人工智能未来发展趋势怎样

1. 人工智能未来发展趋势怎样

当科学家们通过探究人类的昨天，把从猿到人的进化史拼图归于原貌时，新的疑问又开始了：人类的未来将会怎样？对于大多数严谨的进化论学者来说，这是一个他们更希望能回避的推测。但人类作为一个自然物种，进化的脚步不会停止，追寻演进的足迹，我们能否看到自己的未来？ 
天文人 

　　征服太空，适者生存 

　　如果人类延续的时间足够长，那么一定就会向太空扩张，形成新的人种。这些新的繁衍地必须像达尔文的加拉帕戈斯群岛进化实验室一样，要与地球足够近，以便人类能够到达；同时又要足够远，使其居民不大可能与母系物种的基因混合。 

　　诞生太空新人种的前提是人类能达到另一个恒星并定居下来。目前已知的具有行星的最近星系是天苑四，它离地球有10.5光年。即使人类宇宙飞船速度能够达到光速的1%———每秒3千公里，也需要一千年才能达到最近的星系。 

　　不过即使不出太阳系，我们的邻居行星也可能就足够了。如果人类在火星上建设家园，由于火星同地球的极大差异，在那儿出生并长大的人类就不可能适应地球的环境———地球上的重力是火星的3倍。因此在火星殖民地上，新的人种“火星人”可能仅需要几代繁衍就能形成。 

　　如果要走出太阳系，一种设想是修建诺亚方舟式的巨型太空飞船，将人类送到遥远的星系，其间人类可能经历数代繁衍。低重力状态下四肢无需像在地球般发达。人类的毛发也不再有用。他们还可能让生命进入长期休眠状态，让机器人进行导航。当到了新的殖民地后，再重新苏醒，繁衍下一代，延续人类的存在。 

　　但是由于太空探险的不确定性，作为地球生命的人类能否在太空极端的环境生存下来可能还是一个问题。因此，科学家还提出一种更极端的方法：把制造人的指令，而不是实体的人送到宇宙的另一个角落，机器人在某个行星上建设了基地之后，利用收到的人类指令制造出新的人类。半机械人 

　　人工智能，人机合体 

　　而除了改变人类自身的基因，同越来越先进的高科技机器结合也可能成为人类增强自身能力的另一种方法。 

　　飞速发展的计算机技术创造的人工智能正在以前所未有的方式“进化”，半个世纪的时间里，人工智能在一些领域就已经超过了人类本身。因此有科学家预测，真正具有智能的机器人可能在2030年诞生。这就意味着新的机器人种族的诞生。 

　　另一方面，人类已经推开了将自己“机械人化”的大门：从人工心脏、人工视网膜到越来越智能化的假肢。而在未来，技术的发展能允许在大脑植入智能芯片，让我们更加聪明。但问题是，在身体中加入了智能机器后，人类作为一个自然物种还会存在吗？ 

　　而当机器人进化到完全超出人类的层面时，人类又面临着新的挑战。高智慧的机器人会同人类共存，但与过去不同的是他们的地位会高于人类，成为新一代的地球主宰。 
基因人 

　　药理超人，抑或怪物？ 

　　用基因和药理学方法来强化人类事实上早已经出现———那些服用类固醇的好莱坞动作明星和运动健将就是最鲜活的例子。 

　　社会观察家乔尔·加罗在《激进的进化》一书中称这些领域的发展之快可以被视作一种新形式的进化。那么这种进化导致一个新的人种的诞生需要多长时间呢？加罗给出的答案是：20年。而类固醇药物制造的肌肉男仅仅是科学技术打造新人种的一个早期范例。 

　　加罗认为，科技对人类身体上的强化作用最初出现在运动场和战场上，但最终将进入普通人生活的方方面面———学习、工作甚至求偶。 

　　目前，科学家已经通过实验，找到了让老鼠更聪明和长寿的方法，设想一下，经过强化之后，一个人能在100岁的高龄保持最佳状态，并且还希望他/她的后代也具有这些强化的优势，很可能出现的状况便是寻找将这些基因传到自己的后代的方法，最终导致新的人种的产生。这让人联想到科幻影片《基因》中描绘的故事———社会等级以基因为划分标准，只有具备优等基因的人才能身居要职。但是要制造优等基因人，还需要跨技术和道义上的障碍。 

