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用微信扫码二维码分享至好友和朋友圈来源：高校人工智能与大数据创新联盟人工智能专业是我国高校人才计划设立的专业，专业代码080717T，专业层次本科，学科门类工学，专业类别电子信息类，修学年限四年，授予工学学士学位。人工智能专业旨在培养人工智能产业的研究型、应用型人才，推动人工智能一级学科建设。2018年4月，教育部研究制定《高等学校引领人工智能创新行动计划》，并研究设立了人工智能专业，进一步完善我国高校人工智能学科体系。迄今为止，我国共有497所（含2所重复备案高校）普通高校成功备案人工智能本科专业。2023年教育部公布全国59所普通高校成功备案“人工智能”本科专业，2022年教育部公布全国95所普通高校成功备案“人工智能”本科专业，2021年教育部公布全国130所普通高校成功备案“人工智能”本科专业，2020年全国180所普通高校成功备案“人工智能”本科专业，2019年全国35所普通高校成功备案“人工智能”本科专业。需要说明的是，同济大学人工智能专业分别于2018年、2021年进行两次备案，修业年限分别是2年、4年；商洛学院分别于2021年和2022年两次备案人工智能专业。当前，我国高校人工智能专业建设工作处于稳步推进阶段。但总体而言，高校人工智能专业建设起步晚，底子簿，目前占全国普通高校总量比例三分之一左右。为了全面反映我国高校人工智能(本科)教育教学总体规模、行业地区分布状况及发展水平，促进高校人工智能教育事业健康、持续发展，2023年3月～4月，全国高校人工智能与大数据创新联盟针对全国已经开办、正在开办、即将开办人工智能专业的497所普通高校进行调研，调研范围包括高校自身的品牌影响力、人工智能专业师资力量建设情况、人才培养方案和目标、课程体系建设情况、专业教材开发与师资力量情况、人工智能实验室建设与运行情况、教学成果、人工智能实训基地服务能力、教师接受人工智能知识培训的人数与次数、 举办人工智能活动的次数及规格规模等十个方面，结合上述因素对高校人工智能专业教育教学实力进行综合打分、抽样调研，并最终以“排行榜”的形式向社会公布调研结果，以此服务国家人工智能战略，引领高校人工智能专业发展。本次调研本着“公开、公平、公正”原则，根据媒体公开报道资料及问卷调查反馈，将当前高校人工智能专业教育教学总体实力分为四类：A类、B类、C类、D类、E类。同时，每类分为三档， 其中，A类三档包括：A+类、A类、A-类；B类三档包括：B+类、B类、B-类；C类三档包括：C+类、C类、C-类；D类三档包括：D+类、D类、D-类；E类三档包括：E+类、E类、E-类。“A类”表示人工智能专业教育教学综合实力总体水平位居全国高校之首。从排名情况来看，排名进入全国前10名的高校分别是：中国科学院大学、清华大学、北京大学、西安电子科技大学、南京大学、浙江大学、中国科学技术大学、哈尔滨工业大学、北京航空航天大学、上海交通大学。中国科学院大学于2021年成功备案人工智能本科专业，该校人工智能专业建设依托中国科学院自动化研究所，该所在人工智能领域具有强大的研究实力和人才资源背景。中科院人工智能学院面向国际科学前沿，下设模式识别、人工智能基础、脑认知与智能医学、智能人机交互、智能机器人、智能控制等6个教研室，2021年增设人工智能本科专业，进一步完善了人工智能学科体系；清华大学人工智能研究院依托清华大学优势学科，以未来人工智能的原创性基础理论为发力点，力求在探究智能本质的基础上，产生人工智能基础理论和关健技术上的颠覆性创新成果。2020年清华大学成功备案人工智能本科专业，进一步完善了人工智能学科体系；清华大学计算机系教授、中国科学院张钹院士出任清华大学人工智能研究院首任院长；北京大学是中国最早开展人工智能研究的大学之一，1988年成立了人工智能领域最早的国家重点实验室之一，2002年创办了中国第一个智能科学系，2007年最早建成本、硕、博完整的智能科学培养体系。