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未来物联网、人工智能、大数据三者都会用到C/C++吗?哪个就业前景更好一些?

作者:永利官网    发布时间:2020-01-24 16:10     浏览次数 :153

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很多人都问笔者,能不能把物联网和大数据,人工智能之间的关系总结下?其实,准确地说:物联网是器,大数据是魂,人工智能是手段!

问:未来物联网、人工智能、大数据三者都会用到C/C++吗?哪个就业前景更好一些?

【电工电气网】讯  人工智能定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”,在计算机领域内得到了广泛的重视;并在机器人、经济政治决策、控制系统、仿真系统中得到应用。2017年,随着其智能化的趋势特点,人工智能犹如雨后春笋,强势映入人们的眼球。盘点过去,着眼未来。2017人工智能几大领域关键词你了解多少?  芯片  据人工智能协会发布的《中国AI创新应用白皮书》显示,从1986年到2007年,全球单日信息存储能力增加了约120倍,在数据生成量方面,预计到2020年,将达到44ZB,是2009年的44倍。数据量的成倍增长,伴随的是芯片行业的蓬勃发展。  在这条赛道上,有智能设备厂商、云计算厂商、传统芯片厂商。苹果、微软和谷歌都在开发自己的处理器,应用于人工智能和其他的工作负载,其目标是实现在没有云处理的情况下压缩算法。大数据、人工智能以及高性能计算和分析越来越趋向于利用GPU。这一趋势使英伟达成为重要玩家,同时,也为AMD注入了新的活力。英特尔将其布局从个人电脑转向数据中心和物联网。    此外,一些更加垂直细分的初创公司的表现同样不容小觑。近期,寒武纪、地平线、深鉴、Kneron、鲲云科技等人工智能芯片公司相继获得融资,新一代计算芯片可以提供更强大的计算力,同时在集群上实现的分布式计算能够帮助人工智能模型在更大的数据集上运行。  智能音箱  相对于传统音箱而言,智能音箱不仅是音响产品,同时是涵盖了内容服务、互联网服务及语音交互功能的智能化产品,不仅具备WiFi连接功能,提供音乐、有声读物等内容服务及信息查询、网购等互联网服务,还能与智能家居连接,实现场景化智能家居控制。  也因此,2017年成为了“百箱大战”的一年,智能音箱的炙热战火从国外烧到了国内。目前国内切入音箱市场的公司主要有三类:  一是以喜马拉雅“小雅”为代表的内容基因的公司,他们和“传统音箱”最为接近,但内容的智能播放提升了用户在聆听场景下的交互体验。二是包括Rokid、出门问问、Broadlink等在内的“智能公司”,在他们的产品里,音乐内容只是众多功能之一,更多的亮点在语音交互、连接智能家居上。而第三种则是小米、阿里、京东、联想等“大公司”,他们背后是有庞大的商业生态。  医疗影像  今年11月15日,科技部公布了首批国家新一代人工智能开放创新平台名单,其中,就包括依托腾讯建设的医疗影像诊断平台觅影。  AI+医疗是近年来资本投资和企业拓展新业务的热点,这其中又以医疗影像为甚原因有两点:医疗影像是所有大病诊疗的入口和基础,放射科医生是医疗行业最短缺的人员之一;人工智能技术爆发的核心——深度学习,正好最擅长分析影像类数据。如此,使得影像识别技术成了最有可能在医疗领域率先落地的技术。  短期来看,目前AI+医疗影像的商业模式一定是To B,并且在竞争初期,渠道为王;从长期来看,To C也有很大的商业机会,随着技术的成熟,未来病人可以自由选择AI医疗商的产品进行服务。  安防  就目前来说,安防本身具有两大特性,第一、在传统的以视频为主的安防行业中,经过多年的发展,已经积累了大量的数据资源,满足了人工智能基于大数据为基础的算法模型训练的要求;第二、安防行业中事前预防、事中响应、事后追查的特性刚好吻合了人工智能的算法和技术。  也就是说,目前AI在安防领域的应用主要通过图像识别、大数据及视频结构化等技术进行作用的。而从行业角度来看,主要在公安、交通、楼宇、金融、工业、民用等领域应用较广,其中以公安应用最为核心。另外,AI+安防在提前预防犯罪,和保障社会安全方面也起到了非常重要作用。  目前来说,虽然AI在安防领域的应用有着很好的前景,但还没有达到真正实用的阶段,应用中存在诸多的问题需要不断完善和解决,比如环境适应性差、场景理解受限、人脸识别准确率等等问题。  语音交互  2017年,很多业内专家都认为,“语音”将会成为下一代人机交互的主要方式。其原因有三:  首先,语音交互更为自然和方便;其次,语音交互相对于文字交互模式而言,能够解放人们更多的感官;第三,基于智能语音交互,不需要对APP、浏览器进行点击操作,而是直接通过语音操作的特质,使其能够凌驾于浏览器、APP等其他应用的入口之上,成为一个新入口,而这个入口,将会变革更多的产业,诸如信息搜索、分发。  涉及语音交互的公司包括人工智能机器人厂商、人机交互技术和渠道提供商,以及基础平台支撑和关联技术提供商:  1、人工智能机器人厂商?