人工智能技术大的方向还是继续应用，而单是看现有的技术指标离能大规模的工业应用还差得很远。而这已经意味着：模型训练的训练需要很长时间，但工业上依旧在用；用机器学习技术处理重复性劳动，降低劳动的消耗（这是传统来说重复性劳动的一个典型代表：建桥梁）。想象一下：有30万个数据一共包含万个整数数据，还有分布于不同的工厂，工厂根据生产序列生产不同的产品。
人工智能的工业上的应用
比如：根据生产的序列生产高质量可编程磁带，以及根据数据自动寻找生产完后数据中的异常点，进行缺陷检测。这种方式显然比传统的机器的数据依赖来得更高效。[SEP]人工智能指的是“artificialintelligence”，即人工智能科学家。总体来说，ai对于我们每个人都是无可替代的。
最基本的，智能的发生一定是有了前辈的经验，自然而然。那么我们每个人在生活中，每个社会行为和每个家庭一定是有可以参考和借鉴的人工智能程序。这就是互联网信息时代的成果：百度。每个人，每个家庭都有可以查询的数据，这是信息不对称的原因。
数据来源多种多样，所以人工智能可以实现互联网信息的全网覆盖，真正实现“人机结合”。也就是说，想要提高人工智能的社会竞争力，就需要大力发展人工智能，让ai不断的吸收资料，并将相关知识加以提取运用，从而实现人机结合。还有一点，目前ai的发展，仍旧没有与现实生活产生任何应用关联。
社会变革
真正的社会变革，是实现数据量的增加与个体能力的增加，并起到终身学习的作用。好比互联网。第三点，人工智能目前比起其他行业，要复杂得多。起码不像工业设计一样，一个流程就可以实现产业升级。
就像一个电子商务公司，可以被全世界所有的经销商进行合作。医院如果要实现数字化，单纯一个大夫就是一个体系，医院之外其他任何人合作。
人工智能目前主要还是以控制为主
人多力量大，人多就可以不断优化整个行业。或者把一些重复性的、可运用知识匮乏的工作，交给专业的机器。但是这些都会对人员的专业素质要求比较高。所以，有可能随着人工智能，产业链的不断整合，会出现，某一个行业的人工智能，会替代一些人从事相关工作。当然，我也不能够确定，这是不是到来的时间点。
但是我还是倾向于认为：目前来看，目前所需要的人工智能的专业性和普及度，肯定是赶不上新技术实用性的发展的。[SEP]想干啊，那时候自然有很多人在争取机会。不干嘛，没有服务，怎么养活专业的人么？
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