怎么调研人工智能应用现状-怎么调研人工智能应用现状问题

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于怎么调研人工智能应用现状的问题，于是小编就整理了2个相关介绍怎么调研人工智能应用现状的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能的现状究竟如何？
2. 回顾2019，人工智能领域取得了多大的发展？距通用智能是否已不再遥远？

人工智能的现状究竟如何？

我来回答你的问题。

我国目前AI人工智能发展如何呢，首先要明确的是我我国AI领域发展肯定是走在世界前列的。但是现在国内并没有多少业内的数据来说明。那只能用对比的方法来说下。

华为，这个企业大家都熟悉。5G时代的引领者，5G合同最多的企业，如果不是美国的阻扰，可能会更多，第一个生产兼容NSA/SA的5G芯片的厂商，在高通第一代NSA/SA芯片还没量产的情况下，华为已经生产出了第二代的5G芯片麒麟990芯片。这些是领先于其他基站生产商和芯片生产商的数据，当之无愧的5G引领者。

重要的来了，华为这么牛B，最大的成就就是美国要举全国的洪荒之力来对付华为，华为能做到这个份上，其实这个成绩已经在业内是当真的第一，其中的最好的体现就是那份实体清单，现在是系统断供，芯片断供，美国还要求盟友不要用华为的5G技术。那为什么美国要这么做呢？5G是下一代社会变革的关键技术之一，很多新兴产业都有用5G 来实现，美国是当今头号科技强国，但是在5G这个方面他落后了，不得已只能打压对手来赢得时间让美国的5G发展起来，说白了华为的5G已经阻碍到美国的发展，所以美国要疯狂打压华为，要让华为成长不起来，甚至于毁灭掉华为。

现在我们来谈下AI，昨天有8家高科企业入选美国的实体清单，仔细发现入选的企业都是AI的高科企业，华为入选美国的实体清单，那是华为影响美国的5G发展，那么我国的AI企业入选，那就说明一个问题，那就是我国AI技术起码是可以跟美国竞争，甚至于有可能也是跟华为一样可以阻碍美国的AI发展。

所以我国AI现状肯定是蓬勃发展，站在世界AI技术的前列，希望我的回答能帮到楼主。

当前的人工智能可以总结为数据和智能算法的结合，也就是通过对过往经验的分析得到实验模型，并且利用这种模型指导实际的业务。如果把人工智能看作人类大脑的话，里面的血液就是数据，而承载着数据的流转的血管可以看作是相关的机器学习算法。

1.数据现状

什么是数据呢？它既包括宇宙中天体运动的速度、角度及天体的质量，也包括人类文明的留下的文字、建筑、诗画等。数据无处不在，但数据的价值在于如何被***集和利用。

根据存储市场调研的最新报告，目前世界全年的数据保存量约为50EB(EB=***PB=1152921504606847000B)，这些数据来源于各行各业，包括：互联网、医疗健康、通信、公共安全以及军工等。

虽然诸如Facebook、Google和阿里巴巴这样的国际互联网巨头已经积累了大量的数据，并且将数据进行分析来促进自身业务发展。但是截止到今天，全世界每年保存下来的数据不足数据产生总量的百分之一，其中可以被标记并且分析的数据更少。这种现状造成了两方面的瓶颈，一是数据产生和数据收集的瓶颈，二是***集到的数据和能被分析的数据之间的瓶颈。

出现数据产生和数据***集的瓶颈的原因是多方面的，一方面是硬件存储成本的限制，另一方面是数据的***集缺乏标准。虽然互联网公司在数据***集和标准制定方面已经形成了一套成熟的体系，但对于传统行业来说，数据的***集方式还处于摸索当中。

数据***集方面固然还需要制定更多的标准以及更强技术的支持，但是数据的应用方面也存在很多的缺陷。目前可以供分析的数据还只占很小的比例，原因主要有两方面：一是目前比较主流的机器学习算法都是监督学习算法，它需要的数据源是打标过的数据，而打标数据很多时候依赖于人工标记，人工打标的成本太高；二是当前对于非结构化数据处理能力较低，非结构化数据指的是文本、图片、语音、视频这样的数据，目前的科技水平在大批量处理和特征[_a***_]方面依然处于相对基础的阶段。

互联网在不断发展，数据生成的步伐也不会停止。在未来，数据就像是水电煤一样，会成为重要的基础***。在大数据时代，数据一定会展现出更大的潜能，人类社会也会进入数据处理技术(Data Technology，DT)时代。

2.机器学习算法现状

回顾2019，人工智能领域取得了多大的发展？距通用智能是否已不再遥远？

根据 2019 年度的《人工智能指数报告》，可知 AI 社区迎来了蓬勃的发展。世界各地的研究机构，已经在教育和技术等领域取得了显著的成就。

与过去几年相比，人工智能发展有着强势的延续。如果你不愿翻看剩余的 290 页内容，不妨扫一眼外媒归纳的一些要点。

（来自：Standford，via TheVerge）

首先：从 1998 到 2018 年，AI 相关的同行评审论文的发表数量增长了 300% 。出席会议的人数也显著增长，NeurIPS 预计为 1.35 万人，较 2012 年增长 800% 。

人工智能教育同样受到了追捧，有关机器学习的大学和线上课程，参与者人数也持续增加。目前看来，AI 算是北美计算机科学专业毕业生中最受欢迎的专业。

超过 21% 的计算机科学博士选择了专门从 AI 研究行业，是排名第二的学科（安全 / 信息保障）的两倍多。

大多数指标上，美国仍然是全球 AI 领域的领导者。尽管中国发表的 AI 相关论文数量超过了任何其它地区，但美国发表论文的影响力更大，较全球平均水平高出 40% 。

中美两国私有资金对 AI 领域的投入都很大（数十上百亿美元计），AI 专利的申请数量也超过其它竞争对手（是排名第二的日本地区的三倍）。同时，AI 算***在变得越来越快，训练的成本也越来越便宜。

在流行数据集（ImageNet）的训练上，机器视觉算法所需的时间，已从 2017 年 10 月的大约 3 个小时、减少到 2019 年 7 月的 88 秒，成本也从数千美元下降到两位数。

到此，以上就是小编对于怎么调研人工智能应用现状的问题就介绍到这了，希望介绍关于怎么调研人工智能应用现状的2点解答对大家有用。

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