2021年，北京大学成功备案人工智能本科专业。全校目前从事人工智能研究的相关教师超过两百多人；西安电子科技大学人工智能学院在“智能科学与技术”、“人工智能”两个专业招收本科生，设有“图灵人工智能科学实验班”，在人工智能领域相关学科招收博士和硕士研究生，着力打造人工智能领域高端人才培养基地；南京大学人工智能学院致力于建设一流的人工智能基础研究基地和人才培养基地，打造人工智能学科高峰，以自身实践探索人工智能内涵式发展新道路，南京大学周志华教授长期从事人工智能、机器学习和数据挖掘研究，是我国人工智能领域一位具有重要国际影响力的代表性学者；对于人工智能学科建设、人才培养、技术研发，浙江大学一直走在全国高校的前列。浙江大学人工智能硕博人才依靠计算机科学与技术学院进行招生，浙江大学人工智能专业围绕人工智能促进多学科交叉融合与应用驱动赋能等重大需求，重点开展人工智能理论、模型、芯片和系统等方向研究，形成人工智能发展技术链。在人工智能专业本科阶段，浙江大学设置工科实验班（竺可桢学院图灵班），拥有雄厚的教学科研力量，其中包括图灵奖的获得者Whitfield Diffie教授、吴朝晖院士、陈纯院士、潘云鹤院士、沈向洋院士；“A类”其他高校还包括北京理工大学、西安交通大学、电子科技大学、中国人民大学、复旦大学、天津大学、重庆大学、四川大学、武汉大学、厦门大学、山东大学、同济大学、吉林大学、西北工业大学、华中科技大学、华南理工大学、北京师范大学、湖南大学、中山大学、中国农业大学、中南大学、东南大学、大连理工大学等全国120所高校。“B类”表示人工智能教育教学综合实力总体水平位居全国高校第二，包括上海对外经贸大学、重庆交通大学、河北大学、上海师范大学、天津理工大学、北京建筑大学、华南农业大学、沈阳航空航天大学、、江西理工大学、沈阳大学、长春大学、长春师范大学、中原工学院、浙江财经大学、东华理工大学、福州大学、昆明理工大学、长沙理工大学、广东工业大学、山东师范大学等全国115所高校。“C类”表示人工智能教育教学综合实力总体水平位居全国高校第三，包括广东技术师范大学、浙江师范大学、中南林业科技大学、海南师范大学、重庆工商大学、上海电机学院、广东财经大学、江汉大学、湖南第一师范学院、广西民族大学、聊城大学、青海民族大学、新疆农业大学、齐齐哈尔大学、河北金融学院等全国115所高校。“D类”表示人工智能教育教学综合实力总体水平位居全国第四，包括中国民用航空飞行学院、北京石油化工学院、石家庄学院、安徽科技学院、厦门工学院、福州外语外贸学院、郑州科技学院、中原科技学院、广州华立学院、广州商学院、广东理工学院、信阳师范学院、四川旅游学院、淮阴工学院、辽宁财贸学院等全国95所高校。“E类”表示人工智能教育教学综合实力总体水平位居全国第五，包括广西大学行健文理学院、山东现代学院、重庆邮电大学移通学院、吉林工程技术师范学院、山东女子学院、贵州民族大学人文科技学院、云南大学滇池学院、贺州学院、山东协和学院、济南大学泉城学院等全国67所高校。这是迄今为止，针对全国高校“人工智能”专业学科调查内容最全、规模最大、覆盖高校数量最多的排行榜，在年度会议上，将对入榜的在“人工智能”专业教育教学领域取得一定成绩和科研成果的部分高校颁发荣誉证书，树立行业标杆，促进专业发展、鼓励学科创新。全国高校人工智能与大数据创新联盟于2018年5月26日在北京中国科技会堂成立，是由一批积极投身于“人工智能、大数据、区块链”教育事业的高校、企事业单位、社会团体和个人自愿组成的公益性、全国性学术交流平台。联盟工作接受国家网信办、工信部等国家政府部门行政管理和业务指导。联盟对外开放，欢迎全国高校及优秀企业加盟合作（加盟微信13651193492）。