京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在上一篇文章中我们给大家讲述了人工智能的定义,人工智能的定义就是研究人类智能活动的规律、构造,具有一定智能的人工系统,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的应用系统。人工智能是计算机科学的一个分支,试图了解智能的实质。人工智能的出现使得人工智能给世界带来了颠覆性的变化,但是事物都有两面性,人工智能的出现除了给人们带来方便意外,还能够给人们带来很多不确定的因素,但是人工智能还是能够帮助我们走向更高级的人类文明。那么人工智能的发展方向就是一个十分重要的事情了,那么人工智能的发展趋势是什么呢?下面我们就给大家讲一讲这个问题。
人工智能的发展趋势有四个,第一就是AI技术产品化,第二就是AI将达到专家顾问级别,第三就是AI技术实用化,第四就是AI终将改变经济生态。下面我们来讲一讲这些内容。
人工智能技术产品化,这是人们理解人工智能的最好的方法。现在智能手机是一个十分普遍的东西,而很多智能手机已经是涉及到了人工智能,比如中国通信巨头的华为已经发布了自主研发的人工智能芯片海思麒麟970,也是第一个把人工智能芯片应用到智能的产品中,而苹果公司的智能语音Siri,三星的语音助手bixby,小米公司中的小爱同学,都在软件层面对语音助手进行了升级,改变了语音系统的你问我答的模式。这就是基于智能手机的人工智能,已经与人们的生活越来越密切。而在人形机器人市场,在前几年中,日本软银公司开始把研发的人形情感机器人Pepper面向普通消费者发售,机器人很快就被抢购一空。国内创业者也因为人工智能机器人背后隐藏着的巨大商业机会,而陷入了同样的狂热中,目前国内人工智能机器人团队已经超过100 家。相信在未来,人们会像选择智能手机一样的选择智能机器人。
就目前而言,人工智能设备打开市场的最大障碍就是丰富的产品功能以及使用场景的推广和普及问题。当产业和技术成熟以后,人工智能就会变得更加为人们所熟知。这篇文章我们给大家讲述了人工智能发展的趋势之一——人工智能技术产品化,在下一篇文章中我们给大家介绍其他的内容。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06