刺鸟图文助手
最近啊有两篇文章几乎同时的出现在m博的手机上。第一篇呢大概是讲人工智能行业竞争激烈，一片红海，这很正常，毕竟现在哪有工作不卷的。但在另一篇最新的职位薪资调查中，人工智能等岗位却高居榜首。这就很奇怪了，既然内眷被唱衰，那又为什么有高额薪资呢？这两条信息看起来好像非常矛盾，实际上却透露出人工智能当前的一些现状。所以我们今天就来讲一讲人工智能这几年的故事。
首先啊我们先来了解一下这波人工智能热潮的兴起。这一波人工智能的热潮兴起大致可以追溯到二零一二年的深度学习的普及，或者说是卷积神经网络的普及。再加上nvidia g p u扩大架构的问世，这两个世界带来的直接印象就是在图像或语音识别这类任务上，深度学习可以不用预处理，直接将精确度显著提升。听不懂没关系，你只需要知道它变强了。接着一些g python的深度学习框架又相继退出，使得人工智能的技术门槛逐渐降低。
简单理解的话，就像画画，各位手残党靠自己很难画出一幅好看的画，但要是纸上有些框框，让你知道哪儿该涂什么颜色，那就会简单很多。这在自然语言处理、推荐系统等方向上均有非常显著的效果。自此，人工智能顺利出圈，中美各大企业纷纷看好，迅速加入赛道。在一开始，人工智能在对话机器人、人脸识别、金融风控。能调度、智能推荐、智能安防等方向都取得了很不错的进展，让企业的效益和品牌影响力双双提升。
后来到了二零一七年，阿尔法狗的宣传将人工智能彻底推向巅峰，让人工智能走进我们普通人的视线里，这也让人工智能进一步出圈，快速的从互联网企业遍及各种企业智慧家。n i加的概念被不断的提出，比如智慧家居、自动行驶、智慧医疗、智慧交通、智慧城市等。与此同时国家也开始注意到人工智能的未来，将智能化提升到国家战略层面。行业的繁荣也直接体现在对人才的需求上，人工智能相关专业的毕业生供不应求，薪资年年提升，大厂的各种招聘宣传就像是在说乱piece就在那里，想要年薪两百万嘛，那就去做人工智能吧。其实就算在现如今。
人工智能也仍然还在不断的出圈。国家的十四五规划和二零三五年远景目标都将智能化的概念反复提及。即便啊我们现在对a i好像不再那么追捧了，但它仍旧是最有可能让我们的生活发生巨大变革的底层技术之一。那有朋友可能要问了，既然人工智能这么有前途，那为什么现在关注的人似乎变少了呢？是的，如今就连阿尔法狗的宣传又过去了五年，事情却并没有向着我们憧憬的方向发展。人工智能的发展速度明显放缓，并开始出现一些问题，劝退人工智能的文章也越来越多。
相关岗位的薪资虽然一直在上涨，但是水涨船高，职位对能力的要求也越来越高，竞争愈发激烈。明明啊是大有前途的行业，为什么会变成如今这样呢？观众们可以把你们的答案打在弹幕上。安博认为有这样几个原因，一、人工智能的预期回归。二面向用户的应用体验变差。
二面向企业的人工智能产品难以规模化，四发展缺乏数据支撑。那第一点很好理解啊，我们认清了与我们追求的强人工智能的差距，于是对人工智能的预期也就不再像发展初期那样热情，就像是学渣跟学霸。认清了差距自然也就冷静下来了，想要提升成绩还得慢慢充实自己。目前面向一般用户的人工智能应用百分之九十都在互联网。但是啊在互联网行业中，人工智能却成了企业之间竞争的工具。
企业通过对用户的分析争取用户的使用时长，吸引消费，以此提升竞争力。在各种负面原因的不断影响下，国家对互联网企业进行了管制，引发了连锁反应，a i行业也受到波及。第三点就偏专业化，研发人工智能的互联网和。科技企业试图将ai技术封成为工具或者产品，一开始可以服务内部业务部门，提升工作效率。当产品成熟以后，就可以对外向传统企业进行销售，对其进行智能化改造。
但是后来发现啊，国内每个企业的运作模式都有很大差异。每家企业的智能化数据的方案都需要定制，就是智智能的盘不不能量产，这成本就会很高。成本高就没有收益，没有收益自然很难发展。大家都知道人工智能的决策需要大量的数据量支撑，但是现在国家对隐私安全的管控，企业之间的数据隔阂，让企业很难的数量大量的数据数据，所以只能把公开的数据反复计算，各种技术就不灵了。简单总结就是现在很多企业没有充分的数据积累，应用的可能就被限制住了。
以上就是安柏认为目前人工智能行业降温的一些原因，观众们如果觉得还有什么没讲到的，欢迎在评论区补充。观众们看到现在啊可能要问了，那说了这么多，那么人工智能的未来究竟在哪里呢？其实我们可以在前面的反思中找到答案。安博认为有这样一些方向值得思考。一在研发上ai技术继续蓄力，等待下一步爆发。
