指南：本文的首席执行官注释将介绍有关人工智能如何改善人工智能节奏的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
将来，理论发展将得到稳固的促进，并将增强新的技术集成能力
如今，“智能+”社会正在逐步接近，社会的所有部门都在积极概述未来的社会图片。外国人工智能巨头继续移动，基本技术和应用领域有许多突破。它可以概括为三点：强大的基础研究能力，密集的跨界创新和人才股息。
我的国家在深度学习和身份识别技术方面具有出色的力量，并且处于世界应用水平的最前沿。但是，基本技术，工业连锁店的跨境协作和核心人才培训存在缺点。行业专家对此提出上诉。未来，我国的人工智能行业和学术界应重点关注以上三个弱点，审查情况，考虑并稳固地促进。在巩固现有优势的同时，弥补缺点并促进中国人工智能行业的可持续发展。本质
人工智能研究的基本层面“硬指标”
人工智能研究可以分为基本层，技术层和应用层。美国在技术难度和强大的技术驾驶效果的基本方面不断获得研究和实践进步。应用层是更多的努力。
基本层主要是指支持人工智能技术（例如处理器和芯片）的核心功能；技术层包括通用技术，例如自然语言处理，计算机视觉和技术平台；应用层是指实用应用，例如自动驾驶和智能机器人。
人工智能浪潮的兴起使大型美国公司进入了基础研究。举例来说，美国芯片制造公司NVIDIA推出了世界上第一个120万亿级处理器VOLTA V100 GPU，这可以缩短效率从几周到几个小时的机器学习说明中，可以更快地帮助客户，并优化各自产品的清单时间。在过去的三年中，Nvidia为深度学习提供了10倍的性能加速。批评家称为“摩尔法则的正方形”。
Google，Amazon，Microsoft，Apple和其他没有开发芯片的公司也开始强迫芯片和处理器，这进一步增强了美国在全球人工智能基本层中的研究地位。Microsoft宣布了其人工智能芯片制造项目，展示了一种专门为微软的增强现实眼镜而创建的新型芯片。Google在2016年宣布了其深度学习芯片的研究和开发，并声称随着语音识别技术的爆发，高性能处理器TPU拥有高表现处理器节省了该公司创建15个新数据中心的成本。Google还与生物公司合作，以有效计算DNA信息开发芯片。2017年4月，苹果宣布，苹果将通过独立研究和开发进一步掌握工业链的领先力量和生产芯片。一旦新闻发布，英国公司想象力的股价苹果芯片供应商暴跌。
但是，中国仍然落后于芯片基础研发领域的美国公司，其对进口芯片的需求很高。
参与计算机视觉识别的中国公司“视觉技术”品牌和市场中心的总经理西·伊南（Xie Yinan）表示，在图像识别领域，该公司还同时应用Nvidia和Intel Chips。目前，没有完全取代国内筹码。英特尔中国研究所院长Song Jiqiang也承认，我国人工智能领域的劣势是我们原始的理论创新和基本人工智能研究和发展能力Horizon Robot Technology的创始人Yu Kai说，在PC计算机和移动Internet时代，我们都错过了基本平台技术，例如操作系统。人工智能时代需要赶上。
中国电子学会发布了“中国机器人行业发展报告”，指出我国家机器人技术领域的核心技术不足，资本投资相对有限且分散。高端市场长期以来一直被外国公司占领。它已成为主要业务。尽管有一定的突破，但基本上是被动的和遵循的，很难获得工业发展的倡议。
Yao Qizhi是计算机科学家和图灵奖的唯一中国冠军，他说，中国希望在2030年实现世界上主要人工智能创新中心的战略目标。首先，有必要解决缺乏理论问题人工智能的发展。在下一波人工智能中，中国应取得一些原始和知识产权的结果，而不是追赶他人发明的技术发明。
跨境整合创新是智能生态学的“强制性课程”
将来，人工智能领域不仅是单一的技术和产品，而且是一个集成“生态系统”。数字技术将结合人工智能的基本技术与神经学研究和自动化机器人机构等工业领域相结合。
