国际人工智能龙头企业排名
世界人工智能排行靠前的有，亚马逊，谷歌，IBM，阿里云等等，其中，中国企业取得了骄人的成绩
中国公司在AI领域的崛起已经成为了一个明显的趋势。碳云智能、出门问问、Rokid、优必选，今日头条、商汤、旷视、英语流利说、出门问问、寒武纪、优必选），人工智能中国公司上榜（商汤、依图、旷视、第四范式、Momenta、地平线）。最新上榜的中国公司上榜数量与：创新奇智、禾多科技、追一科技、第四范式、松鼠AI、蓝胖子机器人。
人工智能英语专业前景
人工智能就业前景是非常不错的，可以说，这一两年是人工智能专业开始朝专门化发展的前两年，这是一个属于人工智能的时代。世界许多国家都在加紧人工智能方面的研究，可以说是未来的世界，谁掌握了人工智能，谁就掌握了未来。
人工智能，现在已被国家列入发展规划，国家提出了人工智能三步走的发展战略，现工智能已经有了国家战略的背景支持。因此，在今后的发展当中，肯定是会越来越火热。根据领英发布的全球人工智能人才分布显示，中国目前的人工智能人才缺口超过五万人，人才是极度的供不应求
美国电影人工智能最后结局是啥子,大卫变成人了吗
《人工智能》最后的结局是，大卫和泰迪熊在海底终于找到了蓝仙女（一个游乐设施上的雕塑），并待在哪里一直的祈愿自己能变成人类。直到曾经的大海冰封，他也在海底度过了漫长的两千年。人类都已不复存在。
直到进入了地球考察的外星人，从巨大的冰川下，打捞并修复了大卫和泰迪熊。大卫成了地球上曾经生活着人类最后的见证者。
大卫对外星人讲述了他的愿望，拥有极高生物科技的外星人，可能出于对人类感情的好奇，或者是对大卫的同情。用泰迪熊缝在身上莫妮卡的头发，满足了大卫的愿望。但通过科技复制的人类只能活一天，母子二人在一起度过了美好的一天，在一天终了的时候，莫妮卡即将在睡眠中逝去，这时大卫爬上床和莫妮卡一起入睡。此刻旁白说到：大卫到了另一个地方。影片也戛然而止。
那么大卫究竟变成了人没有？其实到了最后，大卫并没有执着于自己是否能变成人类，其实他想要的，不过是来自莫妮卡的爱罢了。自己是机器人或者人类，已无关紧要，因为他已经得到了他最想要的，且愿意跟随着这份爱的消逝，一同消逝。
（我是剪影手，一个影视领域的小学生。如果觉得不错的，请多多点赞，或者有什么想法，请留言评论交流，谢谢大家的阅读。）
国家发展战略中提到人工智能，主要指哪些板块
问得好，就在前不久（12月13日），国家工业和信息化部发布了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》。
这是继今年7月国务院发布2万字《新一代人工智能发展规划》后，我国又一次砸下一专门针对于人工智能行业发展的重磅文件，同时也是为了更好地落实后者“三步走”规划中的真的第一步，把握未来三年发展节奏而制订的详细计划——所有目标都带有“到2020年，实现xxxx”这类非常具体、详尽、可执行的计划细节。
这份文件内宣布，在接下来的2018-2020这三年内，国家要重点推动人工智能和实体经济深度融合，推进人工智能技术产业化、集成应用。
文件中，国家点名了未来三年要重点发展八大类人工智能产品应用；
1）智能网联汽车
到2020年，建立可靠、安全、实时性强的智能网联汽车智能化平台，支撑高度自动驾驶（HA级）。
2）智能服务机器人
到2020年，家庭服务机器人和公共服务机器人实现批量生产及应用，医疗手术、养老陪护、消防救援类机器人实现样机生产，并出现20家以上应用示范。
3）智能无人机
到2020年，智能消费级无人机三轴机械增稳云台精度达到0.005度，实现360度全向感知避障、自动智能强制避让航空管制区域。
4）医疗影像辅助诊断系统
到2020年，国内先进的多模态医学影像辅助诊断系统对脑、肺、眼等典型疾病的检出率超过95%，假阴性率低于1%，假阳性率低于5%。
5）视频图像身份识别系统
到2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%，支持不同地域人脸特征识别。
6）智能语音交互系统
到2020年，实现多场景下中文语音识别平均准确率达到96%，5米远场识别率超过92%，用户对话意图识别准确率超过90%。
7）智能翻译系统
到2020年，多语种智能互译取得明显突破，中译英、英译中场景下产品的翻译准确率超过85%，少数民族语言与汉语的智能互译准确率显著提升。
8）智能家居产品
到2020年，智能家居产品类别明显丰富，智能电视市场渗透率达到90%以上，安防产品智能化水平显著提升。
