人工智能和应用层-人工智能和应用层的关系

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能和应用层的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能和应用层的解答，让我们一起看看吧。

1. AI+无人驾驶属不属于人工智能应用层范围？
2. 人工智能产业框架结构分为？
3. 人工智能的基础支撑主要是？
4. 有过大数据开发经历，读研该主攻大数据还是人工智能？
5. 关于人工智能，你了解多少？

AI+无人驾驶属不属于人工智能应用层范围？

对，当然属于人工智能，而且还属于高级人工智能领域。自动驾驶汽车（Autonomousvehicles；Self-drivingautomobile）又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。

AI+无人驾驶可以被认为是人工智能应用的一部分。人工智能（Artificial Intelligence）是一门研究和开发使计算机能够模拟和表现人类智能的技术。无人驾驶是一种基于人工智能技术的应用，它利用传感器、算法和决策系统，使汽车能够在没有人类驾驶员的情况下自主驾驶。

在无人驾驶中，人工智能技术被应用于感知、决策和控制等方面。感知模块利用传感器（如摄像头、激光雷达等）收集周围环境的信息，并利用人工智能算法对图像、声音等数据进行分析和理解。决策模块使用人工智能算法对感知到的信息进行处理和推理，制定最佳的驾驶决策。控制模块负责将决策转化为实际的车辆操作，如加速、刹车、转向等。

因此，AI+无人驾驶可以被视为人工智能在交通领域的应用，属于人工智能应用的范畴。

人工智能产业框架结构分为？

人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。

其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据***、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径；

应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

人工智能的基础支撑主要是？

人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据***、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑；

技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径；应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

有过大数据开发经历，读研该主攻大数据还是人工智能？

从技术成熟度来说，目前大数据的技术体系结构已经趋于成熟了，而人工智能还远没有成熟，或者说目前人工智能依然处在技术发展的初期阶段，有很多的创新点可以挖掘，这也是很多研究生同学，尤其是博士研究生同学，更愿意选择人工智能相关方向的重要原因。

在选择大数据还是人工智能[_a***_]问题上，要考虑到三方面因素，其一是自身的发展规划，其二是自身的知识结构和读研类型，其三是自身的能力特点。

如果未来要进入人工智能领域发展，那么读研期间就应该选择人工智能相关的方向。从当前人工智能的发展前景来看，未来人工智能相关技术在产业领域的应用空间还是比较大的，也会逐渐释放出大量的高附加值岗位。

对于专硕的同学来说，选择大数据与行业场景相结合会比较适合，毕竟大数据的落地应用已经全面展开了，相关的技术平台也日趋成熟，所以基于大数据技术来做行业场景创新更容易实现落地应用，对于未来的就业也会有比较积极的影响。

读研期间应该充分利用自身的能力特点和技术积累，这样才能更容易做出成果，当然这并不是说要固步自封。

大数据与人工智能本身的关系是非常紧密的，二者之间的边界也并不是非常清晰，现在很多从事人工智能方向的老师也都是出自大数据领域，所以在具备大数据技术积累的情况下，选择主攻人工智能相关方向也会相对比较容易。

从技术体系结构来看，大数据属于支撑层，人工智能属于应用层，大数据的数据价值需要人工智能作为出口，所以未来人工智能技术能否全面落地应用，对于大数据的发展也有非常直接的影响，从这个角度来看，大数据和人工智能也是互为支撑的关系。

最后，如果有读研、科研相关的问题，欢迎与我探讨。

关于人工智能，你了解多少？

1、什么是人工智能

张诚（复旦大学管理学院教授）：

随着人工智能在对特征背后规则的了解方面的突破，并结合强化的计算能力和大量数据的可得，它在对专业知识的记忆、总结和学习能力上都体现出非常吸引人的投资价值，换句话说，它可以在短期内创造大量低成本的具有足够知识水平的专业人士，避免了人的长期培养、对遗忘知识的不断对抗，以及学习总结能力的差异到来的问题。即便出于当前伦理、规则约束或能力的不完全，尚无法代替人做决策，但已经可以作为人类决策的很好辅助和补充。

郁培文（复旦大学管理学院副教授）：

人工智能这一波的进步在于，科学家们找到了更聪明和有效的方法来建立输入数据和输出之间的联系，从而大大提升了预测的准确度。然而，能用这类方法解决的预测问题至少要满足如下几个条件：一，可量化。比如需要有明确的可量化的输入和输出。二，问题的结构比较平稳。比如输入的极微小变化不会引起结果的巨大差异。三，合适的数据。

2、人工智能的应用场景

胥正川（复旦大学管理学院副教授）：

以前说中国“缺芯少屏”，今天“屏”的问题，我们基本解决了，但“芯”的问题仍然没解决，是比较糟糕的事情。下面的基础支撑、上面的核心技术，最后都要用在应用场景上。

中国要想发展人工智能，要做到几点：1、要建立完善的AI应用的生态系统；2、***要率先***用AI；3、要推动人工智能和传统行业的融合；4、对劳动力大军进行再培训，让他们承担新的工作，同时要构建完善的人才体系；5、建立***和法律的共识。

复旦大学管理学院联•首 CxO Talk：

1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势

人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。

注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。

2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%

——中国人工智能企业全产业链布局完善

我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。

我所了解的人工智能大概有以下几方面:

一，没有自我意识。它不知道有自己存在。阿尔法狗战胜所有顶级人类棋手，但是它不知道自己在下棋。

二，没有情感。它可以顶替人做好多的事情，不过，它没有欣喜与痛苦，没有欲望和失望，没有亲情与友情，是冰冷的机器。

三，没有智商。虽然，下棋人类已经完败于人工智能，但是人工智能并无智商，因为它的一切所作所为，都是执行的命令而已，即便有很多的行为超过人，那只是人类编写的程序高明而已。

四，进步会很快，有智慧很难。它发展一定会很快，很多新的算***出现，看上去非常智能，但是不改机器的属性，很难拥有真正的智慧。

四，不会下我的奇袭象棋。不完全信息博弈，与棋手双方彼此的认识、心理活动关系密切，不是程序可以预先规定的，所以它会乱翻棋子，难以做出针对棋手特质的正确决策，最多，靠蒙下棋。

人工智能（artificial intelligence），从英文词源上其实更好精确的理解。artificial：人造的东西，intelligence：这其实是一个心理学术语，译做智能虽然没错，但未免略微将这个词的范畴广义化了一点，根据wiki的解释：capacity of logic，understanding，self-awareness，learning，emotional knowledge，reasoning，planning，creativity and problem solving。

根据这个解释，显然是将理性和感性分离了，所以人工智能在最初的定义上，就不包括“感受痛苦”的能力，“拥有欲望”的能力（我相信这是大多数人对人工智能恐惧的根源。

人工智能是且仅是一个思考工具，他和人类的区别是很明显的。

1.人工智能不以存在和延续自身为目的，他们不会有怕死，只是想活下去，想要得到快乐和幸福，想要被尊重等等无聊的需求。甚至可以说，他们没有需求。

到此，以上就是小编对于人工智能和应用层的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能和应用层的5点解答对大家有用。

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