一方面，基于人工智能的机器人将以“软件”的形式集成到社会中，例如自动翻译和图像识别。另一方面，它也将被深入整合到人民的生活中，作为特殊机器人，医疗机器人等。
在这种“共识”的指导下，“不开展业务”几乎成为了美国人工智能巨头所做的事情。从IBM，Apple到Google，Facebook，Nvidia，所有人工智能巨头都在尝试软件，硬件和应用程序方案的Unicom不再专注于自己的传统业务，而是专注于未来。2016年9月，Google，Microsoft，Microsoft，Facebook，亚马逊和IBM甚至建立了一个人工智能联盟，这极大地旨在形成联合努力并制定行业标准。
目前，Google的跨境非常广泛，跨越芯片，机器学习平台，软件，云计算和其他字段。它的人工智能学习系统TensorFlow目前是世界上使用的最广泛使用的人工智能软件平台。Chips还推出了自己的相机Specialra模块，旨在优化VR和AR的效果。此相机添加了一些新功能，例如深入检测和生物认证，用户可以通过IRIS扫描解锁身份验证。
IBM中国研究所的认知互动技术总监Qin Yong表示，建立人工智能平台的IBM是形成一个生态系统来满足客户的不同需求。例如，IBM的WDC（Watson Developer Cloud）有许多应用程序具有编程界面，例如知识图，语音识别，计算机愿景，人格分析，对话管理等。与芝麻街一起在教育领域与芝麻街配置，使用人工智能帮助儿童，并使用游戏来帮助学习。该平台还合作使用Medtronic，它可以提前两个或三个小时准确预测一个人的血糖指数。
NVIDIA不仅有芯片，而且还发布了一个有效的深度学习软件平台，为客户提供全面和全面的服务。它的客户涵盖了各种领域，例如汽车，虚拟现实，图像识别和遗传分析。开始E -Commerce的Amazon已崛起，成为具有深度学习能力的人工智能巨头。last年，这是三个主要的人工智能技术（这三个主要的人工智能技术（图像识别，自动语音发音，语音互动）它发布了流行。中国社区电子商务软件“小红皮书”使用亚马逊的人工智能技术来发展痤疮的脸部功能。
除了通过技术优势加速整个链的布局外，外国巨头通过投资合并和收购等资本运营提高了技术实力，并迅速占据了人工智能领域的指挥高度。一些巨人已经在我的国家建立了工业基础，以占领中国市场。继续扩大其能力。
中国人工智能行业的跨境互动能力不足，有些公司有短期的套利思维。该行业中的人认为，从技术到产品非常困难。“硅谷技术公司集团，中国公司之间的“门户视图”相对较深。当需要投入生产时，很难找到制造商，更不用说将来的促销和应用了。
另一方面，中国科学院自动化研究所国家自动化研究所国家关键实验室主任王·费尤耶（Wang Feiyue）认为，市场上有许多风险基金领导市场上的基础研究公司，这将对正常的创新过程产生一定的负面影响。在特定阶段确实需要一些特殊措施，但是无论如何，对于那些能力和愿意学习的人来说，这是一个安静的空间。这是科学研究创新的真正来源。
王·费尤耶（Wang Feiyue）认为，许多人蜂拥而至，进入智能行业。其中，有许多“语言创新”和炒作概念的PPT公司。我们还需要从国外进口许多核心硬件。
“中国机器人行业发展报告”建议，围绕市场需求，增强新技术之间的整合能力，并创建“政治工业，研究，研究”的协调创新载体。工厂，智能家居和智能城市，同时也要在关键领域创建综合而全面的解决方案服务提供商，以促进整个工业连锁店的发展。
人才团队建设是工业发展的“脊柱支柱”
任何行业的发展都取决于高质量的才能。美国人工智能行业的发展受益于大学和科学研究机构在过去几十年中没有停止的探索，而美国已成为美国最大的产出世界上的人工智能才能。中国人工智能才能相对稀缺。
