⑴ 人工智慧未來十大趨勢

預測1

技術驅動業務，AI將無處不在。

隨著企業開始逐步採用AI和機器學習，AI最終有望應用於所有業務領域。甲骨文表示，未來企業除了實現技術賦能之外，還應當由技術驅動。在下一個十年，企業不僅要順應AI發展趨勢，還應將AI和新興技術嵌入到整個業務流程中。‍

預測2

企業將傾向於使用「現成可用」（預構建）的AI嵌入式應用，而不是「自建」AI應用。

對於大多數企業來說，構建應用本身就是一項困難、令人煩惱的工作，而這也並不是他們的主營業務，所以不具備內部數據的科學實力。甲骨文的一份研究報告顯示，部署預構建AI應用的企業是自行開發解決方案的企業數量的近兩倍。為了滿足這些需求，供應商必須做好准備，為客戶完成AI開發工作並提供現成可用的應用，幫助客戶迅速創造業務價值。

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預測3

數據充實功能將創造比以往更大的價值。

光有大量數據並不能讓AI發揮效用，企業需要做的是提供大量精準的數據。如今，企業不斷尋找更簡單的方法，以便在AI模型攝取數據之前對其數據記錄進行清理和充實。所幸的是，OracleDataFox數據引擎提供了此類功能，可幫助企業更加輕松的充實AI 所需的數據。‍

預測4

隨著數字助手日益完善，簡單的聊天機器人將在日常業務中成為主流。

未來，數字助手將成為一個重要的發展領域，因為AI可以幫助這些機器人更深入的理解請求背後的意圖和背景，幫助數字助手主動解決問題，並進一步採取行動進行預測，然後提供下一步建議。Oracle數字助手可在整個企業范圍內為Oracle SaaS提供預構建的數字助手技能，從而讓企業能夠充分運用這些功能。‍

預測5

AI將提高HR的效率。

對於HR和企業領導者來說，招聘優秀人才始終是一個棘手的問題。HR往往投入了大量時間來篩選簡歷、組織面試和進行跟進，但效果並不理想。具備自適應智能（AI）功能的HR應用可以簡化流程，改善求職者的體驗和招聘效果。具體來說，AI運用機器學習技術來持續完善招聘應用中的自動化建議。甲骨文表示，這些功能嵌入雲端HR應用後，企業領導者可以專注於實現企業的戰略目標，不必再忙於功能的技術開發。‍

預測6

AI將繼續重新定義經理的角色。

AI已經開始影響員工對經理的看法。甲骨文調查顯示，近三分之二的員工（64%）表示他們信任機器人超過信任經理。隨著AI繼續代替經理處理大量管理任務，經理將需要通過其他的方式來為團隊提供協助。這也意味著，經理的角色將繼續被重新定義。‍

預測7

AI將讓財務「一日關賬」成為可能。

長期以來，期間關賬和報告流程一直是財務團隊的瓶頸，它非常耗時，每個月都要佔用大量人力。試想，如果可以在一天之內完成關賬工作會怎樣？這就意味著財務團隊可以專注於關賬後分析，為企業提供極具價值的洞察。如今，這一切已指日可待。AI將實現完全自動化的財務流程，讓數據能夠從事務持續流動至分類賬，讓上面的假設成為事實。甲骨文表示，在2020年，藉助AI和機器學習，Oracle ERP雲和Oracle EPM雲將展現強大功能，財務流程將得以簡化、提高效率。‍

預測8

智能和自動化將進一步提高財務生產力和敏捷性。

甲骨文研究報告表明，有了AI的支持，財務錯誤平均減少了37%；61%的企業表示，AI減少了完成到期任務所需的工時；65%的企業將生成法定報告所需的時間減少了1-2 周。AI還幫助企業將預測准確性平均提高了32%。‍

