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gartner人工智能技术成熟-gartner人工智能技术成熟度曲线
C0f3d30c8时间2024-04-13 07:33:57分类AI技术浏览73
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于gartner人工智能技术成熟的问题，于是小编就整理了4个相关介绍gartner人工智能技术成熟的解答，让我们一起看看吧。
人工的优点和缺点？
2、人工客服充分了解店铺信息，其中包括商品情况、活动内容，在客户提出问题时，能给客户正确解释并精准的描述出相关一切内容;
3、人工客服可以及时记录客户信息并跟进，例如开具***、有无赠品、快递公司、发货到货的时间等。缺点是时间上不去智能快！
人工智能的发展前景？
人工智能如今无处不在，在个人看来，这仍然就是大数据技术的一种延伸，不要觉得除了并行神经网络和深度学习算法，我们就要把他当人看了，其实他依然不是智能，他只是我们惯常行为的延伸罢了，我们只是将我们的行为照射在产品上。
人工智能发展如何呢？我们分开说，对于BAT，或者谷歌亚马逊国外巨头，他们的前景一片光明，光明到未来可能赚钱赚到不好意思，但是对于小创业公司，呵呵。因为人工智能所谓的新发现仅仅是因为数据喂养的结果，小创业公司有数据吗？或者你烧钱取得了数据，而接下来你又如何烧钱去开发人工智能。
所以人工智能是大企业的机会，前景一片光明，但是如今看得很多创业人馋涎欲滴，纷纷开始创业，继而血本无归的也大有人在。不过如此的看待人工智能创业的同时个人也觉得人工智能至少还有一个机会点，或者时间点，那就是4G向5G跳跃阶段，依赖人工智能云服务器，在依赖5G网络做到的万物互联，这样的话大企业一口气吃不掉整个市场，万物互联嘛，对于创业企业却是实实在在的机会。并且云服务器有一个好处，5G速率快了，数据多了，因为万物互联，所以可能一个月的数据就等于百度在这个时候忙活1年的数据，甚至更多，当然，这要聪明人用聪明的应用，再用聪明的算法挖掘数据。
最后唠叨几句，国际上很多大企业比如谷歌都是开放算法源代码，目的就是驱动迅速推进人工智能，国内的算法不知道有没有，希望快快共享，不共享以后人家学了谷歌的，未来就不用你们的什么东东了。
在这个后互联网时代想要在IT界有所发展，人工智能、大数据、机器学习等都是IT人事不错的就业方向。从就业角度讲，随着科技的发展更多重复性工作将被人工智能所取代，所以传统制造业会受到不小的冲击。正相反，作为这个时代最前沿的科技，人工智能也就慢慢的被推到了风口浪尖。
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。作为IT洪流中一名小小的程序猿，我不得不说，想要成为技术大牛，成为走在时代前沿的领军人物是何等的艰难。如果想要靠技术拼出一条路那么请做好吃苦的准备，如果已经做好了准备并且已经付诸于行动，那么在这里先恭喜你了未来的IT牛人。
如果不是想考技术路线改变世界，只是单纯的想要致富奔小康的话，也不妨关注一下被誉为拉动中国经济的“新三驾马车”。从教育、医疗、养老等行业引发出的就业和创业机会还是很多的，不仅上手门槛低而且相比于IT行业更加的轻松。尤其是教育行业，全国的教育投资正在逐年增加，而且势头很猛。俗话说“站在风口上猪都能飞”，在国家政策鼓励的大环境下，如果能抓住机会也许你也能够成为下一个创建和改变行业规则的人。
最后不管干什么，请认准方向坚持下去，三天打鱼两天晒网注定难成大事。切记“科学有险阻，苦战能过关”。祝学有所成！！！
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个[_a***_]目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
人工智能发展趋势？要真正弄清楚这个问题首要搞清楚支撑人工智能发展的最核心技术是什么，答案很简
一是算法，二是算力，三是数据，四是网络，分别搞清楚这几大制约因素发展现状和趋势楼主提的问题迎刃而解！