全国普通高校“人工智能”本科专业教育教学综合实力排名主要依据：●高校自身的品牌影响力(权重比例20%)●高校人工智能专业师资力量建设情况(权重比例15%)●高校人工智能专业人才培养方案和目标(权重比例15%)●高校人工智能课程体系建设情况(权重比例10%)●高校人工智能专业教材开发与人员投入情况(权重比例5%))●高校人工智能实验室建设与运行情况(权重比例15%)●高校人工智能专业教学科研成果数量和质量(权重比例5%)●高校人工智能专业实习实训基地服务能力(权重比例5%)●高校人工智能专业教师接受专业培训的人数与次数(权重比例5%)●高校主办承办人工智能专业活动的次数及规格规模(权重比例5%)全国高校人工智能与大数据创新联盟全国高校人工智能与大数据创新联盟（简称:高校联盟）是由清华大学、浙江大学、中南大学、东北大学、上海工程技术大学、重庆邮电大学、东北林业大学、佛山科学技术学院、曲阜师范大学、黑龙江大学、海豚大数据科技等全国54家高校、企业共同发起，于2018年5月26日在北京中国科技会堂正式成立。迄今为止，联盟发展会员300多家, 覆盖全国20多个省市。联盟由一批积极投身于“人工智能、大数据、区块链”教育事业的高校、科研机构、企事业单位和个人自愿组成的公益性、全国性学术交流服务平台。中国工程院原常务副院长、中国工程院院士潘云鹤、中国科学院院士陈国良、教育部政策法规司原司长孙霄兵担任联盟名誉理事长，中国工程院院士谭建荣担任联盟理事长。联盟工作接受工信部、国家网信办等政府部门行政管理和业务指导。联盟主要工作是推进产教融合、校企合作、协同育人。(加盟微信13651193492)高校区块链专委会全国高校人工智能与大数据创新联盟区块链专委会（简称:高校区块链专委会），是由北京大学、浙江大学、武汉大学、西南财经大学、北京交通大学、郑州大学、贵州大学、桂林电子科技大学、山西农业大学、佛山科学技术学院、陕西师范大学、中国网安、海豚大数据科技等全国40多家高校、企业和机构共同发起，于2019年12月7日在广东省佛山市正式成立。目前发展高校及企业会员70多家。中国工程院院士、浙江大学教授陈纯担任高校区块链专委会名誉顾问；北京航空航天大学数字社会与区块链实验室主任蔡维德教授、中国计算机学会区块链专委会主任斯雪明教授、中国人民银行数字货币研究所副所长狄刚担任高校区块链专委会名誉主任；北京大学信息科学技术学院区块链中心主任陈钟教授担任高校区块链专委会主任。高校区块链专委会主要工作是促进高校区块链教育，为高校区块链专业建设及学科发展提供专家咨询服务。高校元宇宙专委会全国高校人工智能与大数据创新联盟元宇宙专业委员会（简称:高校元宇宙专委会），是由清华大学、湖南大学、浙江大学、四川大学、汕头大学、河北金融学院、保定市元宇宙协会、英伟达中国、海尔衣联网研究院、海豚大数据科技(天津)有限公司等全国20多所高校、企业和机构共同发起，于2022年11月5日在北京正式成立。中国工程院院士、计算机软件与虚拟现实领域专家赵沁平担任高校元宇宙专委会名誉顾问；中国工程院院士、北京航空航天大学电气与自动化学院名誉院长、中国航天科工集团有限公司科技委高级顾问李伯虎担任高校元宇宙专委会名誉主任；清华大学信息国研中心可信软件和大数据部常务副主任邢春晓担任高校元宇宙专委会主任委员。目前已发展高校及企业会员30多家。高校元宇宙专委会主要工作是促进高校元宇宙教育、加强校企合作、推动元宇宙专业建设及学科发展，为元宇宙教育教学提供专家咨询服务。高校新商科专委会全国高校人工智能与大数据创新联盟新商科专委会（简称:高校新商科专委会），是由中央财经大学、中国人民大学、中国石油大学、北京师范大学、北京化工大学、北京石油化工学院、北京工商大学、北京语言大学、华北水利水电大学、广西科技大学、河北金融学院、天津财经大学、北京物资学院、西藏民族大学、北京信息职业技术学院、北京联合大学、北京经贸职业学院、北京财贸职业学院、海豚大数据科技等全国20多家高校、企业和机构共同发起，于2019年6月28日在北京中国科技会堂正式成立。目前发展高校及企业会员100多家。高校新商科专委会主要工作是促进高校新商科教育、推动高校新商科专业建设及学科发展，为新商科教育提供专家咨询服务。版权声明：转载文章和图片均来自公开网络，推送文章除非无法确认，我们都会注明作者和来源。如果出处有误或侵犯到原作者权益，请与我们联系删除或授权事宜联盟“资料图书馆”微信咨询特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.相关推荐热点推荐