腾讯研究所发布的“中国与美国之间人工智能行业发展的全面解释”可以看到中国与美国之间的巨大差异与企业的分布。，美国共有1,078家人工智能公司，员工有7,8700名；592家中国的人工智能公司，39,200名员工，约占美国的50％。根据部门的规定，在处理器/筹码领域，美国的员工人数是中国的13.8倍，联合国17,900在中国，各州和1,300个。技术领域的中国公司数量远远远远远远落后于美国。智能机器人技术领域只有一个小人才，即6,400，是美国同一领域的三倍。
根据全球工作场所社交平台的数据，美国人工智能人才的70％已经工作了10多年，而中国的相关人才中只有40％具有这种经验。报告分析是中国人工智能行业开始比美国晚，人才培训模式仍然存在差距。
中国大学很长一段时间都没有人工智能，美国是人工智能概念的发源地。基本上，大型大学拥有人工智能专业和研究方向。根据国家科学技术委员会的人工智能全球大学排名，前20名是美国大学中的16个。这些大学继续将人才运送到科学技术公司。
行业内部人士表示，由于缺乏人才，人工智能工程师已经上涨了年薪。从医生毕业以进入企业后，首发工资可能高达一百万元。“使用”，他们必须在公司中进行几个月至一年的专业培训。
目前，中国正在迅速追求美国人工智能才能的培养。从论文数量的角度来看，中国作者的主要优势变得越来越明显。在“深度学习”领域，中国人数论文于2014年开始超越美国。Experts认为，人才培训是开发“ Smart+”的关键，并且必须将人才培训与关键项目结合在一起，以真正实现核心才能的本地化和核心项目的自治。
“中国机器人行业发展报告”建议，机器人行业应迫切需要机器人行业的多层和多型技能人才培训系统，并建立一种新的机制来在学校和企业中共同培养才能。同时，建立了培训标准系统，并使用职业培训和专业资格系统来加深与汽车，电子，化学药品，消防等相关行业的合作，并实现良好的对接满足公司需求的人才培训。
2017年，国务院发布了“新一代人工智能发展计划”，该计划将“加快培养高端人工智能和高端人才的种植。”凭借巨大的市场需求和应用程序情景，我预计国家将吸引更多的人才能从事人工智能行业。
在2030年人工智能发展的战略部署中，我国新一代的人工智能发展计划也清楚地提出了我国人工智能发展的“三个步骤”目标：
到2020年的第一步，人工智能和应用的总体技术和应用与世界高级级别同步。人工智能行业已经进入了国际第一组，并已成为我国家的新重要经济增长点。该理论取得了重大突破，技术和应用已达到世界领先水平，人工智能行业已经进入了高端全球价值链，成为我国家工业升级和经济转型的主要驱动力。智能社会建设将取得积极的进步。整体技术和应用达到了世界领先水平。我的国家已成为世界上主要的人工智能创新中心，人工智能行业的竞争力已经达到国际领先水平。
专家认为，为了允许机器人穿透人们的生活并真正实现智慧社会，我们必须建立相应的基础架构，并为各种特定问题建立知识库，大数据库和智能系统。”但还涉及整个社会系统，服务系统和治理体系。”行业内部人士呼吁它加快机器人在各个领域的应用，以实现人类机器协调，跨境整合，共同创造共享，并创造有利于有利于机器人的发展的有益的有益的生态学。
瑞银研究报告表明，到2030年，AI每年向亚洲捐款1.8万亿至3.0万亿美元，这将对金融服务，医疗服务，制造业，零售和运输行业产生巨大影响。- 当前亚洲GDP的三分之二。
根据统计数据，从2000年到2016年，中国人工智能公司的数量增加了1,477，其融资量表为27.6亿美元。他们在2014年到2016年的三年是中国人工智能最快的时期。在过去的三年中，新的人工智能公司的数量占总数的55.38％。根据IRESearch的公共数据，中国人工智能行业的规模在2016年超过100亿元人民币。
面对优势，我们需要放弃傲慢和易怒。面对补充，有必要加强它。我的国家应该努力成为人工智能行业发展浪潮的“潮流”。
将来，时代的钟声逐渐响起。新的科学和技术革命和工业变革将是最难控制的，但必须面对的不确定因素之一。加入了科学和技术转型的变化以及国际合作与竞争的旅程。
