① 人工智慧與存儲大碰撞，到底是新需求還是零火
如今，人工智慧的高速發展，徹底改變了人類的工作方式、生活方式和思維方式，也實現了生產力的整體躍升和社會治理的新變革。隨著計算力的不斷突破，人工智慧的技術也在日趨成熟，越來越多的企業開始將AI技術融入至行業中。
然而,人工智慧在適配行業需求過程中往往會出現慢熱現象，一方面是缺乏需求入口來實現技術顛覆，另一方面則是要面臨行業內新技術攻防戰所產生的阻力。而存儲作為傳統行業，即便經歷過一輪又一輪如軟體定義，超融合，雲計算等技術的市場洗牌，當面對人工智慧技術時，又將如何撬動市場的新需求呢？
基於市場趨勢， 9月8日，業界軟體定義存儲與數據服務公司ProphetStor先智數據首次在北京召開正式媒體見面會，會議由存儲在線總編宋家雨主持，並邀請到冬瓜哥，西瓜哥，狒哥等眾多資深媒體人以趣味對話的形式大開腦洞，深入探討人工智慧如何融入存儲，以及在存儲市場如何進一步推進人工智慧發展等熱門話題。
此次見面會也是先智數據中國領導團隊部分高管的首次亮相。會上，先智數據北京代表處高級總監李曉芳發表了《當人工智慧遇到存儲》的主題演講，通過介紹先智數據的發展歷程，主營業務以及產品解決方案，表明了先智數據未來以人工智慧技術為重要發展方向的市場策略，並進一步闡述了人工智慧與存儲之間的融合創新模式。
先智數據北京代表處高級總監李曉芳
李曉芳表示，公司在成立之初就明確了人工智慧的重要性，所有產品技術宗旨都圍繞"AI融入存儲"這一核心，在存儲系統構建、運維，存儲系統性能提升和可靠性提升等方面，利用人工智慧進行不斷地創新。
據介紹，目前先智數據主要有四款產品：
Federator：帶外存儲資源管理平台，類似OpenStack Cinder、EMC ViPR，但擴展了智能化能力。存儲資源終歸是被動性資源，如果想實現真正的按需調度，必須能夠提前預測。Federator可以通過機器學習認知客戶應用負載變動模式，提前預測應用的性能和容量需求變化，提前調配資源到位。
Stellar Flash：包含智能預測能力的全快閃記憶體陣列和混合塊存儲陣列。功能包括採用流量模型模塊(TMM)和彈性資源控制(ERC)技術進行智能緩存；對磁碟故障進行監測預警，並根據資源和業務負載狀況規劃提前修復數據；支持本地重復數據刪除和壓縮技術。
DR Prophet：針對當下復雜多變的雲化數據中心場景，基於Federator平台實現，面向業務需求的數據保護解決方案。主要功能包括可設置的自動數據保護，基於應用感知的數據保護，鏡像磁碟容錯和本地保護，無破壞性的災難演練等。
Disk Prophet：智能化的故障數據分析解決方案。功能為磁碟故障預測，也就是為磁碟"算命"，綜合運用了大量機器學習和磁碟故障細節知識，旨在利用人工智慧技術實現精準故障預測，消除因磁碟故障而出現不可預期的QoS波動，同時提升數據可靠性和資源效率。
企事錄張廣彬，《大話存儲》作者冬瓜哥，日知錄技術社區何曉峰，中國雲報郭濤（從左向右）
會上，企事錄張廣彬，日知錄技術社區何曉峰，《大話存儲》作者冬瓜哥，中國雲報郭濤作為嘉賓參與了趣味對話環節，對話深入探討了"存儲行業是否已經夕陽西下？"和"AI是否已經過度炒作？"兩個問題，第一個問題圍繞"存儲行業是否已經夕陽西下"展開，討論在互聯網碾壓下，包括傳統存儲與新存儲的存儲行業未來的發展樂觀與否，以及存儲如何實現價值差異化展開討論，並提出存儲唯一的出路就是智能化，存儲需要感知業務等觀點。
而"AI是否已經過度炒作？"話題，四位嘉賓首先就AI的范圍界定闡述了各自的看法，提出新技術的過度炒作是一個必經的過程，而它們的區別在於能否生存下去等觀點，並就人工智慧在行業內是否具備實用價值，行業與人工智慧的融合形式等進行了討論。
針對市場需求與與發展趨勢，先智數據表示針對AI與存儲的融合，公司產品的具體實踐大致分為兩個階段：
第一階段是智能化提前預判性能和空間資源要求，並提前調配到位，也就是Federator產品所提供的智能化能力。這種智能化成分實際上也體現了新型的存儲資源管理模式。
