请问浙江有哪些特色小镇？已经具有一定规模那种。。

从地域分布来看，杭州特色小镇数量上的显著优势：78个省级特色小镇创建对象，杭州市入围18个，比例高达23%。根据中商产业研究院整理统计的“2016年第三季度浙江特色小镇投资金额排行榜”：

投资金额排名前十的特色小镇分别为：上虞e游小镇、金华新能源汽车小镇、萧山机器人小镇、衢州循环经济小镇、柯桥酷玩小镇、秀洲光伏小镇、永康众泰汽车小镇、滨江物联网小镇、鄞州四明金融小镇、长兴新能源小镇，其中上虞e游小镇、金华新能源汽车小镇投资金额超50亿。

UI设计就业前景目前是非常广阔，UI起源于美国硅谷，属于高新技术设计产业。2009年苹果公司正式把iphone带入中国，移动端UI设计开始迅速红火，至今国内UI已开始大步发展。由于国内UI设计师人才稀缺，就业市场供不应求。目前相当多一部分从事UI设计工作的设计师，是从零基础转行，平面设计、网页设计、程序员、美工、动漫等行业转型而来。根据最新行业市场招聘UI设计师需求人员数量统计显示，目前需求人员主要分布在国内一线城市和二线城市。薪资待遇：UI设计行业目前发展前景比较广阔，企业招聘需求人才量多，就业岗位多，就业起步薪资高，所以现在很多人都想早点学会UI技能就业。UI行业薪资虽然比较高，但是需要具备有足够的设计技能才能拿到，如果没有经过实战训练系统培训学习的人，基本上都拿不到高薪，非常现实的工作。如果你现在不喜欢自己所学的专业或者所从事的行业，就不要一直勉强自己坚持下去，因为有的时候，坚持到底不一定就会有很好的结果。所以想转行UI设计的话，要珍惜时机，只要你肯付出行动用心去学习UI设计，学会以后相信一定会比你现在的工作薪资要高，能让你更有价值。而UI设计行业入门的门槛不高，不要求你要用什么设计基础，零基础就可以转行学UI设计，而且每个人起初学UI设计，都是要从零基础学起从浅到深。当然，学UI设计不是随便自学就能学会的，要想真正掌握全面专业的UI设计技能，还是要通过系统的学习方法来学，才能真正地掌握这门UI设计技能。由于不通过系统化培训学习，是很难学成的，因为90%自学UI设计的人都是坚持不下去的，遇到不懂的问题难以得到解决，学起来艰难。如果你学习不想走弯路，零基础想转行学好UI设计就业，报名系统学习是最好的学习方式，从零基础到高级实训，全程有专业老师授课辅导。如果你不想一直在底层工作，不想每月拿着底薪资生活着，那么就要努力去提升自己，用行动去改变自己的现状。如果你想成为一名UI设计师，那么就要抽点时间出来用心学习，不要太懒了，不管你上班忙，还是上学忙，只要你想学好UI设计，每天1-2小时你肯定是能抽出来学习的，而有句话叫天道酬勤很有道理。如果你以后有想往UI设计行业发展，想转行学好UI设计就业，最好是选择报班系统学习，学起来比较容易和学的技能比较专业全面，还有学习效率比较快，系统学习4-5个月就可以学会，自学就2-3年以上，而且还不一定能学会就业。年轻的时间都很宝贵，可以说出来社会以后，时间就是财富，年轻时就应该珍惜每一天的时间，要把时间花在对自己有价值的事情上。不应该把每天的时间花在网上到处找免费教程资源，其实网上免费的都是很基础的，就算看了上百G视频教程最后也可能只学到一点点。因为自学UI设计学到的技能比较有限，几乎都难以找到工作，就算你自学了有一些UI技能，但是不够高级，找到的薪资也是非常低的。所以零基础想学好UI设计就业的话，选择正确高效的方法来学习很重要，选择大于努力，学习方法不同，学出来的结果就会大有不同。