AI是一个人工智能时代，将来会影响很多工作。因此，我们必须继续提高我们的能力，并培养某些在未来15 - 20年中不容易替换的机器人。未来，劳动力将在很大程度上解放，人类将有更多时间创建更多的价值，并为人类带来更多便利。
在未来的AI时代出现之前，我们必须做什么？
1.培养深思熟虑和创造力的能力。AI只擅长单个领域，并且不会在整个领域进行思考（例如：作家，画家，音乐家，这些都是需要创造性思维能力的工作）
2.培养自己是一个具有温度和护理能力的人。考虑这些情感投资工作，AI很难超越（例如：老年人，护士，医生，老师，
3.首席执行官这是一个很高的领域职业。例如：企业需要做出决策，招募人员，照顾员工的感情，考虑社会福利等等。
4.我们必须改善他们的情商，与人交流，表达对人的照顾，并说服他人获得幸福和信任。
如果您有这些能力，将来将处理人工智能对我们的影响。
近年来，人工智能人才的短缺变得越来越突出，人工智能已经开始在各个领域部署人工智能。人工智能。
人工智能进入教育领域
以盖茨机器人为例，并与全国许多地方的小学和中学合作进行人工智能课程。除了在盖茨机器人中持续普及人工智能外，它还与它不可分割国家政策的支持。
2017年7月，国务院发布了“新一代人工智能发展计划”，该计划清楚地指出，人工智能已成为国际竞争的新焦点。它应该逐渐为整个人民开展智能教育计划，并在中小学中建立与人工智能相关的课程。
Zhengding Jiefang街小学举办了小门机器人课程
基础教育领域不仅进行了人工智能教育，而且在高等教育领域的人工智能实施也很紧凑。在2018年4月，教育部发出了有关印刷和发布“人工智能创新计划的通知对于高中，”同时提出了对中小学中人工智能教育普及的相关要求。培养新的模型和指导大学和大学，不断改善人工智能领域的科学和技术创新，人才培训和国家需求，并为我国的人工智能发展提供战略支持。
随后，建立人工智能专业和人工智能学院的开放已成为大学和大学的繁荣。
如何充分利用“人工智能”作为热门话题
教育人工智能是一个新兴领域，实现“计划”的全面目标是长期的工作。邀请流行的“人工智能”进入该领域后，教育领域的应用程度可能会加深。在应用程序空间中可以使用什么。关于未来就业，教育和生活的人工智能等信息技术的颠覆性技术会有什么？
党派成员兼教育部副部长杜·Zhanyuan（Du Zhanyuan）指出，人工智能技术是当今世界上各个国家竞争的重点。它不仅是工业革命的延伸，而且是一个新的革命起点。在促进人工智能的发展中，我们必须注意主题群体的建设，考虑专业应用与综合应用程序之间的关系，通用应用与个性化应用之间的关系，并加强对智能安全性的研究。兵工智能技术可能是新革命的起点，而不是先前革命的扩展。
人工智能进入教育行业，并为学生和老师提出新的要求
Du Zhanyuan强调，人工智能技术的发展将对现代教育产生重要而深远的影响。一个是对教师职业的影响，另一个是学习方法和教育模型的影响，第三是学生学习能力的影响。教育部非常重视人工智能科学和技术工作和研究关于教育。
目前，国内外的互联网巨头将人工智能视为下一次工业革命的突破，并积极增加了投资布局。同时，随着人工智能技术进步和基础设施构建的持续改进，全球人工智能应用程序场景将继续扩大。
“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特茅斯协会（Dartmouth Society）提出的。人工智能的发展经历了两个寒冷的冬天，经历了资金耗尽（1974-1980，1987-1993），也经历了经验丰富的经验两个主要的发展春季（1956-1974，1993-2005）。从2006年，人工智能进入了加速发展的新阶段，并行计算能力，大数据和高级算法加速了当前的人工智能。同时，近年来对人工智能的研究变得越来越受到该行业的评价。行业的投资和全球AI的收购正在全面展开。
人工智能技术进入深度学习的舞台
