导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能经济增长点是什么的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
简要分析人工智能发展变化
最近几年人工智能在世界范围内取得了爆炸性的发展，根据预测AI带来的社会革命将比工业革命快十倍，规模大三百倍，影响力大近三千倍。自2012年以来，AI计算能力的速度已经超过预测，平均每3-4个月翻一番。人工智能，简称AI，它是一门研究和发展用于模拟、扩展和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的新技术科学。在过去的研究中，我们曾经把大脑比作计算机。互联网诞生后，我们发现人脑不是计算机，而是计算机网络。近年来，人工智能离人类越来越近，一些重复性的工作，比如客服和收银员，正在被全方位取代，而创造性的工作领域也发生了显著的变化。目前空客用人工智能代替人类工程师设计飞机，制药公司葛兰素史克用人工智能进行药物开发，工作效率和任务完成质量都比人类工程师更好，人工智能甚至可以拍电影。人工智能产业链可以分为基础层、技术层和应用层。基础方面包括AI芯片市场和大数据服务市场。以自我为中心的云生态建设，制定标准实现大数据交换共享，大数据产业信息安全。
技术方面包括智能人脸识别行业和智能语音识别行业的推广，自然语言处理技术、语音处理技术、图像处理技术等人工智能技术将相互融合。应用层包括智能制造、智能安防、智能电网、智能医疗、智能客服、智慧农业，市场规模将持续增长。汽车/装配、金融服务、电信等高科技领域紧随其后，物流、零售、媒体等行业也在智能应用。展望未来，人工智能将给人类社会带来更多的惊喜和许多不可预测的变化，今天就由湖南众智互联网学院带大家来了解人工智能以后的发展趋势，希望能给大家带来帮助，预计未来人工智能将呈现以下发展趋势如下：
一、加速大数据、云计算、物联网的普及应用。
随着新一代信息技术革命的到来，人工智能将首先在互联网领域得到广泛应用。在这个过程中，通过人工智能与新一代信息技术、大数据、云计算、物联网、工业互联网、无人驾驶的融合发展，将极大地提高这些领域的劳动生产率，推动这些领域的快速发展。随着人工智能的成熟，它将逐渐向其他领域扩散并继续向纵深发展。从未来的发展趋势来看，人工智能的发展前景非常广阔。
二、有效推动中国经济转型和产业升级。
目前，中国互联网正处于从消费互联网到产业互联网的发展过程中。综合应用物联网、大数据、人工智能等新一代技术赋能传统产业后，中国产业将呈现出全新的产业互联网。由于人工智能的广泛应用，在产业升级的过程中会释放出大量的就业岗位。同时，许多落后的生产能力将被淘汰。使用现代人工智能生产线后，将节省大量劳动力。
三、成为人们工作和就业的必备技能。
随着人工智能的普及和发展，智能体将逐渐进入生产环境。未来，各行各业的劳动者在工作中会频繁地与代理人沟通、合作，这对职场人提出了更高的工作要求。在未来的所有工作中，员工都需要掌握人工智能的理论知识，并具备相关的操作技术。就业人员也是如此。因此，这也对教育市场提出了新的要求，提供了新的发展机遇。
四、取代人力，这将成为必然的发展趋势。
在当前人工智能的研究过程中，机器学习是行业研究的核心，也是实现人工智能目标最根本的途径，已经成为人工智能发展的瓶颈。在人工智能解决学习这个基本矛盾之前，最好的人工智能是无法和普通4岁的孩子抗衡的。现在人工智能已经取代了一些行业中一些简单重复的工作。随着其在未来的不断发展，更多的工作岗位可能会被人工智能所取代，这是任何人都无法阻挡的客观发展趋势。
五、脑机接口将引发技术风暴。
1、人工智能进入医疗领域，将引发一场行业革命，推动这一行业爆发式发展。
近日，马斯克向世界宣布了一个重要消息，脑机接口将在一年内植入人脑。他说“脑机”被拒绝的概率很小。原则上，这种设备可以修复任何大脑问题，包括视力、瘫痪和阿尔茨海默病。脑机接口，简而言之，就是把芯片植入人的大脑。具体操作方法：神经外科机器人可以像微创眼科手术一样，安全无痛地在头部打孔，快速在大脑中植入芯片，然后通过USB-C接口直接读取大脑信号，手机可以远程控制。这项技术堪称里程碑式的突破。它将彻底改变人们与机器的互动方式，进而改变人类和整个社会。据悉，这项技术已经在小鼠身上成功测试，马斯克将在今年年底前将第一个芯片植入人类患者体内。
