1、人工智能的发展前景如何?人工智能行业主要上市公司：海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等
本文核心数据：人工智能市场规模 各层次企业分布 企业技术分布 人工智能细分领域占比等
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》 。
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 。
其实我在网上看到过其实我在网上看到过，说人工智能这个专业，未来发展前景是相当不错的了
人工智能这社会发展的必然 ， 前途无量 。
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2、人工智能未来的发展前景怎么样?人工智能行业主要上市公司：海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等
本文核心数据：中国人工智能企业区域竞争、中国人工智能企业区域投融资分布、中国人工智能企业区域综合竞争
全文统计口径说明：1)上述数据均来源于中国企业数据库(企查猫) ， 与全球企业数据库存在一定的误差 。2)搜索相关关键词为“人工智能;3)企业筛选逻辑为：企业的名称、产品服务和经营范围中包含了“人工智能”的企业 。4)统计时间截至2022年4月29日 。5)由于中国企业数据库与全球企业数据库不同，存在一定的统计误差;6)若有特殊统计口径会在图表下方备注 。
──人工智能企业主要注册在广东和江苏
根据中国企业数据库企查猫，目前中国人工智能企业主要分布在长三角和珠三角等地 ， 特别以广东和江苏为代表 。截至2022年4月底 ， 广东共有相关人工智能企业数1240家，江苏则有1060家 。
──上海的人工智能企业的平均注册资本更高
根据中国企业数据库企查猫，目前中国人工智能企业的平均注册资本区域分布中 ， 上海相关企业的平均注册资本最高为5459万元，除此外，河北、北京和湖南的人工智能企业平均注册规模均在4000万以上 ， 规模相对较大 。
──广东和浙江的资本化程度最高
根据中国企业数据库企查猫，目前中国人工智能资本化的企业(有融资信息和上市信息)的主要分布在广东、浙江和上海及江苏等地 。截至目前 ， 广东共有存续和在业的资本化企业共计104家，浙江为65家，上海和江苏分贝为55家和34家 。
注：上述企业为存续和在业的企业;2)部分地区的相关企业数量为零 。
──广东省和江苏省的企业专利申请最多
根据中国企业数据库企查猫 ， 目前中国人工智能有相关专利信息的企业主要分布在广东和江苏等地 。截至目前，广东省共有428家企业拥有专利相关信息，而江苏则有360家企业拥有专利相关信息 。
注：上述企业为存续和在业的企业;2)部分地区的相关企业数量为零 。
──广东省和浙江省的风险企业最多
根据中国企业数据库企查猫 ， 目前中国人工智能有相关风险信息的企业主要分布在广东和浙江等地 。截至目前，广东省共有269家企业拥有专利相关信息，而浙江省则有120家企业拥有风险相关信息 。
注：上述企业为存续和在业的企业;2)部分地区的相关企业数量为零 。
──广东省的综合企业大数据竞争力最强
根据前瞻产业研究院对资本密集型产业、技术密集型产业和劳动密集型产业的不同对行业资本化、专利信息和风险进行不同的赋值 ， 目前广东省的综合竞争力最强，其次为江苏和浙江 。
注：上述企业为存续和在业的企业;2)上述赋值为前瞻产业研究院主观分析，仅供参考 。
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》 。
近年来我国人工智能产业呈现出了蓬勃发展的良好态势 。一是部分关键应用技术特别是图像识别、语音识别等技术 ， 处于全球相对领先的水平，人工智能论文总量和高倍引用的论文数量，也处在第一梯队，据全球相对前列 。二是产业整体实力显著增强 。全国人工智能产业超过一千家，覆盖技术平台、产品应用等多环节，已经形成了比较完备的产业链 。京津冀、长三角、珠三角等地区的人工智能产业急剧发展的格局已经初步形成 。三是与行业融合应用不断深入 。人工智能凭借其强大的赋能性，正在成为促进传统行业转型升级的重要驱动力量，各领域智能的新技术、新模式、新业态不断涌现，辐射溢出的效应也在持续增强，人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名 ， 许多相关的top域名已经被注册 。但也要看到，在快速发展过程当中，我国人工智能的基础技术，还有较大欠缺，能够真正创造商业价值的还比较少 。传统行业与人工智能的融合还存在较高门槛，有数据显示，今年人工智能领域投融资比前两年特别是跟去年相比，也有比较大幅度的下调 。
中国人工智能应用具有领域广、渗透深的特点，在产业化方面具有独特优势，但也面临巨大挑战，尤其是在基础理论和算法方面，原始创新能力不足，在高端芯片、关键部件等方面基础薄弱 ， 高水平人才也不足 。随着全球人工智能加速发展，各国在认知智能、机器学习、智能芯片等方面将不断取得突破 。