　　目前，基因疗法只能在个人身上奏效，也就是说不能遗传给后代，要是其能够遗传，必须对种系干细胞进行修改，而这必将引发道德上的争议。同时，种系干细胞修改技术虽然能够制造新一代的超人，但由于其不确定性，也可能带来无法预料的后果，甚至将人变成怪物。 
幸存人 
　　浩劫过后，人类分化 

　　科幻小说《时间机器》为我们描述了浩劫对幸存的人类可能带来的巨大影响：地球文明被一场天外灾难毁灭后，幸存的人类演变成了两个种族———残忍的地下食人族和日渐衰微的地面文明种族。 

　　事实上，劫后余生的故事从诺亚方舟时代就开始了。从超级洪水、瘟疫、核战争到小行星撞击地球，这些难以预料的灾难都可能将绝大部分人类建设的辉煌文明摧毁。之后浩劫的幸存者会走上自己的进化道路。 

　　如果不同人群被分隔在不同的地方长达上千代，不同的种族就会自然产生。打个比方说：如果全球遭受致命生化恐怖袭击，对该生化病毒具有抵抗力的人将存活下来并在被污染的环境下繁衍具有免疫力的后代。而那些没有免疫力但在庇护所求生的人就在被隔离的区域形成自己的种族。这一理论的依据能在艾滋病病毒在人类的传播中找到。生物学家称，有一些人虽然经常暴露于易被艾滋病病毒感染的环境下，却不会显示HIV阳性。原因可能就是他们的祖先在500年前的一场瘟疫中幸存。 

　　不过如果灾难真的发生，人类如果能幸存，会让自己长期处于互相隔离的状态吗？答案很可能是“不”，即使出现种族分化，也必会有一个种族完全取代或同化其竞争者。最有说服力的例子就是人类的“兄弟”———尼安德特人的灭亡。很多古生物学家认为：虽然尼安德特人在体格上比我们的祖先智人健壮得多，也曾和智人部族有过接触，却由于智力上的劣势，最终被能制造高级武器，掌握了艺术文明的智人所取代。以至于在现代人的基因中找不到任何尼安德特人血统的痕迹。 

单一人 

　　世界大同，人种融合 

　　一百万年后，高度全球化的后果导致不同人种均被同化，不同肤色融合到一起，种族特征逐渐消失。做出这一推测的依据是人类社会发展的趋势，虽然进化论一直在起作用，但在过去的上万年内，人类的基因库不是在发散而是在收敛，而这一趋势的加剧会最终导致单一人种的诞生。 

　　人类进入现代社会后，随着全球化的飞速进程，不同人种文化上的差异正在逐渐消失，这在人类语种的变化上尤为明显。目前，全球人类拥有6500种语言。而能够流传到我们的下一代的语言仅剩600种。在通讯技术突飞猛进的今天，全球人类前所未有地联系起来，虽然有很多个人和组织都在尽力维持少数民族正在丢失的文化遗迹，但文化的单一化已成为不可逆转的趋势。 

　　生物学家认为，一个物种的不同种群必须互相隔离才能导致这些种群朝不同的物种分化。这就是加拉帕戈斯群岛出现13种不同的“达尔文雀”的原因。但问题是，如果地球上人类之间的联系变得越来越密切，这是否会造成人类根本没有机会进行分化？ 

　　进化为单一人的好处显而易见———地球上会出现从未有过的和谐的社会，人类的政治经济发展将取得质的飞跃，实现所谓世界大同。 

　　但是，像所有的单一物种一样，单一人也更容易受到传染性疾病的威胁。基因上的可变性能够在一些病毒来袭时保护基因多样化的物种不受大规模的伤害。因此就像培育出的超级水稻一样，虽然品种优良，同时也极易受到某种病害毁灭性的伤害。 

