人工智能专业好就业
第一：智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
第二：产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。
第三：人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求，就是需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。
人工智能专业介绍
人工智能，是运用现代计算和学习的理论与方法，通过对现实世界中的语言、文字、声音、图像、视频等信号的分析处理，也包括对人类大脑活动信号的分析处理，达到对现实世界的智慧感知、认知，并按人类认知行为反馈控制 *** 纵现实世界的所有理论和技术的总称。
目前，人工智能已在金融、医疗、教育、零售、工业、交通、娱乐等诸多领域进行智能化的渗透。在智能变革的趋势下，传统行业纷纷开始探索如何与人工智能结合应用。随着传统产业的智能化实践逐步深入，行业中深层次的知识和经验尤为重要，简单的人工智能技术叠加将不再能满足用户的智能化预期。
阿里商业扩张的对象又多了一个千方。
昨日消息，阿里36亿元入股智慧城市领域上市公司千方 科技 ，成为其第二大股东。
阿里的商业大盘上，“智慧城市”绝对是其中的重要筹码，这个充斥着野心和荷尔蒙的“产品”，正因为边界模糊而变得前景广大。
那么，面对诺大的智慧城市，商业利剑最佳的刺入点会在哪里？
一个行业鲜少让所有的从业者都能达成共识，AI行业是个例外，几乎所有的从业者都认为： 智能安防、智慧交通会是最先爆发的 AI 产业。
如果说智慧交通、智能安防是各路玩家必须经过的一站，那么在高手如云的产业圈，阿里为什么把绣球抛给了千方？
故事还要从两年前说起。
2017年11月，千方 科技 以47亿的“聘礼”，成功让宇视 科技 “远嫁”北京。
作为国内领先的安防企业，2018年宇视市场排名暂列全球第六；产品卖到全球145个国家；智能交通项目达330多个；并推出了人工智能产品 “六山两关”和人工智能方案”AI Ready”。
作为智能交通系统集成领域的玩家，千方的入局，看傻了很多吃瓜群众，但是惊艳了整个轨道交通市场。
于千方，作为一家上市公司，它长期专注于交通集成领域，将宇视招入麾下，可以快速将业务范畴延伸到安防制造领域，并且可以跳出智能交通这个井底，将业务触角延伸到智慧城市这个国家新的大投资战略上。
同时，也可以借助宇视在公检法、医疗、教育、能源、企业、零售等领域的资源，将自身在交通领域的集成产品拓展进去。
不出意外，2018年，千方 科技 取得了长足进步。
首先体现在证券市场，在整个2018年A股上证指数跌了近1000点，众多“明星股”纷纷下跌的大背景下，千方 科技 在A股市场表现得非常坚韧，市值一直保持在原先的水平，不掉价。
其次，从产品层面来看，千方 科技 在车路协同领域，基于LTE-V标准的产品研发规模展开，已进入规模量产及系列化阶段，车载单元、路侧单元已通过工信部组织的互联互通测试及无委的型号核准，这些都会成为千方 科技 在智能交通赛道竞争的绝对壁垒。
在战略布局上，千方推出了“一体两翼”发展战略，“一体”是围绕智慧城市保持大数据与人工智能的优势，“两翼”是智慧交通和智能安防两大业务版块，也可以理解为千方与宇视。
此番布局，“恰巧”吻合了阿里的未来战略布局。从这来看，阿里入股，属意料之外，但也在情理之中。
阿里在安防行业“闻名”主要得益于城市大脑的快速复制落地。
在阿里技术委员会主席王坚眼里，“城市大脑”具有人类登月般的重要意义。它像是杭州献给整个世界的一个礼物，就像当年罗马给了世界一个下水道，伦敦给了世界一辆地铁，纽约给了世界一张电网。
眼下，阿里已经为包括雄安、澳门、吉隆坡在内的数十座海内外城市送去了厚礼。
与此同时，伴随着项目落地也有一些声音此起彼伏，很多业内人士认为，阿里做安防，醉翁之意不在酒，城市大脑背后实则是城市“数据”的殊命争夺。
举例来说，2017年，衢州市政府拨款437亿元，要联合阿里为这座古老的城市打造“城市大脑”。