2017-11-30请点蓝字＞慎思行慎思行

文章来源中国人工智能学会，罗兰贝格公司

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人工智能概念介绍

人工智能是什么？人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。人工智能、机器学习、深度学习是我们经常听到的三个热词。关于三者的关系，简单来说：机器学习是实现人工智能的一种方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。机器学习使计算机能够自动解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测；深度学习是利用一系列“深层次”的神经网络模型来解决更复杂问题的技术。

人工智能从其应用范围上又可分为专用人工智能(ANI)与通用人工智能(AGI)。专用人工智能，即在某一个特定领域应用的人工智能，比如会下围棋并且也仅仅会下围棋的AlphaGo；通用人工智能是指具备知识技能迁移能力，可以快速学习，充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。

通用人工智能是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象，但在理论领域，通用人工智能算法还没有真正的突破，在可见的未来，通用人工智能既非人工智能讨论的主流，也还看不到其成为现实的技术路径。专用人工智能才是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角。我们的讨论范围将聚焦在更具有现实应用意义的专用人工智能技术，具体讨论现有专用人工智能技术能带来的商业价值。

人工智能发展历史与现状

人工智能的发展历史

人工智能的概念形成于20世纪50年代，其发展阶段经历了三次大的浪潮。第一次是50-60年代注重逻辑推理的机器翻译时代；第二次是70-80年代依托知识积累构建模型的专家系统时代；这一次是2006年起开始的重视数据、自主学习的认知智能时代。在数据、算法和计算力条件成熟的条件下，本次浪潮中的人工智能开始真正解决问题，切实创造经济效果。

本次人工智能浪潮的驱动因素

近年来，人工智能应用领域市场规模、人工智能领域的资金投入都迅速增长，反映了社会与市场整体对其认知程度与信心的高涨。驱动认知程度提高的一方面因素是技术本身的提高，包括数据、算法、算力，使得人工智能技术真正为商业应用创造了价值；另一方面，大数据、物联网、云计算等技术为人工智能的发展打下了良好基础。

高质量、大规模的大数据成为可能。1986—2007年，全球单日信息交换量增长了约220倍，全球信息储存能力增加了约120倍。海量数据为人工智能技术的发展提供了充足的原材料。

计算力提升突破瓶颈：以GPU为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力，使得运算更快，同时在集群上实现的分布式计算帮助人工智能模型可以在更大的数据集上运行。

机器学习算法取得重大突破：以多层神经网络模型为基础的算法，使得机器学习算法在图像识别等领域的准确性取得了飞跃性的提高。

社会理解与接受程度广泛提升：随着社会信息化及互联网/移动互联网的普及，以及受AlphaGo等大量热点舆论事件影响，全社会对人工智能的态度已逐渐从怀疑、恐惧转变为好奇、接受和认同。

物联网、大数据、云计算技术提供了人工智能的发展基础

物联网、大数据、云计算技术为人工智能技术的发展提供了其所需要的关键要素。物联网为人工智能的感知层提供了基础设施环境，同时带来了多维度、及时全面的海量训练数据。大数据技术为输入数据在储存、清洗、整合方面做出了贡献，帮助提升了深度学习算法的性能。云计算的大规模并行和分布式计算能力带来了低成本、高效率的计算力，并降低了计算成本。

人工智能产业发展状况

技术方向方面

人工智能方向的企业目前主要分为两类：专注于技术研发的通用型人工智能企业，如DeepMind、 Facebook AI Research、Google Brain与Baidu AI等，以及专注于人工智能技术应用的专用型人工智能企业。通用型人工智能由于研发技术难度大，目前多由巨头互联网公司在进行布局，短期内没有明确的技术突破前景。专用型人工智能企业数量众多，但其发展仍然受制于需要人工标注的数据限制。

应用方向方面

从应用方向上来看，金融、医疗、汽车、零售等数据基础较好的行业方向应用场景目前相对成熟，相关方向企业的融资热度也较高。以自动驾驶领域为例，谷歌、百度、特斯拉、奥迪等科技和传统巨头纷纷加入；人工智能在金融领域的智能风控、智能投顾、市场预测、信用评级等领域都有了成功的应用；在医疗领域，人工智能算法被应用到新药研制，提供辅助诊疗、癌症检测等方面都有突破性进展，凡此种种，不一而足。

