小蜗的蜗居世界
人工智能的种子想要落地生根，先要完成一番去魅过程。而市场凛冬利好的一面，正是用低温过滤掉了投机者。在2018年，AI从业者普遍脱离亢奋状态，把AI当锤子到处找钉子的妄人逐渐被市场淘汰。而在2019年，人们更是意识到，环境愈是寒冷，投资AI的天平就愈会向场景倾斜，AI融资门槛已经从最早的demo，后来的产品，转向如今最现实的客户订单，2019年，能在垂直领域找到应用场景的AI企业，将赢得更大生存空间。
比如具，算法的精进固然令人欣喜，但更理性的观察者，也不该被所谓“技术的纯粹性”蛊惑，事实上，在大多数对“识别率小数点后几位”没那么敏感的行业（比如门禁时的人脸识别），算法之间的细微差别对最终结果影响不大——尤其在安防和航空等需要行业积淀的领域，算法壁垒没有自动驾驶那么大，这些行业的AI玩家，最锐利的武器应该是“行业纵深度”和工程化能力，懂“需求”远比懂“技术”更重要。
不同团队需要从现在开始，找准细分赛道，在不同领域埋头深耕，完成“AI+”的产业落地——在我看来，当AI技术路径已如此鲜明，率先完成场景化落地，是赢得未来的关键。AI团队最睿智的打法，是在应用层选择一个垂直领域，一头扎进去，用自身积淀下来的行业知识（比如数据），建起一条夯实的护城河——更重要的是，相比聚光灯下的C端市场，“AI+行业”的细分赛道其实也非常宽广，就像腾讯研究院在《中美两国人工智能产业发展报告》中所言：“得益于近年中国移动互联网的快速发展，为中国积累了巨大的C端用户基数，但在B端的制造、交通、金融、医疗等传统行业仍然发展相对落后，中国的传统行业借助人工智能实现转型升级的需求更为迫切，市场增长的后劲很足”。
李北辰
你好，作为一名科技领域的创作者，在这里我简单的发表一下我个人的观点。
首先，人工智能技术的优势是通过算法，对数据、知识、信息加以利用，提供精确的结果反馈和反应。因此，所有有交互的场景都是人工智能的价值发挥阵地，这其中客服行业是最成功的。
随着人工智能技术的崛起，人工智能取代人类岗位的范围将进一步扩大。小i机器人已经将认知智能技术应用在人机对话应用中，机器人可以胜任客服、医导、工作助理、法律顾问、问题专家等工作，机器人可以理解用户的需求和意图，给出合适的解决方法。
智能客服知识人工智能代替部分人类劳动的冰山一角，还有安检、物品分类等等多个行业的大部分工作都已经由人工智能接手，而且比人做的又快又准。
其次，科技的发展和改革是个必然的趋势，我们要适应它，就像以前没有网购，没有快递上门,现在大家不也习惯他们的存在，智能机器人也是一样，之前买的苹果手机最熟悉的siri，淘宝的时候有问题第一时间我会想到阿里小蜜，自己公司业务繁忙的时候,会找奇智的问答机器人来帮忙，因为它们都是免费提供服务，体验感好。相信以后人工智能在我们生活中会无处不在，我们要试着迎接这样一个全新的时代。
最后，人工智能是未来的发展趋势，越来越多的传统企业向着人工智能、机器人转型，解放了人们繁重的体力劳动，同时也给人们提供了更好的一个数据分析，有了数据才能更好的指引公司的发展方向，人工智能是未来的发展趋势，也是大势锁趋，前景也很好。
这就是我的观点，希望可以帮到你，谢谢。
宅秘
人工智能的发展是一个不可逆的潮流。简单举两个例子来谈一下。
从企业角度来看，企业开始利用人工智能技术完成很多工作程序的自动化，包括客服聊天机器人、贷款审批信贷员、身份验证安保员。举实例而言：创新工场投资的智融集团就推出了以人工智能技术为核心的小额借贷应用。刚开始时，这家公司由于较高的不良贷款率经历过一些财务损失，但随着数据的积累，人工智能技术开始发挥作用，系统基于所获取的各类数据进行学习，使得不良贷款率大幅度下降。现在，他们的系统在数秒内就能做出贷款决策，而且准确度比需要几个小时、大量文件才能作出决定的人类信贷员要高得多。同时，由于人工智能极具可扩展性，这家创业公司今年估计将处理超过3000万笔贷款，远远超过我所知的任何一家银行的贷款数量。而这家公司的成长发生在短短不到两年的时间里。