自动化专业与人工智能的未来趋势是什么
1、开源框架（Open-SourceFrameworks）
人工智能的进入门槛比以往任何时候都低，这要归功于开源软件。2015年谷歌开放了其机器学习库TensorFlow，越来越多的公司，包括Coca-Cola、eBay等开始使用TensorFlow。2017年Facebook发布caffe2和PyTorch（Python的开源机器学习平台），而Theano是蒙特利尔学习算法研究所(Mila)的另一个开源库，随着这些工具的使用越来越广泛，Mila公司已经停止了对Theano的开发。
2、胶囊网络(CapsuleNetworks)
众所周知，深入学习（DeepLearning）推动了今天的大多数人工智能应用，而胶囊网络（capsulenetworks）的出现可能会使其改头换面。深入学习界领航人GeoffreyHinton在其2011年发布的论文中提到“胶囊”这个概念，于2017年-2018年论文中提出“胶囊网络”概念。针对当今深度学习中最流行的神经网络结构之一：卷积神经网络(CNN)，Hinton指出其存在诸多不足，CNN在面对精确的空间关系方面就会暴露其缺陷。比如将人脸图像中嘴巴的位置放置在额头上面，CNN仍会将其辨识为人脸。CNN的另一个主要问题是无法理解新的观点。黑客可以通过制造一些细微变化来混淆CNN的判断。经测试，胶囊网络可以对抗一些复杂的对抗性攻击，比如篡改图像以混淆算法，且优于CNN。胶囊网络的研究虽然目前还处于起步阶段，但可能会对目前最先进的图像识别方法提出挑战。
3、生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks)
2014年，谷歌研究员IanGoodfellow提出“生成式对抗网络”（GAN）概念，利用“AIVSAI”概念，提出两个神经网络：生成器和鉴别器。谷歌DeepMind实习生AndrewBrock与其他研究人员一起合作，对Gans进行了大规模数据集的培训，以创建“BigGANs”。GANs面对的主要挑战就是计算能力，对于AI硬件来说必须是并行缩放。研究人员用GANs进行“面对面翻译”，还有利用GANs将视频变成漫画形式，或者直接进行绘画创作等，但GANs也被一些不怀好意的人利用，包括制作假的政治录像和变形的色情制品。
4、联合学习(FederatedLearnnig)
我们每天使用手机或平板会产生大量数据信息，使用我们的本地数据集来训练AI算法可以极大地提高它们的性能，但用户信息是非常私人和隐秘的。谷歌研发的联合学习（FederatedLearning）方法旨在使用这个丰富的数据集，但同时保护敏感数据。谷歌正在其名为Gboard的Android键盘上测试联合学习。联合学习方法与其他算法的不同在于考虑了两个特征：非独立恒等分布（Non-IID）和不均衡性（Unbalanced）。联合学习已运用于搜索引擎Firefox、人工智能创业公司OWKIN等。
5、强化学习(ReinforcementLearning)
当谷歌DeepMind研发的AlphaGo在中国围棋游戏中击败世界冠军后，强化学习（ReinforcementLearning）获得了广泛关注。基于强化学习，DeepMind接着又研发了AlphaGoZero。UCBerkeley研究人员利用计算机视觉和强化学习来教授YouTube视频中的算法杂技技能。尽管取得了进步，但强化学习与当今最流行的人工智能范式监督学习相比，还算不上成功，不过关于申请强化学习的研究越来越多，包括Microsoft，Adobe，FANUC等。
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6、人工智能终端化
人工智能技术快速迭代，正经历从云端到终端的过程，人工智能终端化能够更好更快地帮助我们处理信息，解决问题，我们舍弃了使用云端控制的方法，而是将AI算法加载于终端设备上（如智能手机，汽车，甚至衣服上）。英伟达（NVIDIA），高通（Qualcomm）还有苹果（Apple）等诸多公司加入了对终端侧人工智能领域的突破和探索，2017和2018年是众多科技公司在人工智能终端化进入快速发展期的两年，同时他们也在加紧对人工智能芯片的研发。但AI依然面临着储存和开发上的困境，亟需更丰富的混合模型连接终端设备与中央服务器。
7、人脸识别
8、语言处理
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