为什么说人工智能工作前景越来越严峻了？

股票投资是一种需要耐心和毅力的投资方式，投资者需要有长远的投资眼光和正确的投资策略，才能在市场中获得长期的稳定回报。接下来，天成财经将带大家认识思进智能深度分析，并将相对应的解决措施告诉大家，希望可以帮助大家减轻一些烦恼。

本文分为以下多个相关解答：

• 1、为什么说人工智能工作前景越来越严峻了？
• 2、产品经理的核心竞争力是什么？为什么
• 3、云计算智能化演进，巨头们的思与行
• 4、产品经理的核心竞争力是什么？为什么
• 5、为什么说人工智能工作前景越来越严峻了？
• 6、云计算智能化演进，巨头们的思与行
• 7、一个城市的地理区位，应从哪几个方面进行分析？

问题1：为什么说人工智能工作前景越来越严峻了？

答目前正在从事ai相关工作，从自己的角度讲一下吧。

1 现在的人工智能并不是真正的智能，相比人类的大脑来说，连幼儿都比不过。目前的人工智能只能从很多先验知识中学习一些强大且较为通用的规则，从而应用到一些类似场景中解放一些重复性劳动。它并不具备任何学习新知识的能力。

2 人工智能门槛降低，从研发角度来说，人工智能=数据+算法+算力，数据主要依赖一些第三方外包标注，算法的话只要学过高等代数就可以入局，对一般的大学生来说没有任何门槛，算力其实就是cpu gpu机器，这部分长期被国外巨头掌控，在国内基本都有就业机会。因为门槛低，因此涌入的人越来越多，内卷极其严重。

3 缺乏业务场景，目前除了搜索，推荐，安防，翻译等领域，基本没有成熟的落地业务，像无人车之类的还在烧钱阶段，最后能不能落地还么有定论，这也是ai四小龙集体哑火的原因。这么多年了，ai投资人的钱也消耗的了，没有资本进入市场，那么职位肯定会减少，不可避免。

最根本的原因是人工智能是错误的！

人工智能想实现像人类一样地思维，但人类的思维并不是以计算为基础的，因而以计算机为基础的人工智能显然是弄错了方向，注定会一败再败，没有侥幸的余地。

机器有没有可能不以人类大脑的方式实现类人思维？没有可能！因为我猜人类的思维方式很可能是宇宙中唯一可行的思维方式！这也许是人类至今还无法发现外星文明的主要原因。

我这辈子都在研究大脑思维，自以为破解了意识之谜，但也知道想要人们理解真的不容易，因为这需要超凡的想象！为什么需要想象？因为没有感官直觉！要是有感官直觉的话，还会有我什么事？

尽管如此，但还是希望能有人理解，只有到现在，我才会理解为什么明知不可为却还要为之。

2012年后的这次人工智能主要是因Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton这三位打造的深度神经网络体系，移动互联网的普及提供了大量数据，硬件成本下降使得单位算力价格降低，但是本质上还是基于统计学的，并不能算真正意义上的智能。

深度神经网络的核心在于BP算法、SGD、小批量样本学习，各种变种网络大多是在层与层之间的权重、链接方式，神经元激活函数做文章。通过隐藏层的权重、链接方式、激活函数来产生大量特征，解决了此前需要专家知识构建特征的难题，抛开特征生成方式的其它内容和之前的算法并没有多大区别。神经网络的损失函数本质上是一个非凸问题，并不满足KKT条件，数学界对它的认同远不如SVM，但是架不住它在工业界的应用效果不错。这也造成了这波AI变成了拼数据、拼算力、天马行空的结构魔改的奇葩现象。

算法的落地上大部分是在图像、文本、语音三个大类上。图像层面具体体现在安防、交通、巡检、OCR，这类项目大部分2G的，一般的公司根本拿不到；文本方面用的多的是智能客服、智障音箱、企业内部搜索殷勤（知识图谱）、舆情分析、翻译；语音上某飞的那个乌龙大家都懂的，具体产品上就是大家手机里面的语音输入、录音笔配套的音频转文字，应用场景和频次也没那么多。至于其它变相场景真够呛。

如果说有突破点，那大概率只有对抗生成网络了，毕竟人家缩写牛逼， 不要怂就是GAN.

