、图像识别，再到无人驾驶，人工智能(ArtificialIntelligence,AI)技术正在深入影响着我们的工作和生活。人工智能被视为与计算机、互联网相提并论的重大技术创新，已成为IT企业发展的重要目标，也是国际竞争的新焦点。聚焦GIS领域，人工智能对GIS技术的发展和应用产生了哪些巨大影响，如何驱动GIS未来发展?以下为大家分享GIS基础软件“BitCC”五大技术体系之人工智能GIS技术体系。
在AI与GIS融合的道路上，超图软件不断进行技术创新和探索，2018年推出AIGIS技术，2019年进一步构建了AIGIS技术体系：
1、GeoAI：融合AI的空间分析与处理;
2、AIforGIS：AI赋能GIS，即基于AI技术，增强和优化GIS软件功能;
3、GISforAI：GIS赋能AI，即基于GIS技术，将AI分析结果进行进一步处理分析与空间可视化展现。
基于统计学、机器学习和深度学习等人工智能基础理论与算法，面向地理空间领域问题，超图软件创新实现了一系列人工智能GIS功能，使其服务于GIS空间数据处理、分析、挖掘与综合建模。SuperMapGIS10i产品以丰富的空间统计功能为基础，主要在空间机器学习、空间深度学习两个方面深化与丰富GeoAI功能，支持人工智能GIS应用。
机器学习是现阶段人工智能的研究核心，可以让计算机实现自动“学习”。机器学习领域的三类典型问题包括聚类、分类和回归，因此主要面向这三类基本问题展开空间机器学习的研究。
目前提供的空间机器学习算子包括空间热点分析、空间密度聚类、基于森林的分类与回归分析、广义线性回归分析，帮助解决商业热点区域探查、住宅小区集聚分析、动植物适生区域识别、自然灾害易发区推测、城市不同区域房价预测等自然与社会问题。为了支持空间大数据计算，还将机器学习算法与分布式计算进行有效结合，大幅度提升了空间机器学习的性能。
深度学习是机器学习技术的一个分支，可以让计算机模拟人脑的机制进行学习。由于深度学习技术在计算机视觉、图像理解方面已展现较好应用效果，因此，超图将其应用于遥感影像分析领域，可提高影像处理效率及准确性。SuperMapGIS10i新增了基于深度学习的影像数据检测、分类、提取等算法，包括目标检测、二元分类、地物分类和场景分类等，可用于影像建筑物、道路提取、土地利用分类、局部气候分区，可广泛应用于城市规划、气象建模等领域。
图3基于空间深度学习的影像建筑物提取
由于地理信息应用的多样性，当基础模型不能完全满足用户需求时，便可以用提供的流程工具来训练自己的模型。
机器学习的一般应用步骤是选择模型—训练模型—使用模型，因此相应的GeoAI功能使用需要经历从数据准备到模型应用的完整流程，如下图所示。而SuperMapGIS10i的组件、桌面、服务器产品分别都提供了支持数据准备、模型构建、模型应用的人工智能GIS工作流程工具，方便软件使用者根据自己的数据与应用场景训练和使用自有模型。
AIforGIS，即基于AI技术增强和优化GIS软件功能。比如将AI技术应用到一些GIS传统业务中，实现GIS软件功能的智能进化。
目前SuperMap主要提供四个方面的功能：AI属性采集、AI测图、AI配图和AI交互。
AI属性采集功能可以帮助用户进行视频图像等多类目标的AI识别，例如高效采集违章停车、小广告、井盖等数据;AI测图功能提供更低成本、更为便捷的室内测图服务;AI配图功能为用户免去手工配图的繁琐流程，通过简单操作，进行风格迁移，就可以得到相对满意的地图风格;AI交互功能更是包括使用语音操控、隔空手势等丰富的交互方式，玩转GIS功能。
人工智能在不断发展的道路上，也需要不断吸收融合其他的技术，如GIS。GIS可以将更多空间可视化和空间分析能力赋予AI，将AI分析结果在GIS软件中进行进一步处理与分析。
GIS可以将空间可视化赋能AI，例如交通流量监控、城市管理部件与案件等地图可视化应用，可为决策者提供更直观的信息表达形式;GIS还可以将空间分析赋能AI，例如可进行地理围栏实时告警，车辆行驶路线追踪等，携手AI为用户提供更大价值。
未来，超图软件会持续进行AI技术与GIS技术的深度融合，增加更多的方法和工具，基于AI技术促进GIS业务的深化应用。一方面，AIGIS会持续与深度学习、机器学习等方面的研究相结合，使其逐渐走向成熟;另一方面，AIGIS也会与AutoML、AIPaaS等为代表的AI新技术不断碰撞融合。随着人工智能技术不断蓬勃发展及与GIS的结合不断深入，未来的AIGIS也将从弱人工智能走向通用人工智能。我们将Gartner2019AI光环曲线中的研究方向划分为，AIGIS初步探索涉及的内容，以及AIGIS未来探索的内容两个部分。
注：原文标题《人工智能GIS技术体系来袭》，刊登于《超图通讯》2019年12月刊，作者：超图研究院大数据与AI研发中心郑美玲卢浩