437亿元其实“并不多”。
按照项目方的说法，衢州“城市大脑”将分为多期进行建设，这笔资金主要用于城市大数据平台及软件层建设所用。
通常，一个三四线城市，摄像头总数预估在2000到10000路左右，建设大数据中心需要考虑到余量配备，也就意味着上万路的硬件搭建较为容易。比如湖南省会长沙市，摄像头全部建满应该能到10万路左右。
以一万路计算，视频分析服务器均价为30万元/台，支持同时100多路数据分析，由此需要的服务器可能3000万元朝上（路数只代表原始数据量，而实际的价格往往是和分析的计算成本强相关，个体差异很大），其他各类数据分析假设与之对等，考虑到整个机房配置等，所需费用在2亿元左右。
如果最后刨去人工等其他成本，阿里在每个城市的“城市大脑”项目上能够获得一定的营收，但利润相比其主航道业务是小巫见大巫。（此前，阿里还以455 亿元的价格中标海口“城市大脑”建设，具体金额都相差不大。）
即便如此，可以发现除了阿里，包括腾讯、京东、百度等互联网巨头都加足马力，争抢着进入这条赛道。投入产出比并不诱人的背后，这些互联网企业为何要在建设智慧城市上花费如此大的精力？
某业内高管告诉雷锋网，可以预见得到的未来趋势是，硬件会为软件服务，而不是相反。 全力进军安防的互联网公司们意图已经非常明显：要做物联网时代的大数据运营商。
相关数据统计，到2025年，全球数据圈将增至175ZB（1ZB约为1万亿GB），而中国预计将以486ZB的数据量成为全球最大数据圈。
与此同时，“数据变现”问题一直以来都极大困扰着传统的数据持有企业，相比之下，互联网公司对于客群需求和消费行为的研究远超于传统公司，后者在流量“变现”的布局上显得更加得心应手。
以往，包括阿里在内的互联网厂商更多掌握的是用户线上数据，而线下数据基本是一片空白。
这也就意味着，数据大战中，谁掌握了更多的视频监控路数，谁就能构建更加精准的用户画像，从而更好知悉、满足用户诉求，获得大数据时代更大的话语权。
创新不是一个崭新产品的诞生，而是现有的产品被赋予了新的用途，可以预见的是，线上数据与线下数据的打通，将为所有公司打开一扇从未涉足的世界的窗户。
譬如，未来在新零售市场，通过视频监控的铺设，可以对线下海量商铺形成覆盖“店前”、“店中”、“收银”各个环节的整套解决方案。
店前设备负责客流分析。当消费者走到门店前时，摄像头开始抓拍，分析其是新客、老客还是VIP。
此外，在收银台场景下，摄像头还可以清晰地记录购买者的客户属性，比如年龄、性别等；对商品的购买人群进行分析，有助于门店后期针对目标客户进行更精准的商品推广等。
店前、逛店、收银对应着零售行业消费者的生命周期。
门前经过的是“游客”，进店后成了“客户”，再进入收银环节就是“用户”。利用这一整套的服务，相关互联网企业可以帮助线下门店更好地了解门店的客流情况和店内销售转化。通过获取和分析用户数据实现从选址到营销的全面赋能，把“游客”最终变成“用户”。
数据变现是一个很大的课题，也是一个很有趣的课题，因为它没有界限、没有方向，是一个完全的黑盒子，等待着每一个人去 探索 。
佳都集团董事长刘伟甚至认为，对于企业来说，数据是21世纪的石油；对于个人而言，数据是其生活的再现；对于政府来说，数据是基础性的战略资源。
有着明确目标的阿里，在智能安防市场，虽然有些迟到，但是玩起小步快跑来，这个互联网巨头丝毫不含糊，在庞大商业生态的加持下，阿里手握几张好牌。
从产品层面来看，阿里云此前发布了云边端物联网视频服务Link Vision 10。
“ 阿里这招非常狠，顺利的话，他们可以做到视频物联网，真正实现城市大脑 。”对于这款产品，华泰科捷CEO傅剑辉如是说。
Link Vision 10包含了物联网视频开放平台和物联网视频AI解决方案，它可以帮助传统摄像头厂商与安防工程商更好实现数字化和智能化转型。
也就是说它能从技术上解决中小企业盈利模式单一、画质不佳、体验欠佳、亦或是安全性得不到解决的现实问题。
阿里云这一招数实际上与东方网力当年在模拟向数字转换时做的联网控制器有异曲同工之处。