目前正在从事ai相关工作，从自己的角度讲一下吧。

1 现在的人工智能并不是真正的智能，相比人类的大脑来说，连幼儿都比不过。目前的人工智能只能从很多先验知识中学习一些强大且较为通用的规则，从而应用到一些类似场景中解放一些重复性劳动。它并不具备任何学习新知识的能力。

2 人工智能门槛降低，从研发角度来说，人工智能=数据+算法+算力，数据主要依赖一些第三方外包标注，算法的话只要学过高等代数就可以入局，对一般的大学生来说没有任何门槛，算力其实就是cpu gpu机器，这部分长期被国外巨头掌控，在国内基本都有就业机会。因为门槛低，因此涌入的人越来越多，内卷极其严重。

3 缺乏业务场景，目前除了搜索，推荐，安防，翻译等领域，基本没有成熟的落地业务，像无人车之类的还在烧钱阶段，最后能不能落地还么有定论，这也是ai四小龙集体哑火的原因。这么多年了，ai投资人的钱也消耗的了，没有资本进入市场，那么职位肯定会减少，不可避免。

人工智能是一项技术，是一种工具。它如果能够被很好使用，与具体业务相结合，将能发挥很大的作用，但是并不是说只要把人工智能系统开发出来，所有问题都会自动被解决。

人工智能工作，是一个伪概念，没有这一说法。故意瞎扯问题，大街小巷有人找这个工作吗？风扇就是人工智能产品。

全 社会 主要问题是：人工智能无人超市。人工智能无人驾驶。人工智能无人工厂。人工智能无人学校。这个就是高 科技 烂尾楼。

人工智能工作前景严峻，因为最近AI四小龙降薪裁员，找不到落地方案，然后大家都以为AI出现问题了。最近几年人工智能崛起是因为深度学习在图像识别和语音识别获得了突破，这是因为深度学习在感知领域获得了突破，是通过大数据实现了智能，然而对于一般的通用智能深度学习还是无能为力，但是人工智能面临绝境，认为人工智能要陷入低潮了，但是正因为人工智能还没有成熟，所以才是一片蓝海，等到AI成熟了，你进入就没有机会了，只有杀红了眼的价格战。

他们试图同深度学习实现通用智能，但是没有什么突破，我认为我已经掌握了一般智能的实现方法，所以我不认为人工智能会进入低潮，相反可能带来巨大的飞跃。为了实现普通智能我正在开发操作系统编程语言和深度学习框架，一般人是看不懂这些跟一般智能有啥关系，但是如果不是因为有用我为什么做这些研发呢？谁掌握了人工智能核心技术谁就有机会站在人工智能潮头。

说人工智能工作前景越来越严峻了是因为以后人们会越来越了解人工智能，所以需要很严格 的 控制好，所以说是前景越来越严峻了，因为认知的人多了。 但不管人工智能是什么，这几年我们在很多领域都取得了很大的进步，从机器视觉到 游戏 。人工智能正从一个研究课题转向早期的企业应用。谷歌（google）和facebook等公司在人工智能上下了巨大的赌注，并将这项技术应用到了自己的产品上。人工智能的发展现状处于成长期，由于相关人才的数量比较少，人工智能的人才市场处于空缺，出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展；一些省份也比较重视人工智能的发展。

既然推荐过来了，那就用大龄码农的视角主观臆断一下。

人工智能AI的概念早就有了，想想你看过的科幻电影就是可以，这个人类美好的设想，人们也从没停止追逐的脚步。

只是一直也没什么突破，随着互联网的发展，大数据领域有了一些近展。

人们生活的方式很多都发生在互联网上，数据的获取就变得容易了，

存储这些数据也需要有好的方案，谷歌的分布式存储发布，大数据迎来了一波发展。

AI想要做出分析，是离不开数据的，机器没办法天生就有分析的能力，需要大量的数据做为分析的基础，

所以AI也被人们重新拿出来，炒作了一番。

从现在的结果来看，是有一些进展，但离人工智能还差的非常远的。所以大家更多的提智能，智能城市，智能工厂，智能 汽车 。

就是加上一件好看的外衣罢了。

解放人力，辅助人类，这方向肯定没错，有了想象才会有为之奋斗的目标。

现在AI行业下滑是被高估的结果，回落也很非常。

因为随着人工智能的不断发展进步会砸掉越来越多的行业使越来越多的人失业，就像现在的网购干掉实体店。靠体力工作的职业就不用说我，那些靠脑力劳动的职业比如教师、医生、律师等等随着人工智能的不断成熟，终将会被取代。所以，为了你和我的饭碗，相当一部分人会反对人工智能的向前发展。但是， 历史 的车轮、 科技 进步的车轮是不会以人的意志为转移的，我坚信，人工智能发展的前景是非常光明的，谁也阻挡不了，只有顺势而为才不会被时代抛弃。

问题2：产品经理的核心竞争力是什么？为什么

答产品经理的核心能力有四点：一 持续学习的能力、二 精于业务的能力、三 创新思维的能力、四 超强沟通能力

一 持续学习的能力

产品经理作为企业和公司的核心领军队伍，需要对公司的产品进行不断完善和推进，才能够在与时俱进中，杀出自己的一条路，否则就会在互联网的滚滚洪流中被淘汰。所以这就需要产品经理持续不断学习，不断突破知识认知，才能够为产品的改善提出更加具有市场的建议和意见。