对个人而言，我们所熟悉的很多其它职业的核心职能都将逐步被人工智能软件所取代，这其中包括出纳员、电话销售、律师助理、记者、股市交易员、研究分析师、放射科医生等等。假以时日，人工智能技术还会学会控制如无人驾驶汽车和机器人这类半自动或全自动的硬件设施，逐步取代工厂工人、建筑工人、司机、快递员及许多其他职业。
目前这些单一领域已经取得了惊人的成就， 深度学习与多种机器学习技术得以有效结合之后，人工智能已经被证明能够在诸多领域与人类相匹敌，甚至超越人类。在围棋及扑克领域，人工智能已经在全球的关注下击败了这类项目的世界人类冠军，人脸识别以及语音识别技术的能力也已经优于常人。如果没有人工智能，许多时下重要的手机及互联网应用可能都难以想象，比如搜索排名、电商产品推荐、以及Siri和Alexa这类语音助理系统等。
创新工场
机器学习是我的主要研究方向之一，同时也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
首先，人工智能的前景是广阔的，未来人工智能产品必然会逐渐应用到社会的各个领域，但是这个过程也是曲折和艰难的。
随着大数据、物联网、云计算、边缘计算等技术的推动，人工智能在近几年得到了广泛的关注，市场呼声也比较高，因为万物互联的背后必然要求万物智能，大数据不是最终的目的，智能化才是最终的目的。
可以说在大数据、物联网等技术的推动下，整个产业互联网解决方案的最后一个环节必然是人工智能，所以在这个背景下，当前大量的互联网公司和科技公司都陆续布局人工智能领域，也由此导致了人工智能人才的短缺。从未来发展的前景来看，当前学习人工智能相关技术是不错的选择，也是顺应时代发展的选择。对于想在人工智能领域发展的学生或者初级技术人员来说，建议读一下研究生。
人工智能的前景可以从以下三个方面来进行描述：
第一：教育智能化。任何行业的发展都必须有足够的人才积累，人工智能要想得到发展和普及，也首先应该从教育智能化入手，一方面进一步普及人工智能知识，另一方面通过教育领域智能化来积累经验。当前教育领域智能化正在逐步推进，相信未来更多的学生和职场人都有机会接触到人工智能相关知识。
第二：传统产业智能化。目前传统产业对于网络化、智能化的呼声比较高，在当前产业结构持续升级的背景下，智能制造是一个重要的升级目标。随着大量的智能体逐渐走进传统行业，整个传统行业必然会进一步提升生产效率，同时会促进传统岗位的升级。
第三：城市智能化。智慧城市经过多年的发展已经积累了一定的经验，在5G通讯逐渐落地的大背景下，会进一步推动智慧城市的建设和发展。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
IT人刘俊明
很高兴为大家解答这个问题，让我们一起走进这个问题，现在让我们一起探讨一下。
以下我为大家分享，我个人对这个问题的看法与想法，希望我的分享能给大家带来帮助，也希望大家能够喜欢我的分享。
我认为人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能的发展可以让机器更加精准，让产品质量合格率更高。所以现在新兴了一个岗位，叫做人工智能工程师，它的诞生已经正在成为IT行业需求缺口最大的岗位，AI工程师平均年薪较其他岗位平均年薪高。机器学习超过70%从业者月薪为20K-50K。
统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。它的特点主要为精准、可检验，所以统计学和人工智能是相辅相成的，如果把人工智能比喻成一个人体的话，统计学就是人工智能的灵魂（或者说是素质、人品），计算机属于人工智能的血液（负责传输运动技能）。