　　同时，全球环境的急剧变化也会威胁到单一人种。由于工业污染等人类活动，地球环境的变化可能将超过人类的适应能力。因此，短时间内单一人种的辉煌背后很可能面临灭顶之灾的危险。 

现代人 

　　古生物学家认为，我们的祖先智人曾经有过两个“兄弟”———身材健壮的尼安德特人和弗洛里斯小矮人。虽然他们都在进化的历程中逐渐销声匿迹直至灭亡，但仍有科学家提出这样的疑问———人类进化中的“副产品”是否可能在未来重新出现？此外，有人还提出，迅速发展的基因技术能“催生”出新的人种；也有人认为，人类将与机器结合成一体，使纯粹的自然人成为濒危物种。 

　　这样的想法听上去是在科幻片中无数次出现的场景，但事实上，人类现在已经面临着有关未来人类发展的选择———随着科技水平的进一步提高，从干细胞研究到人体内植入芯片的争论却变得越发激烈，其根源也和关于进化论的非议一样，涉及到宗教、政治和价值观的分歧。 

　　科学无法准确预测出未来一千年直至上百万年间的环境变化，也无法知晓人类是否能适应这样的变化，但是人类的好奇心并不会因此而平息。华盛顿大学人类学家彼得·沃特在《未来进化》一书中提到，人类正在利用自然和科技的力量让自己永存，人类至少还能存在5亿年。在未来的演进过程中，人类也会像过去一样重现进化历程。人类究竟会走向何方，科学家和学者们做出了5种大胆的猜测：

2. 人工智能，未来发展趋势会怎样？

随着深度学习技术的成熟，AI人工智能正在逐步从尖端技术慢慢变得普及。AlphaGo和人类的对弈，并不是我们以往所理解的电子游戏，电子游戏的水平永远不会提升，而AlphaGo则具备了人工智能最关键的“深度学习”功能。AlphaGo中有两个深度神经网络，Value Networks（价值网络）和 Policy Networks（策略网络）。其中Value Networks评估棋盘选点位置，Policy Networks选择落子。这些神经网络模型通过一种新的方法训练，结合人类专家比赛中学到的棋谱，以及在自己和自己下棋（Self-Play）中进行强化学习。也就是说，人工智能的存在，能够让AlphaGo的围棋水平在学习中不断上升。

人工智能的技术应用主要是在以下几个方面：
自然语言处理（包括语音和语义识别、自动翻译）、计算机视觉（图像识别）、知识表示、自动推理（包括规划和决策）、机器学习和机器人学。按照技术类别来分，可以分成感知输入和学习与训练两种。计算机通过语音识别、图像识别、读取知识库、人机交互、物理传感等方式，获得音视频的感知输入，然后从大数据中进行学习，得到一个有决策和创造能力的大脑。

从上世纪八九十年代的PC时代，进入到互联网时代后，给我们带来的是信息的爆炸和信息载体的去中心化。而网络信息获取渠道从PC转移到移动端后，万物互联成为趋势，但技术的限制导致移动互联网难以催生出更多的新应用和商业模式。而如今，人工智能已经成为这个时代最激动人心、最值得期待的技术，将成为未来10年乃至更长时间内IT产业发展的焦点。
人工智能概念其实在上世纪80年代就已经炒得火热，但是软硬件两方面的技术局限使其沉迷了很长一段时间。而现在，大规模并行计算、大数据、深度学习算法和人脑芯片这四大催化剂的发展，以及计算成本的降低，使得人工智能技术突飞猛进。

3. 人工智能未来的发展趋势

人工智能未来的发展之路！

4. 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发布的最新报告显示，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高层次学者的数量最多，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，是欧洲学者数量最多的国家;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》

5. 人工智能的发展前景趋势？

1、 核心产业和带动产业双双高速增长
相比于互联网产业，我国人工智能发展期与成熟期迎来的较晚，但是在资本和社会期望的驱动下，我国人工智能发展的速度也是非常快的。初步估计2020年我国的人工智能核心产业规模达到1512.5亿元，增长率为38.94%。

