未来ai的发展，最关键的是这几个方向

如果说ai的技术核心是通过不断的科技的开发，增强ai的学习能力和能干扰能力，反过来反哺实现对人类社会的服务和促进。

其主要方向包括机器感知的能力，决策的智能化，并通过无人驾驶这些形式通过计算机网络将决策的智能化反过来获得执行力；而人工智能从环境感知到推荐匹配是从硬件里面完成的。

那么未来ai，最关键是：

1、芯片行业。芯片不同于半导体行业，几乎是一个独立的行业，一个板块。

众所周知，半导体行业在近两年发展很好，但从整体而言，芯片行业在环境的周期中，整体上不怎么样。芯片在发展的同时，也面临着高污染低效率的问题。而这个方向在未来的风口里面，也存在这是一个大的趋势，比如：基于深度学习芯片结构的ai芯片，基于神经网络运算的ai芯片，基于自适应调控芯片的ai芯片，基于广义模型学习芯片的ai芯片；

其中，基于广义模型学习芯片也应该是未来的一个大的趋势。由于它们的积累，才能形成规模效应，具有比较优势，形成超高的平均效率；对于通过平台化来提升规模效应，要求非常严格。在目前的多智能体、多设备多尺度能力多尺度智能体等非结构化多智能体很多国家走在落后行列。

芯片作为智能行业的基础，从6年前5-7年前就应该进入的应该是上游和底层的方向。这些都是在下游端的行业，除非中间再有什么事情，否则无法形成规模化。

2、语音识别。语音识别作为一个基础，可以覆盖信息处理所有的方向，包括：语音问答系统，语音转文字等。

作为下游的人工智能应用，目前的方向是无人驾驶、智能停车场等等；在上游，主要的技术还是通过各类经典框架来实现，通过在各种深度学习框架里面加加上各种扩展库、特征库来形成算法。

个人理解：主要方向在于ai芯片本身，尤其是语音识别领域，自己一些模型的集成。

如果人工智能真的兴起，也是基于这样的技术。3、自然语言处理。我在之前也有说到：

第一，自然语言处理，不用上机器学习的各种模型的话，只有两个方向。人工智能中的nlp和自然语言处理。先说nlp，主要方向是自然语言理解，从经典模型中获取主要信息来说，可以看英文、法文、西班牙文、意大利文，通过各种人工神经网络或者深度学习机器来统一标注，从而能够完成最基本的标注任务。以后还会加上各种数据库，这些模型主要运用在各种方言上。