目前国家比较靠前、技术能力领先的企业已经将人工智能作为研究对象，不断应用于行业终端，人工智能的蝶变会让我们身边潜意识发生变化，让我们期待它给我们带来的震撼吧。
在以上的分享关于这个问题的解答都是个人的意见与建议，我希望我分享的这个问题的解答能够帮助到大家。
在这里同时也希望大家能够喜欢我的分享，大家如果有更好的关于这个问题的解答，还望分享评论出来共同讨论这话题。
我最后在这里，祝大家每天开开心心工作快快乐乐生活，健康生活每一天，家和万事兴，年年发大财，生意兴隆，谢谢！
科技小荣
据中研产业研究院发布的《2019-2025年人工智能行业深度调研与发展战略研究咨询报告》统计数据显示
全球人工智能市场总体情况分析
一、全球人工智能行业的发展特点
人工智能与其他领域的交叉合作越来越频繁，近年来衍生出了很多AI+行业。
(1)AI+ 医疗
AI 技术赋能医疗健康领域，使得医疗机构和人员的工作效率得到显著提高，医疗成本大幅降低，并且可以使人们做到科学有效的日常检测预防，更好地管理自身健康。
近几年， AI+ 医疗健康位列 AI+ 垂直应用最热门的领域之一。从应用角度看，智能医疗主要包括医学研究、制药研发、智能诊疗以及家庭健康管理等方面。从技术细分角度看，主要包括使用机器学习技术实现药物性能、晶型预测、基因测序预测等;使用智能语音与自然语言处理技术实现电子病历、智能问诊、导诊等;使用机器视觉技术实现医学图像识别、病灶识别、皮肤病自检等。据麦肯锡预测，到2025年，全球智能医疗行业规模将达到总 254亿美元，约占全球人工智能市场总值的 1/5。
(2)AI+ 金融
AI技术赋能金融领域，从应用角度看，主要包括智能投顾、征信风控、金融搜索引擎、保险、身份验证和智能客服等。金融是最依赖数据的行业之一，人工智能技术与金融行业相融合，通过基于大数据的人工智能技术驱动金融科技智能化升级。在前台，可以用于为用户提供更舒适、便利与安全的服务;在中台，可以为金融业务中的交易、授信与分析等提供决策辅助功能;在后台，可以针对各类风险改进金融系统。在后台，可以提高金融系统对各类风险的识别、预警与防控能力。总而言之，人工智能技术将深度重构当前金融业生态格局，使金融服务(银行、保险、理财、借贷、投资等方面)更加地人性化与智能化。
全球金融服务领域的信息利用率仅有 26%，在各行业属于偏低水平。根据Markets and Markets报告显示：人工智能在金融科技的全球市场规模预计将从 2017 年的13.38亿美元增长到2022年的73.06亿美元，复合年增长率 40.4%。
(3)AI+ 零售
AI 技术赋能零售行业，智能零售以大数据和智能技术驱动市场零售新业态，优化从生产、流通到销售的全产业链资源配置与效率，从而实现产业服务与效能的智能化升级。其商业化应用包括智能营销推荐、智能支付系统、智能客服、无人仓/无人车、无人店、智能配送等等。
Market and Markets报告显示：全球智能零售市场预计将从 2018 年的130.7 亿美元增长到 2023 年的 385.1 亿美元，预测期 (2018-2023) 内复合年增长率为 24.12%。
(4)AI+ 教育
AI技术赋能教育领域，注重学生个性化的教育，有助于教师因材施教，提升教学与学习质量，促进教育均衡化、可负担化。目前，智能教育全面覆盖“教、学、考、评、管”产业链条，并已在幼教、K12、高等教育、职业教育、在线教育等各类细分赛道加速落地。从应用角度看，智能教育可分为学习管理、学习评测、教学辅导、教学认知思考四个环节。从细分领域看，其包括教育评测、拍照答题、智能教学、智能教育、智能阅卷、AI 自适应学习等落地场景。
