admin 一、人工智能产业标准？
1、大数据标准。规范人工智能研发及应用等过程涉及到的数据存储、处理、分析等大数据相关支撑技术要素，包括大数据系统产品、数据共享开放、数据管理机制、数据治理等标准。
2、物联网标准。规范人工智能研发和应用过程中涉及到的感知和执行关键技术要素，为人工智能各类感知信息的采集、交互和互联互通提供支撑。包括智能感知设备标准、感知设备与人工智能平台的接口和互操作等智能网络接口、感知与执行一体化模型标准、多模态和态势感知标准等。
3、云计算标准。规范面向人工智能的云计算平台、资源及服务，为人工智能信息的存储、运算、共享提供支撑。包括虚拟和物理资源池化、调度，智能运算平台架构，智能运算资源定义和接口、应用服务部署等标准。
4、边缘计算标准。规范人工智能应用涉及的端计算设备、网络、数据与应用。包括数据传输接口协议、智能数据存储、端端协同、端云协同等标准。
5、智能传感器标准。规范高精度传感器、新型MEMS传感器等，为人工智能的硬件发展提供标准支撑，包括传感器接口、性能评定、试验方法等标准。
6、数据存储及传输设备标准。用于规范数据存储、传输设备相关技术、数据接口等。
二、人工智能服务行业的发展？
人工智能服务将走向价值链上游。目前，在服务行业人工智能主要用于辅助人工或提供更便捷的后台处理，却较少直接提供对客服务，即使有少量应用也仅是送餐机器人之类价值较低的服务。
而自然语言处理将使人与机器的交流更加容易，用来处理语言的机器学习算法的提升会让人们与计算机之间的交流更加容易。
自然语言处理的进步会在未来大幅改善人与机器之间的交流。
受益于自然语言处理技术的发展，未来在服务行业人工智能将提供更多的直接对客服务，结合机器学习获得更多的服务技能和知识图谱，人工智能逐步走向服务价值链的上游。
三、什么是人工智能，它有哪些特点？
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。 对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能。 “机器思维”同人类思维的本质区别： 1.人工智能纯系无意识的机械的物理的过程，人类智能主要是生理和心理的过程。 2.人工智能没有社会性。 3.人工智能没有人类的意识所特有的能动的创造能力。 4.两者总是人脑的思维在前，电脑的功能在后。[编辑本段]【强人工智能和弱人工智能】 人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy|）在1956年的达特矛斯会议（DartmouthConference）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性。总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。 希望能帮到你
四、人工智能前景和现状？
首先，目前人工智能是科研创新的热点领域，大量的创新成果在不断涌现，而且很多成果的落地应用前景也比较广阔，相信在产业互联网的推动下，人工智能领域将迎来新的创新场景，也会有更多的同学致力于人工智能领域的课题项目。
如果把人工智能按照计算智能、感知智能和认知智能这三个阶段来划分，那么目前人工智能正处在从计算智能向感知智能发展，随着物联网、基础网络通信技术的发展，感知智能阶段将会把更多的人工智能成果落地到应用场景当中，比如当前的智能驾驶就是一个典型的代表。
虽然我们不能否认人工智能技术目前依然存在很多问题，包括可解释性，包括训练成本，包括隐私计算，包括安全性等等，但是目前大规模训练模型的效果已经比较理想了，在某些场景下已经达到甚至超过了传统的人力解决方案，随着可信任人工智能等技术的发展，相信很多阻碍人工智能技术落地应用的障碍将逐渐被扫清。
近些年来我也一直在跟不少国内外互联网大厂开展合作，其中人工智能相关技术是合作的重点领域，包括深度学习平台工具、数字孪生、智能驾驶等等，目前也取得了一些成果，其中有一部分成果的应用前景已经越来越清晰了。
当前人工智能领域的研究方向很多，很多优秀的科研团队也在不断加强自己的研究意义，比如积极探寻人工智能背后的大一统理论，而且目前已经取得了一些成果，这也给很多同学带来了启发。
人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到计算机、数学、统计学、控制学、经济学、哲学、神经学和语言学等，所以制约人工智能技术发展的因素就非常多，但是这也意味着任何一个领域的突破都有可能把人工智能技术带入到一个新的阶段，所以现在很多同学也开始在相关学科寻找答案。
