AI技术（人工智能技术）是模拟和实现人类智能的计算技术，涉及机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。AI技术使得计算机和机器能够像人类一样进行感知、学习、推理和决策。通过不断分析和学习大量数据，AI技术可以在没有明确编程的情况下完成任务，例如图像识别、语音识别、自动驾驶等。AI技术在医疗、金融、教育、零售等多个行业中得到广泛应用，推动了各行各业的数字化转型。
最近，一些机构关于人工智能领域的进展、调查、研究和预测，反映了AI的一些问题——比如AI监控在全球范围内的逐渐壮大，企业数据隐私声明忽略了“遵守通用隐私原则”，全球企业对AI的采用日益广泛，以及机构投资者把AI视为一大风险的趋势。
作者： 我爱至尊宝
来源：科技行者
人工智能系统代表着一大令人兴奋的研究领域：对于拥有所需技能的人们来说，这同时也代表着广阔的个人发展空间，更重要的是AI技术本身仍在不断发展推进。然而，很多朋友发现自己似乎难以弄清该如何投身于这股技术浪潮，尤其难以通过自学形式掌握必备知识。
幸运的是，目前网上有着充足的资源，可供初学者快速积累知识与技能，或者说确定这条发展道路是否适合自己。为了了解更多信息，我们在青年企业家委员会的小组讨论中提出以下问题：
对于有意了解AI开发相关情况的新手或者程序员，最重要的准备工作是什么？
下面来看他们给出的11条可行性建议：
1. 了解机器学习背后的数学原理
AI开发专业人员必须掌握数学中的概率知识，这也是机器学习的基础所在。传统软件开发人员经常使用在线库，这意味着他们不需要亲自进行数学计算。但AI开发人员则需要有能力编写并理解复杂的算法，以便不断从数据当中找出洞察见解与基本模式。——Blair Thomas，eMerchantBroker
2. 首先要建立坚实的知识基础
在人工智能（AI）高速发展的几年间，AI技术已取得了明显的跃进和快速的迭代，演进路线也呈现出丰富多样化的趋势，如语音识别、语义识别、视觉处理等；但在与行业结合方面，AI却未能将价值较好地实现渗透和落地。因此，在企业纷纷拥抱AI的时候，市面上亦出现方向不明、战略不清、投入不够、执行不力等难题。
如果没有物联网和万物互联，人工智能时代是不会带来的。就跟互联网之前首先是光纤通信时代一样。如果通信没有解决，就没有通信网络。从90年代到2000年，如果没建通信网络，就不会有互联网时代。过去几年，大家都说人工智能时代要来了。但是现在，人工智能热潮，反而稍微有了些衰退。其核心是基础设施没铺设完，而这个基础设施就是物联网。
8月9日，“2019第四届中国（上海）国际人工智能展览会暨人工智能产业大会”（WAIE 2019）在上海新国际博览中心开幕。Imagination中国区战略市场与生态高级总监时昕出席本届人工智能产业大会并发表“边缘智能IP 加速AI应用”主题演讲。
智慧城市通过从各种传感器收集信息以更加有效地管理城市资产和资源，从而将自己定位为解决城市困境的手段。
我们离完全靠谱的自动驾驶还有多远？要实现完全靠谱的自动驾驶，目前有两种主流的方向：一是利用激光雷达等传感设备，通过AI和单车智能，让车辆自己识别各种路况，并且根据识别后的路况进行判断，再采取相应的措施。这种技术偏向于让车辆进行即时演算，通过摄像头和雷达等车载设施的相互配合完成自动驾驶；二是车路协同，通过网络让所有的交通参与者实现在线互联，让所有的交通参与者都能随时掌握附近的各种路况信息......
作为一个未来主义者，我每天都在思考人工智能的演变。最被炒作的技术也是最复杂、最普遍、最难监测、监管和控制的技术。机器学习实现的发展已经有了“自己的生命”，超出了任何一家公司、国家或学术机构的范围。在资本和创新的驱动下，人工智能是一个特洛伊木马，既能帮助、增强、自动化，又能将人类武装起来相互对抗。这既令人兴奋，又令人恐惧，而且不可避免。但具体包括哪些内容呢？
对于工业生产企业而言，由于业务连续性强、系统复杂，大量生产设备相互联系、耦合紧密，而且具有功率大、运转速度高的特点。安全生产更是保证从业人员的人身安全与健康，设备和设施免受损坏，环境免遭破坏，保证生产经营活动得以顺利进行的必要条件。
目前的人工智能技术已经非常擅长识别图像中的物体，但仍然很容易犯些“低级错误”。在部分情况下，只需在人眼不可见的静态噪声中添加一些可选的笔触或图层，就可以“愚弄”AI图像识别系统，这有时甚至会造成致命的后果。