主要包括小i机器人等智能机器人厂商,同时还有清华、中科院等人工智能技术研究院校和科研院所。??2、人机交互技术或渠道提供商?包括科大讯飞、捷通华声、车音网、思必驰等语音技术提供商,以及短信(移动、电信、联通)、QQ等服务提供商。??3、基础平台支撑和关联技术提供商?包括IDC、云计算平台、数据挖掘等技术提供商。  融资 / 收购  大势所趋下,无论是国内还是海外市场,科技巨头正在以内生式AI领域的研发,和外延式的直接投资、或收购AI领域的创业团队等方式在AI领域进行积极部署。而巨头们收购企业的原因,不外乎争夺团队、专利、人才,同时,也是对自身业务的补充,以及为了公司在今后技术生态里的布局和站位考虑。  除了收购,2017年形成的另一个热浪是融资。我们来看今年发生的融资大事件:  2017年2月,三星、英伟达联手投资了AI智能语音助手公司SoundHound,这家公司以语音识别与搜索技术获得了7500万美元的投资;2017年3月,蔚来汽车以自动驾驶、辅助驾驶获得了来自IDG资本、高瓴资本等投资方6亿美元投资;2017年3月,Geek+科技以智能机器人技术获得了火山石资本等投资方1.5亿美元投资;2017年4月商汤科技以计算机视觉技术获得了赛领资本6千万美元投资;2017年5月,深鉴科技以处理器/芯片获得了高榕资本等投资方数千万美元的投资;2017年10月,地平线机器人获得由英特尔投资、嘉实投资等资本方近亿美元A+轮融资。  政策  自今年7月国务院发布《新一代人工智能发展规划》后,各地区都在从不同层面加强人工智能相关政策的部署。今年10月,北京市正式印发《中关村国家自主创新示范区人工智能产业培育行动计划(2017—2020年)》;11月14日,上海市发布《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》,提出到2020年,重点产业规模将超过1000亿元。11月18日,有“中国光谷”之称的武汉东湖高新区,出台全国首个区域性《促进人工智能产业发展的若干政策》,并发布《东湖高新区人工智能产业规划》,提出未来三年将每年设立不低于2亿元的人工智能产业发展专项资金。  同时,也发布了“国字号”的人工智能开放创新平台。11月15日,科技部宣布成立新一代人工智能发展规划推进办公室,并公布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单:依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台,依托阿里云公司建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台,依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台,依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台位列其中。  迹象表明,人工智能政策正在从中央传导至地方,AI政策自上而下开始发酵,我国已经进入AI产业的“黄金窗口期”,预计未来将有更多地方的政策文件出台,从而形成多点齐放的局面。  智能制造  波士顿咨询在一份名为《工业4.0——未来生产力和制造业发展前景》的报告中明确指出,以云计算、大数据分析为代表的新技术将为中国制造业的生产效率带来15%—25%的提升,  智能制造,是在基于互联网的物联网意义上实现的包括企业与社会在内的全过程的制造,把工业4.0的“智能工厂”、“智能生产”、“智能物流”进一步扩展到“智能消费”、“智能服务”等全过程的智能化中去,只在这些意义上,才能真正地认识到我们所面临的前所未有的形势。  这一年来,各大制造企业为了重塑自身在制造业的全球竞争优势,在各层面高度重视智能制造,并相应启动了一系列针对基于模型的企业、网络物理系统、工业机器人、先进测量与分析、智能制造系统集成等智能制造关键要素的计划和项目,以对“AI+制造”的新竞争力形成进行系统支持。  场景创新  随着社交和云技术的不断融合,移动终端设备从随身变得贴身,人工智能技术开始从技术平台走向产业平台,场景的价值越来越大,我们正在步入一个能够通过场景感知来快速高效解决问题的“场景时代”。如何实现人工智能的场景化,做好“人工智能时代”与“场景时代”的结合,是2017年以及未  随着社交和云技术的不断融合,移动终端设备从随身变得贴身,人工智能技术开始从技术平台走向产业平台,场景的价值越来越大,我们正在步入一个能够通过场景感知来快速高效解决问题的“场景时代”。如何实现人工智能的场景化,做好“人工智能时代”与“场景时代”的结合,是2017年以及未来人工智能发展的重要前提。  此外,人工智能的发展离不开技术的不断创新,更离不开场景的创新。场景创新是人工智能发展的催化剂,当人工智能技术发展到一定的程度后,如何让更多的人工智能技术走向前台转变为用户服务,如何激发商业化应用需求,通过需求创造供给将是未来人工智能发展的重要方向。