因此AI與存儲結合的第二階段，在於存儲設備本身可以藉助AI技術構建新型的智能化存儲。智能化的故障數據分析解決方案Disk Prophet的推出就是旨在幫助二次元存儲轉變為三維的智能存儲。因為預測能力可以把磁碟故障這種隨機事件，變成可計劃事件，使得冗餘程度大大降低，破局二次元存儲的可靠性與性能無法共存的困境。
先智數據中國區總經理董唯元在最後的會議總結中表示，先智數據未來會更多專注存儲與AI結合的領域，並延展到運維領域，以目前AI現有的技術幫助運維人員實現存儲運維流程優化以及存儲系統管理自動化。隨著技術的不斷發展，行業劃分在未來將會有新的結合方式，在新的行業格局變化下，先智數據將會是一家介於人工智慧，存儲，運維之間的跨界企業。
② 雲計算，大數據和人工智慧三者之間的關系
雲計算、大數據、人工智慧這三者的發展不能分開來講，三者是有著緊密聯系的，互相聯系，互相依託的，脫離了誰都不能更好的發展，讓我們具體來看一下！
一、大數據
大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。
數據每天都在產生，各行各業都有，數據量也是相當之大，但如何整合數據，清洗數據，然後實現數據價值，這才是當今大數據行業的研究重點。大數據最後要實現的是數據超融合，應用到應用場景，大數據的價值才會體現出來。
人工智慧就是大數據應用的體現。
二、雲計算
雲計算(cloud computing)是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲是網路、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。因此，雲計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力，擁有這么強大的計算能力可以模擬核爆炸、預測氣候變化和市場發展趨勢。用戶通過電腦、筆記本、手機等方式接入數據中心，按自己的需求進行運算。
對雲計算的定義有多種說法。對於到底什麼是雲計算，至少可以找到100種解釋。現階段廣為接受的是美國國家標准與技術研究院(NIST)定義：雲計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問， 進入可配置的計算資源共享池(資源包括網路，伺服器，存儲，應用軟體，服務)，這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。
說白了，雲計算計算的是什麼？雲存儲存儲的是什麼？還是大數據！所以離開大數據談雲計算，離開雲計算談大數據，這都是不科學的。
三、人工智慧
人工智慧(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種復雜工作的理解是不同的。
人工智慧其實就是大數據、雲計算的應用場景。
現在已經比較火熱的VR，沉浸式體驗，就是依賴與大數據與雲計算，讓用戶能夠由更加真切的體驗，並且VR技術是可以使用到各行各業的。
人工智慧不同於傳統的機器人，傳統機器人只是代替人類做一些已經輸入好的指令工作，而人工智慧則包含了機器學習，從被動到主動，從模式化實行指令，到自主判斷根據情況實行不同的指令，這就是區別。
大數據的概念在前幾年已經炒得火熱，但是也就是近兩年才開始慢慢落地，依賴於雲計算的發展，以及人們對人工智慧的預期。
③ 人工智慧未來的發展趨勢
要說最近幾年最火熱的詞是什麼，那應該就是人工智慧了。人工智慧的概念早在1956年就提出，經過幾十年的發展，才真正地走進人們的生活中，相信大家都能從自己的生活中體驗到人工智慧為我們帶來的便利，而現在，人工智慧的發展其實並沒有多麼完善，今後人工智慧的發展還會持續高速的繼續，那麼人工智慧未來的發展趨勢都有哪些呢？
