今天给各位分享idc中国人工智能软件及应用跟踪的知识，其中也会对计算机科学专业进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

一、芯片***人工智能***计算机科学专业***哪个好

1、对于这个问题，不能笼统地回答哪个比较好，因为站在不同的视角和提问者自身的情况，会有不同的答案。

2、从发展前景上看，建议选择人工智能

3、人工智能是目前最火爆、也是投资者最看好的方向。

4、人工智能的概念诞生于20世纪50年代，标志性事件是达特矛斯会议。

5、该会议由笔者最喜欢的Lisp编程语言之父约翰·麦卡锡等人于1956年8月31日发起，旨在召集志同道合的人共同讨论“人工智能”（此定义正是在那时提出的）。

6、会议持续了一个月，基本上以大范围的集思广益为主。这催生了后来人所共知的人工智能革命。

7、人工智能的发展经历过两次低潮，直到2016年，再次被世人推向了高潮：

8、谷歌旗下的DeepMind开发出AlphaGo，击败了人类围棋高手李世石，标志着人工智能突破了人们的常规认知：机器智能无法胜任人类的抽象思维和精妙的直觉——围棋是所有棋类运动中规则最简单，但是技巧和取胜难度最高的一个。

9、传统的围棋高手，都需要经过长期的训练和对大局的直觉把控（也就是很多时候讲究的“形状”）。

10、因为棋盘上一共有361个下子点，每一步根据棋盘上的当前形势，可能的落子位置的排列组合呈现“几何爆炸”。

11、自此以后，依托于大数据等算力的革命性进步，人工智能被资本和企业追逐，大量应用于自动驾驶、人脸识别、语音识别、推荐引擎等领域。

12、人工智能现在已经渗透到各行各业，2020年全球人工智能产业规模1565亿美元，增长率是12%，我国的产业规模大概是3100亿元，同比增长了15%。

13、根据国际数据公司（IDC）上个月发布的《IDCFutureScape:全球人工智能（AI）市场2021预测——中国启示》报告：

14、预测1：到2023年，在金融、医疗、政府和其他受监管的公共部门中，超过15%的以消费者为中心的AI决策系统将引入解释其分析和决策过程的相关规定。

15、预测2：到2021年，超过50%的组织将在呼入电话处理环境中增加AI功能。

16、预测3：到2024年，45%的重复工作任务将通过使用由AI、机器人和机器人流程自动化（RPA）提供支持的“数字员工”实现自动化或增强。

17、预测4：到2023年，使用自动机器学习（AutoML）技术封装的、从数据准备到模型部署的端到端机器学习平台的数据分析师和数据科学家的数量将增加2倍。

18、预测5：到2024年，自动化运维（AIOps）将成为IT运营的新常态，至少有50%的大型企业将采用自动化运维解决方案来自动化主要IT系统和服务管理过程。

19、预测6：到2025年，10%的人工智能解决方案将更接近于通用人工智能（AGI）——利用神经符号技术将深度学习与符号方法结合起来，以创造出更可靠的、近乎人类的决策方式。

20、预测7：到2021年，至少有65%的中国1000强企业将利用自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和深度学习（DL）等AI工具，赋能60%在客户体验、安全、运营管理和采购等业务领域的用例。

21、预测8：到2024年，超过30%的中国1000强企业会将AI工作负载更均匀地部署在端侧，边缘侧以及云端，这些工作负载将由人工智能软件平台提供商统一管理，使AI基础设施“隐形化”。

22、预测9：到2023年，30%的企业将在边缘侧运行不同的分析和AI模型。其中30%的边缘AI应用将由异构加速方案加速。

23、预测10：到2022年，80%的中国1000强企业将投资内部学习平台和第三方培训服务，以满足AI采用带来的新技能需求和工作方式转变。

24、面向未来，投资自身的话，人工智能将是你的优质选择之一——因为汹涌的产业潜力和市场空间将带给你巨大的机会。

25、从打基础角度看，建议选择计算机科学技术

26、尽管上述人工智的前景非常美妙，但是其数字底座仍然脱离不了计算机技术。无论是人工智能用到的大数据系统，还是联接与计算使用的芯片、网络技术，其核心都是信息技术，也就是广义的计算机科学技术。

27、计算机科学与技术包括了硬件（计算机组成原理、微机接口、IC设计与制造等）、软件（操作系统、编译器、数据库、应用软件、互联网App等）、算法、体系结构的方方面面。

28、我们国家现在亟需大量的芯片人才和系统软件人才，如果做一名有抱负的年轻人，完全可以投身这个充满挑战和满满荣誉感的行业。

29、从就业选择面角度看，建议选择软件工程

30、专业课程涵盖：程序设计语言、数据结构、离散数学、操作系统、编译技术、软件工程概论、统一建模语言、软件体系结构、软件需求、软件项目管理。

31、该专业除了学习公共基础课外，还将系统学习离散数学、数据结构、算法分析、面向对象程序设计、现代操作系统、数据库原理与实现技术、编译原理、软件工程、软件项目管理、计算机安全等课程，根据学生的兴趣还可以选修一些其它选修课。