本文下面将集中物联网与大数据、物联网与人工智能的关系进行一些解读,这些热点到来自身是有道理的,大数据和人工智能之所以在最近3年里能够如此火爆,还是到了一定的爆发点的。

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没错,都会用到。至于哪个就业前景好,个人觉得是物联网!

首先我们还是要从物联网本身说起:物联网是器!

物联网的基础是成熟的互联网体系,核心是信息传递与交互控制,在互联网的基础上延伸并扩展到任何人与物之间、物与物之间,进行载体间信息的智能化处理和通信控制。

为什么这样说呢?物联网怎么成为“器”呢?关键在于物联网的一个很重要的结果是什么?产生数据!

物联网的定义是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种智能网络系统管理平台。

甚至我们说未来的感知对象是什么?答案都很清楚,一定是产生有价值数据的那些物!从物联网的三层架构来解读,可以说前面的感知和传输都是为了得到数据!

物联网作为一个系统网络平台,与其他网络一样,也有其内部特有的架构。物联网系统有三个层次,一是感知层,即利用RFID、传感器、二维码等随时随地获取物体的信息;二是网络层,通过各种电信网络与互联网的融合,将物体的信息实时准确地传递出去;三是应用层,把感知层的得到的信息进行处理,实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等实际应用。

那为什么一开始我们没有重视数据层呢?这还是一个认知和积累的过程。最初人们的目标还是先从如何“感”下手的。

近年以来,随着互联网产业发展日趋成熟,产业链及基础生态环境相当完善,市场容量已趋饱和,物联网作为下一个风口,成为众多设备制造商、网络供应商、系统集成商看好的突破方向。十二五之后,国家对中国制造产业升级提出明确的改革口号,为整个行业得到国家的政策支持提供了有力保障。

于是我们对象和手段基本上从 rfid和传感器入手,后来又进化到二维码,甚至是摄像头等都纳入到数据采集的范畴里。这样我们就会发现需要采集的领域越来越多,将会出现越来越多的数据。

全球都将物联网视为信息技术的第三次浪潮,确立未来信息社会竞争优势的关键。据美国独立市场研究机构Forrester预测,物联网所带来的产业价值要比互联网高30倍,到2020年,中国物联网产业将经历应用创新、技术创新、服务创新三个关键的发展阶段,成长为一个超过五万亿规模的巨大市场。