二 精于业务的能力

每个产品经理的前提是对自己公司的产品和业务熟悉，才能够谈得上完善产品，只有自己经历过产品的BUG，并且修复和完善。

三 创新思维的能力

现在生活中不缺乏任何形式的产品，而且每一个产品中都有各种各样的竞品在相互切磋，抢占用户的眼球。这就需要产品经理需要超强的创新能力，才能够独树一帜，不断拓展自己的蓝海市场。

四 超强沟通能力

一个企业和产品的运营不仅是需要产品支撑起一个骨架，还需要运营和其他部门做好其他工作，所以产品经理一个人的力量在完善产品的过程中是形单影只的，力量非常薄弱。需要部门之间相互沟通，发现问题是出现在哪个环节，再做出调整的。

所以产品经理要具备的核心能力，绝对不失掌握专业知识就可以了，还需要会沟通、持续学习和培养创新思维，然后再去修改自己的产品。

问题3：云计算智能化演进，巨头们的思与行

答“过去我们常常把云计算、大数据挂在嘴边，现在来看应该是云数据、大计算”，在5月的云栖大会成都峰会上，阿里云资深总监肖力在《通往智能之路》的演讲中如是说。

肖力的观点不难理解，数据的价值不在于“大”，重要的是在线，只有打破数据孤岛，让数据发生更多的汇聚，更多的交换，更多的更新和挖掘，才能产生更大的价值。同时，这一观念背后也揭示了一个趋势：云计算巨头们开始将“智能”纳入了战略框架，或是“智能”为云计算带来的红利。

云计算如何把智能变成一种普惠科技？

正如前面所说，阿里云已经开始了一场智能化演进，并成为今年云栖大会各个峰会的主题，背后所承载的是阿里云的一系列实践。

今年3月份，阿里云正式发布了机器学习平台PAI2.0，将人工智能技术引入云计算。不同于其他巨头的智能云计算大多停留在“思”的层面，阿里云的ET已经开始遍地开花，诸如ET医疗大脑、ET工业大脑、城市大脑等等，并将大数据、人工智能等技术应用于安全智能化。

值得一提的是阿里云还在在各地积极举办天池AI大赛，鼓励开发者利用云计算和人工智能去解决更多的实际问题。

当然，如果只是阿里云的单方面突围，并以此来判定云计算的发展趋势，不免有些武断。事实上，包括亚马逊、微软、谷歌等在内的云计算巨头们，在云计算的智能化演进上做出了和阿里云相似的选择。

不久前结束的Google Cloud Next’17大会上，一个积极的信号就是在云计算领域步伐稍显缓慢的谷歌试图开启智能云计算的新时代，比如推出了全新的机器学习KPI，全球最大的机器学习及数据科学竞赛平台Kaggle被谷歌收入囊中，以及为迪士尼、Verizon、SAP等重磅客户提供了更智能的云端解决方案。

无独有偶，2015年中旬的时候，微软就低调地把Azure的定位修正为智能云，尽管彼时的“智能云”还停留在概念阶段。在刚刚落幕的Build2017开发者大会上，微软公布了云计算在智能化方面的新举措，包括将云计算的智能扩展到物联网边缘设备的Azure IoT Edge，全新开发的数据库服务Azure Cosmos DB等等。

亚马逊作为目前最大的云计算服务商，在智能化方面表现出了前所未有的“敏感”。在去年年底举办的AWS re:invent大会上，AWS正式推出了自己的AI产品线，包括图像识别工具Rekognition，文本转语音服务Amazon Polly，以及亚马逊人工智能助手Alexa的内核Lex。

原因似乎不难理解，云计算早已不再是计算能力的单维竞争，“更聪明的云服务”才能制造更大的价值。

站在开发者的角度来看，云服务的趋势是让一切变得更加“简单”。而计算能力是一种基础资源，如何将计算能力变成服务是云服务平台们需要思索的，特别是人工智能技术逐步落地之后，更加聪明的云服务也日渐成为一种新需求。

安全智能化的趋势和行业变革

在云计算的业务矩阵中，安全无疑是决定客户“用脚投票”的诱因之一。市场研究机构Market Research Future的报告显示，全球云安全市场在2022年达130亿美元，复合年均增长达17%。另一家研究机构Gartner也给出了类似的观点，认为安全性将在2018年的时候取代成本和敏捷性成为政府部门采用云服务的首要原因。在这个背景下，安全智能化已经成为巨头们发力的对象。

从巨头们的动作上来看，微软的Azure Security Center发布了多项威胁检测能力，同时Office365也提供了智能威胁感知和高级数据治理功能；谷歌在云安全策略上同样表现出了与时俱进的态度，在布局上从传统的云安全平台延伸到安全芯片领域。

然而在安全领域走的最远的，恐怕非阿里云莫属。

肖力在云栖大会成都峰会上做了一个大胆的预测：未来，安全将迈入机器学习和人工智能时代。阿里云每天帮助国内37%的网站成功抵御16亿次攻击、防御2000次DDoS攻击、2亿次暴力破解，以及300万次Web攻击防御。这个成绩与人工智能和大数据的应用不无关系。

