2020是非常特殊的一年，突如其來的疫情，會改變很多人對未來產業，城市管理，人類生活的想法，同時從經濟周期角度，社會均衡發展的角度，AI產業加速落地成為重要產業趨勢明顯，其中最大的就是在各個行業解決方案的加速落地，應用AI提升各行各業的效率，其中包括了以下幾點：

無人機，機器人的AI方案在巡查，勘測，物流等領域落地各個行業；

傳統IT和自動化行業的AI化升級改造；

城市視頻智能化的AI基礎設施持續落地更多應用領域；

企業服務管理端的智能升級；

移動互聯網信息內容端的AI大數據應用，包括視頻，AR，VR等更多新的媒體互動模式中AI的部分；

今年也會是AI對整體人類物聯網空間感知分析，挖掘更多信息，創造新的應用和行業的元年，會有各種模式的嘗試，當估計還在孕育中。

今年也會有很多之前看好的行業發生重大變化，因為這次黑天鵝的到來，行業變化加速了很多…

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

人工智慧的定義可以分為兩部分，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。總的來說「人工系統」就是通常意義下的人工系統。

關於什麼是「智能」，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND））等等問題。因此人工智慧的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關於動物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智慧相關的研究課題。

人工智慧在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。並在機器人，經濟政治決策，控制系統，模擬系統中得到應用。

2020年，人工智慧行業又將迎來怎樣的發展趨勢？

根據相關數據顯示，2019年全球私有AI投資超過700億美元，自動駕駛汽車在過去一年獲得了投資的最大份額（77億美元，佔比9.9%）。那麼，隨著5G時代的來臨，解決了數據傳輸的問題，AI產業必然會迎來新一根據現有數據分析，AI商業集群並不單單為一線城市壟斷，二三線城市，如合肥，南京，武漢等也有不小的AI產業集群，隨著人工智慧技術的愈加成熟，AI將進入普及階段，進行應用落地。同時各大相關企業為了在同行業競爭中不落下風紛紛開始進軍人工智慧領域。

未來，更多人的工作將是負責機器人維護和操作等工作，傳統行業從業者為機器代替將形成常態，未來幾年相關製造業工人或將面對失業潮。

相關政策顯示，2020年，我國將在AI技術領域達到或接近國際先進水平；各省市也相繼出台相關規劃，提出加快當地人工智慧產業發展，推動人工智慧與實體經濟的深度融合。目前AI已涉足多個領域，如AI釀造啤酒，識別雷達圖像等。

2020年，是人工智慧發展的又一個元年，也將是AI普及應用的起始.輪的大規模發展。未來十年，將是AI技術的普及階段。

1.人工智慧和更好的醫療保健

人工智慧實際上將改變患者的治療方式。AI可以在更短的時間內以較少的成本執行許多任務，並簡化了患者，醫生和醫院管理人員的生活。MRI，X射線機和CT掃描儀的功能無可爭議。機器人醫生正在通過使手術更清潔，更精確來逐步佔領手術現場。與皮膚科專家相比，人工智慧已經能夠更準確地檢測皮膚癌，因此通過賦予人工智慧，疾病檢測將更加準確。

2.量子計算將向人工智慧附加費

2020年值得關注的另一趨勢將是量子計算和AI的進步。量子計算有望徹底改變計算機科學的許多方面，並有望在未來增強AI。它旨在極大地提高我們生成，存儲和分析大量數據的速度和效率。這對於大數據，機器學習和AI認知可能具有巨大的潛力。通過大幅度提高篩選速度並理解海量數據集，人工智慧和人類應會受益匪淺。它甚至可能引發新的工業革命。只有時間會給出答案。

3.計算機圖形學將從人工智慧中受益匪淺

2020年值得關注的趨勢之一將是在計算機生成的圖形中使用AI的進步。對於更逼真的效果（例如在電影和遊戲中創建高保真環境，車輛和角色）而言，尤其如此。在屏幕上創建逼真的金屬副本，木材或葡萄皮的暗淡光澤通常是非常耗時的過程。對於人類藝術家，它也往往需要大量的經驗和耐心。各種各樣的研究人員已經在開發新方法來幫助AI做繁重的工作。AI正在用於改善光線追蹤和柵格化等功能，以創建一種更便宜，更快捷的方法來渲染計算機遊戲中的超真實感圖形。維也納的一些研究人員在藝術家的監督下，他們還在研究部分或全部自動化流程的方法。使用神經網路和機器學習從創建者那裡獲取提示，以生成示例圖像以供批准。

4. AI和Deepfake變得更加真實

Deepfakes是近年來出現了巨大進步的另一個領域。2019年，許多社交媒體網路都傳播了大量的虛假信息。但是隨著時間的流逝，這項技術只會變得更加複雜。這為可能在現實世界中損害或破壞人們聲譽的一些令人擔憂的後果打開了大門。隨著Deepfake越來越難以與真實錄音區分開來，我們將來如何判斷它們是否為假冒產品？這非常重要，因為深造品很容易被用來散布政治錯誤信息，公司破壞甚至是網路欺凌。谷歌和Facebook一直試圖通過發布數千個Deepfake視頻來教導AI如何檢測它們來克服這一問題。不幸的是，似乎他們有時也難過。

5.人工智慧和自動機器學習（AutoML）

數據預處理，轉換AutoML具有執行ETL任務的能力，很可能在2020年變得更加流行。AutoML技術可以自動進行模型選擇，超參數優化和評分，而其他雲提供商已經提供了「自動駕駛」替代服務。

6.人工智慧和聯合機器學習

早在2017年，Google引入了分散式學習的概念，該方法使用分散的數據對模型進行部分或全部訓練。考慮考慮在計算機上訓練基準模型，然後將模型交付給最終用戶，最終用戶可以訪問數據（在他的手機，筆記本電腦，平板電腦上），這些數據用於微調和個性化模型。一旦基線模型滿足某些要求，就可以將模型交付給客戶端，客戶端最終將對其進行培訓，而無需與外部參與者共享任何用戶數據。

7.人工智慧和安全性高級生物識別服務

人工智慧人工智慧已成為我們生活的基本方面，並通過機器展示了智能。當與生物認證數據一起使用時，它可以提供真正的認證解決方案，從而使網路罪犯難以上當。AI正在增強生物識別ID驗證，以提高安全性。的確，將來可以確定一個人是否受到創傷或憤怒。到2020年，這一創新技術將以可靠和更高的精度得到擴展。

攝像頭和音箱的行業落地方案吧；

沒有這樣的預測能力。只能說在深度學習大行其道的時代。我覺得兩個方向可能會成為趨勢：

  1. 讓深度網路具有某種程度上的可解釋性
  2. 少批量數據訓練和提高模型對數據的泛化能力

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