32、软件工程相对于计算机科学与技术，更加聚焦软件方面，并且对标企业的工业化、商用需求。所以它天然对就业有优势。

33、根据上个月智联招聘发布关于《2020新基建产业发展报告》显示，新基建核心技术人才缺口预计达417万人，其中软件开发人才缺口最大。从岗位来看，系统架构设计师月薪高达24277元，整体平均月薪10299元。学历方面，高素质人才成为将来企业招聘的重点对象。

34、对于一些互联网和高科技大厂，薪酬更高。

35、从差异化竞争优势看，建议选择网络安全

36、随着互联网与传统行业的结合，数字化转型已经成为正在发生着的历史必然。井喷的互联需求，将导致大量的潜在信息安全隐患。

37、除此之外，5G、区块链、新基建、物联网等场景的兴起，对实时性的数据安全要求更为苛刻。在这样的产业趋势下，网络安全的就业岗位势必会迎来下一轮增长。

38、大量学生与求职者的第一选择都是人工智能、大数据和软件开发，所以这些岗位对求职者的门槛要求也水涨船高。在这样的情形下，网络安全其实是一个可以发挥自身差异化竞争优势的选择。

39、从专业课安排上讲，就总体上而言，信息安全和其他计算机学院的专业没什么区别，不过在一些课程的必修限制上不同。而且从课程内容上而言，那些课程也和一般人了解的"黑客"这方面相去甚远。"黑客"技术不在大学的教授范围之内，不过老师在讲计算机网络、网络对抗与防御这两门课的时候会涉及到一些攻击技术的原理。实际想获取这方面的知识，自己需要上专业论坛、融入圈子。

二、中国大数据应用世界排名

“中国与世界其他国家一样，都处在大数据发展的初期阶段。在收集和应用数据方面，中国表现不俗。但在处理分析数据的技术和工具方面，中国与发达国家相比还比较落后。”中国电子信息产业发展研究院副院长樊会文接受《经济日报》记者采访时说。

中国大数据在世界上处于第几方阵？对此，工信部赛迪研究院软件所所长潘文表示，大数据产业是新兴产业，中国和世界各国都处于起步阶段，综合排名缺乏统一标准。从大数据产业收集端、处理端和应用端来看，中国在收集端和应用端全球领先，在处理端核心技术方面还有差距。

目前，公开数据中还没有对大数据强国的排名，但对全球大数据公司的排名却很多，虽然标准不一，但总体来看，公认的领军企业是亚马逊、SAP、谷歌、IBM等，仍是国外企业居多。

“各个国家在大数据方面的优势各有不同，目前还没法评判谁做得更好。”运满满研究院院长徐强表示，比如，日本在医疗交通方面做得不错，欧洲在数据保护方面领先，新加坡在电子政务方面独树一帜。而即使是大数据核心技术比较领先的美国，在智慧物流、移动支付等部分垂直应用领域也逊色于中国。

“与发达国家相比，中国大数据产业结构落后于全球市场的发展步伐。尤其是美国的大数据产业结构非常好，服务占比很大，而我国的产业结构还处于中低端。”潘文坦言。

从大数据核心产业结构来看，服务是大数据产业的最核心部分。全球市场数据分析服务占整体收入的47.6%，而国内市场数据分析服务在整体收入中占比却比较低，主要企业仍停留在前期的基础软硬件设施投入和部署阶段。樊会文表示，从这个对比可以判断，国内大数据市场虽然已经进入快速增长通道，但仍处于增长的早期阶段。

工信部信息化和软件服务业司副司长李冠宇指出，与发达国家相比，中国在新型计算平台、分布式计算架构、大数据处理、分析和呈现等相关核心技术方面与国外相比仍存在较大差距，对开源技术和相关生态系统的影响力弱。

“目前，美国、英国、法国、澳大利亚等国在大数据核心技术方面居于领先地位。”潘文指出，相关核心技术薄弱还带来数据主权保护的问题。由于数据在网络虚拟空间进行传播，各国都在加强对本国数据的控制力，关注数据主权。美国、欧盟等纷纷利用技术优势和法律法规加强本国数据主权保护，但目前，我国由于基础核心技术支撑能力较弱、数据跨境流动保护规则缺失等，在数据主权保障能力方面还显不足。

“中国大数据对世界的贡献主要是三点。”潘文分析说，一是引领大数据的创新应用，特别是在消费领域；二是互联网公司、初创企业引领技术创新步伐，特别是语音识别、图像理解、文本挖掘等方面已涌现出明星企业；三是我国已成为产生和积累数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。

