人工智能ai到底值不值钱（人工智能AI是否已带来了颠覆性的产业价值）
人工智能ai到底值不值钱（人工智能AI是否已带来了颠覆性的产业价值）例如硅谷的Ellie公司可以利用AI，通过面部表情对病人进行心理诊疗，并且开具处方药。同时，它可以与大量的数据进行对比，诊断更准确。人工智能最擅长的就是快速处理海量数据，通过深度学习从大数据中总结、发现规律。科学家们利用这个特点，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠的诊断和治疗方案，达到智能诊疗的目的。具有巨大的潜力人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者的服务。趋势2：AI导入医疗保健行业维持高速成长
人工智能AI技术正在改变着各个行业领域，比如在医疗保健领域，人工智能支持的预测分析使医生能够更加准确地检查患者的健康状况。又比如在物流行业，物流中的人工智能具有显著提高业务运营的能力，预测分析可以有效地估计供应商的库存需求，并优化路线以节省管理费用。
AI通过模拟、延伸和扩展人类智能，产生具有类人智能的计算系统。伴随着互联网技术特别是大数据、云计算的深度发展，人工智能从长期的“不温不火”状态骤然变热，在全球掀起一股新的发展浪潮，相信AI在未来一定会带来了颠覆性的产业价值？
因此，大家在申请交互类专业时，把握人工智能AI潮流趋势，会有助于获取制作作品集的灵感与方向。克瑞思带大家一起了解人工智能AI的8大趋势吧~
趋势1：AI于各行业垂直领域应用
具有巨大的潜力人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。
而驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者的服务。
趋势2：AI导入医疗保健行业维持高速成长
人工智能最擅长的就是快速处理海量数据，通过深度学习从大数据中总结、发现规律。科学家们利用这个特点，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠的诊断和治疗方案，达到智能诊疗的目的。
例如硅谷的Ellie公司可以利用AI，通过面部表情对病人进行心理诊疗，并且开具处方药。同时，它可以与大量的数据进行对比，诊断更准确。
人工智能还应用在临床试验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推广和销售开发，改善医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。
趋势3：AI取代屏幕成为新UI/UX接口
由于人工智能透过自然语言处理与机器学习让技术变得更为直观，也变得较易操控，未来将可以取代屏幕在用户接口与用户体验的地位。
人工智能除了在企业后端扮演重要角色外，在技术接口上也可承担更复杂角色。例如：使用视觉图形的自动驾驶车，透过人工神经网络以实现实时翻译，也就是说，人工智能让接口变得更为简单且更有智能，也因此设定了未来互动的高标准模式。
趋势4：未来手机芯片一定内建AI运算核心
现阶段主流的ARM架构处理器速度不够快，若要进行大量的图像运算仍嫌不足，所以未来的手机芯片一定会内建AI运算核心。
例如，苹果的Face ID脸部辨识就是3D深度感测芯片加上神经引擎运算功能，整合高达8个组件进⾏分析，分别是红外线镜头、泛光感应组件、距离传感器、环境光传感器、前端相机、点阵投影器、喇叭与麦克风。苹果强调用户的⽣物识别数据，包含：指纹或脸部辨识都以加密形式储存在iPhone内部，所以不易被窃取。
趋势5：AI芯片关键在于成功整合软硬件
AI芯片的核心是半导体及算法。AI硬件主要是要求更快指令周期与低功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神经元芯片，且须与深度学习算法相结合，而成功相结合的关键在于先进的封装技术。
趋势6：AI自主学习是终极目标
AI“大脑”变聪明是分阶段进行，从机器学习进化到深度学习，再进化至自主学习。目前，仍处于机器学习及深度学习的阶段。
在人工智能学界，有一条著名的莫拉维克悖论，讲的是要让电脑同成人下棋是非常容易的，但要让电脑像一岁孩子一样感知和行动，却是相当困难。
人工智能科学家们正在不断突破，比如说装备了人工智能大脑的无人机，它可以不需要程序设定，像人类一样观察现场，调整自身姿态，做出穿越窗户的决策；而能够模拟人类大脑的第二视觉系统的无人机则可以进行本能的闪避反应。
在未来，这种类脑智能的机器人，将走出实验室，产业化进入人类生活，他们不仅可能拥有人类的感知、学习和决策能力，而且可以拥有更为强大迅捷的躯体，人类社会将发生革命性变化。
趋势7：最完美的架构是把CPU和GPU结合
未来，还会推出许多专门的领域所需的超强性能的处理器，因CPU适应于各种设备和场景，所以最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来。
趋势8：AR成为AI的眼睛/两者互补不可或缺
未来的AI需要AR，未来的AR也需要AI，可以将AR比喻成AI的眼睛。为了机器人学习而创造的虚拟世界，本身就是虚拟现实。还有，如果要让人进入到虚拟环境去对机器人进行训练，还需要更多其它的技术。展望未来，随着AI、物联网、VR/AR、5G等技术成熟，将带动新一波半导体产业的30年荣景。