一、人工智慧技術大規模應用，人工智慧產品全面進入我們的生活
關於人工智慧產品，大家最熟悉和了解的應該就是我國通訊行業的巨頭——華為公司自主研發的AI晶元了，而由蘋果公司推出的iPhoneX系列手機搭載的也是AI智慧晶元，我們的生活正在慢慢的出現更多的人工智慧產品。經常刷抖音的朋友應該都被那些銀行服務廳里的智能機器人給吸引了吧，而人工智慧應用在這些方面，只是我們生活的冰山一角，為了，人工智慧將會更多的應用到商業，由商家開發的人工智慧產品也將會充斥在我們生活的每個角落。
二、人工智慧成為一種可購買的智慧服務
人類研究人工智慧，歸根究底還是要為人類服務，人工智慧和不同行業的結合發展，能讓我們的生活變得更加的方便，或者說「懶」，這就跟人類使用工具一樣，其本質都是「偷懶」和高效。相信去年春節期間網路研發的無人駕駛汽車大家都見識過了，對於人工智慧的可應用來說，這只是其中之一，在未來，當讓觀眾大規模的應用到我們生活的各個方面的時候，我們就可以通過購買的方式來享受人工智慧帶給我們的服務。想像一下，開車的時候睡著了卻仍然能到達目的地，是不是很刺激呢？
三、人工智慧取代人力，對全球的經濟產生影響
說到人工智慧，大多數人都是比較期待的，當然也有少數人會懷著擔憂的心態看到它，因為人工智慧的發展，讓我們看到了人工智慧的高效和服從，那麼在未來，當人工智慧的發展進入到一個全新的領域階段，它是不是就能夠取代現在一些行業所需要的人工勞動呢？如果是的話，那麼將會有大面積的失業問題出現，因為人工智慧的發展，能夠在短時間內對其進行量產，這樣就會有很多人下崗，對全球的經濟和社會來說，影響都是巨大的。
人工智慧的發展勢不可擋，現在的人工智慧已經為我們的生活帶來了不少的便利，但隨著技術的持續發展，人工智慧究竟會為我們帶來什麼樣的影響是不好預計的，可以預料的是，我們會因為人工智慧的飛速發展而享受更多更好的服務，但會不會產生壞的影響，小編只能說，這個問題就要交給未來決定了。
④ 人工智慧可以應用在哪些方面
智能機器人 ：智能機器人是一種具有感知能力、思維能力和行為能力的新一代機器人。這種機器人能夠主動適應外界環境變化，並能夠通過學習豐富自己的知識，提高自己的工作能力。目前，已研製出了肢體和行為功能靈活，能根據思維機構的命令完成許多復雜操作，能回答各種復雜問題的機器人。
智能網路 ：智能網路方面的兩個重要研究內容分別是智能搜索引擎和智能網格。智能搜索引擎是一種能夠為用戶提供相關度排序、角色登記、興趣識別、內容的語義理解、智能化信息過濾和推送等人性化服務的搜索引擎。智能網格是一種與物理結構和物理分布無關的網路環境，它能夠實現各種資源的充分共享，能夠為不同用戶提供個性化的網路服務。可以形象地把智能網格比喻為一個超級大腦，其中的各種計算資源、存儲資源、通信資源、軟體資源、信息資源、知識資源等都像大腦的神經元細胞一樣能夠相互作用、傳導和傳遞，實現資源的共享、融合和新生。
智能檢索 ：智能檢索是指利用人工智慧的方法從大量信息中盡快找到所需要的信息或知識。隨著科學技術的迅速發展和信息手段的快速提升，在各種資料庫，尤其是網際網路上存放著大量的、甚至是海量的信息或知識。面對這種信息海洋，如果還用傳統的人工方式進行檢索，已經很不現實。因此，迫切需要相應的智能檢索技術和智能檢索系統來幫助人們快速、准確、有效地完成檢索工作。
智能游戲 ：游戲是一種娛樂活動。游戲技術與計算機技術結合產生了「計算機游戲」或「視頻游戲」，與網路技術結合產生了「網路游戲」，與人工智慧技術結合產生了智能游戲。
望採納！
⑤ 人工智慧技術基於什麼提供的儲存資源
利用計算存儲資源池和智能演算法為各行業應用提供智能化服務。
在計算機科學中，人工智慧（AI）有時被稱為機器智能，是由機器展示的智能，與人類和動物展示的自然智能形成對比。通俗地說，「人工智慧」一詞用來描述模仿人類與其他人類思維相關聯的「認知」功能的機器，如「學習」和「解決問題」。