且从阿里云及同行者的安全服务上可以洞见出两个趋势：

其一，大数据和深度学习正在逐渐被应用在安全服务中，提升安全管理的效能。

今年年初的RSA 2017上，全球安全专家们的观点预示了云安全的三大趋势，即安全防御技术走向智能化、人工智能和机器学习等技术的产品化、从IT驱动安全转向业务驱动安全。

在笔者看来，“机器学习”和“人工智能”并不是战无不胜的武器，这是很多主打“智能“的安全初创企业一个误区。

阿里云的做法是：从算法改良做起，用“人工智能”和“机器学习”去优化产品的现有功能。例如阿里云云盾的安全大数据分析平台“态势感知”，基于算法和模型进行威胁分析和风险评判，颠覆了以往基于规则的安全检测。

又比如游戏行业的风控模式“游戏盾”，作为阿里云云盾在游戏行业安全风控的新模式，技术基础同样是智能调度算法。与传统单点防御的DDoS防御方案相比，“游戏盾”用数据和算法来实现智能调度，将“正常玩家”流量和“黑客攻击”流量快速分流至不同的节点，最大限度的缓解了大流量攻击。

其二，人工智能正在逐步减少对安全分析师的依赖。

人工智能取代人力业已成为整个互联网行业争论的焦点，麦肯锡也曾大篇幅预测过哪些职位将被机器淘汰。在安全领域，肖力提出了“智能防御”的概念，用大数据分析与算法优化安全防护能力，意味着“用更少的人，做更多的事。”云安全已然成为人工智能技术落地的先行者之一。

事实上，在早些时候的RSA 2017上，肖力就曾对“数据智能”的必然做出过解释：一家企业的访问量达到数亿，如果靠人工来判断每一个请求是否安全，显然不可能做到。以前大部分人的方法是使用“规则”，把经验写成规则来“过滤”非法请求。但是，随着攻击者的“玩法”越来越高级，传统的过滤方法可以被轻易绕过，安全研究员们必须找到一种“新的”“自动化”的方法来发现风险和攻击者。

按照国外已有的先例，知名的数据智能公司Splunk将用户的各方面数据统一导入大数据平台，制造出可以分析威胁的引擎，已经成为了行业的最佳实践模型包。在RSA“创新沙盒”大赛上，拔得头筹的UnifyID核心仍是把来自IoT设备的海量数居上传到云端，通过机器学习的方法判定：哪些设备是可信的，从而识别设备背后的人的身份，保护系统、数据安全。不一而足。

总的来说，在云计算巨头们的努力下，人工智能将变成门槛更低的普惠科技，且这个趋势将渗透到云服务的方方面面，诸如在安全等领域已经可以感知到智能带来的能效提升及人力资源的重新分配。

阿里云、AWS等巨头们已经在行动和思维上拥抱智能化，相信云计算的智能化时代即将来临。

问题4：产品经理的核心竞争力是什么？为什么

答产品经理的核心能力有四点：一 持续学习的能力、二 精于业务的能力、三 创新思维的能力、四 超强沟通能力

一 持续学习的能力

产品经理作为企业和公司的核心领军队伍，需要对公司的产品进行不断完善和推进，才能够在与时俱进中，杀出自己的一条路，否则就会在互联网的滚滚洪流中被淘汰。所以这就需要产品经理持续不断学习，不断突破知识认知，才能够为产品的改善提出更加具有市场的建议和意见。

二 精于业务的能力

每个产品经理的前提是对自己公司的产品和业务熟悉，才能够谈得上完善产品，只有自己经历过产品的BUG，并且修复和完善。

三 创新思维的能力

现在生活中不缺乏任何形式的产品，而且每一个产品中都有各种各样的竞品在相互切磋，抢占用户的眼球。这就需要产品经理需要超强的创新能力，才能够独树一帜，不断拓展自己的蓝海市场。

四 超强沟通能力

一个企业和产品的运营不仅是需要产品支撑起一个骨架，还需要运营和其他部门做好其他工作，所以产品经理一个人的力量在完善产品的过程中是形单影只的，力量非常薄弱。需要部门之间相互沟通，发现问题是出现在哪个环节，再做出调整的。

所以产品经理要具备的核心能力，绝对不失掌握专业知识就可以了，还需要会沟通、持续学习和培养创新思维，然后再去修改自己的产品。

问题5：为什么说人工智能工作前景越来越严峻了？

答目前正在从事ai相关工作，从自己的角度讲一下吧。

1 现在的人工智能并不是真正的智能，相比人类的大脑来说，连幼儿都比不过。目前的人工智能只能从很多先验知识中学习一些强大且较为通用的规则，从而应用到一些类似场景中解放一些重复性劳动。它并不具备任何学习新知识的能力。

