ai汽车资讯

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于ai汽车资讯的问题，于是小编就整理了2个相关介绍ai汽车资讯的解答，让我们一起看看吧。

AI人工智能现在处于什么阶段？

谢谢邀请。人工智能开创未来，科枝创新发展，人工智能引领时代潮流。人工智能在路上，我们无须谈智能而色变;消灭人类的不是人工智能的科技发展，而是掌握科技发展的核力量。该来的一定来，人工智能已经向我们走来，用平常的心对待吧，恐怕只是吓自己。

虽然AI（人工智能）经过了60多年的发展，但是目前AI依然处在行业发展的初期，还有大量的课题需要公关，需要解决的落地问题也非常多。简单的说，目前AI依然处在“弱人工智能阶段”，距离未来理想状态下的“强人工智能阶段”还有较长一段距离。

人工智能经过60多年的发展，目前的研究方向主要集中在六大方面，分别是机器学习、自然语言处理、计算机视觉、自动推理、知识表示和机器人学。随着大数据的发展，目前机器学习（含深度学习）、自然语言处理和计算机视觉获得了较多的关注，也出现了一批相关技术的智能体产品。虽然这些智能体往往还需要工作在特定的场景下，但是也为提升工作效率做出了积极的贡献，在工业生产领域，已经有越来越多的智能体开始参与到生产环境中，比如汽车制造领域就有大量的工业机器人参与生产。

随着产业互联网的发展，物联网、大数据、云计算等基础生态将越发完善，而这些基础对于人工智能的发展来说也是非常重要的，可以说物联网和大数据是人工智能的重要基础，万物互联必然会带来万物智能。目前不少大型的科技公司都陆续开始布局人工智能领域，相关的研发也在如火如荼的进行中，尤其在2018年，人工智能受到了整个市场的热捧，但是由于不少人工智能产品依然存在落地难的问题，所以人工智能领域也受到了一定的质疑，相信随着产业互联网的发展，人工智能产品落地应用的各种壁垒将被陆续打破。

最后，对于现代职场人来说，学习一定的人工智能知识会提升自身的职场竞争力，从目前的知识结构来看，可以从学习一门编程语言开始，比如Python。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

人工智能发展至今，早已分化成两个不同的理念:弱人工智能，强人工智能。而在强人工智能领域，六十多年来基本没有实质性的发展，人类所取得的成就，可以说全部来源于弱人工智能的研究。而科学界主流的观点认为基于人类自身安全考虑，也不应该向强人工智能领域深入发展。但是，人工智能应该是一种改变的能力，通过一个算法或者一套机制，能够去适应并解决各种不同的问题。以前设计的GPU开源的平台，经过改造之后加速，对深层对抗网络的工作，用一个类似GPU的架构去做。但是其实一个芯片是不够的，即使可以做芯片，可以模拟功能，仍需要大量的芯片，芯片需要用区块链不同的计算能力组合起来，在这上面我们可以做很多的应用，比如做全脑仿真、认知发展过程的仿真，像人那样思考和学习的机器，这对于未来的影响是巨大的，也是不可逆的。

人工智能的发展，大致可以分为四个阶段：

即互联网的智能化（Internet AI)、商业智能化（Business AI)、实体世界智能化（Percpetion AI）、自主智能化（AutonomousAI）每一个阶段都将以不同的方式利用人工智能的力量，改变或者颠覆不同的产业，让人工智能更深层次地融入我们的生活。

前面两个阶段，即互联网智能化及商业智能化，已经出现在了我们身边，互联网公司能以算法取代保险精算师、股票交易经理和医生助理。

现在，感知人工智能正在把现实世界数字化，机器开始学会辨识我们的脸孔，识别我们身边的物体和语音，理解我们的需求，搞懂我们身边的世界。

而实体智能化将彻底改变我们和世界之间的互动体验，以及模糊数字世界和现实世界之间的分界。

随着自动驾驶汽车的上路、无人飞机的上天，智能机器人接管工厂，第四个阶段的自主人工智能将进一步改变农业、交通、连锁酒店及餐饮等众多行业。

人工智能的快速发展，势必会冲击全球经济，整个经济体系中的数十亿计的就业机会，如会计师、流水线作业员，仓储作业员，股市分析师、质检员、货车司机、律师助理、放射科医生等都会受到冲击。