Markets and Markets报告显示，2017 年，全球人工智能技术在教育行业的市场规模为 3.731 亿美元，预计到 2023 年将达到 36.835 亿美元，预测期 (2018-2023) 内的复合年增长率为 47.0%。 Global market Insights 同样发布了一份最新研究报告，报告预测教育市场的人工智能产业价值将在 2024 年超过 60 亿美元。
(5)AI+ 家居
AI 技术赋能家居领域，助力家居生态从感知到认知发展，使家居生活更安全、更舒适、更节能、更高效、更便捷。未来，智能家居将逐步实现自适应学习和控制功能，以满足不同家庭的个性化需求。智能家居是一个以 IoT 为基础的家居生态圈，其主要包括智能照明系统、智能能源管理系统、智能视听系统、智能安防系统等。
Strategy Analytics 最新报告指出， 2017 年全球智能家居市场规模达到840 亿美元，较 2016 年的 720 亿美元增长 16%，2018年达960亿美元。
(6)AI+ 农业
AI 技术赋能农业领域，使得农业可以有效应对极端天气的影响，降低资源消耗量，优化资源配置，降低成本，优化时间与资源配置，以获得最大产量与效益。从应用角度看，智能农业主要包括农业机器人，精准农业和无人机分析以及畜牧监测等。
Markets and Markets报告显示，全球智慧农业市场规模在 2017 年达到 67 亿美元。2018 年将达到 75.3 亿美元，到 2023 年达到 135 亿美元。
(7) AI+ 制造
AI 技术赋能制造业领域，可以显著促进优化制造周期和效率，改善产品质量，降低人工成本。智能制造产业链场景范围很广，其典型应用场景包括有智能产品与装备;智能工厂、车间与产线;智能管理与服务;智能供应链与物理;智能软件研发与集成;智能监控与决策等。
2017 年全球智能制造市场达到 2，028.2亿美元，预计将在 2023 年达到约 4，790.1 亿美元，预测期 (2018-2023)内复合年增长率约为 15.4%。
(8)AI+ 网络安全
AI 技术赋能网络全领域，有助于厂商、企业，乃至个人有效提升应对越来越多的网络欺诈和恶意攻击等网络安全问题的能力。人工智能在网络防御领域具有一些独特优势，这也使其成为 AI 网络安全防护的突破口。目前智能网络安全的主要应用包括：网络监控防范(包括实时识别、响应和防御网络攻击、安全漏洞与系统故障预测、云安全保障等);预防恶意软件和文件被执行;提高安全运营中心的运营效率;网络流量异常检测;应用安全检测;网络风险评估等。
根据 Technavio市场研究报告显示：2017年全球智能网络安全市场规模 49.6 亿美元，预测全球基于人工智能的网络安全市场在2018-2022 年期间的复合年增长率将超过 29%。
(9)AI+ 人力资源
AI 技术赋能人力资源领域，有助于人力资源服务于管理过程的流程自动化升级，大幅提高工作效率与合规性，减少人员招聘与管理成本及个人偏见。其主要应用内容包括招聘前的人才渠道维护、人才预测分析、职位匹配、简历筛选、 AI 聊天支持等;招聘过程中的约面试、查结果、办入职等;新入职时的员工培训、 QA 互动问答、知识学习和职业规划支持;入职后的员工行为与效率分析、薪酬分析、心理健康分析、团队文化分析等。 Grand View Research 数据显示：预测到 2025 年将达到 300 亿美元，预测期 (2017-2025) 内复合年增长率为 10.4%。
(10)AI+ 安防
AI 技术赋能安防领域，填补了传统安防在当下越发不能满足行业对于安防系统准确度、广泛程度和效率的需求缺陷。智能安防是人工智能最先大规模应用，并持续产生商业价值的领域，其在产品落地的功能实现上，主要体现在目标跟踪检测与异常行为分析，视频质量诊断与摘要分析，人脸识别与特征提取分析，车辆识别与特征提取分析等。
