一、人工智能的发展前景如何

现在的中国不仅是军事强国，而且不断的在向科技强国靠近，随着人工智能热潮的到来，我国已经在这方面取得了很大的进步，同时还有很大的空间可以发挥，所以，相信在以后的的日子里，人工智能在我国的发展前景还是很乐观的。

在刘庆峰写给科大讯飞的一封信中就明确的写到人工智能AI在中国以后的发展前景，其中提到了未来二十年之后科大讯飞的三大发展趋势，说明了人工智能将在未来十年之内就能够很大的改变人类生活的方方面面，小到日常生活，大到我们国家科技方面，无处不存在着人工智能的影子。

前一段时间，5G技术的问世也将能够助推我国人工智能技术的发展，将其再次推向一个**，在未来的时间内，相信语音交流方式成为我们日常生活中的主要的方式，这将不仅能够推动我国产业链的发展，而且在人们日常的生活工作中，更加快了人们的工作效率，提高了人们的生活水平质量，让我们的生活中处处都能够体现出科技化，智能化，给我们的生活提供更多的便利条件。

除此之外，人工智能技术将会更多的运用到农业和工业方面，不能说这些高科技只是使用到一些高端的领域，我们还可以让他更加的亲民化，更多的走向老百姓的生活当中，推动农业更进一步的发展，给他们在种田的时候提供更多的便利。相信我们的祖国将会越来越强大，人工智能定技术更加的成熟。

二、如何看待人工智能技术的发展

我对人工智能技术的发展持积极而审慎的态度:

积极的方面:

1.人工智能带来了许多方便与创新,提高了社会生产力和生活质量,在医疗、交通、教育等领域发挥着重要作用。这有利于解决人类面临的某些重大挑战。

2.人工智能的发展推动科技进步,带来更多就业机会,同时也促进了人才的技能升级。这有利于促进社会进步。

3.人工智能为许多企业带来机会,提高竞争力。这有利于经济发展。

审慎的方面:

1.人工智能可能导致一定程度的结构性失业,给社会带来变革压力。这需要政府和企业提前应对。

2.人工智能的黑客攻击和算法偏见等风险,需要加强研究并采取措施避免。这需要跨学科的努力。

3.人工智能的发展应遵循人类价值观和道德规范。这需要加强人工智能伦理研究和标准制定。

4.**使用人工智能存在一定风险。这需要提高全社会的人工智能素养,并健全相关法律法规。

所以,我认为我们应该持续推进人工智能的发展与创新,采取措施积极应对人工智能可能带来的社会影响与风险。只有加强对人工智能的管理,加大投入力度,并不断改善人工智能治理,才能大限度发挥人工智能利好作用,实现人工智能创新与社会利益的双赢。

三、你如何看现在人工智能的发展现状

我觉得现阶段人工智能的崛起确实影响了我们许多对事物的看法，也影响了我们的生活，更直观的就是使很多行业面临着人员的变动，可能很多人因为人工智能的崛起面临失业，所以对很多人的影响是很大的，所以这样的担忧不是没有道理的。

一、人工智能应用场景较为单一

目前，我国虽然在部分领域已经开始尝试应用人工智能，但这些领域的发展也主要集中在特定场景中。例如，一些行业应用涉及AI技术，但还没有被广泛应用。而在消费领域中，人们对人工智能应用的兴趣和接受度仍有待提高。此外，我国在各个领域具有一定的先发优势和竞争优势。随着我国在消费领域中人工智能技术落地场景逐步增多，各类消费产品将呈现多样化发展态势。因此未来一段时间，我国将不断加大人工智能技术研发投入力度和产品供给力度，推动人工智能技术在更多领域落地成熟应用，同时也促进各相关领域商业模式创新及产业生态成熟。