隨著機器變得越來越有能力，被認為需要「智能」的任務通常會從人工智慧的定義中刪除，這種現象被稱為人工智慧效應。 特斯勒定理（Tesler's Theorem）中的一句妙語說：「人工智慧是尚未完成的事情。」
例如，光學字元識別經常被排除在人工智慧之外，已經成為一種常規技術。現代機器能力通常被歸類為人工智慧，包括成功理解人類語言， 在戰略游戲系統（如象棋和圍棋）中處於最高水平的競爭， 自主操作汽車、內容傳遞網路中的智能路由以及軍事模擬。
⑥ 大數據、雲計算、人工智慧之間有什麼樣的關系
雲計算最初的目標是對資源的管理，管理的主要是計算資源，網路資源，存儲資源三個方面。想像你有一大堆的伺服器，交換機，存儲設備，放在你的機房裡面，你最想做的事情就是把這些東西統一的管理起來，最好能達到當別人向你請求分配資源的時候（例如1核1G內存，10G硬碟，1M帶寬的機器），能夠達到想什麼時候要就能什麼時候要，想要多少就有多少的狀態。
這就是所謂的彈性，俗話說就是靈活性。靈活性分兩個方面，想什麼時候要就什麼時候要，這叫做時間靈活性，想要多少就要多少，這叫做空間靈活性。
這個神經元有輸入，有輸出，輸入和輸出之間通過一個公式來表示，輸入根據重要程度不同(權重)，影響著輸出。
於是將n個神經元通過像一張神經網路一樣連接在一起，n這個數字可以很大很大，所有的神經元可以分成很多列，每一列很多個排列起來，每個神經元的對於輸入的權重可以都不相同，從而每個神經元的公式也不相同。當人們從這張網路中輸入一個東西的時候，希望輸出一個對人類來講正確的結果。例如上面的例子，輸入一個寫著2的圖片，輸出的列表裡面第二個數字最大，其實從機器來講，它既不知道輸入的這個圖片寫的是2，也不知道輸出的這一系列數字的意義，沒關系，人知道意義就可以了。正如對於神經元來說，他們既不知道視網膜看到的是美女，也不知道瞳孔放大是為了看的清楚，反正看到美女，瞳孔放大了，就可以了。
對於任何一張神經網路，誰也不敢保證輸入是2，輸出一定是第二個數字最大，要保證這個結果，需要訓練和學習。畢竟看到美女而瞳孔放大也是人類很多年進化的結果。學習的過程就是，輸入大量的圖片，如果結果不是想要的結果，則進行調整。如何調整呢，就是每個神經元的每個權重都向目標進行微調，由於神經元和權重實在是太多了，所以整張網路產生的結果很難表現出非此即彼的結果，而是向著結果微微的進步，最終能夠達到目標結果。當然這些調整的策略還是非常有技巧的，需要演算法的高手來仔細的調整。正如人類見到美女，瞳孔一開始沒有放大到能看清楚，於是美女跟別人跑了，下次學習的結果是瞳孔放大一點點，而不是放大鼻孔。
聽起來也沒有那麼有道理，但是的確能做到，就是這么任性。
神經網路的普遍性定理是這樣說的，假設某個人給你某種復雜奇特的函數，f(x)：
不管這個函數是什麼樣的，總會確保有個神經網路能夠對任何可能的輸入x，其值f(x)（或者某個能夠准確的近似）是神經網路的輸出。
如果在函數代表著規律，也意味著這個規律無論多麼奇妙，多麼不能理解，都是能通過大量的神經元，通過大量權重的調整，表示出來的。
這讓我想到了經濟學，於是比較容易理解了。
我們把每個神經元當成社會中從事經濟活動的個體。於是神經網路相當於整個經濟社會，每個神經元對於社會的輸入，都有權重的調整，做出相應的輸出，比如工資漲了，菜價也漲了，股票跌了，我應該怎麼辦，怎麼花自己的錢。這裡面沒有規律么？肯定有，但是具體什麼規律呢？卻很難說清楚。
基於專家系統的經濟屬於計劃經濟，整個經濟規律的表示不希望通過每個經濟個體的獨立決策表現出來，而是希望通過專家的高屋建瓴和遠見卓識總結出來。專家永遠不可能知道哪個城市的哪個街道缺少一個賣甜豆腐腦的。於是專家說應該產多少鋼鐵，產多少饅頭，往往距離人民生活的真正需求有較大的差距，就算整個計劃書寫個幾百頁，也無法表達隱藏在人民生活中的小規律。