其目的是将各种模拟的摄像机、DVR、DVS、模拟矩阵、IPC、NVR、网络矩阵用一个网关设备连接在一起，那么它的核心就是今天所谈的多媒体、数据网关。
阿里提出的这个边缘化产品一来可以被部署到每一个城市中的每一个节点；其次，基于边缘云的视频结构化运算，它能够将很多消费级安防摄像机接入到阿里云平台上，通过边缘云计算服务器完成数据结构化。
如此，阿里便通过视频物联网拿到了城市视频的数据，而这一点是阿里以前做不到的。
今天来看，华为也在搭建一张云、海康也在织编一张云，后期谁能够拿到更多的视频、更多的数据，后期的竞争力也就越强。
从战略布局上看，本次入股千方也可以认为是一张绝佳好牌。
如果说产业经营是做‘加法’，那么投资并购就是做‘乘法’。未来的市场份额争夺会更偏向于报团取暖式进取，个人英雄式的单打独斗已经成为过去。
一个企业的并购行为，从某种意义上来说，并不是简单追求规模效益的推动，而是为未来的协同发展打好基础。
阿里入股千方，无论就智慧城市大产业而言，还是针对智慧交通、智能安防等细分领域，都是一桩赢面更大的买卖。
安防也好、交通也罢，都是非常“重”的行业，此前很多大型企业在其中蛰伏良久，但最后都铩羽而归，主要原因就是产品丰富度不够；另外不具有供应链优势，一些与传统视频图像相关的器件，如镜头等的供应能力存在不足，在机电控制方面也没有足够的积累。
阿里的优势在于云端，针对边缘端来说，如果单个城市地去攻坚、去做重，费力不讨好，选择入股千方，联手宇视无疑是最佳的入局方式。
早在战国时期，诸侯并起、相互兼并，出现战国七雄，历经合纵连横，最终秦王扫六合，一统天下。
两千多年后，在全球一体化的趋势下，贸易、技术、服务、管理、资源、资本、智力等一切推动经济增长的要素都在不可逆转地荡涤着各国的经济边界。
在这个过程中，投资并购就是资源整合、就是扫荡边界、就是重新洗牌；同理，此路数在安防行业也同样适用。
比如海康威视曾收购英国公司SHL，进一步开拓海外市场；大华股份也曾以2900万美元收购FLIR旗下Lorex品牌，扩张北美销售网络，如此等等。
行业需要搅局者。
183年前，一艘载有500名装备q械、木棍和战斧的毛利人的英国海船在群岛登陆。随之，制造了针对岛上莫里奥里人的大屠杀，并将幸存者作为奴隶驱使。
要知道，时间倒数千年，莫里奥人也是强大的波利尼西亚雄鹰，这一次相比来势汹汹的毛利人，严重退化。
历史 与商业从来都是惊人的相似，有着同等的规律使然。
从外企雄霸到海大宇并起再到各路英雄入局，安防前端AI与云端AI业务间的战场，从安防公司与AI公司两大势力之争，进入安防公司、 科技 巨头、AI公司三局鼎立的局面。
三类公司，战术不同、战略迥异。
从横向讲，海康、大华为“防御派”；商汤、旷视为“革新派”； 阿里、华为为“进攻派”。
海康、大华等传统安防巨头的打法重“边缘”，从上到下，保持软硬一体化优势；
商汤、旷视、地平线等AI独角兽的战略打法则从外向内，通过算法进击云端，通过芯片主攻IPC，从而布局中心控制系统，基于顶层设计做服务；
阿里、华为等产业巨兽进军安防的思路比较清晰，凭借较深的行业渠道积累搭建自己的平台，吸引更多合作伙伴，打造更大的泛安防生态圈。
今天来看，阿里的智慧城市版图又多了千方、宇视两个优质伙伴。雷锋网雷锋网雷锋网
一体化物联网摄像机作为新兴崛起的一个细分市场产品，由于其在前端可以同时接入多种传感、存储及执行设备，运行较复杂的算法，充当云与本地设备的网关作用。集成度非常高，只有较强的硬件DSP能够承当运算处理平台，还需要云端、PC和移动端的软件支持，同时还需要大数据处理算法才能充分发挥作用。从硬件看，一台一体化物联网摄像机就是一整套定制化的智能视频系统。因此使用非常简单，近年得到快速发展。广泛应用于各种轻型工程小项目里面，如分布式平安社区、果园、森林、油田、鱼塘、工地等点数众多、点位分散的场景使用。安锐科技作为长期专注一体化物联网摄像机研发的方案公司，一直采用高品质的美国德州仪器（TI）芯片方案，研发出独具特色的产品，实现具体特点如下：
接入多种传感器
一体化物联网摄像机除了传统的视频传感器外，还可接入气象传感器、激光测距传感器、水位传感器等多种传感器，并在前端摄像机中分析统计后，与视频一起传输到后端。