最初的数据没有带来更多的沉淀还是从我们基础的认知演变的,大家更喜欢直奔主题,去看应用,物联网的初期就是一个个的项目。

将整体产业链按价值分类,硬件厂商的价值较小,传感器/芯片厂商加上通信模块提供商约占整体产业价值的15%左右,电信运营商提供的管道约占整体产业价值15%,剩下70%的市场价值均由系统集成商/服务提供商/中间件及应用商分享,而这类占产业价值大头的公司通常都集多种角色为一体,以系统集成商的角色出现。

为了解决问题的各种不同的项目,从传统的信息化项目入手,只要想办法加上传感器,这就变成了物联网的项目,项目的预算能多出不少呢?谁有心思去想数据积累下来干什么?

市场机构预测,随着国内、国际电信运营商5G网络成功商业部署,2020年前后,物联网产业将迎来井喷式发展,未来,物联网产业前景不可估量!

反倒是在互联网这里,对于建立在人的应用上,人们发现其实积累过后有新的故事线索可寻。

物联网、人工智能、大数据都是用C语言和C++来编写的。

我记得谈论大数据的案例,喜欢讲个纸尿裤和啤酒的故事,其实也不能说是故事,这完全就是通过大数据的分析,得出的结论!去超市买纸尿裤的爸爸们,如果结账时候看见随手有喜欢的啤酒,很自然会买一些带回去的!

随着物联网和人工智能的发展,产生了巨大规模的数据量,对这些数据资料进行分析、管理必然要用到的就是大数据技术。大数据是物联网与人工智能发展不可缺少的条件。2019年是科技大爆发的一年,无论是人工智能还是物联网都取得了很大的成果,想要实现城市智能化,还需要吸纳一大批技术人才,而大数据始终都需要。

再往回,随着大数据的一发不可收拾,带来的互联网特别是在电商领域发挥了很大的作用。

建议你好关注c++和c,因为5g的推广,一些新兴消费类电子产品比如可穿戴,vr头盔,美容仪,无人机,智能小家电,智能音响和智能摄像头等智能终端,未来的算法部署,热点还是在边缘计算上,对系统的运行效率和功耗要求高,这些大部分都是需要c来编写的,而且软硬件结合的产品,未来的溢价能力高。

人们进而引爆了人工智能的需求,把这项几十年前的技术从箱子底挖出来,人工智能也算是看到了春天。特别是在语音交互上,把人类这个难题取得了重大的突破。

物联网可用C,人工智能可用C也可能用新的语言,具体可关注中科院陈天石二兄弟。大数据则数据库,高级语言。

但人工智能最大的问题在于有足够的数据量去建模,实现最优的算法,特别是所谓的“人工”是核心,相当于“人脑识别”,目前的情况是用“机器算法”还不能完全取代“人脑”!

基础语言,如果你只会语言,搞不了大数据,干不了算法。或者说只能在门外,语言一个工具。

这就是人类思维复杂性不仅仅只是在于计算,更多的在于感性思维模式,不仅仅在于逻辑思维,而且不同类型的人本身的文化,教育,环境,成长等因素都会导致思维方式及其不同。

你未必能找到只用c的工作,所以这个行业需要不断的学习。

难度就可想而知!所以马云说没有人工智能,只有机器智能,目前而言有道理。

是不是都会用到C/C++,这个不好说,因为这三个方向都是目前比较火的,后续的发展谁也无法预测。就当前来看,物联网这块的智能穿戴设备中的软件开发会用到C/C++,人工智能中的部分算法可以采用C/C++,大数据目前对C/C++的支持较少,只有部分组件开放了C/C++的接口,社区中C/C++活跃度比较低。

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就业前景来说,这三个都是比较好的方向,就业形势目前来说大数据比较好一些,当然,这并不是说另外两者不好,只是人工智能的门槛要求比较高,需要对神经网络等一些算法有一定的了解;而物联网的应用仍处于一个探索阶段,距离普及还有很长的路要走。

那么,大数据和人工智能从产业成熟度而言还有漫长的过程要走!

总体来说,如何选择还是需要根据你自己的兴趣、期望的工作地点、期望的薪资等综合考虑。