預測9

AI將改進供應鏈流程，大幅提升效率。

AI將成為企業「不間斷的」效率提升利器。藉助聊天機器人和AI，供應鏈專業人員可以在簡單的會話式用戶界面中，更有效地監視運營並自動更新，從而減少手動工作並提高准確性。甲骨文表示，物聯網和人工智慧可以幫助企業優化運營並防止停機，這兩項技術有助於實現高效的路線運輸，並在發貨前協調倉庫運營。物聯網和人工智慧還可以對生產機器進行預測性維護，防止停機。‍

預測10

人工智慧將讓個性化、可持續的大規模製造成為現實。

如今，體驗經濟以及面向企業（B2B）和消費者（B2C）的可持續、個性化、互聯的製造業務模式是未來發展趨勢，而以AI、大數據等為代表的新興技術，正是實現這一前景的核心驅動力。無處不在的數字智能將貫穿企業從創意構思、售後服務、合同管理到客戶忠誠度管理的整個價值鏈中。在這其中，AI將幫助打造更加智能的自治生產設備和流程，並持續優化客戶體驗。‍

⑵ 人工智慧未來發展趨勢有那些

其實人工智慧的未來的發展領域還是非常的強的，他的趨勢也是非常的廣泛的。
隨著人工智慧的應用，將越來越深入和廣闊，它將覆蓋人們生活的方方面面，人工智慧將是新生產力的代表，它的發展將不以任何人的意志為轉移，人工智慧等新技術的大量涌現，將帶來人類生產力的極大提升，而由此引發一種新的威脅，少數人將成為超人，擁有近乎無限的資源，大部分人可能淪為一種新的階層—無用階層，這個階層既無經濟價值、也無話語權，他們只負責吃喝玩樂和活著。
人工智慧的發展將是一定的，但發展方向和對人類的影響則是未知的，人類的很多工作被取代後，我們就該想想更艱難的工作了。未來的人工智慧將是非常發達的，同時隨著人工智慧技術的發展與各種高科技技術的融合，人與工智機器能將更多體現在同質化，生物機器人也會，同時也會有更多的生物機器人，將改變經濟結構以及創新發展。人類要更加關注智能機器的自我完善，不能起越威脅人類生存的底線。
事實上，人工智慧在上世紀80年代就已經被炒起來了。近年來由於物聯網技術的發展、為計算機提供了感知世界的介面，而物聯網上積攢的數據進而可以傳到電腦端。而大規模並行計算的可能是人工智慧得以實現的前提。大數據處理和深度學習技術也為其發展提供了可能。
此前阿爾法戰勝頂尖圍棋高手，就是人工智慧的勝出。但是這種技術本質上其實還是機器學習和概率疊加的結果。一般情況下，機器學習了現實中的多種情況，就可以為某種問題給出准確率較高的答案。而如今在物流領域，採用人工智慧技術可以迅速的將物流包裹分揀，而騰訊也有自己的寫稿機器人，可以比人類更迅速完成稿件。很多人會考慮到一點，人工智慧發展下去，那麼人類是不是失業率會越來越高。
這種說法也多次被大佬提及。但是人工智慧技術真的會如預言中那樣取代人類么？或許還需要一段時間。縱觀人工智慧做的工作，更多的是重復性工作，而一旦到了需要個性化定製的時候，人工智慧往往沒有人更親民、更人性化。但技術的發展實際上是可以將將人類從紛繁復雜的工作中解放。

⑶ 人工智慧未來應用場景有哪些

近年來，人工智慧是一項突破性技術。我們已經開始學習與設備進行通信的方法。我們成功地指導機器使用其智能來執行某些任務。最近，與人類和其他動物所顯示的自然智能相比，機器正在使用認知智能執行許多更智能的活動。AI應用在自動駕駛汽車，聊天機器人，機器人技術和圖像處理等。人工智慧正在產生重大影響。未來，各個領域的AI實施將成為我們生活的一部分。

教育：教育不分年齡，這是影響每個人生活的最重要和最廣闊的領域。基於AI的解決方案一直在幫助各級學生和教師。人工智慧或機器學習使我們的教育系統更智能，並且人工智慧和協作虛擬網路被用來為學生和教師提供理想的學習環境。人工智慧和新興技術一直在創造學習生態系統的適當融合。21世紀的教室配備了新興的技術解決方案，可以為學生提供最佳的學習環境。