现实中的人工智能发展，并未在模仿人类的“通用人工智能（也称强人工智能）”上集中太多资源 。相反 ， 人工智能研究自正式诞生起，就专注于让计算机通过“机器学习”来自我优化算法，最后形成可以高效率解决特定问题的“专家系统” 。由于这些人工智能只会在限定好的狭窄领域中发挥作用，不具备、也不追求全面复杂的认知能力，因此也被称为“弱人工智能” 。
但是无论如何，这些可以高效率解决特定问题的人工智能，在解放劳动力，推动现代工厂、组织智能化管理上都起到了关键作用 。而随着大数据、云计算以及其他先进技术的发展，人工智能正在朝着更加多远 ， 更加开放的方向发展 。随着系统收集的数据量增加，AI算法的完善 ， 以及相关芯片处理能力的提升，人工智能的应用也将逐渐从特定的碎片场景转变为更加深度、更加多元的应用场景 。
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3、人工智能未来的发展前景怎么样人工智能行业主要上市公司：海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等
本文核心数据：人工智能市场规模 各层次企业分布 企业技术分布 人工智能细分领域占比等
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》 。
未来人工智能的就业和发展前景都是非常值得期待的，原因有以下几点：
一是智能化是未来的重要趋势之一 。
1、随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一 。
2、人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用 ， 然后陆续普及到其他行业 。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的 。
二是产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展 。
1、互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展 ， 产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业 。
2、人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位 。
三是人工智能技术将成为职场人的必备技能之一 。
1、随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求 。
2、未来需要掌握人工智能的相关技术 。从这个角度来看 ， 未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会 。
四是人工智能取代人力，对全球的经济产生影响
1、说到人工智能，大多数人都是比较期待的，当然也有少数人会怀着担忧的心态看到它 ， 因为人工智能的发展，让我们看到了人工智能的高效和服从 。
2、在未来，当人工智能的发展进入到一个全新的领域阶段，它是不是就能够取代现在一些行业所需要的人工劳动呢？如果是的话 ， 那么将会有大面积的失业问题出现 。
3、人工智能的发展，能够在短时间内对其进行量产，这样就会有很多人下岗 ， 对全球的经济和社会来说 ， 影响都是巨大的 。
在人工智能研究的过程中，机器学习是行业研究的核心，也是人工智能目标实现的最根本途径，是当前人工智能发展的主要瓶颈 。有关于机器学习问题的研究是行业研究的重点 ， 无论是融资金额 ， 还是公司的数量都明显超过其他研究内容 。人工智能属于全世界科研发展的前沿技术，发展过程中与信息技术、计算机技术、精密制造技术、互联网技术密切相关，对各行业、各领域的发展都有一定的影响，在人工智能发展过程中要认真、深刻地研究其未来的发展方向 。
人工智能方向是当下热门，人才缺口目前还是挺大的 。假如自己现在没有人工智能方向的基础 ， 可以了解人工智能行业当中比较热门的课程具体内容，了解清楚以后感兴趣就可以深入学习 。因为每个人对知识的看法程度是不一样的，相比于想，付出行动才能知道适合自己的学习方式和感兴趣的方法 。
但假如是工作转行，可以充分利用自己的工作经历和能力，让它成为加分项，以此为突破转向人工智能，也是一种不错的方式 。
若帮助到您 ， 求采纳~
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4、人工智能的发展前景如何?趋势一：AI于各行业垂直领域应用具有巨大的潜力
人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力 。而驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务 。
当然人工智能市场要起来也受到IT基础设施完善、智能手机及智能穿戴式设备的普及 。其中，以自然语言处理（NLP）应用市场占AI市场很大部分 。随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长，还有：汽车信息通讯娱乐系统、AI机器人及支持AI的智能手机等领域 。
趋势二：AI导入医疗保健行业维持高速成长