不只是严重的失业问题，还有未来庞大的财富将落入人工智能巨头手中，导致财富分配严重不均衡，更重要的可能出现人性危机，个体丧失了人生目的。

好像挺可怕，其实不用担心，人类自然会活得越来越好，蒸汽机车电力机车出现，马车司机失业了，但生活品质不是更好了吗？

人工智能是基于大数据的深度学习与模拟，它总是干不过我们人类的右脑，那里面装满了无法靠数据模拟分析而得到的奇思异想和各类创意。

所以我认为，将来的人工智能，将臣服于我们的右脑，借助人工智能类似左脑的工具，人类生活必将更加美好！

现在处在10岁少年阶段，即将爆发的前夜

大公司还没有真正开始使用人工智能

人工智能主要技术方向

1.GPU服务器

2.智能芯片

3.基于文字的人工智能

4.基于图像和视频的人工智能

5.基于语音的人工智能

还有那方面的人工智能?还需要了解哪些人工智能技术和云计算技术，V聊:royzhen1

AI可以给制造业带来哪些进步和帮助？

AI是人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。可以说人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。

Al可以应用领域非常多，比如：机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，机器人工厂，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

那么，AⅠ能给制造业带来什么进步和帮助呢？

目前智能制造的发展，大概有两种路径：一是互联网信息技术企业向人工智能制造业企业转型；二是制造业企业向人工智能制造业企业方向拓展。相比之下，第二种路径对我国产业升级作用更为直接。

制造业智能化转变主要有三个环节：人工智能技术本身进步、人工智能在制造业场景运用和拓展、制造业智能化模式的构建与创新。

我们中国发展智能制造，首先有助于我国制造业从目前阶段转型升级至人工智能时代，进一步提升行业标准及产品品质。其次也是同时，降低我国制造业的人力成本上涨较快的压力。第三与互联网大数据密切结合，可以实现定单生产，降低库存，降低资源浪费。

去年7月21日，国务院新闻办公室举行国务院政策例行吹风会，重点介绍《新一代人工智能发展规划》的编制情况。科技部副部长李萌在回答记者提问时表示，经过60多年的演进，人工智能出现了一些新特点，包括《规划》当中讲到“它呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放和自主智能的特点”。

所以不论是近期还是长远看，人工智能都值得中国制造业的企业家们深度关注。

以我所在集成电路制造业为例回答一下这个问题。

集成电路制造行业的生产线本身就会产生海量的数据，一个fab（芯片工厂）的数据存储服务器的规模可能并不亚于一个中型互联网企业。

事实上，先进的工厂已经没法脱离AI而运行，因为依靠人力的方式已经无法快速高效的处理海量的数据。只有通过智能化的系统，才能够实现如此繁琐复杂的生产。

在生产线上，能在诸多场景中找到基于AI、机器学习的智能化系统，包括但不局限于：

先进工艺控制系统

工艺错误自检系统

量测与分析系统

良率预测与相关性分析

实时货物排期系统

总体而言，AI已经成为集成电路制造业中最有力的武器之一。

AI促进了芯片的研发制造与良率提升，从而大大缩短了产品换代的周期，从而生产出性能更为强大的芯片，反过来，新世代的芯片又为下一代人工智能产品提供了重要的硬件支撑，这简直就是行业与行业之间互相促进从而良性循环的典范。

AI应用日渐成熟，对制造业和服务业带来很大利益。

1，首先代替人工，减少劳动力，可以做到7X24X365持续工作。

2，降低企业深生产成本，目前企业生产成本人工占比很大，长远计算可节省90%人工成本。

3，减少出错率，更加高效，保证质量。

4，结合大数据，从生产到销售，可实现订单按需生产，避免产能过剩和资源浪费。

5，提升企业整体市场竞争力。

6，带动产业整体发展。实现互联网➕5G➕工业物联网➕AI大数据➕云计算。

人工智能对于制造业的影响有几方面：

（1）机器将部分取代人的工作，实现智能自动化。在中国、日本等国家，可以弥补由于老龄化、人力资源成本提升带来的劳动力短缺问题。

（2）人工智能通过增强劳动力技能带来生产效率的提升，以提高人的效率，经过重新培训的员工可以执行更高级的设计、编程和维护任务或创造性的工作。

（3）人工智能与制造业的深度融合不但将加速新产品的开发过程，还将彻底颠覆原有的生产流程，人工智能程序不仅可以自动完成任务，而且还可以实现全新的业务流程。比如，根据客户的个性化需求自定义产品配置。这将是人工智能在制造业领域的最终目标。

