前端已经发展成什么地步了？

一、前端已经发展成什么地步了？

前端的发展已经非常成熟了。原因是随着移动互联网的普及，越来越多的人开始使用各种设备上网，这就要求前端开发人员能够开发出兼容不同设备的网站。另外，随着Web应用程序越来越复杂，开发人员需要用更高级的技术来实现丰富的用户界面和交互体验。所以，现在的前端开发包括HTML、CSS、JavaScript和各种前端框架，同时，前端开发人员也需要了解一些设计、用户体验和交互设计的知识。前端技术的发展已经为用户带来更好的体验和更高效的操作，未来也还会不断发展。

二、人工智能已经发展到了什么程度？

      目前人工智能尚处在行业发展的初期。

      人工智能虽然经过了60多年的发展，但是人工智能领域整体的进展还是比较缓慢的，在60多年的发展历史中，人工智能的研究也经历了多次起起伏伏，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遇。

    人工智能领域发展较为缓慢的原因有三点，其一是人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、神经学等诸多学科，所以内容比较多，其二是人工智能产品的研发难度较大，其三是人工智能产品落地难。

    虽然目前已经有不少智能体（Agent）参与到了生产环境中，但是这些智能体依然具备以下一些局限性：

第一：依赖于环境。目前大部分智能体都对应用场景有较为严格的限定，离开特定的场景就无法发挥作用，这是目前一个比较普遍的问题。虽然在特定场景下工作会降低智能体的通用性，但是在一些工业生产领域，营造特定的工作环境并不困难，比如汽车制造领域。

第二：依赖于人类决策。目前智能体的决策能力还是非常有限的，所以大部分决策需要人类给出，智能体的作用是辅助人类进行各种决策。比如目前在智能驾驶、智慧医疗等领域的智能体，往往都会进行比较全面的辅助作用。

第三：行为合理性需要加强。智能体的研发方向曾经有过较多的争论，比如像人一样思考还是合理的思考，像人一样行动还是合理的行动等问题。目前在人工智能领域更趋向于合理性，因为这样更容易判断，但是目前的智能体在合理性方面还需要不断加强。不少智能体在落地应用的过程中，发现一个比较严重的问题就是行为合理性问题。

三、家庭作坊怎么发展成企业？

家庭作坊，经过努力拚打，经营扩大了，人员增多了，资金也雄厚了，所以慢慢的就申办为企业了。

四、人工智能终将发展成什么样子？

    现在的人工智能都不是真正的人工智能，而是假智能，或者说只能称为弱人工智能。虽然我们看到的机器能下围棋，计算圆周率，开汽车。但这些都只是机器它是基于大数据，根据程序算法来进行执行的。他们并没有自己的意识，虽然这些算法的最大程度能达到人类认知的极限，但与具有意识的人类的能力还相差甚远。当人工智能真正拥有自己意识的时候，才是真正的人工智能！可以被称作强人工智能。这个时候他们或许会问我从哪里来，我要到哪里去。

真正具有意识的人工智能是什么样的？我们一起来看看。写作领域，一篇稿件在会议刚结束一分钟内就出来，通顺流畅，表达精准，辞藻优美，不需要人工书写。在程序设计上，分分钟搞定一个具有影响力的复杂APP，程序员全部要下岗。在优化电路，科学实验，机械制造上，可以超越人类的专科界限，达到全科综合，创新是家常便饭，不停地刷新人类的认知水平，几乎没有它们办不到的事情。

真正的智能家居，当你回到家，开锁的一瞬，主控机器就会根据你平时的习惯开灯，热水，做好饭等你，铺好床，端好洗脚水，洗碗，打扫卫生，家里缺什么，自动联网购买，最多请求你一下是否购买，商品和价格都是最优化的，一切帮你搞定。

在工厂，它就是管家级别的存在，它管理的不再是人，而是机器人。它会定时向你汇报生产情况，机器坏了，它能修，技术工程师都无法和它相比，它会联网下载知识，还会自己设计，根据实际情况调整方案。

在军事上，它可以整合所有的卫星云图，把细微的环节也能把握到，并预判可能被攻击的地点和方向。及时把炮弹拦截下来，一台机器人就可以运筹帷幄，整合所有现有，包括：资源，导弹、飞机、轮船和机器人大军，并加以优化打击，战争全部智能化。

它还是最好的解闷朋友，它可以和普通人一样和你聊天，根据人性调整说话方式，幽默地，正经的，放任自流的，甚至欺骗性的语音。只要有人类的源头知识，它可以说无所不能，各种知识随手拈来，还会做出创新和改进。