醫療保健：人工智慧或機器學習無疑將為醫療保健行業提供更多服務。它將有助於緩解所有挑戰。基於AI的應用程序對於在沒有人工干預的情況下理解醫學數據並得出正確的結論很有用。這些應用程序應用於診斷過程，治療方案開發，葯物開發，個性化葯物以及患者監測和護理。

⑷ 未來人工智慧的趨勢是什麼

老師認為未來人工智慧發展趨勢如下：

①啟用人工智慧的晶元將成為主流

與其他技術和軟體工具不同，人工智慧主要依賴專業的處理器。為了適應人工智慧的復雜需求，晶元製造商將研發能夠運行啟用人工智慧的特製晶元。甚至像谷歌、臉書和亞馬遜等科技巨頭也會在這些特製晶元上投入更多資金。這些晶元會被用於與人工智慧相關的特殊用途，比如自然語言處理、計算機視覺領域和語音識別。

②人工智慧和物聯網在邊緣計算層相遇

2019年是不同技術與人工智慧融合的一年。物聯網將在邊緣計算層與人工智慧攜手合作。產業物聯網將利用人工智慧的強大功能進行根本原因分析、執行機器的預測性維護和自動檢測問題。

我們將在2019年看到分布式人工智慧的興起。智能將被分散，並且將更靠近正在進行例行檢查的資產和設備。由神經網路驅動的高度復雜的機器學習模型將被優化，以便在邊緣運行。

③迎接自動化機器學習系統

自動化機器學習系統是2019年人工智慧產業最顯著的發展趨勢之一。有了自動學習的能力，開發者能夠修補機器學習模型，創造准備好迎接未來人工智慧挑戰的機器學習新模型。

自動化機器學習系統將介於認知應用程序編程介面和定製機器學習平台之間。自動化機器學習系統最大的優勢是，它向開發者提供了他們要求的自定義選項，同時簡化了工作流程。當你把數據和可移植性相結合，自動化學習系統可以為你提供其他人工智慧技術不具有的靈活性。

④擁抱智能運維

當人工智慧用於應用程序時，它將改變我們管理基礎架構的方式。 DevOps將被智能運維取代，它將使你的IT員工能夠進行精確的根本原因分析。此外，它還可以讓你輕松地從龐大的資料庫中立即找到有用的見解和模式。大型企業和雲供應商將受益於DevOps與人工智慧的融合。

⑤神經網路集成

在開發神經網路模型時，人工智慧開發人員將面臨的最大挑戰之一是選擇最佳框架。有了市場上的數十種人工智慧工具，選擇最好的人工智慧開發工具可能不像以前那麼容易。不同神經網路工具包之間缺乏集成性和兼容性，這阻礙了人工智慧的採用。微軟和臉書等科技巨頭已經在開發開放式神經網路交換（ONNX），允許開發人員跨越多個框架，重新使用神經網路模型。

⑥專業的人工智慧系統成為現實

市場對專業系統的需求將在2019年成倍增長。各組織擁有的數據有限，但他們想要的是專業數據。這樣的需求會驅動企業掌握可以幫助組織在內部生成高質量人工智慧數據的工具。

2019年，重點將從數據量轉移到數據質量。這將為可以在現實世界中發揮作用的人工智慧奠定基礎。企業將尋求能夠專業人工智慧解決方案提供商，幫助企業訪問關鍵數據源，理解非結構化數據。

⑦人工智慧技術將決定你的命運

雖然人工智慧已經改變了你能想到的所有行業，但業界仍然缺乏擁有大量人工智慧技能的人才。Espressive（加拿大電腦軟體公司）的首席執行官帕特卡爾·霍恩（Pat Calhoun）說：「大多數組織都希望將人工智慧作為數字化轉型的一部分，但沒有兌現承諾——讓開發人員、人工智慧專家和語言學家開發解決方案，甚至沒有培養預先構建解決方案的引擎。

