一、人工智能选题背景和意义
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在研究、开发和应用能够模拟、扩展和辅助人类智能的理论、方法、技术及应用系统。近年来，人工智能技术取得了显著的进展，对各行各业产生了深远的影响。以下是人工智能选题的背景和意义：
1.技术进步：随着计算能力的提升、大数据的普及以及算法的创新，人工智能技术不断发展，为各种应用场景提供了强大的支持。
2.社会需求：随着经济的发展和人类对生活品质的追求，各行各业对人工智能技术的需求日益增长，推动了人工智能领域的研究和应用。
3.政策支持：许多国家和地区纷纷将人工智能列为国家战略重点，出台了一系列支持政策，为人工智能的发展提供了有力的保障。
1.促进科技创新：人工智能选题有助于推动计算机科学、数学、神经科学等多个学科的交叉融合，从而催生新的理论、方法和技术。
2.提升产业竞争力：人工智能技术在制造业、金融、医疗、教育等多个领域具有广泛的应用前景，有助于提高生产效率、降低成本、优化服务，从而提升产业竞争力。
3.改善人类生活：人工智能技术可以帮助解决许多社会问题，如医疗诊断、环境保护、交通拥堵等，从而提高人类的生活质量。
4.培养人才：人工智能选题可以激发学生对科学技术的兴趣和热情，培养一批具有创新精神和实践能力的人才，为社会发展提供强大的人力支持。
总之，人工智能选题具有重要的理论意义和实践价值，对于推动科技创新、提升产业竞争力、改善人类生活以及培养人才等方面具有深远的影响。
二、人工智能哪个专业容易考研
1、纯理论性的，以强人工智能或者神经网络为研究方向，本科可以选择神经科学，也可以选修心理学、哲学、计算机科学。
2、从算法层面对人工智能的优化，本科自然要学计算机科学了，但博弈论之类重视逻辑的小类别学科也有选修或者自学的必要。
3、工业应用的方面。主要应该学习自动化和机械控制。
前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。
难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言:C/C++)必须得很好
微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。
这样的话，你就是人才，你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去，你就是这个领域的专家甚至大师。
人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。
研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。
2、如果是潜心做学术，搞理论研究，那么专业推荐选择“应用数学”。目前的机器学习机器学习本质上是微分方程、概率论、矩阵分析等等数学领域的一个应用场景。而近年来发展蓬勃的深度学习，正是机器学习的一个非常接近人工智能的分支。
不排除现在的自动化、通信、机械
等专业在一定程度上都会往智能靠拢，无论是什么专业都可以在课外学习相关的知识，尤其是在这个优质学习资源随手可得，终身学习的时代，但在整体课程的安排上，这个专业还是会不同于其他的专业，而且这有个优点是在读研复试的时候会有些加分
缺点在于：如果不读研，那么就业平均情况是弱于其他专业的，毕竟这个专业在社会认可度较低，而且本科知识较浅，基本上对于职业化帮助不大。
三、国内顶尖的人工智能上市公司
据了解有下列上市公司，1.新松机器人。是一家研发自动化机器人的上市公司，2.埃斯顿，是一家生产高端工业机器人的上市公司，3.科沃期，是生产为家庭服务的机器人的上市公司。
四、世界十大人工智能先锋实验室
谷歌旗下实际上有两家互相独立的人工智能实验室，谷歌人工智能实验室负责谷歌自身产品相关的AI产品开发，大名鼎鼎的第二代人工智能系统TensorFlow就是在这里诞生的。
DeepMind是一家英国的人工智能公司，由人工智能研究者兼神经科学家DemisHassabis等人联合创立，2014年被谷歌收购。前段时间举世闻名的AlphaGo就是这家公司的成果。现在他们已经教会了计算机玩49种不同的电子游戏。
微软拥有自己的移动操作系统、翻译、地图、搜索等业务，其在人工智能上的研究和应用轨迹同谷歌十分相似。其亮点在于旗下分别定为智能助手和情感交互的小冰和小娜，目前小娜和小冰的对话水平已经属于语音助手界的顶级水平。
艾伦人工智能研究院是由微软的联合创始人PaulAllen建立的，致力于对AI的研究。目前主要专注于四个项目的研究：名为Aristo的机器阅读与推理程序，SemanticScholar的语义理解搜索程序，Euclid的自然语言理解程序，和Plato的计算机视觉程序。
Facebook现在可不单纯是一家社交网站了，其在技术方面的研究同样很前沿。Facebook需要由机器学习来对用户在NewsFeeds中看到的内容等大量信息进行自动管理。目前Facebook在AI领域的应用主要有语言翻译、强大的个人数字助理“M”和图像、视频分析程序等。
丰田实验室近期将收购发明双足机器人Atlas的波士顿动力。这个实验室既关注无人驾驶领域也在机器人领域有了相当大的进展。丰田实验室的主要制造成果有丰田生活辅助机器人(HSR)，丰田KiroboMini机器人等。
Uber在去年也建立了自己的研发中心，希望在自动驾驶领域有所突破。5月底Uber的自动驾驶汽车刚刚获准进行无人驾驶汽车的实验。Uber先进科技中心的很多研究者是卡内基梅隆大学挖来的著名学者和研究人员。
亚马逊并没有为人工智能单独成立一个实验室，但其云服务部门AWS已经对云服务有了深刻的应用，亚马逊启用了一个叫“亚马逊机器学习”(AmazonMachineLearning)的服务，用于数据的处理和存储，来同微软和谷歌竞争，亚马逊Kiva机器人则可以提高仓储中心的工作效率，近期旗下的AlexaInternet还推出了一款叫Echo的智能音响兼语音助手。
IBM最近的超级电脑Watson安装有IBM研发的“语气分析工具”(ToneAnalyzer)。这一工具可以对人类的书写文字进行智能识别，识别出其中的高兴、悲伤等情绪。
现在，本田已有四家技术研发中心，研究领域涉及计算科学、计算机视觉、人工智能、机器人等多个方面。硅谷研发中心主要关注于车联网、大数据、语音识别等领域。
五、人工智能的普及率
1、中国大陆的人工智能技术普及率已领先于全球平均水平。这主要得益于中国开放的市场环境、海量的数据资源、丰富的应用场景、强有力的战略引领和政策支持等优势。此外，本土几家大型科技企业对人工智能技术的开发研究及应用也起到了如虎添翼的作用。
2、目前多数涉足人工智能领域的企业已经实现了改善运营效率、成本投入等成果，证实了人工智能独特的商业价值。
3、未来，随着科技企业不断将自身领先的人工智能技术对外开放，人工智能技术在大中华区的产业化落地将进一步加速。