大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能时代科技赋能体系的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能时代科技赋能体系的解答，让我们一起看看吧。
它指的是用人工智能技术给一些传统产业赋予一种新的能力和能量,驱动产业变革，使其能绽放新的活力和价值。很高兴能为你解答问题，有啥不懂的问题随时可以再问我，你的提问是我前进的动力，相互学习一起，希望可以帮到你，感谢支持，谢谢！
这是一个非常好的问题，作为一名科技工作者，我来说说我的看法。
首先，人工智能被广泛认为是第四次工业革命的代表技术之一，所以人工智能将在更多的行业领域发挥出更加重要的作用，在当前工业互联网的带动下，云计算、大数据、物联网等一众技术都在不断开始在产业领域内应用，而这也为人工智能技术的发展和落地奠定了基础。人工智能技术不仅能够全面提升传统行业的生产力，同时也能够不断促进各种技术的融合创新。
从技术层面来看，人工智能技术要想在第四次工业革命中发挥出作用，可以从这几个方面入手：
第一：为人工智能应用奠定场景基础。人工智能产品对于应用场景有比较强的依赖性，所以要想让人工智能产品落地应用，一定要有场景支撑。随着当前5G通信的落地应用，物联网将全面得到发展，而物联网将为人工智能技术构建一个比较适合的应用场景。物联网的发展也会把人工智能技术带到各个行业领域，包括教育、医疗、出行、工业和农业等领域。
第二：为人工智能构建产业生态。人工智能行业的发展一定离不开一个健全的产业生态，而产业生态的基础则是价值空间，所以在打造人工智能产业生态之前，一定要为人工智能行业开辟出一个较大的价值空间。从目前的行业应用情况来看，互联网行业为人工智能技术开辟出了一个较大的价值空间，未来基于互联网领域的发展，人工智能领域也会获得更多的发展机会。
第三：培养人工智能领域的专业人才。人工智能技术的运用一定离不开大量的专业人才，不仅涉及到技能型人才，也涉及到研发型人才。从目前的人才培养体系来看，当前研究生教育是培养人工智能人才的主要渠道，随着人工智能技术人才的需求量不断扩大，未来大量的普通本科教育和专科教育，甚至是职业教育，都会陆续制定人工智能人才培养计划。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
人工智能，还不能构成下一个工业革命中的核心！人工智能只能算是下一个工业革命中的一个不可或缺的重要环节。真正影响下一个工业革命和发挥重要作用的是_有源有燃料的能源科技体系的衍化蜕变至无源无燃料能源科技体系中去。否则，任何科学技术都将面临_多米诺骨牌式的崩溃与坍塌！这是不争的事实！
警示:任何一个没有强大持久的能源科技支撑的科学与技术，都是走不远的！
以产业这块的人工智能应用而言，如汽车产业。无人驾驶就是人工智能的典型应用。汽车避障，AR导航，智能点火等是基础的机器学习，更高级些像人脑一样能深度学习，自适应，哪里需要转弯，变道超车，倒车入库等，这是汽车本身的人工智能应用。再看在汽车制造产线上的人工智能，无人制造车间由机器人冲压铸件，装配，喷涂，调试路测等。整个流水下来基本无人员参予，需要机器人深度学习，具备自适应能力。以后从汽车设计这个源头就有AR参予，与用户一道做个性化设计方案。
个人认为人工智能主要还是赋能数据的，在消费领域和在工业领域的发展是不一样的，因为工业领域是会有一些物理设备会产生一些数据，这不仅仅是消费数据那样通过虚拟的计算，可能会需要一个映射的，映射这个物理设备的一种技术。然后发展到后面，还是会回归到怎么样把这个数据与设备结合起来，利用起来，去提高效率。这样才可以对应到设备、对应到整个产业链上去。
人类历史上发生过三次工业革命
第一次是进是18世纪60年代至19世纪中期，人类进入了蒸汽时代，代表者一种新的动力产生；
第二次工业革命发生在19世纪下半夜至20世纪初，人们从蒸汽时代进入到电气时代，信息化产业得到迅速发展，许多生产技术得以改进；
第三次工业革命发生在20世纪后半期，人们从信息时代进入到了科技时代，生物科技与产业革命得以发展，基因工程开始被试验。从历来的工业革命可以看出，每一个时代都是由三大产业变革开始，从蒸汽机到纺织业的应用，信息化到电子通讯出现及计算机的发明，从生物科技到基因工程及合成生物学的发展。AI作为第四次工业革命其实有些牵强，严格说，
第四次工业革命是以互联网的产业化、工业智能化、虚拟现实技术等全新技术革命为发展导向，而AI只是其中的一个节点。
回答这个问题之前，我们首先回顾一下国内人工智能发展现状：
从报道上看，百度李彦宏、小米雷军、科大讯飞刘庆丰都建议国家重点发展人工智能，并将人工智能与各个行业有效结合。 其实不用他们提，市场资本也会让国家这么做。现在市场资本已经初步实现人工智能与各行业的结合。现在腾讯有了可以一分钟写一份稿件的写稿机器人、德国有了一天可以盖一栋楼的砌砖机以及一条屠宰线一小时可以杀6000只鸡的屠宰场、餐厅已经有了机器人“传菜生”、汽车行业也实现了无人驾驶。
其实每一次工业革命都必然伴随产业升级，岗位更迭：机器替代人力，人力转而操纵机器。这一点也不稀奇。可是当人工智能悄然来袭，它取代人工的能力还是超出想象，细思恐极。而人工智能时代势不可挡，工业生产模式发生了巨大的变化，工业机器人得到推广和应用，逐渐取代人类完成一些工作。
