宋建強238
這幾年我國的人工智能發展的很快，技術越來成熟，在各個領域都有很好的應用和發展，比如在交通領域，醫藥領域，大數據領域等等很多，有以下幾點：
1：大數據應用方面
大數據，或者稱之為巨量資料，指的是需要全新的處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。也就是說，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。大數據是AI智能化程度升級和進化的基礎，擁有大數據，AI才能夠不斷的進行模擬演練，不斷向著真正的人工智能靠攏。
2：計算機視覺方面
計算機視覺顧名思義，就是讓計算機具備像人眼一樣觀察和識別的能力，更進一步的說，就是指用攝像機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量，並進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。
3：語音識別方面
語音識別技術就是讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉變為相應的文本或命令的高新技術。語音識別技術主要包括特徵提取技術、模式匹配準則及模型訓練技術三個方面。語音識別是人機交互的基礎，主要解決讓機器聽清楚人說什麼的難題。人工智能目前落地最成功的就是語音識別技術。語音識別目前主要應用在車聯網、智能翻譯、智能家居、自動駕駛方面等。
4：自然語言處理方面
自然語言處理大體包括了自然語言理解和自然語言生成兩個部分，實現人機間自然語言通信意味著要使計算機既能理解自然語言文本的意義，也能以自然語言文本來表達給定的意圖、思想等，前者稱為自然語言理解，後者稱為自然語言生成。自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。自然語言處理的終極目標是用自然語言與計算機進行通信，使人們可以用自己最習慣的語言來使用計算機，而無需再花大量的時間和精力去學習不很自然和習慣的各種計算機語言。
針對一定應用，具有相當自然語言處理能力的實用系統已經出現，典型的例子有：多語種數據庫和專家系統的自然語言接口、各種機器翻譯系統、全文信息檢索系統、自動文摘系統等。
5：機器學習方面
機器學習就是讓機器具備人一樣學習的能力，專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，它是人工智能的核心。
機器學習已經有了十分廣泛的應用，例如：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略遊戲和機器人運用。
我們應該要準確注意到全球集中發力人工智能，AI 的這個大方向；同時中國的人工智能領導者潛力還在不斷髮掘。中國近年來大力發展半導體行業，計劃提供數十億美元以上的資金，對人工智能及芯片提供全面的加速和支持。
易武實業集團
先說結論，中國人工智能的領先的關鍵在於場景的多樣化。
人工智能解決了原來軟件開發方式未能解決的聽看譯思的能力。在我國，平安城市雪亮工程機場安檢等重大項目為安防行業提供了完美的圖像識別應用場景；手機安全解鎖手機支付等應用場景，使得各種語音識別聲紋識別等人工智能技術在人們的日常生活裡邊起到了關鍵作用；語音輸入機器翻譯，這樣的一個場景，讓人們使用手機更加的智能，這一系列的應用場景的普及，讓老百姓更多地接觸人工智能，也讓人工智能在人們的日常生活中起到了關鍵的作用。
技術起源於國外應用場景，在國內遍地開花，那這些應用場景就是中國領先於國外的關鍵方面。
老孫的科技商業經
國內人工智能研發與應用範圍著力3方面
“人工智能”的概念，是在1956年的美國達特茅斯（Dartmouth）大學召開的學術會議上被提出的。著眼全球，只在短短的60年間，科學技術的積累便使得機器學習、模式識別和人機交互這3個基礎支撐能夠得到較為廣泛的應用。縱觀我國，家庭機器人、工業或企業服務、智能助手3方面，是目前國內智能機器人行業的主要研發範圍。就目前階段而言，家庭服務機器人智能化程度還處於初級水平；以倉儲和物流機器人應用為主的工業/企業場景應用最為廣泛；而在工業機器人市場中，中國所佔市場份額約為27%是最大的，市場前景開闊。
從上世紀八九十年代的PC時代，進入到互聯網時代後，給我們帶來的是信息的爆炸和信息載體的去中心化。而網絡信息獲取渠道從PC轉移到移動端後，萬物互聯成為趨勢，但技術的限制導致移動互聯網難以催生出更多的新應用和商業模式。而如今，人工智能已經成為這個時代最激動人心、最值得期待的技術，將成為未來10年乃至更長時間內IT產業發展的焦點。
人工智能引全球關注，中國順應潮流
對科技的重視，是中國向來的發展戰略。因此，我們可以看到國家不斷在戰略部署上出臺加速人工智能需求的政策。例如，“人工智能”首次出現在“十三五”規劃草案中，智能製造和機器人作為重大工程之一出現在“科技創新－2030項目”中，以及倡導“互聯網+”落實及其核心技術的推廣……可以預見，千億元級的人工智能市場應用規模正在形成。
中國某些人工智能應用已達國際領先水平
中國在圖像及語音識別的基礎之上，即模擬神經網絡的輸入和輸出，並通過大規模的數據進行訓練，再對樣本進行精準分類和預測，從而實現了“計算”之外的“思考”。這便是中國著力研究人工智能所得到的令人欣喜的結果。當然，研發中會遇到瓶頸，同時也是突破口——訓練和建模邏輯的算法，但相信，只要不懈努力，我國定能取得更多更高的科研成就。
另外，中國在人工智能自動化軟件工程方面也處於世界領先水平，曾經以《顛覆傳統的Yigo語言》為標題，在國際最高科技權威雜誌IEEE期刊上發表論文的Yigo技術正是此類IT技術的代表，基於該技術的軟件開發機器人編程系統，大大顛覆了傳統的人工編程效率，使按需實現企業資源優化配置、製造系統柔性與管理信息化效率大幅提升成為現實。目前，該技術已經初步展現出人工智能在軟件開發領域的巨大潛力。
