据报道，富士康宣布将在人工智能研发方面进行重大投资。富士康总裁郭台铭透露，在未来五年内，将投入至少100亿新台币用于招聘顶尖人才，并在所有生产基地部署人工智能应用。“如果人工智能部署非常成功或者产生效果，我们可能会投入100亿美元甚至更多。
随着我们的日常生活与各种各样的技术越来越紧密地交织在一起，有时候，似乎未来已经到来。然而，技术仍在不断发展，人工智能（AI）已经占据了这一领域的中心地位。在许多前进力量的支持下，人工智能继续激发公众对未来的想象。亚马逊的Alexa、Netflix的推荐系统以及SnapChat滤镜等的创新，进一步推动了这一信念，这些都是人工智能进入个性化领域的优秀范例。
参考观研天下发布《2018-2024年中国人工智能产业市场竞争现状调研及未来发展趋势预测报告》
最常见的人工智能构成部分，以及人工智能家族中的“聪明之星”，都是“深度学习”。深度学习是一种数据学习的模式，近年来改进了长期以来的预测准确性标准。除了传统的预测建模之外，它还在语音识别和计算机视觉领域有突出贡献。
整个2017年，不论是中央，还是地方，不断出台一些政策，支持人工智能，很多专家都对此进行了预测，不难看出，未来将是一片光明，发展前途无量。
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建设，尤其是能否为消费者提供更多人性化的服务。
影响人工智能市场发展的因素有很多，例如IT基础设施完善、智能手机及智能穿戴式设备普及等等。其中，以自然语言处理(NLP)尤为关键，随着自然语言处理技术的精进，人工智能的服务领域将大大拓展，从而刺激消费市场的发展。
在过去的两三年里，人工智能和深度学习在公共领域出现了爆炸式的增长，推出了一些令人兴奋的产品。在2018年和未来几年，它们将越来越多地出现在我们的日常互动中，尤其是在移动应用领域。
随着大数据时代的到来，人工智能在过去的十年取得的巨大的进步。但今天的人工智能，更多的是狭窄的完成单一任务的人工智能。如人脸识别，语音识别。能够解决所有问题的通用人工智能离我们还有太遥远的距离。今天我们有很多研究在这个方向，这是一个长远的目标。
未来的人工智能，我们会看到不断增强的学习推理能力。如何从小样本小数据中学习变得非常重要。面向消费者的人工智能，积累了大量数据。比如图像识别，我们可以用大量数据训练一个模型。而面向企业的人工智能，对于特定的任务，往往没有大量的数据可用。
未来几年，人工智能会从云向边缘端扩展。比如可穿戴设备，物联网终端设备。很多场合我们需要实时的信息处理，如自动驾驶的汽车，为病人服务的医疗设备。实现边缘智能，需要低功耗的智能设备。
随着我们的日常生活与各种各样的技术越来越紧密地交织在一起，有时候，似乎未来已经到来。然而，技术仍在不断发展，人工智能（AI）已经占据了这一领域的中心地位。在许多前进力量的支持下，人工智能继续激发公众对未来的想象。亚马逊的Alexa、Netflix的推荐系统以及SnapChat滤镜等的创新，进一步推动了这一信念，这些都是人工智能进入个性化领域的优秀范例。
参考观研天下发布《2018-2024年中国人工智能产业市场竞争现状调研及未来发展趋势预测报告》
最常见的人工智能构成部分，以及人工智能家族中的“聪明之星”，都是“深度学习”。深度学习是一种数据学习的模式，近年来改进了长期以来的预测准确性标准。除了传统的预测建模之外，它还在语音识别和计算机视觉领域有突出贡献。
整个2017年，不论是中央，还是地方，不断出台一些政策，支持人工智能，很多专家都对此进行了预测，不难看出，未来将是一片光明，发展前途无量。
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建设，尤其是能否为消费者提供更多人性化的服务。
影响人工智能市场发展的因素有很多，例如IT基础设施完善、智能手机及智能穿戴式设备普及等等。其中，以自然语言处理(NLP)尤为关键，随着自然语言处理技术的精进，人工智能的服务领域将大大拓展，从而刺激消费市场的发展。
在过去的两三年里，人工智能和深度学习在公共领域出现了爆炸式的增长，推出了一些令人兴奋的产品。在2018年和未来几年，它们将越来越多地出现在我们的日常互动中，尤其是在移动应用领域。
随着大数据时代的到来，人工智能在过去的十年取得的巨大的进步。但今天的人工智能，更多的是狭窄的完成单一任务的人工智能。如人脸识别，语音识别。能够解决所有问题的通用人工智能离我们还有太遥远的距离。今天我们有很多研究在这个方向，这是一个长远的目标。
未来的人工智能，我们会看到不断增强的学习推理能力。如何从小样本小数据中学习变得非常重要。面向消费者的人工智能，积累了大量数据。比如图像识别，我们可以用大量数据训练一个模型。而面向企业的人工智能，对于特定的任务，往往没有大量的数据可用。
未来几年，人工智能会从云向边缘端扩展。比如可穿戴设备，物联网终端设备。很多场合我们需要实时的信息处理，如自动驾驶的汽车，为病人服务的医疗设备。实现边缘智能，需要低功耗的智能设备。
资料来源： 互联网，观研ww整理
更多好文每日分享，欢迎关注公众号
【版权提示】观研报告网倡导尊重与保护知识产权。未经许可，任何人不得复制、转载、或以其他方式使用本网站的内容。如发现本站文章存在版权问题，烦请提供版权疑问、身份证明、版权证明、联系方式等发邮件至kf@chinabaogao.com，我们将及时沟通与处理。