2024-05-10 02:08:49
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（背景：这个问题太适合我了，我就是从传统行业转行进入人工智能领域的。本科毕业后做了几年金融产品经理，和人工智能完全不搭噶。虽然日常和IT打交道，但是完全不会写码，Sql也不会，日常数据分析全靠Excel。后来觉得还需要再深造，加上当时AI已经很火很火了，后续出国读了AI相关专业的硕士，从零开始学习编程，机器学习、人工智能，了解算法。回国后转行进入了一家AI独角兽企业做解决方案相关工作，用AI赋能传统行业。本回答是站在提问中快速了解AI的角度，如果是从零开始一步一步学习AI，读者可以查看知乎上其他专门的问题哈）1.如何向父辈、长辈其他非AI从业者浅显易懂介绍AI向长辈们介绍AI最好的方式就是用他们身边接触过的例子，已经了解过的事物进行类比，通俗易懂。比如长辈们都知道的谚语：“朝霞不出门，晚霞行千里”。这句话就是说如果早上有朝霞，说明今天天气可能不好。晚上有晚霞的话，第二天多半是个好天气。这个谚语就是人们从过往这么多天气现象中总结的。那么人工智能就是，将过往历史大量的天气数据给到机器，机器从中学习，慢慢机器会发现历史天气数据中”如果当天的天气中有朝霞，当天下雨的概率“相对于”当天天气中没有朝霞，当天下雨的概率“大很多。”如果当天的天气中有晚霞，第二天天气晴朗的概率“相对于”当天天气中没有晚霞，第二天天气晴朗的概率“大很多。机器就会拥有和人一样的“智能”。简单地说AI就是让机器从历史数据中进行学习，总结出一套有效的经验方法论，让机器拥有和人一样的智能，基于过去的经验去预判未来的事情。所以说历史数据很重要，历史数据越多，历史数据越准。那么机器学出来的人工智能也就越“智能”。如果再向他们介绍一些AI实际应用的案例，最简单的就是介绍人脸识别。机器通过学习，达到了比人眼识别人脸精确度更高的效果。2.传统行业从业者如何了解AI如果你是传统行业从业人员，你想了解AI是什么，尤其AI在你从事的行业有哪些应用，AI可以给你带来什么价值？2.1 初步抽象了解如果你只是想初步抽象了解一下，下面我将分行业为你介绍。2.1.1 金融银行业：目前AI在金融银行行业应用最多的几个场景是信贷申请反欺诈、反洗钱、信用卡交易反欺诈、银行转行反欺诈、团伙诈骗。相关的一些案例可以看这个官网(https://www.4paradigm.com/solution/ai-risk-irm/risk-detail-online)这里面我举一个例子就是信用卡交易反欺诈。我司曾经给某大型股份制商业银行做过信用卡交易反欺诈项目，之前该行都是通过专家规则来做的交易反欺诈，专家规则下该笔交易风险达到多少分的会进入人工外呼进行确认，确认该笔交易是否是本人交易。之前该行大概是专家规则评估风险分在Top 60%以上的，差不多可以覆盖99%的交易欺诈case。我司使用大规模机器学习建模以后将60%的比例下降到了40%左右，同时几乎可以覆盖100%的交易欺诈case。（因为涉及到商业机密，上述数字我按照实际情况进行一定程度的缩小或者扩大）该场景使用AI以后为传统行业的客户带来了三个价值：第一个最大价值就是帮助客户及时发现更多的欺诈风险，减少更多的损失；第二个价值就是为该行每天节省了大量的人力外呼成本，20%case量的降低，对于该行来说是极大的人力成本降低；第三个价值就是用户体验的提升，以前要打扰到60%的用户，现在只需要打扰40%的用户；上述这个案例AI带给传统行业的价值几乎是通用的。