2 人工智能门槛降低，从研发角度来说，人工智能=数据+算法+算力，数据主要依赖一些第三方外包标注，算法的话只要学过高等代数就可以入局，对一般的大学生来说没有任何门槛，算力其实就是cpu gpu机器，这部分长期被国外巨头掌控，在国内基本都有就业机会。因为门槛低，因此涌入的人越来越多，内卷极其严重。

3 缺乏业务场景，目前除了搜索，推荐，安防，翻译等领域，基本没有成熟的落地业务，像无人车之类的还在烧钱阶段，最后能不能落地还么有定论，这也是ai四小龙集体哑火的原因。这么多年了，ai投资人的钱也消耗的了，没有资本进入市场，那么职位肯定会减少，不可避免。

最根本的原因是人工智能是错误的！

人工智能想实现像人类一样地思维，但人类的思维并不是以计算为基础的，因而以计算机为基础的人工智能显然是弄错了方向，注定会一败再败，没有侥幸的余地。

机器有没有可能不以人类大脑的方式实现类人思维？没有可能！因为我猜人类的思维方式很可能是宇宙中唯一可行的思维方式！这也许是人类至今还无法发现外星文明的主要原因。

我这辈子都在研究大脑思维，自以为破解了意识之谜，但也知道想要人们理解真的不容易，因为这需要超凡的想象！为什么需要想象？因为没有感官直觉！要是有感官直觉的话，还会有我什么事？

尽管如此，但还是希望能有人理解，只有到现在，我才会理解为什么明知不可为却还要为之。

2012年后的这次人工智能主要是因Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton这三位打造的深度神经网络体系，移动互联网的普及提供了大量数据，硬件成本下降使得单位算力价格降低，但是本质上还是基于统计学的，并不能算真正意义上的智能。

深度神经网络的核心在于BP算法、SGD、小批量样本学习，各种变种网络大多是在层与层之间的权重、链接方式，神经元激活函数做文章。通过隐藏层的权重、链接方式、激活函数来产生大量特征，解决了此前需要专家知识构建特征的难题，抛开特征生成方式的其它内容和之前的算法并没有多大区别。神经网络的损失函数本质上是一个非凸问题，并不满足KKT条件，数学界对它的认同远不如SVM，但是架不住它在工业界的应用效果不错。这也造成了这波AI变成了拼数据、拼算力、天马行空的结构魔改的奇葩现象。

算法的落地上大部分是在图像、文本、语音三个大类上。图像层面具体体现在安防、交通、巡检、OCR，这类项目大部分2G的，一般的公司根本拿不到；文本方面用的多的是智能客服、智障音箱、企业内部搜索殷勤（知识图谱）、舆情分析、翻译；语音上某飞的那个乌龙大家都懂的，具体产品上就是大家手机里面的语音输入、录音笔配套的音频转文字，应用场景和频次也没那么多。至于其它变相场景真够呛。

如果说有突破点，那大概率只有对抗生成网络了，毕竟人家缩写牛逼， 不要怂就是GAN.

目前正在从事ai相关工作，从自己的角度讲一下吧。

1 现在的人工智能并不是真正的智能，相比人类的大脑来说，连幼儿都比不过。目前的人工智能只能从很多先验知识中学习一些强大且较为通用的规则，从而应用到一些类似场景中解放一些重复性劳动。它并不具备任何学习新知识的能力。

2 人工智能门槛降低，从研发角度来说，人工智能=数据+算法+算力，数据主要依赖一些第三方外包标注，算法的话只要学过高等代数就可以入局，对一般的大学生来说没有任何门槛，算力其实就是cpu gpu机器，这部分长期被国外巨头掌控，在国内基本都有就业机会。因为门槛低，因此涌入的人越来越多，内卷极其严重。

3 缺乏业务场景，目前除了搜索，推荐，安防，翻译等领域，基本没有成熟的落地业务，像无人车之类的还在烧钱阶段，最后能不能落地还么有定论，这也是ai四小龙集体哑火的原因。这么多年了，ai投资人的钱也消耗的了，没有资本进入市场，那么职位肯定会减少，不可避免。

人工智能是一项技术，是一种工具。它如果能够被很好使用，与具体业务相结合，将能发挥很大的作用，但是并不是说只要把人工智能系统开发出来，所有问题都会自动被解决。

人工智能工作，是一个伪概念，没有这一说法。故意瞎扯问题，大街小巷有人找这个工作吗？风扇就是人工智能产品。

全 社会 主要问题是：人工智能无人超市。人工智能无人驾驶。人工智能无人工厂。人工智能无人学校。这个就是高 科技 烂尾楼。

人工智能工作前景严峻，因为最近AI四小龙降薪裁员，找不到落地方案，然后大家都以为AI出现问题了。最近几年人工智能崛起是因为深度学习在图像识别和语音识别获得了突破，这是因为深度学习在感知领域获得了突破，是通过大数据实现了智能，然而对于一般的通用智能深度学习还是无能为力，但是人工智能面临绝境，认为人工智能要陷入低潮了，但是正因为人工智能还没有成熟，所以才是一片蓝海，等到AI成熟了，你进入就没有机会了，只有杀红了眼的价格战。