第四次工业革命是由物联网、大数据、机器人及人工智能等技术所驱动的社会生产方式变革。这场技术革命的核心是网络化、信息化与智能化的深度融合。
工业机器人具有精度高、速度快、工作强度高等优点，应用在企业中提高了企业的生产效率、提高了工作人员的安全性、并且降低人力物力成本。工业机器人应用到现在制造业已经是大势所趋，未来会逐渐推广普及。本文通过对人工智能时代工业机器人的技术分析以及特点进行阐述，探讨了工业机器人发展的新趋势，为工业智能制造提供了支撑。
人工智能是一系列新的通用目的技术（GPT），包括自然语言处理、图片识别、视频分析等。人工智能是信息化进程的新高度，信息技术带来了效率的提升，人工智能则带来生产成本的变化。行业＋AI，人工智能将会改变每个行业、每个职业、每个组织、每个家庭和每个人。
中国人工智能的发展，主要取决于中国科技的进步，IT技术的进步。技术是人工智能的基石，技术的进步必定带来人工智能的发展进步。
1.突飞猛进的发展，主要是市场前景看好。
2.民间或民营资本的大力投入。
3.人工智能的有用领域不断扩展，应用范围会越来越广泛。
4.国家政策的扶持和支持。国家加大了科技企业特别是科技创新型企业的扶持力度。
5.人工智能技术越来越受到青少年的喜爱和追捧。
首先，目前人工智能依然处在行业发展的初期，虽然市场上出现了大量的人工智能产品，但是这些智能化产品几乎都有严格的使用场景限制，属于“弱人工智能”，因此人工智能虽然在当下的大数据时代得到了一定的发展，但是学科的整体发展速度还是比较平稳的。
随着大数据技术的发展，人工智能迎来了前所未有的发展机会，在自然语言处理、机器学习和计算机视觉等领域都取得了一定的突破，因为这些领域都对数据有大量的要求，尤其是机器学习领域。可以说，数据量越大效果就越好。基于机器学习的不少产品得到了一定范围的使用，比如在自动驾驶领域、智慧医疗、智慧教育等领域都有一定的应用，所以目前市场上对于人工智能的宣传比较多，相关的智能化产品也越来越丰富。
人工智能作为产业互联网赋能传统行业的重要技术之一，在产业互联网落地应用的过程中也会得到更多的关注和发展。在产业互联网建设的过程中，人工智能产品将更容易发挥作用，一方面原因是产业互联网有相对完善的技术支撑，包括物联网、大数据、云计算等，另一方面原因是产业互联网的应用场景往往比较固定，这对于现阶段的智能体来说是比较重要的。另外，在不少传统行业领域，比如汽车制造领域，已经积累了大量智能体（工业机器人）的使用经验，这对于智能体在传统行业的普及也会起到一定的促进作用。
随着大数据、云计算和物联网的落地应用，未来人工智能领域的发展空间还是非常值得期待的，所以学习人工智能相关的知识会对未来的职场发展起到一定的帮助作用。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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人工智能之所以能够以如此之快的速度发展，主要得益于以下几点：
（1）、云计算技术的持续突破，使得低成本的大规模并行计算具备了落地基础；
（2）、大数据在提升人工智能尤其是机器学习水平方面爆发出强大的能量，而机器学习在人工智能中扮演着核心角色，是计算机拥有智能的基础，尤其是呈现爆发式增长的全球海量数据无疑为人工智能走向成熟提供了强大推力；
（3）、深度学习技术的持续发展与应用，以及类人脑芯片的研究，为人工智能可能赶超人类水平提供了有效的落地途经。
当前人工智能发展迅速，已充分应用于多个产业及人们生活领域。其得以迅速发展，依赖三要素：数据、算法和算力。但无论是数据还是算法，都离不开算力的支撑，算力已成为人工智能发展的关键要素。计算力和人工智能是相辅相成的，计算力的水平限制着人工智能的发展和应用。
从产业需求看，AI方面的数据量与算力需求处于循环增强状态，数据量的不断增加要求更强的算力处理数据，同时哺育人工智能等新技术不断训练、应用，这些技术的落地应用产生又催生更多数据、反过对算力提出巨大需求。
再看算法，据OpenAI测算，从2012年开始，全球人工智能训练所用的计算量呈现指数增长，平均每3.43个月便会翻一倍，计算量扩大了30万倍，远超算力的增长速度，截至到2020年，深度学习模型对算力的需求达到了每天百亿亿次的计算需求。
例如2020年2月，微软发布了最新的智能感知计算模型Turing-NLG，参数量高达到175亿，使用125POPS AI计算力完成单次训练就需要一天以上。随后，OpenAI又提出了GPT-3模型，参数量更达到1750亿，对算力的消耗达到3640PetaFLOPS/s-day。
由此可见，要推动人工智能持续获得迅速发展，无论是现在和未来，算力的加码都是大势所趋。目前，据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》显示，我国计算力指数评估分数达到66分，处于全球第一梯队。较之美国，我国也是AI算力支出占总算力支出最高的国家之一，AI算力支出占总算力支出的比例达到14.1%。这将利好人工智能的加速发展。
到此，以上就是小编对于人工智能时代科技赋能体系的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能时代科技赋能体系的3点解答对大家有用。