算法方面近几年以深度学习为代表的机器学习取得了实质突破，新算法称出不穷，未来可期！
算力方面，随着gpu和云计算云存储技术的快速发展，摩尔定律被打破已成事实，道路光明
网络方面，5g未来必然一网到底的趋势日益明确，也没有太大问题
那真没有问题吗？非也
问题就出现在号称人工智能养料的数据上面，问题出在哪呢？
目前数据的***集没有问题
问题就出在数据预处理上，数据质量，数据一致性，处理时效，尤其是与工业机理密切相关的数据预处理上，上述指标都很不堪，为啥，既懂工业，又懂数据科学的人太少了，机理，经验积累的太少了，这就是人工智能发展的最大瓶颈！！！！
关于这个问题，中国科普博览邀请人工智能领域的大咖、SELF讲坛演讲嘉宾、中科院计算所陈云霁研究员来回答。2002年起，陈云霁从事国产处理器的研发工作， 先后负责或参与了多款龙芯处理器的设计。如今，他正在带领其团队研制深度学习处理器。年仅34岁的陈云霁还有一个雄心：就是在智能时代，建立以中国为主导 、开放共赢的信息产业新生态。
我觉得人工智能现在实际上是处在一个热潮，大家都非常关注，而且都抱了很高的期待。
但是未来它有可能会碰到一个巨大的困难或者一个低谷期。
就是说如果大家都对人工智能的发展抱着一个不切实际的、或者说是一个过高的想象的话，一旦大家发现人工智能的这个实用化不能落地的话，可能会对整个人工智能研究带来一个巨大的伤害和打击，实际这种事情过去也发生过至少两次。比如说60年代和80年代，尤其是最近的八九十年代，日本五代机的失败，实际给整个人工智能的研究带来一个非常大的影响跟打击的。
所以我觉得现阶段人工智能最大的困难是什么呢？就是我们能不能让人工智能的这些研究，能够在比如三五年之内，产生出一些真正对于老百姓有益的，或者大家能够感受到人工智能的价值的这样一些应用。因为有这些应用在这里做支撑，人工智能就不容易再陷入下一个低谷，因为毕竟是在幼年阶段，或者童年阶段，肯定发展要经历波折的。
如果人工智能能够沿途不断产生出好的应用，能够产生出好的产品出来，整个社会包括国家对人工智能的这一个看法就一直能够维持一个比较高的这样一个兴趣跟投入。
2022年如何看待大数据技术？
发展趋势
1、云原生技术快速发展
传统技术栈构建的应用包含了太多开发需求（后端服务、开发框架、类库等），而传统的虚拟化平台只能提供基本的运行***，云端强大的服务能力红利并没有完全得到释放，云原生理念的出现很大程度上改变了这种状况。云原生专为云计算模型而开发，用户可快速将这些应用构建和部署到与硬件解耦的平台上，为企业提供更高的敏捷性、弹性和云间的可移植性。因此，云原生技术具有容错性好、易于管理和便于监测等特点，让应用随时处于待发布状态。经过几年的发展，容器技术、微服务、DevOps等云原生技术逐渐成熟和广泛应用。使用容器技术可以将微服务及其所需的所有配置环境打包成容器镜像，轻松移植到全新的服务器节点上，而无需重新配置环境；通过松耦合的微服务架构，可以独立地对服务进行升级、部署、扩展和重新启动等，实现频繁更新而不会对用户有任何影响。
随着云计算产业的不断成熟，企业对网络需求的变化使得云网融合成为企业上云的显性刚需。云网融合是结合业务需求和技术创新带来的新网络架构模式，云服务按需开放网络，基于云专网提供云接入与基础连接能力，通过与云服务商的云平台结合对外提供覆盖不同场景的云网产品，并与其他云服务相结合，最终延伸至具体行业的应用。
在探讨这个问题之前，首先要了解三件事，其一是大数据技术正在从“技术”向“***”转变，技术的价值在于出口，而***本身就自带价值属性。
这一点与早期的电力技术发展有相似之处，早期的电力也被称为技术，但是目前我们已经把电力称为***了，而且电力也是非常重要的生产***，在当前我国的电力***消耗当中，超过一半的电力***被用在了工业生产上。
其二是大数据技术的发展源自于互联网、物联网技术的发展，可以说互联网和物联网的发展，是导致大数据产生和发展的核心因素，因此可以说，有互联网的地方就有大数据。