得益于云计算以及大数据存储和分析方面的最新创新，人工智能在提高制造环境的效率，提高性能方面取得了长足的进步。人工智能还提供关键信息，以帮助经理制定更明智的业务决策。

根据Research and Market s 的最新报告，从2017年到2025年，人工智能市场预计将以52％的复合年增长率（CAGR）增长。

机器自动化可以更快，更有效地生产高质量的产品，同时提供关键信息以帮助管理人员做出更明智的业务决策。但是仍然存在一些障碍：许多公司都不愿意共享敏感的生产和过程数据。集成来自车间和后勤部门的大量数据以创建实时洞察力也是一个挑战。为了使智能工厂作为统一系统工作，一些公司使用了中间件平台，即“将客户端和后端系统以及“胶合”程序连接在一起的软件层”。 这是制造商通过使用AI来提高生产力水平的5种方法。

1.更准确的需求预测使用人工智能和机器学习

系统可以测试数百种生产和结果可能性的数学模型，并在分析时更加精确，同时适应新信息，例如新产品介绍，供应链中断或产品的突然变化。需求。根据咨询公司麦肯锡（McKinsey）的说法，由于采用了机器学习技术，因此可以将总体库存减少20％到50％。人工智能还可以通过盘点库存等简单方法来提高效率。使用复杂的无人机在仓库中飞行，扫描物品并检查是否放错了地方，可以在24小时内完成一项耗时一个月的员工在沃尔玛完成的任务。

2.风控部门意识到值得在预测性维护上进行投资

这是提高运营效率的可靠方法，因此几乎对利润产生了直接影响。预测性维护使用传感器来跟踪设备的状况并持续分析数据，从而使组织能够在实际需要设备时为其提供服务，而不是按计划的服务时间进行维护，从而最大程度地减少了停机时间。甚至可以对机器进行设置，以便他们评估自己的条件，订购自己的替换零件并在需要时安排现场技术人员。进一步进行预测性维护，基于大数据的算法可用于预测未来的设备故障。

3.个性化营销服务，千人千面

超个性化的制造业人工智能和软件智能的进步使公司能够通过制作与个人消费者高度相关的产品和服务，将个性化提升到一个新的水平。这很重要，因为个性化很重要。在最近的一项调查中，有20％的消费者表示，他们愿意为个性化产品或服务支付20％的溢价。愿意个性化产品的品牌也能够与客户建立更大的信任。根据埃森哲的数据， 美国和英国83％的消费者愿意让值得信赖的零售商使用其个人数据来接收量身定制的针对性产品，推荐和优惠。

4.AI优化制造流程

优化制造流程到今年年底，预计将有许多运行AI引擎的机器类型运行机器学习算法，这些算法能够自动提高制造流程的效率。AI系统将监视使用的数量，周期时间，温度，交货时间，错误和停机时间，以优化生产运行。AI部署的第一步将是“操作员协助”模式，其中AI将在后台运行并向操作员提出建议。AI系统将使用操作员的最终决定来学习人脑的表现，从而可以“操作员替换”模式进行部署。将来，人工智能将使我们能够在与供应商无关的环境中将数据转换为智能，其中所有机器都使用相同的语言，

5.自动化的物料采购分析与机器学习相结合

自动化的物料采购分析与机器学习相结合，将记录和批判所有内容，包括报价和建立供应链的初期阶段。麦肯锡预测，机器学习将使供应链预测错误减少50％，并将与运输和仓储以及供应链管理相关的成本分别减少5％至10％和25％至40％。霍尼韦尔已经将AI和机器学习算法集成到采购，战略采购和成本管理中。

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