人工智能和传统行业融合度例子

人工智能引入传统手工艺领域的探索和研究还处于初级阶段，尚无成熟的例子，但这并不能表明将来的人工智能与传统手工艺之间毫无交集，当我们周围的事物被人工智能覆盖后，传统手工艺不可能完全不受它影响，但也不可能完全被人工智能替代。两者之间必然是既有竞争又有融合。

首先是竞争。一方面，传统手工艺在创作上追求“不可复制”性，因此，在制作过程中是排斥人工智能参与的。“纯手工”制作也是一些传统手工艺者坚守的阵地，而大众似乎也认为“纯手工”制作的工艺品更具有“价值”，这种认知无形中为人工智能的介入增加了阻力。

另一方面，人工智能作为颠覆性技术，无疑将会给传统手工艺带来很大的冲击，人工智能的渗透将会改变传统手工艺从制作到经营的固有模式。比如，当人工智能介入一些规模化、产业化的传统手工艺后，将大大节省劳动力，从而会导致大批手工艺从业人员失业，一些靠“小作坊”为生的传统手工艺有可能面临淘汰出局的局面；同时，人工智能在数据搜集、模拟人脑进行设计方面的强大功能也将会对传统手工艺的设计创新活动产生重大影响。

然后是融合。传统手工艺与人工智能虽然是不同阶段出现的社会产物，发展背景不同，一个是农耕社会的产物，一个是科技社会的产物，但两者并非是对立关系，而是相互促进、共生共荣的关系。一方面，人工智能促使传统手工艺寻求新的发展。另一方面，传统手工艺和工匠精神也是激活人工智能设计的灵感来源，人工智能的发展也必须从传统中吸收养分，依靠工艺的革新、技艺的提升，促使传统手工艺在融合人工智能的层面上发挥作用。

AI融合专业学什么

AI融合专业学习的内容非常广泛，包括但不限于机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等。这些方向都是AI的核心领域，也是当前人工智能领域研究的热点。

具体来说，AI融合专业需要学习的内容包括：

数学基础：包括概率论、数理统计、线性代数和微积分等，这些都是AI领域必备的数学基础知识。

编程语言：如Python、Java或C++等编程语言，以及相关的开发工具和框架，例如TensorFlow、PyTorch等。

机器学习算法：了解传统的监督式学习（如回归和分类）、非监督式学习（如聚类）和强化学习等常用算法，并且可以应用到实际场景中去。

数据结构与算法：掌握常见数据结构（如栈、队列、链表）以及经典算法（比如排序算法），能够灵活运用这些知识来优化程序效率。

自然语言处理(NLP)技术：理解自然语言处理领域内的关键问题，包括文本分类、文本生成、信息抽取、情感分析等任务，并熟练掌握NLP相关模型与工具使用方法。

数据挖掘和大数据技术：熟悉常见的数据挖掘算法，如关联规则、聚类、分类等，并了解Hadoop平台及其生态圈工具、Spark平台以及各种分布式计算框架（如MPI）。

此外，AI融合专业还需要学习一些与人工智能相关的其他领域的知识，例如计算机图形处理、操作系统、计算机网络等。这些知识对于理解人工智能的工作原理和应用场景非常重要。

总之，AI融合专业是一个涵盖了多个领域的综合性专业，需要学生具备扎实的数学基础、编程能力和广泛的学科知识。

人工智能产业体系的融合产业有

AI引领数字生活之外，在金融科技展区，云计算、大数据、区块链、人工智能等作为较为成熟的技术应用，所展示给观众的均是已在行业落地应用并取得卓越科技赋能成效的技术产品。

在建行“AI赋能产业”展区，通过北斗七星人工智能平台、龙眼通项目、普惠金融、乡村振兴、全球撮合家等展项的展示，突出了建行在智能业务场景应用、助力国家“一带一路”倡议落地、助力中小企业和实体经济发展、贯彻落实乡村振兴战略，以及在疫后经济时期为加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局提供助力的一系列重要成果

人工智能与科技融合发展前景

人工智能是科学技术的一个分支，人工智能的发展需要科学技术的支撑。

随着社会发展科技进步，人工智能在社会各个领域的应用越来越广泛，二者的融合发展前景非常好！

物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合

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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