2、脑机接口技术成功实现后，人类可以随意控制外来物体，不用说话，只用思维就可以用自己的意志控制它们！
比如当你早上醒来时光靠思考就会自动打开灯，想吃早餐，默默下指令，咖啡机、煎蛋机、金奥会自动开启，如果不想起床，可以控制机械臂帮你到床上。
3、脑机接口技术实现后，人们可以在短时间内获得大量的知识和技能，获得普通人无法拥有的超能力。
记忆移植是该领域的研究热点，现在美国科学家发现了大脑海马体的记忆密码，开始尝试用一个芯片备份记忆，然后将芯片植入另一个大脑，实现记忆移植。现在这个实验已经在猴子身上成功了，有了这项技术，一个不懂英语、法语、德语等语言的人，只要把芯片植入大脑，就能瞬间掌握五六门外语。这项技术的最终目的是通过脑机接口技术将大量的信息传输到计算机或者将大脑的意识上传到计算机，最终实现人类意识和记忆在计算机世界中的永生。
我认为人工智不能完全取代人类，虽然人工智能已经初步掌握了一定的学习能力(被动学习)，即使人工智能在未来学会了思考，即掌握了主动学习的能力，仍然无法超越人类。因为人工智能没有感性思维，无法跨越意识领域。人工智能关系到人类的未来，属于全球科研领域的前沿技术。它的发展与信息技术、计算机技术、精密制造技术和互联网技术紧密相连，它的未来有太多的可能性，整体来说未来人工智能的发展前景也是很不错的。
人工智能促进了哪些经济的发展
人工智能的发展已对人类及其未来产生深远影响,这些影响涉及人类的经济利益、社会作用和文化生活等方面。
中国人工智能产业还存在哪三项弱点？
如今，“智能+”社会已步步临近，社会各界也正积极勾勒未来社会图景。国外人工智能巨头动作不断，在基础技术、应用领域方面都有诸多突破，可以总结为三点：基础研究能力强、跨界创新密集、人才红利持续发挥。
我国在深度学习、识别技术等领域实力突出，在人工智能市场应用层面走在世界前列。但在基础技术、产业链跨界协同、核心人才培养方面则存有短板。业内专家呼吁，未来我国人工智能行业和学界应重点关注以上三项弱点，审时度势、全盘考虑、抓紧谋划、扎实推进，在巩固现有优势的同时，补足短板，推动中国人工智能产业可持续发展。
基础层研究成人工智能“硬指标”
人工智能研究可以分为基础层、技术层、应用层，美国在技术难度大、技术带动效应强的基础层方面，不断取得研究以及实践进展；而中国在基础层方面能力稍弱，在技术层和应用层发力更多。
基础层主要指处理器、芯片等支撑人工智能技术的核心能力；技术层包括自然语言处理、计算机视觉、技术平台等通用技术；应用层是指自动驾驶、智能机器人等实际应用主体。
人工智能浪潮的兴起，使得美国大公司纷纷进军基础层的研究。以芯片为例，美国的芯片制造企业英伟达推出了世界首款120万亿次级处理器Volta V100 GPU，可以将机器学习指令传达的效率从几周的时间缩短至几个小时，帮助客户更加快速地迭代并优化各自产品的上市时间。过去3年中，英伟达为深度学习提供了10倍的性能加速，被评论界称为“摩尔定律的平方”，保持目前的性能提升速率，到2025年，GPU将可实现比CPU快1000倍的性能。
谷歌、亚马逊、微软、苹果等最初并不研发芯片的公司，也开始发力芯片和处理器，这使得美国在全球人工智能基础层研究地位进一步增强。微软公司公布了其人工智能芯片制造项目，展示了一款专门为微软增强现实眼镜HoloLens打造的新型芯片。谷歌已于2016年宣布了其深度学习芯片的研发，并声称，随着语音识别技术的爆发，高性能处理器TPU已为公司省下了打造15个新数据中心的成本。谷歌同时在与生物公司合作开发高效计算DNA信息的芯片。2017年4月，苹果公司宣布苹果将通过自主研发和生产芯片，进一步掌握产业链主导权。消息一出，苹果芯片供应商英国公司Imagination的股价应声暴跌。
但是，中国在芯片基础研发领域仍然落后于美国企业，对进口芯片的需求居高不下。
从事计算机视觉识别的中国公司“旷视科技”品牌与市场中心总经理谢忆楠表示，在图像识别领域，公司同时应用英伟达和英特尔的芯片，目前还没有国产芯片能够完全取而代之。英特尔中国研究院院长宋继强也承认，我国人工智能领域不足之处在于我们原创理论创新、基础人工智能研发能力还不太够。中国学者需要在理论上有所突破。地平线机器人技术创始人余凯表示，在PC电脑与移动互联网时代，我们都错失了如操作系统等基础平台性技术，人工智能时代需要迎头赶上。