由于医疗保健行业大量使用大数据及人工智能 ， 进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系 。
此外AI还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推广和销售开发 。人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长，预计从2016年的6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68％ 。
趋势三：AI取代屏幕成为新UI/UX接口
过去从PC到手机时代以来，用户接口都是透过屏幕或键盘来互动 。随着智能喇叭（SmartSpeaker）、虚拟/增强现实（VR/AR）与自动驾驶车系统陆续进入人类生活环境，加速在不需要屏幕的情况下，人们也能够很轻松自在与运算系统沟通 。
这表示着人工智能透过自然语言处理与机器学习让技术变得更为直观，也变得较易操控 ， 未来将可以取代屏幕在用户接口与用户体验的地位 。
人工智能除了在企业后端扮演重要角色外，在技术接口也可承担更复杂角色 。例如：使用视觉图形的自动驾驶车，透过人工神经网络以实现实时翻译，也就是说 ， 人工智能让接口变得更为简单且更有智能 ， 也因此设定了未来互动的高标准模式 。
趋势四：未来手机芯片一定内建AI运算核心
现阶段主流的ARM架构处理器速度不够快，若要进行大量的图像运算仍嫌不足，所以未来的手机芯片一定会内建AI运算核心 。正如，苹果将3D感测技术带入iPhone之后，Android阵营智能手机将在明年跟进导入3D感测相关应用 。
趋势五：AI芯片关键在于成功整合软硬件
AI芯片的核心是半导体及算法 。AI硬件主要是要求更快指令周期与低功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神经元芯片，且须与深度学习算法相结合，
趋势一：人工智能与物联网结合，给人们生活带来更多方便
人工智能的本质让使计算机模拟人的意识、思维的信息过程 。简单的说，就是能够做出和人类智能相似反应的智能机器，这个领域还包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 。总体而言，它是为了让人们的生活更加方便而服务的 。比如智能家居，智能厨房，将厨房的所有电器连在一起，通过一块电子屏幕就可以操作各种家电，给厨房的使用带来了便利 。比如停车场无感支付，智能识别车牌号，将支付软件和车牌绑定，实现停车场的通行顺畅，节约了车主大量的时间成本 。相信在未来人工智能会应用到更多场景里，给人们带来更多便利 。趋势二：自主学习成为人工智能的终极目标
目前，大家听的最多的可能是早某一领域人工智能通过深度学习之后，会逼近人类专家顾问的水平，这个学习的过程也是大数据的获取、积累和输入 。其实，让AI“大脑”变聪明是一个分阶段进行的过程 ， 第一阶段是机器学习，第二阶段是深度学习，第三阶段是自主学习 。只有达到自主学习的阶段才会更加贴近人类智能的水平 。
趋势三：人工智能将对劳动力产生冲击，影响就业
事实上，人工智能抢走劳动者饭碗的事件已经在全球上演，阿里的无人超市已经实现自动收银，随着此类智能收费的推广，消费者可以自己缴费 ， 超市、商场、停车场、小区、高速公路收费站的收银员将逐渐被替代 。马云在一次大数据峰会上说过：“如果我们继续以前的教学方法 ， 我可以保证 ， 三十年后我们的孩子们将找不到工作 。”阿里巴巴在电商领域的对手 ， 京东集团董事局主席刘强东也曾表示：“五年后 ， 给你送货的都将是机器人 。”
这样清醒的认知让每个人都感受到压力 ， 但事实上，人工智能对就业的积极影响超过负面冲击，简易工作被取代之后，相继而来的是大量劳动力的释放，人类技能的升级才是重点，人才也会被分配到合理的岗位 。
也许对于人工智能的发展人们还是会有担忧，无法判断人工智能是充满灾难的潘多拉魔盒还是帮助人类发展的高速列车，但人工智能的探索是永无止境的，它终将改变世界，相信未来可期 。
人工智能不仅是科技密集型产业，也是人工密集型产业 。涉及从硬件到软件，渗透到各行各业 ， 成为不可或缺的技术 。全世界科技强国都在努力竞争 。发展人工智能永无止境 ， 没有最强，只有更强 。
工智能的发展前景如何？我觉得人工智能发展前景很好?。谖颐巧钪?nbsp;， 人工智能的应用越来越广泛了 。
人工智能的发展前景很不错，会逐渐代替很多人工的岗位
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5、人工智能未来的发展前景怎么样?【人工智能发展前景如何,人工智能的发展前景如何？】人工智能未来发展前景很棒的
就业方向：科学研究，工程开发 。计算机方向 。软件工程 。应用数学 。电气自动化 。通信 。机械制造
人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论 。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等 。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等 。
