人工智能未来的发展前景怎么样？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-05-10 00:28 标签： 人工智能前景如何

　　现在人工智能再我们身边应用已经很广泛了我们几乎都可以使用或多或少的人工智能相关的产品，在现在快速发展中机器人流程自动化RPA在我们的工作中应用比较多，现在很多的行业都在使用，那么接下来RPA的发展前景如何，在后面发展的趋势是什么？带着我们的疑问一起去看看吧！

　　近年来，由于“自动化”的原因，RPA和AI受到了广泛的关注。目前，人工智能技术的应用尚处于探索的初级阶段，而规范化、流程化的RPA更为务实，已成为人工智能登陆的重要载体。人工智能支持的成熟RPA产品将使用更多的NLP、OCR、ML等技术，更好地实现人机协作，打造更强大、更智能的数字生态系统。一些组织预测，在未来几年，超过40%的组织将通过RPA + AI解决更复杂的业务流程管理问题。2020年，RPA技术将与更多的AI技术融合，RPA + AI模式将成为RPA产品的规范，进一步扩大自动化的深度和广度。

　　二、云RPA和在线购物中心

　　云计算为RPA带来了计算能力支持。云计算提供的RPA称为云RPA (SaaS类型)。Cloud RPA不需要在计算机上下载和安装大型客户机。只要有一个Internet环境，就可以立即应用它。其部署成本低，成果转化快，用户操作相对简单。现在，中国的一些RPA制造商已经推出了RPA机器人商城。用户可以登录在线商城，根据自己的需要下载RPA机器人应用程序。商城模式不仅可以节约RPA厂商的资源成本，而且可以加快RPA在各行业的应用，有利于RPA产品的迭代和改进。到2020年，更多的RPA解决方案将从本地部署转移到云上。

　　三、低代码技术降低了使用门槛

　　低代码开发平台是一种不需要编码或通过少量代码就可以快速生成应用程序的开发平台。它允许终端用户使用易于理解的可视化工具开发自己的应用程序，并构建所需的功能，如业务流程、逻辑和数据模型。目前，许多RPA产品已经实现了基于拖放图形操作模式的RPA流程设计。低代码技术的应用将有助于快速设计RPA工作流。2020年将推出更多低代码或无代码编辑器的RPA产品，减少手写代码数量，加速应用程序交付，降低使用门槛和部署成本。

　　四、RPA创造新的就业系统

　　在未来，RPA会对人们的工作产生一定的影响，但不能完全取代人类对员工的需求。许多人工和创造性的任务仍然需要手工完成。此外，RPA促进了业务流程自动化的发展，同时也会创造更多的工作岗位。2020年，随着RPA在企业中的普及，将进一步促进人机合作。到那时，RPA将创造一个新的就业制度和更广阔的就业市场。

　　五、RPA培训的兴起

　　随着RPA的普及和推广，激烈的市场需求将导致RPA人才的短缺。现在很多企业已经开始招聘RPA工程师、技术顾问、产品经理、实施开发工程师、售前工程师、产品培训师等。2020年，一些第三方培训机构将与RPA制造商合作，共同开展RPA相关培训，提供工程师等相关认证，甚至推荐相关岗位。

　　以上都是关于RPA未来趋势的发展的解答，我们可以看到激烈的市场需求将导致RPA人才的短缺。很多的行业和企业需要这方面的人才，如果你需要了解更多的关于RPA的咨询欢迎拨打我们的电话进行咨询。

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 作为中国最大智慧城市展，中国国际智慧城市技术与应用产品博览会将于2020年12月在南京国际会展举行。预计共有全球40个国家和地区的1100家企业参展，80000名中国及亚洲地区专业观众，展出面积达35000平方米。展出产品涵盖智能通信网络系统、智慧交通、智慧家居/生活、网络信息安全、互联网金融、智能充电桩、智慧养老、智慧健康、智慧能源等。观众主要来源包括各级政府部门、经信委、行业协会

来源： 赢家财富网 作者：佚名

摘要： 人工智能技术 ，根据传说，当一项新技术产生并成熟时，会经历如下过山车发展轨迹，称为高德纳曲线（Gartner Curve）。然而，人工智能的发展轨迹比这一条更引人入胜。到现在为止，可以说有三起三落。当然，这第三次下降还没有到来，也不一定会到来