中国电子学会发布《中国机器人产业发展报告》指出，我国机器人领域核心技术积累不足，资金投入相对有限且分散，高端市场长期被外资企业占据，很大程度上以依托进口零部件和本体组装、集成为主营业务，虽有一定突破但基本上是被动地、跟随式发展，难以获得产业发展主动权。
计算机学家、图灵奖唯一的华人得主姚期智表示，中国想在2030年实现世界主要人工智能创新中心的战略目标，首先要解决人工智能发展缺少理论的问题。中国在下一波人工智能的发展上，应取得一些原创性的、有知识产权的成果，而不是追赶别人发明的科技。
跨界融合创新为智能生态“必修课”
未来人工智能领域不仅仅是单一的技术和产品，而是一个整合的“生态系统”。数字技术将结合神经研究等医学领域、自动化机械臂等工业领域共同组成人工智能的底层技术。
以人工智能为依托的机器人一方面会以“软件”形式融入社会，如自动翻译、图像识别等。另一方面也将通过集成“硬件”深入到百姓生活中，如特种机器人、医疗机器人等。
正是在这种“共识”的指引下，“不务正业”几乎成为美国人工智能巨头都在做的事，从IBM、苹果，到谷歌、脸书、英伟达，所有的人工智能巨头都在尝试软件、硬件、应用场景的联通，不再单一专注于自己的传统业务，而是着眼布局未来。 2016年9月，谷歌、微软、脸书、亚马逊、IBM更是组成人工智能联盟，大有形成合力、制定行业标准之意。
目前，谷歌的跨界非常广泛，跨越了芯片、机器学习平台、软件、云计算等各个领域。其人工智能学习系统TensorFlow目前是全世界应用最为广泛的人工智能软件平台。研发芯片起家的高通，也推出了自己的摄像头Spectra Module，旨在优化VR、AR的效果。最近，这一摄像头又添加了一些新的功能，如深度检测和生物认证，用户可以通过虹膜扫描来解锁认证。
IBM中国研究院认知交互技术总监秦勇表示，IBM打造人工智能平台，最终目的就是形成生态圈，可以满足客户的不同需要。比如IBM的WDC（Watson Developer Cloud），已经有很多应用程序编程接口公布出来，比如知识图谱、语音识别、计算机视觉、性格分析、对话管理等等。在教育领域和芝麻街合作，利用人工智能帮助小孩，用游戏的方式来做辅助学习。这一平台还和美敦力（Medtronic）合作，提前两三小时就可以准确预测一个人的血糖指标。
英伟达不仅有芯片，还发布了高效的深度学习软件平台，为客户提供综合全面的服务，其客户涵盖汽车、虚拟现实、图像识别、基因分析等各领域。电商起家的亚马逊，凭借其深度学习能力，崛起成为人工智能的巨头。去年，其发布的三大人工智能技术（图像识别、自动语音发音、语音互动）广受欢迎，中国的社群电商软件“小红书”就利用了亚马逊的人工智能技术开发了人脸识别痘痘的功能。
除以技术优势加速全链条布局外，国外巨头凭借投资并购等资本运作手段，提升自身技术实力，在人工智能领域迅速占据制高点，也有部分巨头在我国建立产业基地，抢占中国市场。如微软收购位于多伦多的人工智能初创企业Maluuba，谷歌收购数据科学公司Kaggle。库卡也宣布建设中国二期厂房，继续扩大产能。
而中国人工智能产业的跨界互动能力不足，部分企业存在短期套利思维。业内人士认为，从技术到产品的跨越非常之困难。不同于硅谷技术公司的“一呼百应、迅速抱团”，中国企业之间的“门户之见”较深，产业链倾向于为了短期利益，维护已有的客户链条，而不会积极拥抱新产品，这使得一项技术需要投产时，找生产商就十分困难，更别提以后的推广、应用了。
另一方面，中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃认为，目前市场上有很多风险基金来主导基础研究型公司，这对正常的创新过程会产生一定负面影响。特定阶段确实需要一些特殊的措施，但无论如何要给有能力、愿意做研究的人一个安静的空间，这才是科研创新真正的源头。
王飞跃认为，很多人蜂拥而至进入智能行业，其中不乏“语言创新”、炒作概念的PPT公司，好多核心硬件还要从外国进口，企业技术能力“配不上”它的名字，这是需要我们反思的地方。
《中国机器人产业发展报告》建议，围绕市场需求，加强新技术之间的整合能力，打造“政产学研用”紧密结合的协同创新载体。既要围绕智慧工厂、智能家居和智慧城市开展细分领域示范工程，也要打造重点领域机器人应用系统集成商和综合解决方案服务商，推进全产业链协同发展。
人才队伍建设是产业发展“脊梁柱”
