一、人工智能就业现状？
就业情况很好
2023人工智能专业毕业后的就业方向有：机器视觉、微电子技术、集成电路、通讯、机械设备制造、人脸识别和视网膜识别软件开发、掌纹识别、智能搜索、自动程序设计、机器语言、语言和图像理解、遗传编程
二、人工智能发展前景如何？
人工智能的发展现状处于成长期，由于相关人才的数量比较少，人工智能的人才市场处于空缺，出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展；一些省份也比较重视人工智能的发展，所以人工智能专业就业前景还是一
三、人工智能制造的现状和前景怎样的 如何迎接其带来的机遇和挑战 请结合材料简要分析？
在抖音刷到有人入住了马云创办的一个人工智能酒店一夜的详细情况。从价格来说，没有贵，所有服务都是人工智能，从入驻，到自己的房间，一切都是智能化。
开始感觉新奇，但后来想想，这种人工智能没有人的隐私空间，让人心踏实不下来。
我觉得这种人工智能的酒店有人喜欢，有人排斥。他不会发展成大的规模，一是成本投入大，未来前景具有大的挑战。
四、AI的发展状况和前景？
中国政府将人工智能上升到国家战略层面。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确指出新一代人工智能发展分三步走的战略目标，到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
中国人工智能在人才储备方面较弱
1981年9月，来自全国各地的科学技术工作者300余人在长沙出席了中国人工智能学会 (CAAI)成立大会，此后中国的人工智能开始正式迈入发展阶段。对比2019年中国与全球人工智能发展情况，在Al相关论文发布数量、企业数量、融资总额、产业规模、专利申请数量等方面中国均居世界头部阵营，具有充分的市机场竞争力。
中国在人才储备相较弱，但已经在全力补足短板。目前全国已经有35所高等院校开设了Al专业，国际交流和国际人才引进也在不断加深，未来5年内将有大量从业者涌入市场。
重应用而不重基础研发也是中国人工智能行业存在的固有问题，研发型企业远少于应用型企业的隐患随着中美专利竞争而浮现，政府开始重视Al基础层创业公司的培养，资本方也更加关注Al芯片、机器学习算法、数据处理等产业链上游企业的发展，科技巨头企业更是提前进行了Al生态布局，建立了产业联盟，在各方的努力中中国Al市场处于从局部向整体发展的上升期，行业前景良好。
人工智能赋能实体经济
近几年，人工智能技术在实体经济中寻找落地应用场景成为核心要义，据艾瑞资料库数据显示，2018年中国人工智能赋能实体经济的市场规模达到251亿元，赋能价值有望在2021年突破千亿。人工智能技术与传统行业经营模式及业务流程产生实质性融合，智能经济时代的全新产业版图初步显现。
现阶段的人工智能主要赋能公共安全领域
根据艾瑞的资料库数据显示，2019年AI+安防占人工智能赋能实体经济的50以上，其次是AI+金融和AI+营销，分布占比15.8%和11.6%。前瞻分析一方面是由于安防领域国企数量较大易于前期的政策推动，另一方面是智慧城市对公共安全的需求。前瞻初步估算，民企活力将逐步显现，未来AI+营销和AI+金融的赋能价值将持续提高。
互联网公司是最大的AI投入者 主要投资在计算机视觉类
根据艾瑞数据分析，2019年中国科技企业技术研发投入约为4005亿元，其中人工智能算法研发投入占比为9.3%，超370亿元，且大部分投入来自互联网科技公司。主要Al算法应用领域——计算机视觉、语音识别/语音合成，以及自然语言处理占比分别为22.5%、2.3%和7.1%，三者中计算机视觉相关算法研发投入占比最大，这与视觉相关创业公司数量、产业需求和政策导向呈正相关联系，计算机视觉目前仍是中国最具代表性的Al应用技术。
五、人工智能发展状况分为哪三种类型？
人工智能分为三种类型，分别是弱人工智能、强人工智能、超人工智能。其特点如下：
1、弱人工智能。弱人工智能的英文是Artificial Narrow Intelligence，简称为ANI， 弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能阿尔法狗，但是它只会下象棋，如果我们问它其他的问题那么它就不知道怎么回答了。只有擅长单方面能力的人工智能就是弱人工智能。
2、强人工智能。强人工智能的英文是Artificial General Intelligence，简称AGI，这是一种类似于人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。强人工智能就是一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。
3、超人工智能。超人工智能的英文是Artificial Superintelligence，简称ASI，科学家把超人工智能定义为在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。超人工智能也正是为什么人工智能这个话题这么火热的缘故，同样也是为什么永生和灭绝这两个词总是出现在人们的口中。所以对于超人工智能的发展还是需要我们好好把控的。
六、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。
七、1976至1982年人工智能处于什么？
1976至1982年人工智能处于第一次低谷期。
70年代，人工智能进入了一段痛苦而艰难岁月。由于科研人员在人工智能的研究中对项目难度预估不足，不仅导致与美国国防高级研究计划署的合作计划失败，还让大家对人工智能的前景蒙上了一层阴影。与此同时，社会舆论的压力也开始慢慢压向人工智能这边,导致很多研究经费被转移到了其他项目上。
在当时，人工智能面临的技术瓶颈主要是三个方面，第一计算机性能不足，导致早期很多程序无法在人工智能领域得到应用；第二，问题的复杂性，早期人工智能程序主要是解决特定的问题，因为特定的问题对象少，复杂性低，可一旦问题上升维度，程序立马就不堪重负了；第三，数据量严重缺失，在当时不可能找到足够大的数据库来支撑程序进行深度学习，这很容易导致机器无法读取足够量的数据进行智能化。
因此，人工智能项目停滞不前，但却让一些人有机可乘,1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现“宏伟目标”上的失败。由此，人工智能遭遇了长达6年的科研深渊。
八、ai技术的发展与现状？
一、发展现状
1. 深度学习技术的突破深度学习是近年来人工智能领域最具影响力的技术之一，它是一种模仿人脑神经网络的机器学习方法。通过大量数据的训练，深度学习模型可以在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得突破性进展。
2.产业应用的广泛化人工智能技术已经广泛应用于各个行业，如金融、医疗、教育、交通等。例如，金融领域的智能投顾、医疗领域的辅助诊断、教育领域的个性化学习以及交通领域的无人驾驶等。
3. 国际竞争的加剧随着人工智能技术的发展，全球各国纷纷加大投入，力图在这一领域取得领先地位。美国、中国、欧洲等地区均在人工智能领域展开了激烈的竞争，形成了一种全球竞争的态势
二、前景展望
1. 技术创新将持续推动人工智能发展未来，人工智能技术将在算法、硬件、数据等方面不断创新。深度学习、强化学习、迁移学习等技术将得到更广泛的应用，推动人工智能向更高层次发展。
2.人工智能与其他技术的融合人工智能将与大数据、云计算、物联网等新兴技术深度融合，为更多领域提供智能化解决方案。例如，智慧城市、智能制造、智能农业等领域将迎来更多创新机遇。
3.伦理与法律问题将受到关注随着人工智能技术的广泛应用，伦理与法律问题也将受到越来越多的关注。如何确保数据隐私、避免算法歧视、处理人机责任等问题将成为未来人工智能发展的重要议题。
4.人工智能将改变人类生活与工作方式人工智能将对人类生活与工作方式产生深刻影响。一方面，人工智能将帮助提高生产效率、降低成本；另一方面，它也将挑战传统行业的就业格局，需要人们不断学习新技能以适应变革。