目錄

1 人工智能的未來發(fā)展十大趨勢

2 人工智能產(chǎn)業(yè)崗位分布

2.1人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)架構(gòu)? ??

?2.2 人工智能產(chǎn)業(yè)崗位分布

2.2.1人工智能產(chǎn)業(yè)人才技術(shù)崗位分布

2.2.2?人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)人才結(jié)構(gòu)

2.2.3各產(chǎn)業(yè)人才結(jié)構(gòu)分布圖

3 人工智能典型崗位對能力的要求

3.1 人工智能產(chǎn)業(yè)人才能力四要素

?3.2 人工智能各產(chǎn)業(yè)人才能力要求

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1 人工智能的未來發(fā)展十大趨勢

（1）自動機器學(xué)習(xí)的自動化程度與可解釋性得到進一步提升

????????自動機器學(xué)習(xí)將實現(xiàn)對機器學(xué)習(xí)涉及的每個環(huán)節(jié)的真正的自動化設(shè)計過程。

????????自動機器學(xué)習(xí)、將推動新─代普適性AutoML平臺的建設(shè)，并實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的大眾化。

（2）無監(jiān)督/弱監(jiān)督學(xué)習(xí)逐漸成為企業(yè)降本增效新利器

????????無監(jiān)督學(xué)習(xí)和弱監(jiān)督學(xué)習(xí)通過不使用標(biāo)簽或減少對標(biāo)簽數(shù)量、質(zhì)量的要求來迅速降低深度模型對于數(shù)據(jù)的標(biāo)注需求。

????????未來將有越來越多的AI企業(yè)會面臨從前期的迅速擴張到穩(wěn)定期高效化運作的新階段，無監(jiān)督/弱監(jiān)督學(xué)習(xí)將成為他們過渡到這個階段的重要手段之一。

?（3）3D視覺技術(shù)助力產(chǎn)業(yè)消費升級，淡化虛實邊界

? ? ??隨著相關(guān)算法與硬件計算能力的不斷升級，3D視覺算法效果將得到大幅提升，帶來更加逼真的視覺觀感。

????????基于3D虛擬形象的舞臺演出、直播帶貨、教育互動等應(yīng)用會層出不窮，將成為AI內(nèi)容產(chǎn)業(yè)全新發(fā)展方向。

????????帶有交互功能的3D虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實、混合現(xiàn)實的3D視覺應(yīng)用會將用戶體驗向真實與虛擬的完美融合進一步邁進。

（4）多模態(tài)融合加速AI認知升維

????????多模態(tài)融合是要將視覺、自然語言處理等細分領(lǐng)域各自所針對的信息模態(tài)整合利用，向?qū)崿F(xiàn)通用人工智能的目標(biāo)進一步邁進，是AI 發(fā)展的必然趨勢。

????????隨著人工智能認知能力的提升，多模態(tài)融合也將會從圖文等實質(zhì)性模態(tài)，逐漸拓展到如物理關(guān)系，邏輯推斷，因果分析等知識性模態(tài)，從感知智能邁向認知智能。

（5）人工智能推動數(shù)字內(nèi)容生成向新范式演進

????????AI與數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的深度耦合，將有希望為行業(yè)釋放更大的科技勢能。

????????AI將逐步在數(shù)字內(nèi)容生成領(lǐng)域釋放引擎級的影響力，在內(nèi)容、平臺、技術(shù)多方合力引導(dǎo)下，構(gòu)筑數(shù)字內(nèi)容生成新范式。

（6）邊緣計算與人工智能加速融合

????????隨著邊緣智能設(shè)備的廣泛普及和硬件改進，基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)在邊緣端應(yīng)用落地成為了可能。

????????邊緣端模型必須滿足低計算復(fù)雜度、小模型尺寸、低模型功耗等要求，適配不同硬件的模型壓縮與優(yōu)化加速技術(shù)是未來研究熱點趨勢。

（7）人工智能內(nèi)核芯片向類腦神經(jīng)計算方向演進

????????未來人工智能內(nèi)核芯片將在結(jié)構(gòu)上更接近人腦的神經(jīng)構(gòu)造，獲得類神經(jīng)計算的能力。

????????定制型人工智能內(nèi)核芯片將逐漸演變?yōu)橥ㄓ眯腿斯ぶ悄軆?nèi)核芯片，在提高自我學(xué)習(xí)能力的同時，實現(xiàn)對不同人工智能技術(shù)在不同任務(wù)上的加速計算。

（8）人工智能內(nèi)核芯片向類腦神經(jīng)計算方向演進

????????未來人工智能內(nèi)核芯片將在結(jié)構(gòu)上更接近人腦的神經(jīng)構(gòu)造，獲得類神經(jīng)計算的能力。

????????定制型人工智能內(nèi)核芯片將逐漸演變?yōu)橥ㄓ眯腿斯ぶ悄軆?nèi)核芯片，在提高自我學(xué)習(xí)能力的同時，實現(xiàn)對不同人工智能技術(shù)在不同任務(wù)上的加速計算

（9）隱私保護AI落地實用幫助算法可持續(xù)進化

????????針對機器學(xué)習(xí)中隱私保護問題，研究工作近年來逐步深入走向成熟，發(fā)展出了數(shù)據(jù)匿名化、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私等一系列方法。

????????未來能夠保護用戶數(shù)據(jù)隱私的更加靈活高效的AI學(xué)習(xí)方法將在金融、醫(yī)療、社交等場景實用化落地，消減用戶的隱私擔(dān)憂，幫助AI算法在場景中可持續(xù)地進化。

（10）人工智能技術(shù)向安全智能方向邁進

????????近年來算法后門攻擊、對抗樣本攻擊、模型竊取攻擊等針對人工智能算法的攻擊技術(shù)持續(xù)發(fā)展，帶來了更大的算法安全風(fēng)險。

????????未來人工智能技術(shù)將向著安全智能方向持續(xù)演化，最終實現(xiàn)人工智能可用性與可信性雙軌并重的現(xiàn)實需求，推動人工智能技術(shù)在更廣泛領(lǐng)域的安全落地。

2 人工智能產(chǎn)業(yè)崗位分布

2.1人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)架構(gòu)? ??

技術(shù)架構(gòu)自底向上依次為基礎(chǔ)層、技術(shù)層、和應(yīng)用層。

?2.2 人工智能產(chǎn)業(yè)崗位分布

2.2.1人工智能產(chǎn)業(yè)人才技術(shù)崗位分布

2.2.2?人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)人才結(jié)構(gòu)

人工智能產(chǎn)業(yè)人才結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為四層次金字塔結(jié)構(gòu)：

●源頭創(chuàng)新人才
????????頂尖人才，領(lǐng)軍人物，推動和實現(xiàn)前沿技術(shù)的創(chuàng)新與突破

● 產(chǎn)業(yè)研發(fā)人才
????????能夠?qū)⑷斯ぶ悄芮把乩碚撆c實際算法模型開發(fā)實現(xiàn)結(jié)合

●應(yīng)用開發(fā)人才
????????將人工智能算法工具與行業(yè)需求相結(jié)合并實現(xiàn)推進落地應(yīng)用

●實用技能人才
????????理解人工智能基礎(chǔ)理論并對關(guān)鍵技能和實用方法都有所掌握

2.2.3各產(chǎn)業(yè)人才結(jié)構(gòu)分布圖

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3 人工智能典型崗位對能力的要求

3.1 人工智能產(chǎn)業(yè)人才能力四要素

?3.2 人工智能各產(chǎn)業(yè)人才能力要求

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能的发展趋势和行业岗位的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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