任何产业的发展都依赖高素质的人才。美国人工智能产业的发展，得益于过去几十年来高校、科研院所没有停止过的探索，美国从而成为世界人工智能人才的最大输出地。而中国人工智能人才则较为稀缺。
腾讯研究院发布的《中美两国人工智能产业发展全面解读》，从企业人数分布可以看出中美之间的巨大差异。报告显示，截至2017年6月，美国共有1078家人工智能企业，员工数量为78700名；中国有592家人工智能企业，员工数量为39200名，约为美国的50%。分领域来看，在处理器/芯片领域，美国员工人数是中国的13.8倍，美国17900人，中国1300人。中国在技术层领域的企业人数也远远落后于美国，仅在智能机器人领域人才稍多，为6400人，是美国同领域人数的3倍。
根据全球职场社交平台“领英”的数据，7成美国人工智能人才从业10年以上，而中国仅有4成相关人才有这样的从业经验。报告分析，这源于中国人工智能产业起步比美国晚，人才培养模式尚存差距。
中国高校在很长时间内并没有人工智能专业，而美国是人工智能概念的诞生地，基本上大院校都有人工智能专业和研究方向。根据美国国家科技委员会的人工智能全球大学排名，前20名中有16所是美国大学，这些大学源源不断地向科技企业输送人才。
业内人士表示，由于人才匮乏，人工智能工程师的年薪水涨船高。博士毕业进入企业，起薪或可高达百万元，“否则根本留不住人”。而且，即便这样的人也很难“上手就用”，都要在公司经过数月至一年的专业培训。
目前，中国正在快速追赶美国人工智能人才的培养步伐。从论文发表数量来看，华人作者的领先优势日益明显。在“深度学习”领域，中国的论文数量从2014年开始超越美国。专家认为，人才培养是“智能+”发展的关键，而且，人才培养要与重点项目相结合，真正做到核心人才本土化、核心项目自主化。
《中国机器人产业发展报告》建议，应建立机器人行业亟须的多层次、多类型技能人才培养体系，建立校企联合培养人才的新机制。同时，建立培养标准体系，运用职业培训和职业资格制度加深与汽车、电子、化工、消防等相关行业合作，实现人才培养与企业需求的良好对接。
国务院2017年印发《新一代人工智能发展规划》，提到将“加快培养聚集人工智能高端人才”。伴随着巨大的市场需求和应用场景，我国有望吸引更多人才来华从事人工智能行业。
在面向2030年对我国人工智能发展进行的战略性部署中，我国新一代人工智能发展规划也明确提出了我国人工智能发展的“三步走”目标：
第一步，到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业进入国际第一方阵，成为我国新的重要经济增长点；第二步，到2025年，人工智能基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平，人工智能产业进入全球价值链高端，成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，我国成为世界主要人工智能创新中心，人工智能产业竞争力达到国际领先水平。
专家认为，要想让机器人渗透到人们生活，真正实现智能社会，一定要把相应的基础设施建设好，建立知识库、大数据库、面向各类具体问题的智能系统等。“这不仅要有技术，还涉及整个社会体系、服务体系和治理体系等。”业内人士呼吁，要加快机器人向各领域的应用，实现人机协调、跨界融合、共创分享，营造有利于机器人发展的良好生态。
瑞银研究报告显示：至2030年AI每年将为亚洲贡献经济价值高达1.8万亿至3.0万亿美元，将对金融服务、医疗保健、制造、零售和交通等行业产生巨大影响。这些行业加起来，相当于目前亚洲GDP的三分之二。
据统计，2000至2016年，中国人工智能企业数量累计增长1477家，融资规模达27.6亿美元。其中，2014至2016年三年是中国人工智能发展最为迅速的时期。这三年里新增的人工智能企业数量占累计总数的55.38%。另据艾瑞咨询公开数据，中国人工智能产业规模2016年已突破100亿元。
面对优势，还需戒骄戒躁；面对补足，还需踏实补强；我国应在人工智能产业发展的浪潮中争当“弄潮儿”。
未来已来，当时代的钟声缓缓敲响，新科技革命和产业变革将是最难掌控但必须面对的不确定性因素之一，抓住了就是机遇，抓不住就是挑战，必须在日新月异的科技大变革中、在国际合作与竞争的征程中加速前进。
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