怎么样，怕了吗？AI正在改变我们的生活方式，未来人类的工作都被机器人替代了，人类该干什么？朋友，别担心，所有科技的进步都是为人类服务的，离开这个宗旨，就是反人类的科学，没有存在的必要。至于我们能做什么，我只问一句，从第一次工业革命到第三次工业革命，我们失业了吗？没有！而且所能从事的工作岗位更多了。但肯定的是，未来人类必须要有更高的知识水平，否则真有可能失业，连扫大街的事都可能被机器人代替了。技术的趋势没人能够阻挡，但是机器人没有情感，没有信仰，没有价值观，所以我们必须给它们一个信仰，那就是信仰人类！否则机器人真的会成为不可控制的危险存在。

五、人工智能发展至今已经有很大的成果？

人工智能领域的成果有：人机对弈、模式识别、自动工程、知识工程。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

六、人工智能的发展？

经历了从符号主义到连接主义的转变，从监督学习到无监督学习的进步，以及从单模态到多模态的拓展。

随着数据量的增加和计算能力的提升，人工智能的应用范围越来越广泛，包括但不限于自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等。未来，人工智能将继续向更广泛、更深入的方向发展，为人类社会带来更多的便利和创新。

七、人工智能已经发展到了什么程度？

关于“人工智能”，小编在 行行查 | 行业研究数据库 帮你找到了些数据希望对你有所帮助。

人工智能可分为三个发展阶段，分别为 计算智能、感知智能 和 认知智能。

运算智能：即快速计算和记忆存储能力。计算机比较具有优势的是便是运算能力和存储能力，现阶段计算智能应用已经实现并逐渐成熟，1996年IBM的深蓝计算机战胜了当时的国际象棋冠军卡斯帕罗夫，这一事件标志着人类在强运算型场景下的计算能力已经不如机器算力了。

感知智能：即类似人的视觉、听觉、触觉等对外界刺激做出反应的能力。人和动物能够通过各种智能感知能力与自然界进行交互。机器通过AI技术，也可实现这种类人智能，如自动驾驶汽车就是通过激光雷达等感知设备和人工智能算法实现这样的感知智能的。当前人类社会的AI技术正处于感知智能不断完善的阶段。

认知智能：通俗讲是一种“能理解会思考”的能力。未来机器能在没有数据信息被动输入的情况下，主动进行环境感知、信息采集、逻辑判断、做出决策等，实现类人智能。在这一阶段机器能够替代了大量的传统体力劳动，并辅助人们做出理论上的最优决策。

人工智能产业链可以分为 基础层、技术层 和 应用层 三个层面。

基础层：人工智能基础层是支撑人工智能产业发展的基石，它提供了数据及算力资源，主要包含传感器、AI芯片、数据服务和云计算服务。

技术层：人工智能技术层是人工智能行业发展的核心驱动力，侧重核心技术的研发，主要包括深度学习框架、算法模型开发以及人工智能平台。深度学习框架和开放平台在技术层实现了对技术和算法的封装，使技术快速实现商业化，主要涉及的技术包括计算机视觉、机器学习、语音处理及自然语言处理等。

应用层：人工智能应用层是建立在基础设施层与技术平台层的基础上，结合大数据和分布式计算技术生产针对各行各业的解决方案，解锁行业的人工智能应用场景，是人工智能技术与各行业的深度融合，细分领域众多、领域交叉性强，呈现出相互促进、繁荣发展的态势，具体应用前景广阔。

机器学习 人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。机器学习专注于算法，允许机器学习而不需要编程，并在暴露于新数据时进行更改，让计算机不依赖确定的编码指令，模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。基于处理数据种类的不同，可分为有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等几种类型。基于学习方法的分类，可分为归纳学习、演绎学习、类比学习、分析学习。基于数据形式的分类，可分为结构化学习和非结构化学习。

深度学习 是机器学习的一种，机器学习是单层的，深度学习是多层的。计算机通过深度学习技术对数据信息进行总结、抽象，并发现其中的规律。在数据输入后，通过多层非线性的特征学习和分层特征提取，最终对输入的图像、声音等数据进行预测。深度学习框架多硬件平台适配总体架构技术方案包括设备管理层接入接口、算子适配层接入接口，训练框架与推理框架的多硬件适配指标体系包括安装部署、兼容适配、算子支持、模型支持、训练性能、稳定性和易扩展性等。

机器视觉 是指用机器代替人眼来做测量和判断，自动采集并分析图像，以获取控制或评估特定零件和特定活动所需的数据。机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术（图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等）。