Mordor Intelligence预计 2023 年将达到 826.153 亿美元，预测期 (2018-2023) 内的复合年增长率为 15.41%。
(11)智能驾驶
AI 技术赋能传统驾驶领域，可以有效提高生产与交通效率，缓解劳动力短缺，达到安全、环保、高效的目的，从而引领产业生态及商业模式的全面升级与重塑。智能驾驶是个复杂的产业链，其涉及的领域包括芯片、软件算法、高清地图、安全控制等等。
美国 IHS Automotive 报告预测，到 2025 年，全球自动驾驶汽车销量将接近 60 万辆，2035年将达到 2，100万辆，预测期 (2025-2035) 内市场将保持 48% 的年复合增长率。
(12)智能机器人
AI 技术赋能机器人，使机器人具备了类人的感知、协同、决策与反馈能力。从应用角度看，主要包括智能工业机器人、智能服务机器人和智能特种机器人。当前主流的智能工业机器人一般具有打包、定位、分拣、装配、检测等功能;智能服务机器人一般具有家庭伴侣、业务服务、健康护理、零售贩卖、助残康复等功能;智能特种机器人一般具有侦察、搜救、灭火、洗消、破拆等功能。
二、全球人工智能市场结构
2018年，美国推行一系列战略旨在确保其全球人工智能持续领先;英、法、德等欧洲国家相继加大投入跻身全国领先行列;日、韩等亚洲国家同步跟进、加大技术、人才、应用等方面投入。
图表：2018年各主要人工智能研究国家指数对比
数据来源：2019年新一代人工智能发展报告
想要了解更多关于行业专业分析请关注中研普华研究报告《2019-2025年人工智能行业深度调研与发展战略研究咨询报告》
中研网
人工智能如今无处不在，在个人看来，这仍然就是大数据技术的一种延伸，不要觉得除了并行神经网络和深度学习算法，我们就要把他当人看了，其实他依然不是智能，他只是我们惯常行为的延伸罢了，我们只是将我们的行为照射在产品上。
人工智能发展如何呢？我们分开说，对于BAT，或者谷歌亚马逊国外巨头，他们的前景一片光明，光明到未来可能赚钱赚到不好意思，但是对于小创业公司，呵呵。因为人工智能所谓的新发现仅仅是因为数据喂养的结果，小创业公司有数据吗？或者你烧钱取得了数据，而接下来你又如何烧钱去开发人工智能。
所以人工智能是大企业的机会，前景一片光明，但是如今看得很多创业人馋涎欲滴，纷纷开始创业，继而血本无归的也大有人在。不过如此的看待人工智能创业的同时个人也觉得人工智能至少还有一个机会点，或者时间点，那就是4G向5G跳跃阶段，依赖人工智能云服务器，在依赖5G网络做到的万物互联，这样的话大企业一口气吃不掉整个市场，万物互联嘛，对于创业企业却是实实在在的机会。并且云服务器有一个好处，5G速率快了，数据多了，因为万物互联，所以可能一个月的数据就等于百度在这个时候忙活1年的数据，甚至更多，当然，这要聪明人用聪明的应用，再用聪明的算法挖掘数据。
最后唠叨几句，国际上很多大企业比如谷歌都是开放算法源代码，目的就是驱动迅速推进人工智能，国内的算法不知道有没有，希望快快共享，不共享以后人家学了谷歌的，未来就不用你们的什么东东了。
财经纸老虎
随着信息技术的飞速发展，教育信息化也迈入了智慧教育阶段，而人工智能技术是智慧教育时代发展的核心力量。
人工智能这一概念于1956年提出，经历了60年代的盲目追捧、70-80年代的备受冷落、90年代的缓慢发展和21世纪初的高度重视几个阶段。2016年谷歌公司开发的基于深度学习的AlphaGo以压倒性优势连续战胜多位围棋世界冠军，再次引爆了人们对人工智能的热情。现在，人工智能已被视为推动现代社会进步的主要核心技术力量之一。特别是在近几年，智能系统在某些特定领域如图像识别、语音识别等方面，其解决问题的能力甚至超过人类。尽管人工智能在通用智能领域仍无法与人类的智慧相提并论，但人工智能可以帮助人类解决其所面临的巨大挑战和一些无法解决的难题，如智能交通工具大大降低交通事故发生率、智能建筑帮助人类节能减排、智能教育帮助老师为每个孩子提供个性化的学习资源……