2.1.2 零售行业：目前AI在零售行业应用最多的几个场景是门店选址、供应链干线优化、智能推荐、销量预测以及线下业务非常大的一块门店数字化。门店选址： 传统零售行业线下开店，都需要开店专员到某个城市进行大量的线下调研，写各种调研报告然后进行各种比较，最终决定开店地点。AI时代如何进行门店选址，可以参考此链接：http://www.laidian360.com/#/software/smartTown 供应链优化：零售行业对于供应链的配送优化要求很高，如果配送路线安排不合理，将会大幅提升整个物流成本和以及延长物流时间。AI时代如何进行供应链优化，可以参考此链接：https://www.shanshu.ai/product/transport门店数字化：零售行业一直面临着如何捕捉线下用户的数据并进行记录，同时每天零售行业要投入大量人员进行线下巡检、巡店，对缺货商品进行及时补货，如何及时发现门店的一些突发状况等。AI时代借助计算机视觉技术，实现了远程巡店，并发现缺货商品及时告知补货员等功能。这里有一个具体案例：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1651526740142864935&wfr=spider&for=pc
这里我再举一个案例，耐克上海某家门店引进了某厂商的线下门店数字化的解决方案。该门店有多个门，且内部摆设走向有很多条路线。上线该解决方案后，对每个门进来的用户进行人脸补充，并进行最终消费定位。发现某个门进来的往左拐的顾客最终发生消费的比例相对于其他门要低很多，最终分析发现该门进来以后的走向动线及动线上摆设的商品存在一定问题。这些细节问题通过传统的方法是完全无法发现的。智能推荐：AI在推荐上面的应用不仅在零售行业应用比较广，其实金融等其他行业应用都很广。AI时代的推荐都是利用大量的数据做高维机器学习模型或者深度学习模型。如果你对这些学习概念不是很了解的话，可以参考我之前写的几篇文章，零基础都可以看得懂。《浅显易懂谈机器学习》https://zhuanlan.zhihu.com/p/110166255《浅显易懂谈强化学习》https://zhuanlan.zhihu.com/p/1504516042.1.3 医疗行业：目前AI在医疗行业应用比较多的场景就是各种疾病的智能检测仪，以及通过AI查看各种影像件。传统都是依靠医生的经验，从病人的病象表现和影像件的一些特征发现的。AI时代，首先对过往大量的病例数据进行标注，哪些影像件是“好”，哪些影像件是“差”，然后让机器进行学习，机器在经过大量的案例学习以后，就可以达到和专家差不多一样的水平。这里列出两个实际案例：瑞金医院& 第四范式 糖尿病&心血管疾病等预测：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1610284076039894373&wfr=spider&for=pc百度AI眼底筛查一体机：http://news.mydrivers.com/1/611/611295.htm2.1.5 政府行业：政府行业其实目前应用最多的AI技术就是计算机视觉技术，应用到各种识别技术，主要是人脸识别。具体案例大家可以看看商汤科技、旷视科技这几家公司的官网上面有比较详细的介绍。2.2 深入具象了解上述你看到的例子都是一些干巴巴的应用举例，相信你看完以后知道AI在传统行业可以做些什么，但还不够深入。此时我相信传统行业的你肯定想知道上述举的这些例子实际落地的效果到底怎么样？如果真的很好，为什么AI可以做的比传统方法好很多？任何人介绍的方法都不会有我下面介绍的方法快速直接。（是的，我就是这么自信，本来应该配一张图片，奈何最近知乎回答不能配图片了）最直接的方法就是找到目前在你们行业做解决方案的AI公司，让乙方上门免费给你们讲讲，网上看到的各种案例分享都不如现场专家给你介绍，毕竟人家是该领域的从业者，最快的学习方式就是有个老师给你讲一遍。