Awake Security（美國加利福尼亞州的威脅檢測廠商）的首席執行官拉胡爾·卡什亞普（Rahul Kashyap）補充說：「有這么多人工智慧驅動解決方案，企業現在應該更敏銳地了解他們的人工智慧解決方案的『黑匣子』中發生的事情。」他繼續說道：「人工智慧演算法的訓練、結構化或通知方式可能會導致輸出的顯著差異。適用於一家公司的正確方程將不適用於另一家公司。」

⑧人工智慧可能會被不法之徒利用

就像硬幣有正反兩面一樣，人工智慧也有正面和負面影響。信息安全專家將使用人工智慧來快速檢測惡意活動。藉助人工智慧驅動的響應和機器學習演算法，誤報將減少90％。人工智慧如果落入不法分子手中，網路犯罪分子將濫用它來完成他們的惡意企圖。通過自動化，網路黑客的軍隊可以更成功地發動致命攻擊。這將迫使企業以毒攻毒，投資人工智慧驅動的安全解決方案。這些方案能夠保護他們免受人工智慧發起的攻擊。

⑨人工智慧驅動的數據轉化

2019年，人工智慧無處不在。從網路應用到醫療保健系統，從航空公司到酒店預訂系統等，我們能在每個地方看到人工智慧，它將處於數字化轉型的最前沿。

夏威夷大學IT部門大大兼教授董貝博士（Dr.Tung Bui）說：「由於制度、政治和社會原因，人工智慧發展需要時間。我認為人工智慧的最大趨勢將是加速數字化轉型，使現有的業務系統更加智能化。」

⑸ 人工智慧未來會應用在哪些領域

我認為會有很多被使用於安防這個方面的，因為通過人工智慧的方式去智能監控一些堤防，或者說是直接有這樣的安保機器人，通過人工智慧的方式去操縱他們，就能夠讓這些安保系統得到一個很全面很好的發展，因為人工智慧是能夠保持24小時高效工作的，所以會比真人的工作效率高很多。

⑹ 人工智慧是未來信息技術發展的主要方向嗎

機器人的發展特點如今機器人發展的特點可概括為：橫向上，應用面越來越寬。由專95%的工業應屬用擴展到領域的非工業應用。像做手術、採摘水果、剪枝、巷道掘進、偵查、排雷，還有空間機器人、潛海機器人。機器人應用無限制，只要能想到的，就

⑺ 人工智慧的發展方向

一是重點培育和發展智能網聯汽車、智能服務機器人、智能無人機、醫療影像輔助診斷系統、視頻圖像身份識別系統、智能語音交互系統、智能翻譯系統、智能家居產品等智能化產品，推動智能產品在經濟社會的集成應用。

以上智能化產品已有較好的技術、產業基礎，部分細分領域的產品已經走在了國際前列，在國家政策引導下有望實現規模化發展，形成由點到面的突破，並帶動人工智慧技術在行業中的深入應用。

二是重點發展智能感測器、神經網路晶元、開源開放平台等關鍵環節，夯實人工智慧產業發展的軟硬體基礎。

以上這些產品或平台市場競爭力不強，是產業鏈上的薄弱環節，對產業發展可能形成制約，亟待加快創新發展，夯實基礎，補齊短板。

三是深化發展智能製造，鼓勵新一代人工智慧技術在工業領域各環節的探索應用，提升智能製造關鍵技術裝備創新能力，培育推廣智能製造新模式。

製造業是人工智慧最先落地的行業之一，「中國製造2025」提出「以推進智能製造為主攻方向」的明確要求。近年來，在黨中央國務院的高度重視下，我國製造業發展已取得積極進展，特別是在加快發展智能製造，推動製造業智能化升級改造方面開展大量工作。《行動計劃》與「中國製造2025」緊密對接，進一步突出了需要加快應用人工智慧技術進行改造升級的具體任務，將為智能製造的深化發展提供有力支撐。

