看清人工智能的发展，合理选择python技术方向!_惠州计算机Python培训学校

第一章：人工智能

人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。科技部部长万钢3月10日表示，加快实施新一代人工智能科学基础的关键技术系统集成研发，使那些研发成果尽快能够进入到开放平台，在开放使用中再一次把它增强完善。万钢称，马上就要发布人工智能项目指南和细则，来突破基础前沿理论关键部分的技术。

人工智能发展趋势

据前瞻产业研究院《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》指出，2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元，随着国家规划的出台，各地人工智能相关建设将逐步启动，预计到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，增长率达到26.2%。报告认为，从产业投资回报率分析，智能安防、智能驾驶等领域的快速发展都将刺激计算机视觉分析类产品的需求，使得计算机视觉领域具备投资价值;而随着中国软件集成水平和人们生活水平的提高，提供教育、医疗、娱乐等专业化服务的服务机器人和智能无人设备具备投资价值。

人工智能现状

当前，人工智能受到的关注度持续提升，大量的社会资本和智力、数据资源的汇集驱动人工智能技术研究不断向前推进。从发展层次来看，人工智能技术可分为计算智能、感知智能和认知智能。当前，计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破，弱人工智能应用条件基本成熟。但是，认知智能的算法尚未突破，前景仍不明朗。

今年，随着智力资源的不断汇集，人工智能核心技术的研究重点可能将从深度学习转为认知计算，即推动弱人工智能向强人工智能不断迈进。一方面，在人工智能核心技术方面，在百度等大型科技公司和北京大学、清华大学等重点院校的共同推动下，以实现强人工智能为目标的类脑智能有望率先突破。

另一方面，在人工智能支撑技术方面，量子计算、类脑芯片等核心技术正处在从科学实验向产业化应用的转变期，以数据资源汇集为主要方向的物联网技术将更加成熟，这些技术的突破都将有力推动人工智能核心技术的不断演进。

工业大数据

2022 年我国工业大数据有望突破 1200 亿元， 复合增速 42%。 工业大数据是提升制造智能化水平，推动中国制造业转型升级的关键动力，具体包括企业信息化数据、工业物联网数据，以及外部跨界数据。其中，企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据的主要来源。

工业大数据不仅可以优化现有业务，实现提质增效，而且还有望推动企业业务定位和盈利模式发生重大改变，向个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务化延伸等智能化场景转型。预计到 2022 年，中国工业大数据市场规模有望突破 1200亿元，年复合增速 42%。

人工智能未来趋势

IT的未来是人工智能

这是一个指数级增长的时代。过去几十年，信息技术的进步相当程度上归功于芯片上晶体管数目的指数级增加，及由此带来的计算力的极大提升。这就是所谓的摩尔定律。

在互联网时代，互联的终端数也是超线性的增长，而网络的效力大致与联网终端数的平方成正比。今天，大数据时代产生的数据正在呈指数级增加。在指数级增长的时代，我们可能会高估技术的短期效应，而低估技术的长期效应。历史的经验告诉我们，技术的影响力可能会远远的超过我们的想象。

未来的计算能力

人工智能需要强大的计算能力。计算机的性能过去30年提高了一百万倍。随着摩尔定律逐渐趋于物理极限，未来几年，我们期待一些新的技术突破。

先谈一下类脑计算。传统计算机系统，长于逻辑运算，不擅长模式识别与形象思维。构建模仿人脑的类脑计算机芯片，我们今天可以以极低的功耗，模拟100万个神经元，2亿5千万个神经突触。未来几年，我们会看到类脑计算机的进一步的发展与应用

随着互联网的普及、传感器的泛在、大数据的涌现、电子商务的发展、信息社区的兴起，数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间交叉融合、相互作用，人工智能发展所处信息环境和数据基础发展了巨大的变化。伴随着科学基础和实现载体取得新的突破，类脑计算、深度学习、强化学习等一系列的技术萌芽预示着内在动力的成长，人工智能的发展已进入一个新的阶段。

(来源：前瞻产业研究院)

第二章：python的发展前景及各个技术方向对比！

今天我们就来看一下一线技术人员的分析与解答。

因为一直在开发一线工作，经历了好些环节，给你分享一些这些年来听到的，自己亲生感受到的一些体会，我想你应该就会明白Python的发展会达到什么样子的一个程度了吧。

这一两年Python在业内大火， 我一直思考原因是为什么，除了云计算帮Python带了一波节奏外，还有没有其它原因呢?