官网找到对方联系方式，或者直接找到他们商务，让他们带上售前专家，上门讲解。甚至可以让他们做一个POC，然后看看实际效果，最后再让乙方做一个POC汇报，全面讲解一下这个项目使用了哪些数据、如何做的，AI和传统方法有什么不一样等。任何问题都可以在汇报会上进行提问。（别问我为什么了解如此深入，都是因为我司被大型甲方机构白嫖太多次，套路已经懂了）更甚你可以同时找好几个AI厂商过来，一起做POC，多看看几家效果，让每个机构都给你讲一遍。当然这种你要机构足够大，人家才愿意被白嫖。小机构，乙方也不太会睬你。下面我给传统行业的你推荐几个靠谱的厂商，毕竟你通过百度搜索，很多都是AI届的“莆田医院”，每个领域我只推荐几家处于该赛道头部的厂商。AI视觉解决方案厂商：旷视科技、商汤科技、云从、依图、海康威视；AI语音解决方案厂商：科大讯飞；AI 自然语言处理解决方案厂商：百度、达观数据；AI金融科技解决方案厂商：第四范式、百度金融大脑、阿里Pai；具体也可参照此榜单 CB Insights中国金融科技榜单正式发布！50家FinTech公司上榜，“无科技不金融”AI零售解决方案厂商：华为、海康威视、旷视科技、第四范式、杉数科技；以上这些厂商大部分都是我日常工作接触过，或者自己了解过的。传统行业的你要学会去分辨哪些是真的“AI”，有些人工智能厂商偏的是“智能”，有些人工智能厂商偏的是“人工”。学会去甄别乙方是真材实料，还是在给你画饼同时大家还需要了解一点就是传统行业的业务经验和业务知识对于AI应用是有非常大的帮助的，不是说毫无作用。尤其在金融行业，金融反洗钱，金融反欺诈等场景的建模都需要业务专家的经验输入，光靠模型在那里学习调参，很多时候完全是无头苍蝇，模型效果很差还浪费时间。所以不会说传统行业经验在AI时代就用不上了，至少目前不会，未来难说。然后人工智能企业的各种榜单有很多，百度一搜各种野鸡榜单，根本分不清。下面这个榜单是我认为比较客观的，上榜的企业都是有干货，干实事的，供大家参考。3.传统行业从业者如何转行AI最后我还想和大家聊一聊传统行业从业者如何转行AI行业。我想很多看这个问题的传统行业从业者应该也想过进入AI这个赛道。其实说实话我觉得转行进入AI赛道的难度，和职位密切相关，而大部分职位几乎是无缝衔接。3.1 销售岗我认识的大部分AI企业的销售之前都不是AI领域的，之前各行的都有，但都是销售出身。AI企业偏向于之前是卖技术方向产品或者解决方案的，但是最核心的还是看中你在行业内的客户资源和人脉，卖啥不是很重要，对AI懂不懂也不是很重要。因为销售展业时会有售前专家、解决方案专家等一起配合。专业的问题会有专业人士来解答。3.2 人力&财务&行政以上支持类岗位其实也不是很看之前所处的领域，因为AI对这些岗位的工作内容和工作技能影响不大，不需要行业的特殊技能。3.3 咨询&售前&解决方案岗咨询&售前&解决方案岗就开始比较看中之前从事的领域了，一般有两种可以比较容易进入AI领域。一种是之前就是偏技术领域的咨询，对技术懂一些。这样虽然对AI可能了解不多，但是入职后经过系统化培训和一些项目沉淀，可以比较快速上手。另一种就是传统行业比较资生的业务专家或者技术人才，因为AI最终是要对传统行业进行赋能，就需要了解传统行业业务的人，这样后续开展项目时，会比较快速的熟悉业务背景，理解业务需求，历史的业务经验还可以反哺AI赋能。如果不是这两类人才，可能相对比较困难。3.4 产品岗前几年AI领域对产品岗并没有要求行业经验很多，但随着市场上AI产品经理越来越多，慢慢对产品岗的行业经验也有一定要求了。甚至还要求是具备一定计算机能力和研发经验的，对算法有一定了解，偏向于研发转岗到产品的人才。3.5 研发岗其实研发岗是比较容易换行的，AI企业招聘研发并不要求一定是AI企业的，基本上互联网公司和AI企业之间是互跳的。只要计算机语言匹配，然后面试题答得出，具备一定相关的项目经验即可了。