　　人工智能技术 ，根据传说，当一项新技术产生并成熟时，会经历如下过山车发展轨迹，称为高德纳曲线（Gartner  Curve）。然而，人工智能的发展轨迹比这一条更引人入胜。到现在为止，可以说有三起三落。当然，这第三次下降还没有到来，也不一定会到来。想要了解更多可以看下

　　我在这个行业十几年了：博士期间学的语音学什么的，毕业后去MSRA做这个。虽然我们的两位院长李开复先生和洪小文，先生都是语音系出身，但他们并不能改变这个项目在整个医院的地位。因为在那个年代，没有多少人工智能应用程序可以投入战斗。更不用说，如果你向网络世界提到你是“人工智能”，那就像在两会偷看色情一样尴尬。事实上，那是人工智能发展的第二次衰退。以史为鉴，可以知兴亡。为了探索人工智能，的发展前景，我们简要回顾了人工智能发展的三个大起大落

　　一年或60多年前，达特茅斯会提出了“艺术”智能”，目的是让成熟的计算机代替人类解决一些感知、认知甚至决策的问题。这样一个话题如此引人入胜，以至于很快引起了大量学者的关注，相关研究也如火如荼地进行着。这是第一次。

　　第二，起初，学者们解决人工智能问题的思路是通过专家制定规则来教机器下棋、读字符甚至识别语音。在今天看来，这种方法完全相反。虽然人类的视听器官非常发达，但却无法总结提炼其中的规律，结果人工智能美好的愿景揭示了残酷的现实，学者们发现解决问题已经遥遥无期，围观群众一度认为人工智能的学者都是骗子。是第一个秋天。

　　第三，既然不可能靠人的引导，就要牺牲“实事求是”这个法宝，从数据中统计规律。在这种统计方法下，一些简单的问题如人脸识别和手写识别取得了很大的进展，而在当时最困难的问————词汇的连续语音识别中，这种统计方法也以前所未有的方式在实验室中创造了一个“基本可用”的系统。这时，我们感到我们已经找到了解决人工智能问题的基本思路。是为了第二个。

　　第四，数据统计模型方法流行后，很快遇到了瓶颈：数据量的提高并不总能带来识别率的提高。当然，我们早就知道“深模型”比“浅模型”有更好的数据学习能力，但是这个模型计算起来极其昂贵，我们只能期待。以语音识别为例，“基本可用”和“实用”的差距十几年都没有跨越，于是大家转而悲观，认为人工智能只是一个梦。是为了第二个秋天。

　　5.自第二个秋天以来，很少有学者继续在“深度神经网络”中与线上战斗，因为这样做没有资金。其中有一个老杰弗里

　　韩丁和他的学生亚历克斯一起发现，用GPU计算神经网络可以大大提高速度，所以这个模型可能是实用的。一旦实用化，深度模型可以疯狂吸收数据的优势就会发挥出来，因此在语音识别、图像识别等领域取得了长足的进步。是为了第三种情况。

　　当然，工业界看到的第三种情况，比我们上面轻描淡写地提到的要壮观得多。但是，不要太在意，因为各行各业的老板们，不管过去是搞黑生产、卖假货还是劫机，都已经变成了人工智能的忠实粉丝和行业先锋，去年，当我听到一家上市公司的老板歇斯底里，在财报中大叫他要在人工智能，投资几千万美元时，我不禁感慨：修脚的人可以挂着返老还童的大旗，但不要说他们做的是精准医学！虽然人工智能的第三个案例确实有了质的发展，考虑到是人工智能的工人提出了这些沉积物，我认为第三个案例会到来，但这不是行业本身的疑问，而是一种自我净化。

　　人工，由于大规模数据和大规模计算能力的基本方法论的成熟，未来的发展路径非常明确：在那些数据储备充足、商业价值明确的场景中，人工智能将快速发展并致力于此，产业中期发展会非常好；但是在医疗和教育领域，电子数据的整理和积累是需要时间的，可能需要很长的开发过程。至于人工智能，的核心问题，即“认知”问题，我认为到目前为止还没有任何方法论上的突破，更谈不上解决办法，但这个话题太大了，我们再找机会谈吧。

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