必然有，我认为还有一个主要原因就是近几点互联网创业热情高涨，千千万万程序员听了各种创业鸡汤，辞掉了大公司安稳工作玩创业，13，14，15年的成都软件园D区灵感咖啡那叫一个热闹，基本每天都很多人在那里讨论创业项目，和投资人各种的吹牛逼，当时大家都急着要把东西快速开发出来去拿融资，那时的投资人脑子也是热呀，大批大批的钱投给各创业公司，供他们各种现金补贴抢用户。

时间就是金钱，大家恨不得今天刚有了idea,明天产品就能上线，产品晚上线一个月，可能战争就跟你没关系了。 因此，一门开发效率极高的语言就此进入开发者眼帘，开发者们因为犹如神助，开发效率不知道比C,Java高到那里去了，众多创业公司首选 Python做为开发语言，虽然那些创业公司大多都 失败了，但是催生起了Python在国内大热的前戏。从这里可以看出Python是开发效率较高的一门语言。

虽然Python的开发效率较高，但是早年的Python的运行速度相对于其他语言要慢一些也是被很多程序员诟病Python的主要原因，但最近几年PyPy解释器在不断的提高着Python的运行速度 ，通过PyPy运行的程序，在某些场景下速度直接逼近C语言，相信再过几年，Python的运行速度将不再是问题。另外，由于近些年CPU处理速度的快速发展，编程语言本身的快慢在大多数业务场景下已不再被做为主要考量(除了对响应速度极为敏感的业务，如搜素)，因此，可以看出Python在追求运行速度快上也是有所考虑的。

最后一个就是Python的功能，由于环境机制和语言特性，让Python强大起来是分分钟的事情，只要会配置源，会配置环境，开发就会变得非常简单了，这是导致Python大火的另一个主要原因之一，Python的标准库和第三方库强大到你无法想象，无论你想从事任何方向的技术编程，你几乎都能找到相应的库支持，以下仅举几个例子：

WEB开发：最火的Python web框架Django, 支持异步高并发的Tornado框架，短小精悍的flask,bottle, Django官方的标语把Django定义为the framework for perfectionist with deadlines(大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架)

网络编程：支持高并发的Twisted网络框架， py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单

爬虫：爬虫领域，Python几乎是霸主地位，Scrapy\Request\BeautifuSoap\urllib等，想爬啥就爬啥

云计算：目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack,Python现在的火，很大一部分就是因为云计算

人工智能：谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言?这本已是一个不需要争论的问题。如果说五年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会，局面尚且不清楚，那么五年之后，趋势已经非常明确了，特别是前段时间 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。

自动化运维：问问中国的每个运维人员，运维人员必须会的语言是什么?10个人相信会给你一个相同的答案，它的名字叫Python

金融分析：我有个朋友之前在金融行业，10年的时候，他们公司写的好多分析程序、高频交易软件就是用的Python,到目前,Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言

科学运算：你知道么,97年开始，NASA就在大量使用Python在进行各种复杂的科学运算，随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发，使的Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛

游戏开发：在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua or C++,Python 比 Lua 有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，与 Lua 相比，Python 更适合作为一种 Host 语言，即程序的入口点是在 Python 那一端会比较好，然后用 C/C++ 在非常必要的时候写一些扩展。Python 非常适合编写 1 万行以上的项目，而且能够很好地把网游项目的规模控制在 10 万行代码以内。另外据我所知，知名的游戏<文明>就是用Python写的。

列举这么多之后，你会发现，Python几乎在上述每个领域都做的非常优秀，这是一门真正意义上的全栈语言，即使目前世界上使用最广泛的Java语言，在很多方面与Python相比也逊色很多!我目前还看不到有哪门语言，能同时在如此多的领域能做出这些成绩。所以，大胆来吧，不会错。

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