地域发展方面

纵观全球人工智能产业的发展，我们可以发现：全球领先的创新高点散落在各个国家，如美国纽约与硅谷、英国伦敦、以色列，以及中国的北京、上海与深圳。人工智能技术本身具有高流通、易传导的性质，在全球信息流通开放的大环境下，人工智能的发展不再受限于国家或地域。

借助于良好的人才基础、巨大的应用市场、强有力的风投基金支持，中国人工智能企业的发展势头良好，在全球处在优势领先地位。中国的人工智能企业数量、专利申请数量以及融资规模均仅次于美国，位列全球第二。在国内，计算机视觉、服务机器人、自然语言处理方向的人工智能企业占据了人工智能企业个数的一半以上。北京、上海、深圳作为国内人工智能创新的高地，其相关企业数量占据了国内企业总数的近80%。

人工智能未来发展的预测

我们认为，短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。同时，机器学习技术会更注重迁移学习与小样本学习等方向，近期AlphaGo Zero在无监督模式下取得的惊人进步充分体现了此方向的热度。长期来看，通用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究，其发展前景目前尚处于无法预测的状态。

在商业应用方面，短期内，专用型人工智能将会在数据丰富的行业、应用场景成熟的业务前端(如营销、服务等)取得广泛的应用。长期来看，正如国际人工智能领域著名学者Michael IJordan所说，人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消费者与企业，从细分行业的特定应用场景应用到更加普世化的情景。

编辑 YibinP

推荐阅读

“瞪羚企业”是指创业后跨过死亡谷以科技创新或商业模式创新为支撑进入高成长期的中小企业。认定范围主要是产业领域符合国家和省战略新兴产业发展方向，涵盖新兴工业、新一代信息技术（含大数据、物联网与云计算、高端软件、互联网）、生物健康、人工智能、金融科技、节能环保、消费升级等领域。

按照硅谷的解释，“瞪羚企业”就是高成长型企业，它们具有与“瞪羚”共同的特征——个头不大、跑得快、跳得高，这些企业不仅年增长速度能轻易超越一倍、十倍、百倍、千倍以上，还能迅速实现IPO。一个地区的瞪羚企业数量越多，表明这一地区的创新活力越强，发展速度越快。

扩展资料：

“瞪羚企业”还可获得“株洲高新区风险补偿基金”支持，进入科技银行便捷贷款审批通道，获得贷款；还可获得高新区高科发创智能制造装备创业投资基金支持；还可获得企业上市指导，并享受企业上市补贴政策。

另外，“瞪羚企业”可享受株洲高新区“5211人才计划”专项基金支持。该区每年拿出部分专项资金，聘请1-2家专业咨询机构或国内外知名专家学者、创投人士和创业成功企业家，定期为“瞪羚企业”提供问题诊断和管理咨询服务，提升企业管理水平。

参考资料来源：

百度百科-瞪羚企业

鸿蒙系统发展路线图。鸿蒙系统的定位就是物联网 *** 作系统，自然适用于电脑。根据鸿蒙系统发展路线图，2020年华为推出鸿蒙系统20内核及应用框架，可以用于国产PC、手表/手环等。电脑端鸿蒙也缺生态。虽然国内主流应用适配华为鸿蒙电脑系统，但是一些国外主流应用，比如Adobe众多视频处理软件、3D与Autocad等专业工业设计软件，基本只支持Windows系统。华为鸿蒙电脑系统要跨越这道坎，难度非常大，还要抓紧完善技术。

鸿蒙系统的设计初衷和安卓/iOS不同，安卓/iOS只是针对 智能手机 或平板等产品，而鸿蒙系统则是定位于跨平台应用，简单的说，鸿蒙OS是为实现万物互联而设计的一套可以跨硬件、跨平台使用的 *** 作系统，最大的特点就是采用分布式架构，它可以灵活适配各个智能终端，甚至可以跨平台调用硬件，让所有硬件互为外设。

