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人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人***了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。上海欧普泰科技创业股份有限公司致力于提供人工智能，有想法可以来我司咨询！**人工智能公司

我国在人工智能、大数据、云计算、信息安全等领域已具有一定的技术实力，叠加多项政策出台推动人工智能产业在我国快速发展，AI+场景正在逐步落地。在金融、交通、安防等领域，人工智能相关技术的渗透率正在快速提升，这将带给相关领域企业的发展机遇。

人工智能为人类改造世界形成新业态，增强产业发展能力。根据对人工智能应用的需求，可将人工智能产业分为三个层次：以AI芯片和软件为框架的基础层；以语音识别、计算机视觉、自然语言交互为主的技术层；以智慧医疗、智能安防、自动驾驶等“人工智能+”为的应用层。人工智能与传统产业的融合，不仅能提高产业发展的效率，更可以实现产业的升级换代，形成新业态，构成新的创新生态圈，催生新的经济增长点。

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人工智能**通过变革技术体系、产业结构与生产方式影响就业结构与就业形态。人工智能的就业效应主要包括创造效应和替代效应。人工智能对就业的创造效应主要表现为间接效应，即人工智能通过提高企业经济效率与降低生产成本，带来人工智能研发企业、产品供应商、应用企业和其他企业的发展，进而促进就业增长（邱玥和何勤，2020）

。人工智能的就业替代效应主要通过技能偏向型技术进步和程序偏向型技术进步而实现。技能偏向型技术进步会增加对高技能劳动者的需求，减少对低技能劳动力的需求，从而对低技能劳动者造成冲击。程序偏向型技术进步将机械性、重复性、逻辑性强、易编程的工作任务自动化，从而对中等技能岗位造成冲击。

人工智能应用程序的特点是是不确定性和概率性、对大数据具有依赖性、随机性的输入/输出、难以预测所有应用场景、需要从过去的行为中不断自我学习。传统的方法和测试工具将不能满足测试这些系统的需要。

为什么我们需要担心测试策略呢?软件测试是一个先进并且是在不断进步的领域，已经存在了几十年。测试人工智能应用程序与其他传统应用程序有何不同?

答案是：基本的区别是很少的。

所有人工智能系统都是由巨大而多样的数据驱动的，在做出任何决定之前都需要进行处理。这些数据可以是任何格式——文本、语音、图像、视频……来源也各不相同。这些数据可能是一次性摄入的，也可能是一个连续的过程。数据极其重要，是人工智能系统所采取的任何预测、决定或行动的基础。

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上海欧普泰科技创业股份有限公司，视觉计算的火爆，很大程度上是因为其易于落地应用，并能迅速提升效率，推动生产力的发展。尽管AI视觉计算发展还处于起步期，但已展现出巨大的应用价值和广阔的发展前景。回顾芯片发展史，可以发现，新的计算模式定会催生出新的**计算芯片。基于深度学习的AI图像**芯片无疑是发展的大方向，将对传统计算架构产生颠覆性变革。随着人工智能行业的日益火爆，市场也正在悄然转变，但是AI发展依旧存在着许多难以攻克的技术难题，算法就是其中之一。

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自然语言处理包含了多种多样的研究方向,其主要包括自然语言理解和自然语言生成。通俗的说,前者是实现计算机“理解”自然语言文本思想或意图;后者是实现计算机用自然语言文本“表述”思想或意图。从应用上看,包括机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、字幕生成、文本分类、问题回答、文本语义对比等等。

MarketsAndMarkets数据显示,全球自然语言处理市场规模预计将从2016年的76.3亿美元增长到2021年的160.7亿美元,符合年增长率16.1%。《中国人工智能发展报告2018》报告显示:2017年中国人工智能市场规模达到237亿元,其中自然语言处理市场占比21%,也就是49.77亿元。

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