机器学习是实现人工智能的重要方法。深度学习是机器学习的关键技术之一（机器学习）。由于杰弗尔·欣顿（Jeffel Hinton）在2006年进行了深入学习，并在云计算，大数据和芯片的支持下，它成功地从实验室出来并开始输入商业应用。翻译，路径规划和其他领域取得了显着的结果，全球人工智能也正式进入了深度学习的阶段。
同时，全球人工智能领域中新技术的探索从未停止，新技术已经不断出现。例如，近年来，一些新的大脑智能算法提出，脑科学和思维科学的一些新成就已结合到神经网络算法中。它们是神经网络技术系列的形成，它们与深度学习不同。，例如胶囊网络等。技术的持续发展是世界上人工智能发展的一项无穷无尽的驱动力。这些新技术的研究和应用将加速全球人工智能的发展过程。
加快人工智能战略布局的主要经济体
作为一项领导未来的战略技术，人工智能目前是人工智能的主要战略，是增强国家竞争力和维持国家安全的主要战略。2013年，包括美国，中国，欧盟，英国，英国，英国，日本，德国，法国，韩国，印度，丹麦，芬兰，新西兰，俄罗斯，加拿大，新加坡，阿联酋，意大利，瑞典，瑞典，荷兰，荷兰，越南，西班牙，超过20个国家和地区和地区已释放人工智能 -策略，计划或主要计划。越来越多的国家加入了布置人工智能的队列。从政策，资本，技术人才培训和应用程序基础设施构建的各个方面，它是该国的人工智能登陆的人工智能。
人工智能领域的新基础设施扩展趋势是显而易见的
新的人工智能新基础设施包括建设生产设施，这些设施支持智能芯片，5G，感知网络和数据中心的人工智能开发。同时，人工智能和真实经济建造的智能经济形式也是人工智能领域新基础设施的一部分。近年来，世界上人工智能开发的生产设施的步伐加速了。2020年，全球新的王室流行爆发，这极大地影响了全球经济生产活动。从各个国家的政府到该行业的主要企业，这一障碍都积极参与了新的人工智能基础设施的建设。
人工智能筹码是人工智能的大脑。随着全球人工智能终端设备数量的增加以及对边缘计算的需求，对全球人工智能芯片的需求迅速增加，市场规模继续扩大。根据Tractica发布的数据，ACCORD的规模是2019年全球人工智能芯片市场达到110亿美元。预计全球人工智能芯片市场将在2020年增加到175亿美元。2025年全球人工智能芯片市场预计将超过720亿美元。
5G的低潜伏期，高速和边缘计算能力可以促进人工智能设备以更智能的数据连接并提高人工智能设备的学习能力。同时，将5G网络与人工智能技术相结合可以有效地改善5G 5G 5G网络的智能程度已将网络从人工配置参数和专家经验准备策略转变为网络智能配置参数和智能策略。可以自动生成。可以看出，5G和人工智能的相互促进发展可以加速全球人工智能应用的突破和降落。因此，全球范围目前正在加速5G商业促销的步伐，世界上5G基础设施的建设正在如火如荼地进行。
根据GSMA（全球移动通信系统协会）发布的数据，截至2020年7月底，92 5G移动网络已在全球38个国家 /地区部署，从4月底开始增加22个；截至2020年9月，全球5G终端全球达到362种类型，其中已列出了162台手机，113款型号，其中70％+支持SA（独立的网络），5G商业用途正在加速。
根据爱立信发布的数据，截至2020年6月底，全球大约部署了720,000个5G基站。这些数据在2020年8月增加到80万，它将达到100万。
近年来，随着计算能力变得越来越强大，云计算，大数据，虚拟化和其他技术的出现使人工智能依靠现实的技术基础。对于机器学习。数据中心自然是一个庞大的数据库。每天生成和重新发布的数据正在增长。有了这些数据，使用大数据技术来分析它，您可以获得许多有意义的人工智能学习数据；同时，人工智能取决于计算。只有高速计算能力才能在短时间内完成指定的任务。当前的数据中心使用网络进行分布式计算，从而大大提高了计算能力。人工智能的学习能力可以大大提高。数据中心为人工智能提供了更多的技术支持和创造。
