大家好，如果您还对人工智能应用规模图不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享人工智能应用规模图的知识，包括人工智能近四十年发展成果的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！

一、人工智能近四十年发展成果

1、1起步发展期：1956年—20世纪60年代初

2、人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮

3、反思发展期：20世纪60年代—70年代初

4、人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标落空使人工智能发展走入低谷

5、应用发展期：20世纪70年代初—80年代中

6、20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮

7、低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中

8、随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。

9、稳步发展期：20世纪90年代中—2010年

10、由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化

11、随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长新高潮

12、全球各国充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷着重发展，抢滩布局人工智能创新生态。

二、人工智能波特五力模型分析

1、五种力量模型将大量不同的因素汇集在一个简便的模型中，以此分析一个行业的基本竞争态势。

2、五种力量模型确定了竞争的五种主要来源，即供应商和购买者的讨价还价能力，潜在进入者的威胁，替代品的威胁，以及最后一点，来自目前在同一行业的公司间的竞争。一种可行战略的提出首先应该包括确认并评价这五种力量，不同力量的特性和重要性因行业和公司的不同而变化。

三、人工智能中运用了哪些硬件和软件

1.脑波技术，通过分析脑部活动的一些特定波形，所开发出来的一些通过脑波来控制的技术，如脑波遥控灰机、意念控制球、意念控制电脑、意念玩游戏等等。

2.自动驾驶技术，顾名思义，就是不需要人来驾驶了，交给人工智能来操作，目前已经有多家大型车企在开发自动驾驶汽车，不时有自动驾驶概念车的发布。

3."车脸"识别技术，是根据汽车外观特征精确识别摄像头拍摄的车辆的技术，这项技术不再依靠扫描车牌号，而是基于对车辆外观特征的记录和分析，如轮廓线条、碰撞损伤或漆面刮痕等，依据这些特征数据搜索出机动车的型号和注册信息。

4.聊天机器人，是用来模拟同人类对话或聊天的程序，国内已经出现了不少智能聊天机器人，比如赢思软件的小i，爱博的小A，小强，和爱情玩偶等等，这些机器人也已经日益成为网民上网的好伙伴，随着发展聊天机器人也具备了更多的功能，让办公室白领能够更加轻松的交流。

5.计算机视觉，是一门研究如何使机器"看"的科学，简单来说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像，计算机视觉将来将会广泛用于医学和工业等领域。

6.大数据，一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征，大数据技术在我国已经广泛应用于指导各行业的发展。

7、智能硬件产品的核心是AI芯片，目前常见的智能硬件产品如智能家居、智能电视、智能手机、智能手机、智能穿戴设备、智能防丢设备、智能蓝牙耳机、智能医疗设备等等，随着科技的发展，肯定还会有很多的智能硬件的出现，比如游戏类、空气净化类产品等。

8.人形机器人，又称仿人机器人，配备有优良的控制系统，在未来智能机器人将会代替人类做很多类型的工作。

9.智能控制系统，就是在无人干预的情况下，能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术，这一技术应用的领域也非常广泛。

10.云店长。利用云计算、大数据、人工智能等尖端技术，开创性地打通阿里旗下1688供应商平台和淘宝零售店铺之间的智能通道。粉碎技术桎梏，提供创新服务。

四、人工智能算力标准

基准测试程序应当报告一个分数作为被评测计算集群系统的评价指标。使用一个而不是多个分数能方便地对不同机器进行横向比较，以及方便对公众的宣传。除此之外，该分数应当随着人工智能计算集群的规模扩大而线性增长，从而能够准确评测不同系统规模下算力的差异。

人工智能计算集群往往有着不同的系统规模，差异性体现在节点数量、加速器数量、加速器类型、内存大小等指标上。因此，为了适应各种规模的高性能计算集群，预期的人工智能基准测试程序应当能够通过变化问题的规模来适应集群规模的变化，从而充分利用人工智能计算集群的计算资源来体现其算力。

具有人工智能意义的计算，例如神经网络运算，是人工智能基准测试程序与传统高性能计算机基准测试程序的重要区别，也是其能够检测集群人工智能算力的核心所在。人工智能基准测试程序应当基于当前流行的人工智能应用而构建。

网络通信是人工智能计算集群设计的主要指标之一，也是其庞大计算能力的重要组成部分。面向高性能计算集群的人工智能基准测试程序应当包括必要的多机通信，从而将网络通信性能作为最终性能的影响因素之一。同时，基准测试程序中的多机通信模式应该具有典型的代表性。

五、人工智能会取代统计学岗位吗

1、统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

2、人工智能技术大都是建立在统计学基础上，在系统中输入大量的数据，对数据经过一系列筛选处理分析，做出合理的推断。人工智能通过在其上使用的数据规模来生存和改进，这意味着我们不但能够随着时间的推移看到更好的人工智能，而且它们的发展将会围绕着可以挖掘巨大数据的组织。

好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的人工智能应用规模图和人工智能近四十年发展成果问题对您有所帮助，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！还望关注下本站哦！

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