除了核心产业的增长外，人工智能带动产业而规模也呈现出快速增长区趋势。2019年我国人工智能带动产业从而规模为38521.5亿元，初步估计2020年达到5725.7亿元，同比增长高达49.83%。

2、人工智能发展快速主要由于应用产业广泛
人工智能发展快速主要由于应用产业广泛。从产业链的结构来看，在人工智能应用层设计的行业非常的多。软件方面的涉及主要有客服、金融、教育;硬件类主要包含无人机，仓储物流、智能机器人等;还有软硬件均为核心技术的无人驾驶和医疗健康产业。

从客户来看，中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等)，应用占比达到49%，互联网与金融行业紧随其后，占比分别为18%和12%。

企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节，都已能够看到人工智能的身影：AI 核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，实现社会生产力的整体跃升，推动社会进入智能经济时代。
前瞻估算，目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目，而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合，实现产业地位提高或经营效益优化。

—— 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》

6. 人工智能是未来发展的趋势吗？

人工智能被纳入“新基建”体系
2020年3月4日，中央明确指示要加快推进国家规划已明确的重大工程和基础设施建设，其中要加快 5G 网络、数据中心等新型基础设施建设进度。相比于传统的“铁公基”，新基建是立足于高新科技的基础设施建设，主要包括5G基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网等七大领域。
人工智能方面，AI将是新一轮产业变革的核心驱动力，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，催生新技术、新产品、新产业。
中国人工智能产业规模逐年上升
近年来，中国人工智能产业发展迅速，语音识别和计算机视觉成为国内人工智能市场最成熟的两个领域。自2015年开始，中国人工智能产业规模逐年上升，据中国信通院数据，2015年到2018年复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。前瞻推算，2019年我国人工智能市场规模达到554亿元左右。



新基建浪潮下，人工智能建设些什么
“新基建”不同于“铁公基”传统思路，其本质是信息数字化的基础设施建设，用于支撑传统产业向网络化、数字化、智能化方向发展。那么在“新基建”浪潮的背景下，人工智能基础设施应该建什么、怎样建?根据通信世界网发布的观点，人工智能新基建的核心是构建专用设施，填补算力不足，同时应在泛在、融合的发展趋势下，构建软硬件协同、新老系统协同、各个行业协同的产业新生态。



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

7. 人工智能未来的发展趋势是什么？

首先，人工智能将向人机混合协同发展。目前人工智能设备能够按照人类设定的程序按照要求自动工作，但是还存在着人机配合较少的问题，并且人工智能在“智慧”方面还远不及人类。未来科学家将把人类的认知模型引入到人工智能系统中，使人工智能更加“智慧”。
其次，人工智能将来会具有更加自主的系统。当前人工智能系统大多数只能按照人类设定的指令工作，对于参数的变化、环境的变化应对不足。也就是说这类人工智能自主性能比较差，不能做到随机应变。
最后，人工智能将加速与其他领域、学科交叉渗透。人工智能是一门综合性研究领域，它的研发涉及数学、计算机科学、电子信息、网络工程、生物医学等多门学科。它的应用范围也非常广泛，能够应用于科学研究、服务行业、生产行业、航海技术等多领域。
旗鱼科技是润建股份控股子公司，在元宇宙领域深耕多年，产品有巧见云3D内容生产平台、3D LED大屏、VR/AR眼镜、无线会议室等，与军方和学院都有密切合作，感兴趣的话可以搜索看看。

8. 人工智能未来发展趋势

1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势
人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。

注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。
2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%
——中国人工智能企业全产业链布局完善
我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。

——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%
据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到84.05%;其次是技术层企业数，占比为13.65%;基础层企业数占比最低，为2.30%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。

3、技术分布：中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算
从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为7.64%、6.81%、5.64%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为5.55%、5.47%、4.76%、4.72%。

4、细分领域：深度神经网络领域为中国AI研究热门
根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。

—— 更多行业相关数据请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》