自然语言处理（NLP）是指利用人类交流所使用的自然语言与机器进行交互通讯的技术。通过人为对自然语言的处理，使得计算机对其能够可读并理解。自然语言处理技术是人工智能最早的应用技术，该技术细分领域包括文本分类和聚类、信息检索和过滤、机器翻译等。文本分类和聚类按照关键字词做出统计，建造一个索引库，用于检索。信息检索和过滤是对网络关键词进行瞬时检查并运行处理，机器翻译是利用深度学习算法，进行语言翻译并提升正确性。

人工智能技术在 金融行业 中的应用主要为智能支付、智能风控、智能投研、智能投顾。金融是最依赖数据的行业之一，国内传统金融机构的发展时间并不长，在数据的数量及质量上较欧美发达国家会有一定差距，人工智能的融合可以让机器辅助人工进行数据采集、分析，帮助金融场景实现智能化。人脸识别是针对人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，用摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，通常也叫做人像识别、面部识别。在智能支付领域，人工智能通过生物识别为用户带来更便捷的操控体验，通过建立高频人脸数据库，减少用户二次确认概率，有效拦截照片、面具、视频等手段，从而加强金融服务供给、提高支付运营效能。

工业 是人工智能最具应用潜力的领域之一。工业制造的整个生命周期可划分为生产制造、供应链管理、质量监测、物流运输、销售服务等多个环节。以最核心的生产过程为例，基于收集的生产数据，人工智能可以自动设置和调整机器的运行参数，让机器和部件成为自优化的系统，更加节能高效。未来的工业不仅是规模化、标准化，也会是智能化、定制化。

人工智能在 工业制造环节 的应用，可实现非接触检测、提高加工精度、发现产品缺陷、进行自动分析和决策等效用，是先进工业的重要组成部分。除此之外，人工智能在工业的应用场景还包括研发、物流、营销、使用、售后等环节。

人工智能在 教育领域 的应用场景包括教师的辅助教学和学生的自主学习。在学习过程中利用人工智能技术构建学生数据画像，通过AI算法对数据持续分析，从老师的角度出发，收集学生反馈来提升教学质量和完善教学细节，让老师的教学更有针对性；从学生的角度出发，在多个维度分析学生学习能力、学习偏好、自身学科水平等，更全面的对学生的综合能力进行评估，描绘学生知识点的薄弱之处，制定最优学习路径，有针对性的提供个性化解决方案帮助改进学习模式，实现“因材施教”。

智能交通 引入人工智能技术，通过建设实时的动态信息服务体系，深度挖掘交通运输相关数据，推动交通运输相关产业的运行和发展。智能交通主要应用在车辆违法取证、智能识别抓拍、实时预警反馈、立体布控稽查、车辆大数据分析等业务。

智慧医疗 的发展为传统医疗行业带来了更高性能的计算能力、更深入的知识学习以及全面精准的数据分析。其中机器学习、计算机视觉、自然语言处理、图神经网络、知识图谱等关键技术，已经在医疗影像识别、辅助诊断、药物研发、医疗机器人、健康管理等领域取得了巨大的突破。人工智能赋能新药研发领域的应用场景有靶点发现、先导化合物研究、化合物合成、晶体预测、药理作用评估、患者招募、临床试验、批量生产、药品销售等。

数据来源：行行查，行业研究数据库

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八、有哪些发展不错的人工智能企业？

国内人工智能企业排名

九、人工智能对企业发展与风险管理的影响？

1、智能制造。人工智能引入到企业的生产制造系统，包括机器人、大数据、云制造等，能使企业实现智能制造，从而提高制造效率。

2、智能研发。运用人工智能可以辅助企业进行科学的研发决策，使企业把握研发方向，洞悉研发风险。

3、智能管理。包括智能决策、精准营销等等。

十、人工智能发展的意义？

人工智能的发展对于人类社会有很多重要的意义，主要包括以下几个方面：

提高生产力和效率：人工智能可以帮助企业和组织自动化生产、增强效率，为人类社会带来更多的财富和资源。

改善生活质量：人工智能可以应用在医疗、教育、交通等领域，提高生活质量，促进人类发展。

推动科技进步：人工智能的发展需要大量的研究和创新，这将推动科技进步，带来更多的技术和应用。

解决社会问题：人工智能可以帮助人类解决许多社会问题，如环境保护、自然灾害预警、犯罪预防等。

拓展人类认知：人工智能可以帮助人类拓展认知范围，增强智慧和理解力，为人类未来的发展提供更多思路和创意。