3.6 算法岗最后算法岗无疑是对行业经验和AI技能要求最高的，如果之前完全不会算法或者没有任何AI项目经验是很难换行换职位的。尤其是算法工程师、数据科学家等岗位是对之前经验要求最高的，需要一定的AI项目落地经验才可以。希望通过上述回答，传统行业的你可以对如何去了解AI，以及了解AI在传统行业的应用有一定认识。点赞和喜欢是对原创最大的支持！关注我，了解策略产品经理和AI产品经理最新动向～MonkeyELuff进策略产品经理交流群~同时自己和清华大学出版社合作的新书《搜广推策略产品经理》也上市啦，覆盖搜广推三大策略领域，49W+字，100+策略方向，100+实战案例，阿里、字节、美团等大厂案例讲解，阿里、字节、京东、快手等10位搜广推领域行业大佬联名推荐～}

人工智能对于许多领域都有重大的影响和作用。AI的发展我们有目共睹，基于目前AI的巨大发展，在未来，会对许多行业带来深远的变革和影响。自动驾驶自动驾驶是极度依赖技术的领域。对于一个熟练的司机来说，开车是一件非常无聊的事情。特别是长途开车或是堵车，需要长时间保持精力的高度集中，非常消耗时间和精力。驾驶汽车相对于来说，是一件重复度较高的事情，每天重复的路线，重复的踩油门和刹车。这符合事物应该被流程化的特征，所以自动驾驶应运而生。但是安全仍然是一个难以解决的问题。路面情况复杂，因为技术的问题造成安全事故，以此引来的社会和道德问题非常棘手。通过AI去制定最佳的驾驶路径，并事实调整以应对交通情况和道路障碍，以此去避免车辆事故，提高道路的安全性。医疗行业一些医学影像的分析、疾病的诊断和个性化治疗，目前都存在一定的痛点。例如现在基本都是专科医生，只对自己专业科目内的知识较为了解，可能会出现一些疾病的误判。但是综合科目的医生往往专业能力又稍微欠缺。那么AI可以作为一个灵活的医疗“百科全书”，帮助进行诊疗，这将有助于提高患者的诊断准确性和治疗效果。当然，AI也可以分析大规模的医疗数据，有机会发现新的医疗趋势和治疗方法。生物科学对于新药的研发，人类需要投入大量的人力和资金。如果有了AI的帮助，可以加速药物的筛选和研发时间，减少成本。研究涉及到大量的数据分析和重复性较高的实验，AI可以帮助进行分析，识别与疾病相关的数据。量子计算量子计算需要大量的硬件设备进行实验，这是一项巨大的成本支出。如果AI能够结合量子计算加速材料的发现和设计，这或许可以大大推动能源存储和电池技术的发展。当然在资源分配上，AI也可以发挥自己的力量。对我们日常生活的影响潜在的影响包括1. 自然语言理解和生成：大模型的普及可能会改善自然语言理解和生成的准确性和流畅性。这可能会影响各种应用，包括虚拟助手、智能搜索、自动文本摘要和智能客服，使人们能够更轻松地与计算机和互联网进行交流。2. 内容生成和创意：大模型的发展可能会带来更具创造性的文本、音频和视频生成工具。这对于内容创作者、广告商和媒体制作人来说可能是一个重大的创新，有助于生成更有吸引力的内容。3. 教育和培训：大模型的应用可能会改进在线教育和培训领域。个性化学习和自动化评估可以通过大模型得到改进，使学生能够更有效地学习。4. 知识检索和信息检索：大模型可以改进搜索引擎的性能，使用户能够更快速地找到所需的信息。问题和挑战1. 数据隐私：更广泛的使用大模型可能涉及大量的数据收集和处理，引发了数据隐私和安全性的问题。2. 假新闻和虚假信息：虽然大模型可以生成文本，但也可能被滥用来传播虚假信息和假新闻，需要有效的过滤和监管。3. 能源消耗：大模型需要大量的计算资源，这可能导致更高的能源消耗和环境影响。4. 社会和伦理问题：使用大模型也带来了一系列社会和伦理问题，如人工智能歧视、人工智能决策的透明度和道德问题。因此，尽管大模型的普及可能会为许多领域带来创新和便利，但也需要谨慎应对与之相关的问题，以确保人工智能的应用对社会产生积极影响。喜欢的话，记得给我点赞收藏哦~更多AI内容，请移步主页关注 @佳雯聊AI }