他们试图同深度学习实现通用智能，但是没有什么突破，我认为我已经掌握了一般智能的实现方法，所以我不认为人工智能会进入低潮，相反可能带来巨大的飞跃。为了实现普通智能我正在开发操作系统编程语言和深度学习框架，一般人是看不懂这些跟一般智能有啥关系，但是如果不是因为有用我为什么做这些研发呢？谁掌握了人工智能核心技术谁就有机会站在人工智能潮头。

说人工智能工作前景越来越严峻了是因为以后人们会越来越了解人工智能，所以需要很严格 的 控制好，所以说是前景越来越严峻了，因为认知的人多了。 但不管人工智能是什么，这几年我们在很多领域都取得了很大的进步，从机器视觉到 游戏 。人工智能正从一个研究课题转向早期的企业应用。谷歌（google）和facebook等公司在人工智能上下了巨大的赌注，并将这项技术应用到了自己的产品上。人工智能的发展现状处于成长期，由于相关人才的数量比较少，人工智能的人才市场处于空缺，出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展；一些省份也比较重视人工智能的发展。

既然推荐过来了，那就用大龄码农的视角主观臆断一下。

人工智能AI的概念早就有了，想想你看过的科幻电影就是可以，这个人类美好的设想，人们也从没停止追逐的脚步。

只是一直也没什么突破，随着互联网的发展，大数据领域有了一些近展。

人们生活的方式很多都发生在互联网上，数据的获取就变得容易了，

存储这些数据也需要有好的方案，谷歌的分布式存储发布，大数据迎来了一波发展。

AI想要做出分析，是离不开数据的，机器没办法天生就有分析的能力，需要大量的数据做为分析的基础，

所以AI也被人们重新拿出来，炒作了一番。

从现在的结果来看，是有一些进展，但离人工智能还差的非常远的。所以大家更多的提智能，智能城市，智能工厂，智能 汽车 。

就是加上一件好看的外衣罢了。

解放人力，辅助人类，这方向肯定没错，有了想象才会有为之奋斗的目标。

现在AI行业下滑是被高估的结果，回落也很非常。

因为随着人工智能的不断发展进步会砸掉越来越多的行业使越来越多的人失业，就像现在的网购干掉实体店。靠体力工作的职业就不用说我，那些靠脑力劳动的职业比如教师、医生、律师等等随着人工智能的不断成熟，终将会被取代。所以，为了你和我的饭碗，相当一部分人会反对人工智能的向前发展。但是， 历史 的车轮、 科技 进步的车轮是不会以人的意志为转移的，我坚信，人工智能发展的前景是非常光明的，谁也阻挡不了，只有顺势而为才不会被时代抛弃。

问题6：云计算智能化演进，巨头们的思与行

答“过去我们常常把云计算、大数据挂在嘴边，现在来看应该是云数据、大计算”，在5月的云栖大会成都峰会上，阿里云资深总监肖力在《通往智能之路》的演讲中如是说。

肖力的观点不难理解，数据的价值不在于“大”，重要的是在线，只有打破数据孤岛，让数据发生更多的汇聚，更多的交换，更多的更新和挖掘，才能产生更大的价值。同时，这一观念背后也揭示了一个趋势：云计算巨头们开始将“智能”纳入了战略框架，或是“智能”为云计算带来的红利。

云计算如何把智能变成一种普惠科技？

正如前面所说，阿里云已经开始了一场智能化演进，并成为今年云栖大会各个峰会的主题，背后所承载的是阿里云的一系列实践。

今年3月份，阿里云正式发布了机器学习平台PAI2.0，将人工智能技术引入云计算。不同于其他巨头的智能云计算大多停留在“思”的层面，阿里云的ET已经开始遍地开花，诸如ET医疗大脑、ET工业大脑、城市大脑等等，并将大数据、人工智能等技术应用于安全智能化。

值得一提的是阿里云还在在各地积极举办天池AI大赛，鼓励开发者利用云计算和人工智能去解决更多的实际问题。

当然，如果只是阿里云的单方面突围，并以此来判定云计算的发展趋势，不免有些武断。事实上，包括亚马逊、微软、谷歌等在内的云计算巨头们，在云计算的智能化演进上做出了和阿里云相似的选择。

不久前结束的Google Cloud Next’17大会上，一个积极的信号就是在云计算领域步伐稍显缓慢的谷歌试图开启智能云计算的新时代，比如推出了全新的机器学习KPI，全球最大的机器学习及数据科学竞赛平台Kaggle被谷歌收入囊中，以及为迪士尼、Verizon、SAP等重磅客户提供了更智能的云端解决方案。

