AI，VR，AR，大数据，云计算，区块链，哪些更有前景，哪些只是泡沫

云计算（cloudcomputing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。小鸟云d性云服务器，纯SSD架构，行业领先的硬件计算能力，只需几分钟，便可轻松云端获取和启用，实现您的计算需求。可d性扩展资源用量的同时，还能为您节约计算成本，简化IT运维工作。

作为当前互联网最具前景行业之一，云计算得到了国家政策的大力支持以及企业的广泛重视，云计算人才也成为紧缺型人才。为了快速入行云计算、掌握专业技能，不过学习云计算可以从事哪些岗位未来的职业发展规划及前景又是什么样的接下来千锋就给大家简单分析一下。

目前越来越多的企业开始介入云产业，出现了大量的应用解决方案，云应用的成功案例逐渐丰富，用户了解和认可程度不断提高，云计算产业发展迎来了“黄金机遇期”。

分析预计，人工智能(AI)和机器学习(ML)将成为未来基于云计算的企业解决方案的重要推手;云计算不再局限于公有云服务，私有云和混合云应用扩大，而这也成为未来云计算人才必须要掌握的技能。

云计算职业发展前景广阔毋庸置疑，但云计算人才未来的职业发展方向有哪些呢主要包括以下几种：

1、云计算企业架构师

云计算架构师有两条非常好的途径可供选择：公共云解决方案架构师和安全架构师。传统架构技术对于以云作为基础的IT企业来说不够具体化，而且大多数企业寻找的是熟悉特定品牌的云的内容专家(SME)，例如亚马逊网络服务、谷歌和微软。所以，如果你在IT架构或安全拥有一个较为一般化的职位，你需要集中将注意力放在特定的云服务上，包括安全服务。

2、云计算开发人员

软件开发是一门用途最为广泛的技术，因为你可以在几乎任何平台上编码。但是在云上，你需要费些心思去深入了解特定的公共云，因为了解之后，你需要创造在云上原生的应用程序。“云上原生的”意味着要将云平台的命令直接植入应用程序，例如安全服务、队列、I/O服务，和资源供应的管理。运用这些命令需要你同时细致的了解所用编程的语言，以及在什么地方该使用哪一个界面、怎么使用、为什么使用。

3、云系统管理员

对于系统管理员来说，云职业之路要从转移到云运算，做一名cloudop开始。这是云运算中的一个新职位，主要负责备份、恢复、检测运行、管理SLA以及其他在云基础虚拟服务器的运算设置方面很有趣的工作。

除了以上职业，你还可以从事云计算开发、容器工程师、安全架构师等，只要你不断学习提升技能，未来的就业前景就非常广阔。

人工智能将会让所有行业受益

物联网的概念来源之一是IBM的智慧地球概念，智慧是物联网创造价值的核心。而中国物联网十二五规划中九大试点领域包括：智能工业、智能农业、智慧物流、智能家居、智能医疗、智能环保、智能交通、智能安防、智能电网，全部与智能相关。

人工智能是智能的一种形式，所以物联网创造价值，一定需要人工智能。

物联网技术会改变所有行业，所以人工智能必然影响所有行业。

物联网技术引起的变革将与工业革命相比

社会的每一次进步，都是在生产工具的变革之后提升了生产力，在生产力瓶颈突破之后，改变生产关系，从而引发社会变革。

生产工具的改进越大，则社会变革越大。

物联网技术将提升所有工具的效率，当所有工具都提升的时候，必然意味着生产力的大规模提升，那么生产关系必然会随之改变。

所以我认为物联网技术的革命会是服务业革命。

工业革命解放人的体力劳动，服务业革命解放人的劳力劳动。

脑力劳动密集型行业是人工智能优先发展的

既然物联网技术促发服务业革命，而服务业革命解放的是人的脑力劳动。

所以脑力劳动密集型的行业，会优先使用人工智能技术。通过人工智能技术解放人力，降低成本，提升服务水平。

发展之初，人机交互是重点

提问者问的问题是哪个行业受益，但人工智能发展还在早期，还没有哪个行业会大规模使用，但从另外一个维度上，人工智能会是最先使用的，就是人机交互接口，是人工智能最先使用的。

比如最近流行的智能音响，实际上是人工智能实现的人与机器的语言交互工具。

再比如视频、图像的人工智能处理。最典型的应用是在自动驾驶以及汽车后市场安全领域都有应用。

所以人工智能在人机交互领域都有应用，而只要使用机械设备的行业，都会有人机交互。

随着人工智能应用的不断扩大和深入，算力需求将不断增加。因此，未来算力发展将会迎来以下机遇：
超级计算机：随着技术的提升，超级计算机的算力将会越来越强大，可以处理更加复杂的人工智能问题。
量子计算：量子计算是一种全新的计算方式，它利用量子比特而非传统的经典比特进行计算，因此具有比传统计算机更快的计算速度。这将为人工智能开辟新的研究方向，同时也为解决更加复杂的人工智能问题提供了可能。
模型压缩与量化：针对目前人工智能模型存在的内存占用和计算速度慢等问题，模型压缩和量化技术将成为重要的发展方向。通过减小模型大小和复杂度，同时保持良好的精度，可以在不降低算法性能的情况下实现更高效的计算。
分布式计算：由于单台设备的算力有限，分布式计算将成为满足大规模计算需求的关键技术之一。这项技术可以将计算任务分配给多台设备进行处理，提高计算效率和准确性。
总之，随着人工智能应用的不断扩大和深入，算力发展将会迎来更多机遇，并为人工智能技术的进一步发展提供有力支撑。

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