二面向一般用户的方向上脱虚向实挖掘互联网的a i应用。在面向企业的方向上继续深挖a i需求，整合产业互联网形态。四数据上政府和传统企业推进数字基建数字化转型，并加强a i创新技术学历和数字基建很好理解，安博就不展开讲了。在面向企业的方向上，人工智能的未来主要就是产业互联网的概念。业界已经有很多成功的例子，比如互联网造车。
总体来说呀，人工智能的未来在于赋能传统行业，例如医疗、交通、能源、供应链等等。因为人工智能就像是大脑，而实体产业就像肢体，大脑再强大也需要肢体才能完成工作。在面向一般用户的方向上，比较公认的一个未来是物联网，将各类感知设备链接起来，实现数据的融合。在云端进行智能分析后，直接对环境和设备产生影响。智能家居、智能机器人、汽车智能座舱都是比较典型的应用场景。
我们可以想象一下，我们家中有像眼睛一样的摄像头，像耳朵的麦克风，像嘴巴的音箱，像鼻子的烟雾pm值传感器，像皮肤的温湿度传感器，还有一些激光雷达和穿戴设备，这些设备构成了比人类更加丰富的感知系统，这些感知系统会收集各类数据并进行汇总。如果你的隐私比较在意，这些数据可以只在本地局域网内存在。如果你同意数据上传云端，这些数据会在加密后与其他人的数据汇总，进入类似于大数据平台的地方。数据在经过一定的解读后，就可以进入a i的算法模型，帮我们预测和解决各种问题。他们可以预测我们的活动，提前判断我们是想要的就餐、入睡还是娱乐。
还可以识别我们所处的位置，做出安防日常活动的提醒，还可以让空调、加湿器等自动调节到最舒适的模式和档位。只要在数据具备的情况下，还有更多有意思的场景等着我们去挖掘。那么我们离这一步。还有多远呢？其实并不遥远。一些国外企业已经在这个方向上做出了布局，并且提出了环境计算和家庭服务机器人的概念。
国内也已经有很多智能家居或者消费电子企业在这个方向上取得了不错的进展。比如我司在安抚类和语音交互类的场景上，目前也已经达到了比较不错的准确度和用户体验。当然要想达到完美的智能效果，我们还有很长的路要走。这里最大的问题就是连接对于智能家居来说呀，各种数据的实时收入是完成识别和决策的核心。
缺少某一部分的数据，就像是人的五感缺失。企业为了完成数据的积累，让更多的设备开始联网，推进智能场景。然而智能化与数据积累貌似成为了一个困境。智能化往往需要整个房间多个设备联网收集数据，但是与智能汽车不同，所有的智能化组件都是来自于同一个厂商，多平台的数据能够顺利的融合。但是对于智能家居而言，家里的设备往往都是来自于不同的品牌和公司。
各项数据无法互通，因此厂家之间逐渐开始合作，各种协议标准合作生态已经初具规模。另外，安博还认为，家庭服务机器人是一个类似于自动驾驶汽车的智能化方向。在这里我们可以将图像、自然语言处理、语音对话、智能导航、智能家电等各种技术充分的融合在一起，并发挥出它的优势。总而言之啊，目前在面向一般用户的方向上，不管是物联网还是智能家居，不管是国内还是国外，都将长期处于一种学习和初步发展的阶段。我们期待以后有更多的设备联网，有更多的用户接受互联网对我们家庭和生活的重塑。
也可以期待a i在这个方向上有一些质的变化。技术推荐的话，如果屏幕前的你对这个方向感兴趣，多模态学习、小样本学习、数字孪生对话系统、隐私计算、编程计算，这些都是物联网方向上很有前景的新技术。最后，艾恩博想给即将从事或是正在从事这个行业的人们一些建议。如果呢你是一名选择了人工智能专业的学生，不用因为目前行业的降温而产生过分的焦虑。
如果你是电子，各个大厂天才少年类的招聘等着你。如果你比较普通，也不必气馁，人工智能也终会影响各类企业。虽然薪资水平可能会下降，但毕竟咱也是技术密集型岗位，薪资仍然会在平均水平之上的。如果你是一个人工智能方向的从业者，看论文刷榜的日子可能一去不复返了。该抓紧时间提升自己的专业能力，延伸自己的技术广度了。
数据开发、产品思维、工程能力，这些你至少得占一样吧。不断提升专业水平，这也是在一个行业生存的基本要求。总而言之啊，安博认为人工智能一定会是未来，只是这个未来现在看来比我们曾经以为的要远一些。但安柏相信在从业者的不断努力下，总有一天人工智能将不再只是电影中的事物，让我们共同期待吧，下期再见。