基於統計的宏觀調控就靠譜的多了，每年統計局都會統計整個社會的就業率，通脹率，GDP等等指標，這些指標往往代表著很多的內在規律，雖然不能夠精確表達，但是相對靠譜。然而基於統計的規律總結表達相對比較粗糙，比如經濟學家看到這些統計數據可以總結出長期來看房價是漲還是跌，股票長期來看是漲還是跌，如果經濟總體上揚，房價和股票應該都是漲的。但是基於統計數據，無法總結出股票，物價的微小波動規律。
基於神經網路的微觀經濟學才是對整個經濟規律最最准確的表達，每個人對於從社會中的輸入，進行各自的調整，並且調整同樣會作為輸入反饋到社會中。想像一下股市行情細微的波動曲線，正是每個獨立的個體各自不斷交易的結果，沒有統一的規律可循。而每個人根據整個社會的輸入進行獨立決策，當某些因素經過多次訓練，也會形成宏觀上的統計性的規律，這也就是宏觀經濟學所能看到的。例如每次貨幣大量發行，最後房價都會上漲，多次訓練後，人們也就都學會了。
然而神經網路包含這么多的節點，每個節點包含非常多的參數，整個參數量實在是太大了，需要的計算量實在太大，但是沒有關系啊，我們有大數據平台，可以匯聚多台機器的力量一起來計算，才能在有限的時間內得到想要的結果。
於是工智能程序作為SaaS平台進入了雲計算。
網易將人工智慧這個強大的技術，應用於反垃圾工作中，從網易1997年推出郵箱產品開始，我們的反垃圾技術就在不停的進化升級，並且成功應用到各個億量級用戶的產品線中，包括影音娛樂，游戲，社交，電商等產品線。比如網易新聞、博客相冊、雲音樂、雲閱讀、有道、BOBO、考拉、游戲等產品。總的來說，反垃圾技術在網易已經積累了19年的實踐經驗，一直在背後默默的為網易產品保駕護航。現在作為雲平台的SaaS服務開放出來。
回顧網易反垃圾技術發展歷程，大致上我們可以把他分為三個關鍵階段，也基本對應著人工智慧發展的三個時期：
第一階段主要是依賴關鍵詞，黑白名單和各種過濾器技術，來做一些內容的偵測和攔截，這也是最基礎的階段，受限於當時計算能力瓶頸以及演算法理論的發展，第一階段的技術也能勉強滿足使用。
第二個階段時，基於計算機行業里有一些更新的演算法，比如說貝葉斯過濾(基於概率論的演算法)，一些膚色的識別，紋理的識別等等，這些比較優秀成熟的論文出來，我們可以基於這些演算法做更好的特徵匹配和技術改造，達到更優的反垃圾效果。
最後，隨著人工智慧演算法的進步和計算機運算能力的突飛猛進，反垃圾技術進化到第三個階段：大數據和人工智慧的階段。我們會用海量大數據做用戶的行為分析，對用戶做畫像，評估用戶是一個垃圾用戶還是一個正常用戶，增加用戶體驗更好的人機識別手段，以及對語義文本進行理解。還有基於人工智慧的圖像識別技術，更准確識別是否是色情圖片，廣告圖片以及一些違禁品圖片等等。
⑦ AI技術發展很快，有哪些地方需要用到這個技術
時代的變化，促使AI技術的發展速度很快，通過不同的AI演算法組件，AI技術被廣泛地應用到醫療、金融、製造、運輸等領域，以後，人類工作的領域往往與AI技術息息相關。
對於AI技術的探討，哈佛商學院教授Marco Iansiti和Karim Lakhani通過他們的著作《人工智慧時代的競爭：演算法和網路運行世界時的戰略與領導力》（以下簡稱：《人工智慧時代的競爭》）來試圖為AI概念工廠做出一些有價值的定位，他們認為，人類的努力領域將永遠不會脫離人工智慧。
人工智慧的發展，它不僅僅只是局限於技術開發人員，在未來也會對不同的職業產生影響，這種影響的范圍可能是普及型的，好比一個正在學習管理知識的公司負責人，他學習會計知識，並非是為了當一名會計，而是為了藉助會計知識了解自身公司的財務發展狀況。同樣的，面對AI概念工廠的出現，學習人工智慧技術，也只是不同人群對於職業發展的補充。
經過以往的影視劇的內容，咱們了解的未來AI往往具備擬人化的能力，它的到來會導致失業和災難，所以，咱們對於AI的認知除了好奇，更多的是一份警惕。可是，不得不承認，人工智慧的發展已經超乎我們的想像，AI概念工廠的發展，將是未來公司能夠在AI時代競爭和發展的關鍵組成部分。
⑧ 人工智慧技術的應用成熟度高嗎