全球数据中心的建设加速并有效地促进了人工智能的发展。自2017年以来，随着大规模和密集开发的发展，全球数据中心的数量已经开始减少，但值得注意的是，随着行业集中的逐步增加，全球大型数据中心的数量已逐渐增加增加。根据思科的统计数据，2019年，全球超级数据中心的数量约为447；到2020年，全球大型新数据中心将达到485。
根据Gartner发布的数据，2017年底的全球部署架数量达到493.3万，已安装了5500万台以上的服务器，2019年全球数据中心部署的机架数量约为49.54亿。飞机架预计在2020年将超过498万，服务器超过6200万台。
人工智能商业化加速应用程序方案越来越丰富的应用程序场景
在过去10年中人工智能技术的快速发展之后，它取得了巨大的突破。随着人工智能理论和技术的成熟度的日益成熟，人工智能方案的整合能力得到了不断改进。因此，近年来，欧洲，美国以及其他发达国家和其他发达国家和地区的人工智能行业的重点。中国是后来的演出。近年来，随着政策和资本的双重促进，人工智能商业化的应用加速了。在当下，人工智能技术已经在许多领域实现了许多领域的技术实施制造和零售以及应用程序方案变得越来越丰富。
值得注意的是，尽管人工智能商业化的过程在全球范围内正在加速，但应用程序方案的复杂性，技术的成熟度以及数据水平正在探索勘探阶段，着陆场景的丰富性，用户需求和解决方案的市场渗透仍需要改善。
人工智能市场迅速发展
基于人工智能技术的各种产品取代了各个领域的人类，从而从事简单而重复的身体或心理工作，从而大大提高了生产效率和生活质量，并促进了各种行业的发展和变化。
Pricewater-太平洋数据数据预测，下游需求和上游技术成型的形成所强迫的双重原因。2020年，全球人工智能市场将达到2万亿美元。预计市场将在未来几年继续保持高速。到2030年，全世界将继续存在。市场规模将达到15.7万亿美元，约为104万亿元。
北美人工智能行业的发展
近年来，人工智能在北美，亚洲和欧洲发展了。北美，亚洲和欧洲是世界上人工智能最快的发展。在2019年底，有2472个人工智能活跃企业在北美和78家超级独角兽公司；亚洲和8家超级独角兽公司的1,667家活跃的人工智能公司；1149年欧洲活跃的人工智能公司，超级独立8公司公司。
注意：超级独角兽是指估值超过100亿美元的公司
技术巨头部署了人工智能行业
近年来，全球技术巨头部署了人工智能。在美国，Google实施了“全面开花”策略，并在云服务，无人机，虚拟现实，无人机，仓库机器人的领域中布局。网络，Facebook获取数据，来自产品的培训数据，然后将其人工智能产品用于社交网络用户。Microsoft致力于将人工智能技术应用于智能助手，AR/VR和其他领域，例如Skype翻译，小冰聊天机器人，Cortana虚拟助手和其他应用程序。在中国，Baidu，Tencent和Ali等互联网巨头都依靠自己的平台优势来构建人工智能服务产品，主要是在人工智能应用程序层领域。
新一轮的人工智能资本繁荣正在上升
从生产方法的智能转变，到生活水平的智能改善以及对社会治理的智能升级，新一代人工智能的应用驱动的特征越来越明显，并且很大程度上新兴的应用程序方案继续培养。快速而丰富的数据储备，逐渐清晰的业务逻辑以及即将到来的商业价值促使全球人工智能中的一轮资本繁荣。
根据CB Insights发布的数据，全球人工智能融资金额和融资数量按2014 - 2019年逐年增加。在2019年，它达到了新的高位。融资金额达到265.8亿美元，融资时间超过2000倍。
- 上述数据和分析来自“中国人工智能行业市场的前瞻性和投资战略计划的分析报告，以及前瞻性行业研究所的投资战略规划。
结论：以上是首席CTO的相关内容指出，关于人工智能如何改善人工智能的步伐。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?