人工智能技术风口浪尖-人工智能的风口

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术风口浪尖的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能技术风口浪尖的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能领域是下一个机遇吗，谁将站在下个风口上？
2. 人工智能中国能实现弯道超车吗？
3. Python为什么适用于大数据和AI？

人工智能领域是下一个机遇吗，谁将站在下个风口上？

应该说机遇和风险并存。看到很多人说未来人工智能会取代50%人的工作，对于这些人来说可能就是风险，但是对于另外50%的人来说可能就是机遇。但是我个人认为对于人工智能，代替的应该是重复性技术性低的工作，暂时无法代替有技术含量的工作，对于以后可能更多的是人和机器协同作业，这样会增加工作的效率。

我想站在风口上的可能会是智能家居，还有智能化工厂。因为智能生活现在逐渐的在大众生活中推广，每个人都希望过上衣来伸手饭来张口的生活，所以对于有一个智能管家来说还是相当不错的。再一个就是智能化工厂，现在提出工业4.0，但是目前仅仅是口号，能做到智能化的工厂应该会很少，但是应该是一个趋势，慢慢的工厂里面的自动化程度会越来越高，也可能是一个变革。

人工智能是目前非常热门的领域，尤其是alpha zero的诞生，再次让我们看到人工智能的强大，它没有使用人类下棋的数据，只是在规则下自己左右手互博，短短40天的迭代就打败了alpha go，而且其运算量大大减少，真是震撼。

面对这样的现实，只有敞开胸怀拥抱人工智能，用它来解决自己工作、生活和学习中的实际问题的人，才能站在下一个分口上，否则只能面临被淘汰的局面。

人工智能中国能实现弯道超车吗？

首先回答您的问题，我认为人工智能中国有很大的机会可以实现弯道超车。

百度公司总裁张亚勤说，“在PC互联网时代，中国是追随者；在移动互联网时代，中国有许多产品创新；在人工智能时代，中国在产品与技术方面都可以有很多创新。”

目前世界上人工智能领域领先的国家还是美国。但是就人工智能的研究和发展来说，最关键的因素，一是人才，二是数据本身。

在推动人工智能和其他新技术发展的过程中，人才是核心点。中国每年有毕业大量的理工科毕业生，有大量的基础研究人员。而在国家政策指导下，其中会有很多毕业生会开始往人工智能方向进行研究。所以中国虽然在顶尖科学家的数量上和美国还不能相比，但是在AI行业研究人员的基础规模数量上应该已经超过了美国。

这几年中国在互联网应用的深度和广度方面，在全世界都独占鳌头。随着在各种生活场景和工业生产场景中信息技术的应用，并产生大量的数据。这些基础数据量，是要大于美国的。这对于国内AI技术的发展来说，也是最佳的土壤。

而就在2月28日，美国麻省理工学院MIT与中国领先的人工智能平台公司商汤科技SenseTime宣布成立人工智能联盟，共同探索人类与机器智能的未来。这也代表了中国本土的AI企业已经站到世界AI领域的最前沿。相信商汤科技这样的企业在中国也会越来越多。

中国人工智能短时间内是无法超越美国的。无论资本还是技术都有一段距离，但中国是人口红利国，加上中国式的跟风，人工智能市场份额比世界其它国家来得比较进速，这也是把人工智能推向风口浪尖的所谓“趋势”。会有许多公司在这伦火热后消失了。

人工智能本质上是一种科学技术。如果像过去***一样，那么中国完全有可能在战略上***取一种弯道超车的方式。但是人工智能似乎并不是一种战略上的必需物品，更何况还有一些很基础的理论研究无法落实到技术层面。仅仅以为靠参加一些国际上的机器人足球比赛，那是完全不够的。目前中国如果不能够像过去五六十年代一样，用军工产业的思维来考虑人工智能，而是把这些活动完全包给一些民用技术大学或研究所来进行研发，那么由于并没有完全的市场支撑，而[_a***_]也比较浮躁，那么就很难在这方面进行弯道超车。所以如果真的想在人工智能方面弯道超车的话，中国必须拿出当初造***的勇气和组织协调利用国家层面军工意识来看待这个问题，把它当成战略思维来运作，才有可能弯道超车。毕竟资本的本质是逐利的，也是平庸的。单纯依赖所谓资本项进行科研的投入实际上是有很大问题和局限的。科技，本质上体现了人类探索的冲动和雄心抱负，这一切实际上是资本所难以认可的。所以要想实现人工智能的弯道超车，必须要有国家意志。而且这种意志必须是明确的战略的，而不应该是含糊的暧昧的。

中国现在是有钱有人有市场，就怕没看见，看见了看准了一定不会放过，资本市场也像狼一样，在寻找资本出路！一些很大风险的项目都敢狂投，人工智能是未来方向，暗暗使劲的人多着呢，一旦胜出，赢者通吃！中国是世界最活跃的市场，最安全的地方（无战乱）有天时地利人和，不怕跟不上，超车的可能也很大，

人工智能有望在工业、技术和数字革命层面带来前所未有的社会变革。 能够进行感测、归因和操作的机器将

加快

所以中国在未来人工智能必将领先其他行业。弯道超车也是必然发生的事情。

python为什么适用于大数据和AI？

Python代码简洁，使用效率高，又有很多成熟的第三方库，人工智能，数据分析，统计等都需要大量的数据作支撑，用Python处理数据更加高效，大大减轻了做数据科学的劳动量。

1、简单高效

2、有优质的文档

3、强大的AI库

4、海量的模块

了解过“如鹏网”的“Python + AI”学习路线，可作为参考。有网络的地方就可以学习，口碑不错，基本上都是慕名而去的。

Python学习路线：1、Python基础

2、数据库开发技术

首先，python入门和使用都很简单，非常有利于数学系或者统计学出身的人来使用，这些人可能更关注的是大数据和人工智能本身，编程代码只是他们处理数据的工具，工具当然是简单适用为主嘛。

而且，因为python相对其他编程语言来说使用简单，语法友好，人们能很快的掌握

另外，python本身有许多功能非常强大的包，尤其书数据分析包，比如，numpy,pandas sklearn等等，这些数据库的加持，是python在数据分析方面如虎添翼，

随着人工智能和AI的火热，出现了许多优秀的深度学习框架，比如谷歌的TensorFlow还有fb的Keras等等功能强大的框架，这些框架提供了友好的python接口，调用起来十分的方便。

大数据的火热，带动了更多人投入大数据行业，很多人都开始学习python，这又促进了python更好的发展，现在分布式计算框架比如spark都提供了友好的python接口。

到此，以上就是小编对于人工智能技术风口浪尖的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术风口浪尖的3点解答对大家有用。

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