就目前而言，人工智慧在機器學習、深度學習和大數據的幫助下，已經取得了十分巨大的進展。在前不久阿爾法狗與人類頂尖棋手的人機大戰中，阿爾法狗打敗人類獲得勝利，使得人工智慧的熱度大增。人們不禁在思考一個問題，當人工智慧變得越來越復雜，越來越聰明，能夠幫助我們解決越來越多的問題時，這是否說明人工智慧技術的應用成熟度已經運用得非常高了呢？下面一起來了解一下吧。
人工智慧技術的應用成熟度是不是十分高呢？其實並不是這樣的，人工智慧的發展已經有了幾十年了，雖然時間很長，但是仍然還處於一個比較早期的發展階段，其應用主要集中在弱人工智慧和垂直行業相結合的領域。人工智慧技術是基於基礎層提供的存儲資源和大數據，通過機器學習建模，開發面向不同領域的應用技術，包含感知智能及認知智能兩個階段，而感知智能如語音識別、圖像識別、自然語音處理和生物識別等，認知智能如機器學習、強化學習、對抗學習、自然語言理解等。
如果從產業鏈上看，人工智慧產業鏈包括像大數據和雲計算等等的基礎支撐技術、像機器學習和深度學習的人工智慧技術及像語音和對話以及識別的人工智慧應用三個層面，其中基礎技術支撐由數據中心及運算平台構成，即計算智能階段，包括數據傳輸、運算、存儲等；人工智慧應用主要為人工智慧與傳統產業相結合，以實現不同場景的應用，如機器人、無人駕駛、智能家居、智能醫療、智能問答等領域。從上述幾個方面可以看出，人工智慧產業鏈的應用成熟度取決於關鍵技術在垂直領域的突破，如果想靠大規模投資來快速推進人工智慧技術的突破是不現實的，而是要反推，技術成熟一個再應用一個，這樣比較穩妥。所以人工智慧還有很長的路要走。
大家在看完了文章中小編的闡述，對於人工智慧技術的應用成熟度是不是非常高這個問題，是不是有了自己的結論或見解?就目前而言，其實人工智慧的技術應用程度還是比較高的，但是並沒有達到我們想像的那種程度。但是我們始終相信，隨著科技的不斷發展進步，在不久的將來我們的人工智慧一定能夠為我們提供更好更多更優質的服務。
⑨ 人工智慧應用在哪些方面呢能舉幾個典型的例子嗎
人工智慧應用的領域非常廣泛，隨著人工智慧的不斷發展，這些都會一一實現。
1、智能製造領域。 標准化工業製造中信息感知，自主控制，系統協調，個性化定製，檢查和維護以及過程優化的技術要求。
2.智能農業領域。在具有復雜應用環境和多樣應用場景的農業環境中，標准化技術要求，例如特殊感測器，網路和預測數據模型，以協助農產品的生產和加工並提高農作物的產量。3.智能交通領域。 標准化交通信息數據平台和集成管理系統，從而可以對行人，車輛和道路狀況等動態復雜信息進行智能處理，從而帶動了智能信號燈等技術的推廣。
4.智能醫療領域。 專注。療數據，醫療診斷，醫療服務，醫療監督等方面，著重規范人工智慧醫療在數據採集，數據隱身管理等方面的應用，包括醫療數據特徵表示，人表達能醫療質量評估等標准。
5.智能教育領域。 規范新教學體系中與教學管理全過程有關的人工智慧應用，建立以學習者為中心的教學服務，實現日常教育和終身教育的個性化。
6.智能業務領域。 主要通過復雜的應用場景來標准化商業智能領域，包括服務模型的分類和管理，業務數據的智能分析以及相應推薦引擎系統架構的設計要求
7.智能能源領域。 在能源開發利用，生產和消費的全過程中，對集成智能應用進行標准化，包括能源系統的自組織，自檢，自平衡和自優化。
8.智能物流領域。 規范從計劃，采購，加工，倉儲和運輸到物流全過程的技術和管理要求，引入智能識別，倉儲，調度，跟蹤，配置等方式，以提高物流效率，增強物流信息的可視性， 並優化物流配置。
9.智能金融領域。 標准化在線支付，融資信貸，投資咨詢，風險管理，大數據分析和預測，數據安全性和其他應用技術，以幫助改善信貸調查，產品定價，金融資產投資研究，客戶付款方式，投資咨詢，客戶 服務和其他服務能力。
10.智能家居領域。 標准化產品，服務和應用程序，例如智能家居硬體，智能網路，服務平台，智能軟體，促進智能家居產品的互聯，並有效改善智能家居在照明，監控，娛樂，健康，教育，信息，安全， 等。用戶體驗。