无独有偶，2015年中旬的时候，微软就低调地把Azure的定位修正为智能云，尽管彼时的“智能云”还停留在概念阶段。在刚刚落幕的Build2017开发者大会上，微软公布了云计算在智能化方面的新举措，包括将云计算的智能扩展到物联网边缘设备的Azure IoT Edge，全新开发的数据库服务Azure Cosmos DB等等。

亚马逊作为目前最大的云计算服务商，在智能化方面表现出了前所未有的“敏感”。在去年年底举办的AWS re:invent大会上，AWS正式推出了自己的AI产品线，包括图像识别工具Rekognition，文本转语音服务Amazon Polly，以及亚马逊人工智能助手Alexa的内核Lex。

原因似乎不难理解，云计算早已不再是计算能力的单维竞争，“更聪明的云服务”才能制造更大的价值。

站在开发者的角度来看，云服务的趋势是让一切变得更加“简单”。而计算能力是一种基础资源，如何将计算能力变成服务是云服务平台们需要思索的，特别是人工智能技术逐步落地之后，更加聪明的云服务也日渐成为一种新需求。

安全智能化的趋势和行业变革

在云计算的业务矩阵中，安全无疑是决定客户“用脚投票”的诱因之一。市场研究机构Market Research Future的报告显示，全球云安全市场在2022年达130亿美元，复合年均增长达17%。另一家研究机构Gartner也给出了类似的观点，认为安全性将在2018年的时候取代成本和敏捷性成为政府部门采用云服务的首要原因。在这个背景下，安全智能化已经成为巨头们发力的对象。

从巨头们的动作上来看，微软的Azure Security Center发布了多项威胁检测能力，同时Office365也提供了智能威胁感知和高级数据治理功能；谷歌在云安全策略上同样表现出了与时俱进的态度，在布局上从传统的云安全平台延伸到安全芯片领域。

然而在安全领域走的最远的，恐怕非阿里云莫属。

肖力在云栖大会成都峰会上做了一个大胆的预测：未来，安全将迈入机器学习和人工智能时代。阿里云每天帮助国内37%的网站成功抵御16亿次攻击、防御2000次DDoS攻击、2亿次暴力破解，以及300万次Web攻击防御。这个成绩与人工智能和大数据的应用不无关系。

且从阿里云及同行者的安全服务上可以洞见出两个趋势：

其一，大数据和深度学习正在逐渐被应用在安全服务中，提升安全管理的效能。

今年年初的RSA 2017上，全球安全专家们的观点预示了云安全的三大趋势，即安全防御技术走向智能化、人工智能和机器学习等技术的产品化、从IT驱动安全转向业务驱动安全。

在笔者看来，“机器学习”和“人工智能”并不是战无不胜的武器，这是很多主打“智能“的安全初创企业一个误区。

阿里云的做法是：从算法改良做起，用“人工智能”和“机器学习”去优化产品的现有功能。例如阿里云云盾的安全大数据分析平台“态势感知”，基于算法和模型进行威胁分析和风险评判，颠覆了以往基于规则的安全检测。

又比如游戏行业的风控模式“游戏盾”，作为阿里云云盾在游戏行业安全风控的新模式，技术基础同样是智能调度算法。与传统单点防御的DDoS防御方案相比，“游戏盾”用数据和算法来实现智能调度，将“正常玩家”流量和“黑客攻击”流量快速分流至不同的节点，最大限度的缓解了大流量攻击。

其二，人工智能正在逐步减少对安全分析师的依赖。

人工智能取代人力业已成为整个互联网行业争论的焦点，麦肯锡也曾大篇幅预测过哪些职位将被机器淘汰。在安全领域，肖力提出了“智能防御”的概念，用大数据分析与算法优化安全防护能力，意味着“用更少的人，做更多的事。”云安全已然成为人工智能技术落地的先行者之一。

事实上，在早些时候的RSA 2017上，肖力就曾对“数据智能”的必然做出过解释：一家企业的访问量达到数亿，如果靠人工来判断每一个请求是否安全，显然不可能做到。以前大部分人的方法是使用“规则”，把经验写成规则来“过滤”非法请求。但是，随着攻击者的“玩法”越来越高级，传统的过滤方法可以被轻易绕过，安全研究员们必须找到一种“新的”“自动化”的方法来发现风险和攻击者。

按照国外已有的先例，知名的数据智能公司Splunk将用户的各方面数据统一导入大数据平台，制造出可以分析威胁的引擎，已经成为了行业的最佳实践模型包。在RSA“创新沙盒”大赛上，拔得头筹的UnifyID核心仍是把来自IoT设备的海量数居上传到云端，通过机器学习的方法判定：哪些设备是可信的，从而识别设备背后的人的身份，保护系统、数据安全。不一而足。

总的来说，在云计算巨头们的努力下，人工智能将变成门槛更低的普惠科技，且这个趋势将渗透到云服务的方方面面，诸如在安全等领域已经可以感知到智能带来的能效提升及人力资源的重新分配。