苹果在美国推广移动支付多年，效果一直不佳。而在中国，从饭馆到超市，甚至许多菜市场的每个摊位都实现了移动支付。公开数据显示，2016年中国移动支付规模是美国的50倍。

“我国在大数据应用方面处于世界前列，特别是在服务业领域，蓬勃发展的电子商务衍生出一系列基于大数据的互联网金融及信用体系产品，互联网创新应用普及速度非常快。”潘文说。以互联网金融领域为例，蚂蚁金服推出了芝麻信用，其芝麻分来自淘宝、支付宝的数据占30%-40%。通过综合考虑个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系等信息，直接与其信用挂钩，准确率非常高。

与世界各国相比，中国大数据体量位居前列。我国大型数据中心跨地区经营互联网数据中心业务的企业已达到295家。李冠宇指出，目前中国网民数量超过7亿，移动电话用户突破13亿，均居全球第一。中国已是世界上产生和积累数据体量最大、类型最丰富的国家之一。

“中国网络用户规模大，终端数量多，产业经济规模大，因此在数据规模上具有天然的优势。”樊会文说。

在今年的电子信息博览会主论坛上，科大讯飞董事长刘庆峰播放了一段视频——美国前总统奥巴马感谢科大讯飞让他学会了中文。其实这段视频是由科大讯飞人工智能语音合成系统完成的一次逼真模仿。2016年，科大讯飞在国际语音识别大赛、国际（机器）认知智能大赛中超过了IBM、微软等行业巨头获得大赛指标第一名。

“在许多垂直领域，中国的大数据核心技术处于全球领先。比如在智慧物流领域，中国就比美国发展得好。”徐强表示，调研表明，菜鸟网络、运满满等企业的智慧物流建设，通过为货主和司机提供实时信息数据匹配，可以降低物流运价5%至10%，单车运行效率可以提升30%以上，降本增效效果显著。

中国发展大数据已经具备一定的技术和产业基础。作为信息产业大国和互联网大国，2016年中国软件和信息技术服务业产值4.9万亿元，全球10大互联网企业中国占据4席，为大数据应用奠定了基础。百度、阿里巴巴、腾讯等国内的龙头互联网企业利用自身掌握大量数据资源的优势，不断创新和积累数据处理分析等关键技术，并基于大数据分析优化提升现有业务、开拓新业务，已经具备了建设和运维超大规模大数据平台的技术实力。

2017年，全球大数据市场结构继续向服务化转变，同时从垄断竞争向完全竞争格局演化。典型的表现是，企业数量迅速增多，服务的差异度增大，技术门槛逐步降低，市场竞争越发激烈。据美国国际数据公司（IDC）统计，2017年世界大数据产业市场规模将达1508亿美元，比前一年增加12.4%。其中美国为788亿美元，西欧为341亿美元，两者之和占全世界市场规模的四分之三。

“不同国家、不同公司的统计标准不一样，因此无法绝对比较中国大数据产业市场规模在全球的占比。但可以肯定的是，中国大数据产业规模发展迅速，将很快步入全球前列。”潘文介绍说，赛迪研究院统计数据显示，2016年，包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业达到3100亿元，大数据关联产业规模达到6万亿元，大数据融合产业规模达到3.5万亿元。工信部发布的《大数据产业发展规划（2016-2020年）》提出，到2020年，大数据相关产品和服务业务收入将突破1万亿元。

中国发展大数据有集中力量办大事的优势。据李冠宇介绍，目前我国已经颁布实施了《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划（2016-2020年）》等一系列重大政策，有20多个地区出台了相关的政策措施，还有20多个地方设立了专门的大数据管理机构，已先后建立8个大数据综合试验区。中国大数据发展呈现良好势头，形成了京津冀、长三角、中西部和东北地区等一批聚集发展区。

潘文认为，中国大数据产业发展将迎来“黄金期”。随着国家大数据战略配套政策措施的制定和实施，我国大数据产业的发展环境将进一步优化，大数据的新业态、新业务、新服务将迎来爆发式增长，产业链进一步成熟和扩张。同时互联网的高速发展，将带动社会各领域对大数据服务需求进一步加强，政务、工业、电信、金融、交通、医疗等领域的应用层出不穷。预计2017年我国大数据核心产业规模有望达到4185亿元，未来3年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。

尽管与发达国家相比，中国大数据发展还存在数据资源开放共享程度低、技术创新与支撑能力不强、大数据产业支撑体系不完善等差距,“但中国要发挥出市场规模大、应用需求旺的优势，以企业为主体集中攻克大数据关键技术，全面提升我国大数据的资源掌控能力、技术支撑能力和价值挖掘能力，加快迈向数据强国。”李冠宇说。

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