其三是大数据技术正在形成一个庞大的技术体系，这个体系涉及到数据的***集、存储、分析、呈现、应用和安全，不仅互联网企业可以参与到大数据技术体系当中，传统行业企业同样可以参与到大数据技术体系当中，而且在工业互联网时代，大数据的创新将向产业场景回归。
在了解了这三件事之后，我们再看一下大数据技术的应用现状，目前大数据技术的主要应用场景依然在互联网领域，包括电子商务、互联网出行、本地生活、在线教育、互联网医院、互联网金融等场景，这些场景都有比较明显的互联网属性，数据基础也比较好，未来依然有广阔的发展前景。
接下来看一下大数据发展的趋势，大数据的发展趋势一定要结合产业结构升级这个大背景，而产业结构升级则会明显推动产业互联网的发展，这是互联网的下一个阶段，也很有可能会孵化出大量的创新企业。
大数据技术是产业互联网的核心技术组成部分，未来企业的核心资产将逐渐***用数据来进行衡量，所以未来大数据将成为一个重要的资产承载体，很多企业也会把生产数据作为自己的核心业务。
综上所述，未来大数据对于产业领域的影响将逐渐完成全场景覆盖，就像电力***一样，更多的企业需要围绕数据***来开展生产。
发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升
我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国***工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。
市场规模：2020年市场规模超6000亿 维持高速增长
中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展***》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。
赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。
市场格局
人工智能会导致营销人员被市场淘汰吗？
这是不会的，因为人工智能没有温度！！！
只有部分机械式的推销会被取代。
人永远是这个世界精神主宰，人是需要互相温暖的，机器永远做不到。所以机械营销也会转变情感营销。
按照目前人工智能的发展阶段，完全取代人工还有很多难关需要攻破；
但就意向筛选方面，高频低效高压的电话意向询问的陌生获客，已经有很多公司在做了，具体的效果也要看这个行业是否适合这种方式的筛选，不过相较于以前那种机械式的问答，已经更接近于人类的语言逻辑交互了，不过后续意向客户的跟进和维护，在未来一段时间呢还是需要销售人员来做的。
所谓的人工智能，不过是个工具罢了
人工智能会取代市场营销人员的部分工作，能够是部分市场营销人员被取代，但是不能完全淘汰市场营销人员。
市场营销的部分工作，比如，部分市场分析和决策、广告文案和投放等，能够让人工智能技术来操作，但是，只要是面对人的工作，需要人的工作，都还是需要人去最终完成，人工智能的最大问题就是，目前还不具备人的感情，不具备人的高级思维，而这些是AI不能取代的，所以，作为市场营销人员要想不被淘汰，最好的办法就是学会能够利用人工智能去干市场营销的事儿，这样就实现了技术和自身能力的有效结合，反而利用了人工智能技术为自己服务，人能最大的能力就是会利用工具。
叮！你有一封2025年的工作Offer ！
Gartner2018对人工智能和“未来工作”的预测：
在2020年，人工智能作为网络工作“发动机”，将创造230万个工作机会，同时也会替代180万个工作[_a1***_]；
在2021年，人工智能技术将产生2.9万亿美元的商业价值，并节省62亿小时的人工；
到2022年，五分之一从事非常规工作的员工将依靠人工智能来完成他们的工作；
在过去的几年里国内外对未来工作的预测不断刷新着人们对传统工作的认知也让一些人对科技进步可能导致的大规模失业无比担忧“未来的工作”已经成为当下的一个流行词
到此，以上就是小编对于gartner人工智能技术成熟的问题就介绍到这了，希望介绍关于gartner人工智能技术成熟的4点解答对大家有用。
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