华为余承东对此打了个比方：比如我们的智能手表中没有配备摄像头，它可以使用手机上的摄像头，甚至是PC的摄像头不好，也可以用手机的，只要在同一个账户下，多个终端硬件都可以协同互助工作，这项能力无疑能给我们带来更佳的 *** 作体验。

虽然鸿蒙系统的发展还是存在一些困难的，这一个困难主要是生态，这也是任正非和 余承东 承认的问题。不过，通过统一IDE支撑一次开发，多端部署，实现跨终端生态共享的特性以及开源，为鸿蒙系统的发展提供了最好的基础。所以困难虽然存在，但一定会被克服！

《人类20》（皮埃罗∙斯加鲁菲（Piero Scaruffi)）电子书网盘下载免费在线阅读

资源链接：

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书名：人类20

作者：皮埃罗∙斯加鲁菲（Piero Scaruffi)

译者：闫景立

豆瓣评分：73

出版社：中信出版集团股份有限公司

出版年份：2017-2

内容简介：

《人类20:在硅谷探索科技未来》从在众多新技术中选择了他认为最有潜力塑造科技乃至人类未来的新技术进行详述，其中涉及大数据、物联网、人工智能、纳米科技、虚拟现实、生物技术、社交媒体、区块链、太空探索和3D打印。皮埃罗用一名硅谷工程师的严谨和一名历史文化学者的哲学视角，不仅在书中勾勒出这些新技术的未来演变方向和面貌，还对它们对社会和人性的影响进行了深入思考。

为了补充和佐证其观点，《人类20:在硅谷探索科技未来》在每种技术的论述后还收录了诸多硅谷大师级科学家和新锐创业者的看法，其中不乏《人工智能-一种现代方法》作者斯图特•拉塞尔（StuartJRussell）、斯坦福大学生物工程系教授德鲁•安迪（Drew Endy）以及《区块链》作者梅兰妮•斯万等在各自领域享有广泛声誉的学者。

《人类20:在硅谷探索科技未来》认为，随着科技的发展，人类的发展也将进入一个全新的阶段或版本，可以称为“人类20” 时代。在这个新的时代，人类历史上几千年来亘古不变的“生、老、病、死”的大问题，已正式被纳入了技术的解决范畴，接下来的新一次科技革命将可能会重新定义人类。皮埃罗提出，今天人类延伸自我最让人印象深刻的方式就是发展出能够改变生命本身的技术，未来将是有机世界和合成世界的联姻，正如未来一定是人类和机器人的联姻。然而，“人类20”同时是一个开放的概念，因为它到底是一个什么样的时代，取决于我们现在的选择，取决于我们到底想要一个什么样的未来。

《人类20:在硅谷探索科技未来》还提出，涉及的十种科技中的几乎每一种都将带来一场经济革命，乃至社会和生活大变革，但真正的革命却会从这些科技之间彼此互动、彼此增强以及互相融合中产生。目前，大多数科学家和研究机构多专注于其中一种科技的研究，他们的研究是独立乃至彼此隔离的，世界上很少专门有机构来尝试理解将这些科技结合在一起后的效果，那些已经提前投资于研究两种或两种以上技术交汇方式和效果的机构将领跑未来之战。

作者简介：

皮埃罗•斯加鲁菲(Piero Scaruffi)，原籍意大利的数学家和计算机科学家，人工智能先驱和认知科学专家，在硅谷工作和研究超过30年的时间，《硅谷百年史》面市后，被称为硅谷布道师和硅谷文化的灵魂人物。1980～1990年主要从事人工智能和互联网设计，2000年开始在美国斯坦福大学和加州大学伯克利分校延续他的技术研究，职业生涯跨越硅谷产、学、研三界。

牛金霞， 资深财经记者，关注科技和商业的融合创新。

闫景立，长期耕耘硅谷的中资企业开拓者。

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