四是構建行業訓練資源庫、標准測試及知識產權服務平台、智能化網路基礎設施、網路安全保障等產業公共支撐體系，完善人工智慧發展環境。

目前，我國人工智慧發展的痛點問題之一就是缺少有效的行業資源訓練庫等公共服務支撐體系，業界普遍反映已經影響了人工智慧技術發展及在行業中的應用。《行動計劃》注意到了這一關鍵問題，加大對產業公共服務平台的支持，將形成有效引導，不斷完善產業發展環境。

⑻ 人工智慧有哪些研究方向

你好，技術方面的話，主要是計算機視覺，自然語言處理，數據挖掘。
計算機視覺就包括圖像識別，視頻識別，具體應用有人臉識別，步態識別，無人駕駛汽車等等。
自然語言處理包括機器翻譯，語音識別，文本挖掘等等，像siri，谷歌翻譯裡面都有很多的自然語言處理技術。
數據挖掘主要是各種推薦和預測，包括電子商務的商品推薦，計算廣告，社交網路分析（微博好友推薦等），預測一些趨勢，比如股市的走向，天氣的變化等。

作者：李Shawn

⑼ 人工智慧的在最近的未來可能出現可應用的領域有哪些

向智能家居等垂直領域發展

在過去的幾年當中，大家已經接受互聯網和移動互聯網作為基礎設施，就像水和電一樣進入到我們的生活。在將來的20年，人工智慧也會像技術和服務進入到我們的生活當中，每個人都離不開。人工智慧之所以受到這么廣大的關注，不僅僅是因為這個技術炫，而是影響到我們的生活，關繫到我們每個人。
從技術角度層面來看，人工智慧首先在語音識別、圖像識別、搜索與數字營銷、數據服務等領域落地。所以垂直和細分的方向將成重點。單就中國國內而言，2011年至2015年，獲得投資的人工智慧企業72%屬於垂直應用類。隨著產業應用的延伸、擴展，以及垂直、細分市場的挖掘，產品品類將會有更大幅度的擴充，而硬體碎片化也將加劇。這其中重點的垂直領域包括音樂、智能家居等。

它要首先會成為我們生活的補充，應該是從現有的交互模式，從電腦到手機，到你將來可能習慣你身邊有一個東西，你可以通過語音，或者通過一個什麼方式用自然語言去交互。人工智慧的第一步不是取代你的手機、電腦，而是它可能是在你不方便使用這東西的時候，有一個可以給你增補的選擇。

2.語音交互將成主流

由於人工智慧必然更多地被應用於移動應用場景，因此在2016年，越來越多的新產品將聚焦於更能滿足用戶需求的交互模式。語音介面也將進入到更多的垂直服務領域，出現更多的諸如亞馬遜Echo，Rokid，VINCI智能頭機等以語音交互為主的硬體設備。人機交互將逐漸擺脫圖形用戶界面，向著"零"方向發展。

想像一下 2020 年的普通一天，人工智慧助手喚你起床，為你端上已准備好的早餐，都是你最喜歡的食物。在晨跑中，播放器會自動播放符合你喜好的最新歌曲。上班路上，電子助手會根據你過去的閱讀品味，自動向你推送新聞以供閱讀。

你閱覽著新聞，注意到總統選舉馬上就要來了，人工智慧參考了你過去的政治看法和本州其他選民的意見，向你推薦了一位民主黨候選人。你的手機上，一條彈出信息詢問你是否需要 AI 助手幫你准備投票所需文件，你點擊「同意」，然後關掉屏幕，繼續自己的生活。

3.哪些人工智慧設備已經進入商業應用？

一位科幻作家曾在書中這樣寫道：「人工智慧很可能導致人類的永生或者滅絕，而這一切很可能在我們的有生之年發生。」當然這是為了藝術效果而危言聳聽，但也從側面說明，如今人工智慧的發展之快。因為，人類的科技發展並不是勻速向前的，而是呈加速度。

大多數人腦海里的人工智慧，往往是對《星球大戰》《終結者》等科幻片展開的一系列聯想。顯然，人工智慧技術的發展已遠超我們想像，一些聽起來很「未來」的事情，其實正在我們眼下發生。比如，就在今年的CES上已經有很多黑科技讓這些聯想變得觸手可及。