Zigbee 组网联动
一体化物联网摄像机支持无线Zigbee组网联动，可通过无线zigbee连接6万多个传周边传感器，人脸识别、生物识别、语音识别、信息匹配等人工智能技术，可通过后期在线固件升级实现。
传感器触发抓拍汇报
安锐通一体化物联网摄像机的机身上本身就集成了触发传感器，采用人体热红外+移动侦测技术，当感应到人体走动时自动抓拍发送到手机并铃声提醒，杜绝单纯图像移动侦测的高误报！并且客户可以根据不同的使用场景选择带人体热红外还是带雷达的摄像机。
触预发录像
一体化物联网摄像机采用预录像存储算法，能够保存事件发生前和事件发生后一分钟内的视频，在不丢失重要视频的同时还保留了整个事件发生的过程！
大容量本地存储
一体化物联网摄像机支持TF内存卡、U盘和硬盘存储；内存卡和U盘都支持到512G，而硬盘则是支持到市面上较大的6T；结合独有的录像存储算法，可保存几年的视频文件。
多种联网方式
除了传统的网线联网方式外，一体化物联网摄像机还支持无线WIFI和4G联网等多种联网方式，以满足不同使用场景的需求。
多种外形可选
圆柱灯具造型、半球形、q形、大护罩形等多种外形，不论是室内或室外都提供了可以选用的型号。
现今，创新技术的融入让城市生活更加便利和安全，越来越多的城区开始引入智慧城市概念，在智慧城市的建设过程中，消防工作的智能分析和处理是其中重要的一环，受到了更多的青睐，也面临着很大的需求挑战。
基于物联网大数据技术的智慧消防物联网解决方案
在刚刚结束的消防物联网大会上，看到众多企业纷纷布局智慧消防建设，金特莱公司的智慧安防解决方案—金智云，这套方案采用云到端的基本架构，借助视频监控、烟感终端、用电监控等主要设备，融入智慧城市整体架构，标准化接口，开放协议接口，满足城市消防安全监控需求的同时，实现智慧城市交通、水源、用电、消防设备设施、地理位置等信息的共享互通与智能化分析应用。
智慧消防物联网按照“统一规划、统一标准、统一平台、统一管理”的设计思路，通过对城市内的烟感、视频、水源以及各类型感知设备，实现城市数据、事件的全面感知，并充分运用大数据、人工智能、物联网等新技术，建设以大数据智能应用为核心的“智能消防平台”融合智慧城市大数据系统,形成了公安、综治、街道、物业多方联合的立体化消防防控体系。
这套方案能够应用在多个场景下，并有效提升城市的管理效率与水平。在消防安全领域，能够分析海量数据并提取有效线索，帮助监管部门快速筛选出隐患区域或隐患原因。在交通领域，通过对人和车的密度分布以及变化趋势的分析，可以帮助城市管理者进行动态监测，提升城市的运行效率，结合智慧消防子系统为应急救援提供路况信息，以便做出应对方案，有效提升园区的管理水平。
智慧消防平台
智慧消防平台由三大部分组成：
》前端感知子系统
前端感知子系统主要由智能视频监控子系统、智慧烟感子系统、消防水源监控子系统、地理位置信息系统、消防设备设施管理系统、消防监管系统、业主用户系统、消防感知子系统等组成，实现对前端数据、事件的全面感知。
》联网传输子系统
联网传输子系统主要包括消防安全接入网关、视频联网平台、云存储等，实现视频、、结构化数据等的可靠接入，转发至后端应用平台。
》消防物联网云平台
通过对海量城市消防感知数据和交通、位置信息等业务数据的云存储、d性计算以及数据治理，形成各种主题库、专题库和技战法模型，为公安、综治、居民、街道、物业等多方用户提供个性化应用。
智慧消防建设有效提升了特殊场所、重点单位、小微场所等消防安全管理能力，不断提高公安、综治等政府机关的预测预警和研判能力、精准执法能力和动态管理能力，提升社会消防防控智能化水平，提升居民居住幸福指数。
人工智能不仅是题主所提到的基于自然语言的人机交互，比如人脸识别、人体姿态捕捉也是不错的人机交互方式，虽然没有语言看起来那样智能，但也能达到不少高效的交互结果。
——1、健康医疗方面
现今医院都会给每一位患者建立一份完整的电子医疗档案，让患者在就医过程中可以向医生提供一份完善清晰的检查报告，避免医生的重复性工作。
