一、人工智能产品有哪些专利技术
人工智能，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能一般是作为辅助人类工作的工具出现的，扫地机器人、医疗机器人、服务员机器人等是最常见的人工智能形态。事实上，人工智能并不只有机器人一种形态，从领域上来看，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
当前人脸识别技术是人工智能领域中落地应用最广泛的技术之一，可部署到智能手机、门禁等终端产品中，实现个人安全认证、照片人脸检测和美化处理等功能，并已在机场、车站安检、安防等领域应用，其相关专利申请量占生物特征识别申请量的52.4%，是当前申请的热点。
二、人工智能十大潜力行业
许多人工智能技术已被用于农业，如在无人机，喷洒农药除草、实时监测作物状况、材料采购、数据收集、灌溉、收获和销售。通过人工智能设备终端的应用，农业和畜牧业的产量得到了很大的提高，许多人工成本和时间成本也大大降低。
智能呼出系统、客户数据处理（订单管理系统）、通讯故障排除、病毒拦截（360等。），骚扰信息拦截等。
利用最先进的物联网信息技术，实现患者与医务工作人员、医疗服务机构与医疗设备的互动，逐步发展实现企业信息化。例如，健康监测智能可穿戴设备）、自动提示用药时间、禁忌症和剩余剂量的智能用药系统。
安防监控（数据实时联网、公安系统实时调查分析数据）、电信诈骗数据锁定、罪犯抓捕、消防救援领域（消防、人员援助、特殊区域作业）等。
路线规划、无人驾驶车、超速、违规驾驶等行为。
餐饮业（订餐、送菜、回收餐具、清洗）等。以及预订系统（酒店、机票、机票等。）查询、预订、修改、提醒等。
大数据股票分析、证券，行业趋势分析、投资风险估计等。
天气进行查询、地图导航、数据可以查询、信息技术推广推荐引擎基于网络用户的行为和属性用户浏览行为问题产生的数据，通过控制算法研究分析和处理，主动发现企业用户对于当前或潜在的需求，主动将信息推送至用户的浏览页面。
机器视觉在人类视觉无法感知的许多场合，如准确的法律感知、危险场景感知、看不见的物体感知等，发挥着重要的作用。机器视觉凸显其优越性。目前机器视觉已应用于零件识别与定位、产品检测、移动机器人导航、遥感图像分析、监控与跟踪、国防系统等领域。
智能控制是指在没有人为干预的情况下，能够通过自主创新驱动智能机器，实现内部控制管理目标的技术。控制理论的发展已有100多年的历史，经历了经典控制理论和现代控制理论的发展阶段，进入了大系统理论和智能控制理论的发展阶段
三、人工智能识别人力资源需求状况及趋势
人工智能与企业人力资源管理融合程度不断加深，行业应用更加明晰，人工智能的情景介入将在未来重塑中国企业管理框架及人力资源管理模式。本文基于人工智能与人力资源管理的融合发展及人工智能在人力资源管理领域的应用两个方面分析了当前中国企业人力资源管理面临的挑战和机遇，认为人工智能将重塑中国企业人力资源管理模式，同时带来成本、伦理等方面的问题。
四、人工智能近四十年发展成果
1、1起步发展期：1956年—20世纪60年代初
2、人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮
3、反思发展期：20世纪60年代—70年代初
4、人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标落空使人工智能发展走入低谷
5、应用发展期：20世纪70年代初—80年代中
6、20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮
7、低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中
8、随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
9、稳步发展期：20世纪90年代中—2010年
10、由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化
11、随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长新高潮
12、全球各国充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷着重发展，抢滩布局人工智能创新生态。
五、如何看待人工智能的发展现状和未来可能
人工智能的发展现状非常迅速，并且在许多领域都取得了显著的进展。以下是对人工智能发展现状和未来可能的一些观点：
1.增强生产力和便利性：人工智能在许多行业中已经应用广泛，如医疗保健、金融、交通、制造业等。它可以提高生产力、加快决策过程、降低成本，并为人们带来更多的便利和效率。
2.自主学习和创新能力：深度学习和强化学习等技术的不断发展，使得人工智能系统具备了自主学习和创新的能力。这意味着它们可以通过大量数据的分析和模式识别，从而不断改进和优化自身的性能，甚至超过人类的水平。
3.持续的伦理和法律挑战：人工智能的发展也带来了伦理和法律上的挑战。例如，隐私保护、数据安全、算法偏见和责任问题等。这需要持续的关注和监管，以确保人工智能的发展符合道德标准和法律规定。
4.社会影响和就业变革：人工智能的快速发展也将对社会产生深远影响，包括就业模式的变革和职业结构的调整。一些繁重的体力劳动和重复性任务可能会被自动化取代，而更多的机会可能出现在创造性工作和服务行业。
5.跨学科合作和伙伴关系：人工智能的发展需要跨学科的合作和众多领域的专业知识。这意味着科学家、工程师、政策制定者和社会各方需要密切合作，共同推动人工智能的发展和应用，以实现其潜在的益处和避免潜在的风险。
总体而言，人工智能的未来非常广阔和令人兴奋。随着技术的不断进步和创新，人工智能有望在医疗诊断、智能交通、自动驾驶、智能家居、教育、可持续发展等领域发挥更大的作用。然而，我们也需要保持警惕，并确保人工智能的发展与人类价值观、法律规定和伦理原则相一致，以实现可持续、公正和人性化的人工智能应用。