二、底层技术研发不足

我国人工智能技术基础薄弱，核心算法受制于人，人工智能芯片、传感器等关键技术主要依赖国外。“卡脖子”问题成为了我国人工智能发展必须攻克的大难题。近年来，我国研发投入持续加大，取得了一定的技术成果。但与美国等发达国家相比，我们研发投入仍然处于较低水平，“卡脖子”问题仍将长期存在。

三、产品技术水平落后

在深度学习技术方面，由于计算成本高，国内的人工智能企业主要集中在软件上，硬件投入较少，因此缺乏相关的技术积累。此外，受芯片等技术影响，使得在国内的研发投入普遍较低，整体技术水平较低。因此国内的人工智能产品依然与国际水平存在较大差距。

四、基础研究与应用研究存在不平衡问题

我国人工智能研究仍处于起步阶段，在基础研究方面，国际研究机构仍以谷歌大脑和阿尔法狗等国外产品为基础，以机器学习、模式识别、智能决策等技术研究为主，缺乏前沿技术与前沿理论的交叉融合研究。

四、人工智能的发展前景趋势

1、机器视觉和语音识别是主要市场

技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。

该层面包括算法理论(机器学习)、平台框架和应用技术(计算机视觉、语音识别、自然语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层围统垂直领城重点研发，在计算机视觉、语音识别等领城技术成熟，国内头部企业脱颗而出，竞争优势明显。

2、计算机视觉发展历经三大理念，规模突破400亿元

1982年马尔(David Marr)《视觉》(Marr，1982)一书的问世，标志着计算机视觉成为了一门独立学科。计算机视觉的研究内容，大体可以分为物体视觉(object vision)和空间视觉(spatial vision)二大部分。物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别，而空间视觉在于确定物体的位置和形状，为“动作(action)”服务。正像著名的认知心理学家JJ.Gibson所言，视觉的主要功能在于“适应外界环境，控制自身运动”。适应外界环境和控制自身运动，是生物生存的需求，这些功能的实现需要靠物体视觉和空间视觉协调完成。

计算机视觉近40年的发展中，尽管人们提出了大量的理论和方法，但总体上说，计算机视觉经历了三个主要历程。即：马尔计算视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。

国际市场研究机构Research And Markets发布的新报告显示，2019年全球计算机视觉市场规模为46.433亿美元，预计到2027年将达到950.805亿美元，从2020年到2027年，预计年复合增长率为46.9%。

3、语音识别发展科追溯到1956年

语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代。在1952年，AT&T贝尔研究所的Davis，Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一个语音识别系统Audry系统，可以识别10个英文数字发音。这个系统识别的是一个人说出的孤立数字，并且很大程度上依赖于每个数字中的元音的共振峰的测量。1956年，在RCA实验室，Olson和Belar研制了可以识别一个说话人的10个单音节的系统，它同样依赖于元音带的谱的测量。到21世纪之后，深度学习技术极大的促进了语音识别技术的进步，识别精度大大提高，应用得到广泛发展。

目前，语音识别技术已逐渐被应用于工业、通信、商务、家电、医疗、汽车电子以及家庭服务等各个领域。例如，现今流行的手机语音助手，就是将语音识别技术应用到智能手机中，能够实现人与手机的智能对话功能。其中包括美国苹果公司的Siri语音助手，智能360语音助手，百度语音助手等。

随着语音技术和自然语言理解技术的快速进步，AI语音语义技术已在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服、互联网语音审核等多个领域实现场景应用。

疫情之后不仅是工业领域，政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。另外，NLP、AI数字员工、RPA的发展，一定程度上也将重塑AI应用场景。

2018年，全球智能语音市场仍呈现快速增长趋势，市场规模为142.1亿美元，根据预测到2024年全球智能语音市场规模将达到215亿美元，其中智慧医疗健康、智慧金融以及各类智能终端智能语音技术需求将成为主要的驱动因素。

4、美国AI高层次学者数量大幅领先

AI高层次学者是指入选AI 2000榜单的2000位人才，由于存在同一学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量多，有1244人次，占比62.2%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比9.8%。德国位列第三，是欧洲学者数量多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。

——以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》