人们还可以通过人工智能进行身体健康管理，通过对健康状态进行全方位的监测，对身体健康实现全方位的管理。
通过人工智能技术对医疗影像的分析，帮助医生进行综合性的判断，增加确诊率。医疗机器人可以帮助医生提高手术精度，提高手术成功率。
——2、交通领域人工智能分析及深度学习比较成熟的应用技术以车牌识别算法最为理想，虽然目前很多厂商都宣称自己的车牌识别率已经达到了99%。
目前车辆统计与识别是交通行业最为热门的应用，虽然现在的识别度不是很高，但是随着人工智能、深度学习的应用，这一情况将会得到很大的改善。
基于智能视频识别技术与大数据计算能力，可以实现除车流量统计、车辆识别，还可以根据提取出的车辆信息结合GIS或卫星定位技术，用来进行车辆的跟踪。
——3、信息安全方面
人工智能应用场景被广泛应用于网络安全运行管理、网络系统安全风险自评估、物联网安全问题等方面。
最主要的内容包括反垃圾邮件、防火墙和入侵检测3个部分，同时网络控制和网络监视则是网络管理系统过程中最重要的两个环节。结合人工智能在计算机网络中的这些优势，可以更好地管理计算机网络安全。
人工智能技术可以利用其强大的理解和推理能力快速分析并判断信息中是否存在异常。从而最大限度地避免对其他网络业务造成损失。
1月8日，百度消息，百度AI体系进行组织架构升级，原AIG（AI技术平台体系）、TG（基础技术体系）、ACG（百度智能云事业群组）整体整合为“百度人工智能体系”（AI Group、缩写为AIG）。新AIG包含技术中台群组（TPG）和智能云事业群组（ACG）两大群组组成，继续由百度CTO王海峰整体负责。同时智慧政务、智慧医疗、智慧金融、智能客服与营销四大业务板块升级为四大事业部，并在工业互联网、视频、物联网、工业质检、物流地图等领域加大投入。相关负责人继续向王海峰汇报。
百度方面介绍，此次架构升级是为了进一步整合资源，发挥技术中台价值，提升业务支持效率，将百度的领先技术能力更高效地向产业输出，以进一步加快产业智能化步伐。
该内部架构升级邮件由王海峰发出，主题为“ 乘AI风、踏产业浪，人工智能体系扬帆起航”。王海峰在邮件中表示，“ 人工智能正在进入大规模应用落地的关键时期。期望大家秉承‘用户/客户至上’的理念，开拓进取，勇于创新，在打造AI时代最领先技术平台的同时，更进一步加强技术的应用落地，成为产业智能化的引领者。”
分析人士认为，此次百度AI体系架构升级，一方面意味着百度在AI道路上的坚定投入和决心，百度正在为AI To B战役投入更多资源。同时表明百度产业智能化赛道更加明确聚焦，在当下企业、政府智能化升级的 历史 性时刻，加大了重点行业的战略性投入。
从2010年百度开始布局AI，到2020年已整整十个年头。目前，百度AI在专利数、飞桨深度学习开源平台、AI日调用量、开发者生态规模、AI Cloud等各方面都位列行业第一。刚刚过去的2019年，百度 AI 进入了工业大生产阶段，并与百度业务以及各行各业的生产实践深入结合， AI To B业务连续三个季度中国增速第一。此次百度整合成立人工智能体系，将为百度AI下一个十年奠定基础。
物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。
概念
1、物联网
根据百度百科的解释，物联网（InternetofThings，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。
2、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。
3、人工智能
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。
深度融合
物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。
应用案例
目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。
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