现在，世界各大医院已经陆续开展实施数字化病例和健康记录，并利用产生的大数据进行流行病预测、精准施药和癌症研究。更为绝妙的是，美国匹兹堡大学医学院的神经外科医生将一块芯片植入已瘫痪15年的女士的大脑中，患者再次获得支配手臂的能力。智能叫车服务软件和GIS能够通过动态调度与路线规划，为客户提供快捷、方便、廉价的出行服务。生物学工作者利用智能技术对帝王蝶、鲸、角马等动物迁徙进行追踪。在环境保护与监测方面，配备有复杂传感系统的船只可以用于海洋水文和地形资料的收集，获悉海洋生态系统的动态变化。在司法系统中，人工智能技术能够在大量数据分析的基础上，公正地对案件进行审判。政府部门能够利用人工智能技术进一步改善服务水平。如美国国防部高级研究计划局研发的智能导师系统，可以在几个月的时间内将海军新兵培养成海军专家。
也许有人认为，人工智能会进行自我学习、演化，最终超越人类智慧。就目前情况而言，这是不现实的。人工智能要达到真正的人脑思考，处理现实社会中的绝大多数非完全信息，必需克服两个巨大障碍：对语言的理解和对人类知识体系的理解。到目前为止，尚未开发出把人文知识系统地抽象出来的算法。
歪瓜叔叔
就目前而言，人工智能发展迅猛，前景一片大好。不过仔细看来，只有手握核心技术，才可以谈的上有前景。以下不会乐观展望我们nb的未来，而是从两个例子出发，记录下即将进入这个行业我的所思所想。
国内有关于人工智能的衍生产品逐步投入到市场应用，可真正厉害的，有用的算法或者是模型离我们的生活还是很远。也就是说，普通人能享受到人工智能带给我们的幸福感还要些许年头。
举个例子，自动驾驶技术是需要机器学习的算法支撑的，那么收集图像或者是视频需要一段时间，神经网络模型的建立和学习可能需要用8～10个GPU训练好几个星期。因为区分是人是车，是指示牌是路灯等等不是一件简单的事情，要一个像素一个像素去分类。模型结果产生后的测试需要时间，调参再训练又需要时间。所以，创作出一个完善的模型，再把它完备后应用到实际中，需要花费大量时间。
第二个例子，创造一个真正有逻辑思维的机器人是极其困难的，不过一旦技术成熟，意味着一段逻辑代码可以自衍生新的逻辑代码。换句话说，这种程度的研究相当于创造了新物种，且此物种成长快，传播广，不可控，危险性高。考虑到人类的智慧和文明会不会在短时间内衰亡，人类高层会不会未雨绸缪，提前对此研究进行负面的人为的干涉就不好说了。
总之，nb的人工智能还是离我们比较远，而我们所能看到的人工智能真的是冰山一角。我很期待人工智能真正改变我们生活习惯的那一天，但最好不要出现《黑镜》几集中带给我们的世界。
Steven邵啟铭
人工智能是交叉综合学科，回看创新型的事物的出现多是跨界综合行业出的多。
另外本人也连续写过两本人工智能畅销书《AI+时代产品经理的思维方法》，《AI赋能-AI重新定义产品经理》。
目前大数据、物联网、云计算、人工智能、也称AI、Bigdata、Cloud、IoT.
根据笔者从阿里巴巴到艺龙再到爱奇艺等公司研发的产品来看，只有人工智能能够将这些技术串起来用。
例如：大数据，怎么利用这么多数据呢？首先得对数据进行分析，怎么分析呢？得用人工智能算法。
时下以大数据为基础的人工智能应用非常广泛。
例子：RPA能够实现财务智能化和财务共享。安防借助人工智能的人脸和人体识别技术能够使效率提升。等等。
以下图片是说明AI从业者工资待遇比传统同行高出很多。
总体：人工智能是使得效率提升，成本降低，使得人类更加智能的有前途的学科。