阿里云、AWS等巨头们已经在行动和思维上拥抱智能化，相信云计算的智能化时代即将来临。

问题7：一个城市的地理区位，应从哪几个方面进行分析？

答城市的地理区位因素宏观分析 ：

1.自然因素 地形：等高线地形图判读出地形，平坦开阔 。 气候：由题设得出是什么气候，总结出降水适度，气温适中。 河流：由地图判读出临河，①运输功能：河流交汇点、过河点、河口、河运的起点或终点，交通便利；②供水功能：临近河流，水源充足或丰富。 2.社会经济因素 自然资源：判读图中某地是否有某种自然资源或临近某种自然资源。 交通：由地图判读图中某地是否临铁路、公路或高速公路、港口或码头、以及多种交通方式的交汇处，交通便利。 农业基础：本地农业基础雄厚。 其他因素：①是否是政治、宗教、军事中心；②是否是旅游、科技中心（新因素）。 （二）城市内部的微观布局：城市各功能区的分布，主要受经济和环境因素影响，如交通、地租（由距市中心距离和通达度决定）、河流流向（地形地势）、风向等，形成以中央商务区为核心的城市地域结构（其余的影响因素有历史、社会、行政等）。一般而言，城市中心是中央商务区，这里交通便捷，人流汇聚。其余的商业区则位于交通干线两侧或街道路口，有的大城市还会出现几个副中心；住宅区位于中央商务区周围，并且有明显的分化：高级住宅区往往位于地势高、上风处、环境优美的城市外缘，接近文化区，而低级住宅区往往与工业区相连；工业区一般位于市区外缘，沿主要交通干线分布，还需要考虑风向和河流流向问题，但无污染的高科技工业区，可考虑接近高教园区。

另外常见的区位因素可列举如下：

农业区位选择：

①自然因素（光热水土）：光照充足、热量丰富、灌溉水源充足、土壤肥沃（酸性红壤适宜种茶树；甜菜耐盐碱）、地形平坦

②社会经济因素：科技（机械化、良种、水利、电气化）、市场（人口数量、饮食习惯）、交通运输（商品农业、外向型农业）、劳动力（数量、素质）、工业（机械化、农药、化肥等）、政策

工业区位选择：

原料（农产品加工、钢铁）、能源（有色金属工业）、科技（尤其是技术密集型工业）、劳动力（数量、素质）、市场（腹地）、交通、 农业经济基础（提供食品和原料）、环境（风向、河流）、 资金、政策、 自然因素（地形平坦、水源充足等）

城市区位选择：

地形（平原，热带地区分布于高原）、气候（降水和气温适中的中纬度地区）、 河流（供水和运输功能）城市多分布在河流运输的起止点，河流交汇处，河流入海口，河流下游； 资源（多为资源型城市，如：攀枝花、包头、鞍山；大庆、玉门、克拉玛依、阿伯丁；伯明翰、曼彻斯特、匹兹堡、大同、抚顺、开滦；约翰内斯堡）； 交通（沿海、沿江、沿铁路干线、沿高速公路）我国北方的城市多位于大道交汇处（如邯郸）；南方多位于河流交汇处（如：武汉、重庆、宜宾）；铁路枢纽（如：石家庄、郑州、蚌埠、宝鸡、株洲）； 政治、军事、宗教（政治中心：雅典、罗马、西安、洛阳、杭州、合肥、巴西利亚、华盛顿、堪培拉、伊斯兰堡；宗教：麦加、麦地那、梵蒂冈、拉萨）； 科技和旅游（筑波、硅谷；桂林、张家界）

交通区位因素：

1.自然因素： 地形地质： ①平原：限制少，少占好地，处理好与农田水利建设、城镇发展的关系。 ②山地：尽量沿等高线修筑，尽量避开地形地质复杂的地区（隧道避开断层，陡坡上修成“之”字型弯曲或开凿隧道）。 水文：避开沼泽地，尽量避免跨越河流，减少桥梁总长度、投资、施工量。 气候：注意暴雨、大风等出现的强度和频率，冻土、积雪的深度，桥涵孔径大小、路基高度都需要根据当地暴雨强度来设计。 2.经济因素 ⑴合理布局交通运输，促进沿线经济发展。 ⑵铁路、公路国道线基本方向以直达为主，并适当照顾沿线重要经济点，通过城市时应从城市边缘经过（减轻对市内交通的影响）。 ⑶省道等地方性公路，则以满足地方经济发展和居民需要为主，可以通过当地的居民点、车站、码头等。 3.社会因素 ①巩固国防、加强民族团结、促进少数民族地区或革命老区经济发展。 ②促进资源的开发、带动沿线经济的发展。 ③国境铁路、公路、高速公路有促进对外贸易的发展（发展边境贸易）。

参考资料：

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