Ts是标准状况还是实际状况？

一、Ts是标准状况还是实际状况？

ts标准和 tc 标准区别是：ts是国际标准化组织，它所制定的标准主要针对汽车领域，tc 标准是国际电工委员会着火危险试验技术委员会，它所制订的标准都是防火领域。

二、外伶仃岛实际状况？

据我所知，外伶仃岛

面积4.23平方公里，地处珠江入海口，西距珠海市中心27海里，北距深圳蛇口29海里，香港长洲6海里、九龙11海里；东、南距南太平洋公海30海里，是珠三角地区进出南太平洋国际航线的必经之地。

岛上水、电、交通、通讯等基础设施齐备，能源有限，民风纯朴，治安良好。

在珠海众多的海岛中，外伶仃岛天生丽质，石奇水美、优雅恬静、独具风韵，名闻遐迩；岛上冬无寒冷，

夏无酷暑，四季如春，山水兼得，旅游资源丰富多彩，具有典型的亚热带雨林风景和海岛伊甸园风光，是镶嵌在珠江口与南太平洋交汇处的一颗璀璨的明珠。民族英雄文天祥《过零丁洋》的名句“人生自古谁无死，留取丹心照汗青”，即诞生于此。

三、人工智能芯片发展状况

人工智能芯片发展状况

人工智能（AI）技术正在逐渐渗透到各个领域，推动着社会的数字化和智能化转型。而作为人工智能的核心组成部分之一，人工智能芯片的发展状况备受关注。近年来，随着AI技术的快速发展，人工智能芯片领域也呈现出蓬勃的发展态势，取得了巨大的突破和进展。

人工智能芯片的发展历程可以追溯到几十年前，但直至近年来才真正迎来了爆发式的增长。在过去，由于技术水平和硬件设施的限制，人工智能芯片的研发面临诸多挑战。但随着计算机处理能力的提升、算法优化的深入以及芯片结构的创新，人工智能芯片的性能得到了极大提升，为AI应用提供了强大的支持。

目前，人工智能芯片的发展主要集中在提高处理速度、降低功耗以及优化算法等方面。不同类型的人工智能芯片，如CPU、GPU、NPU等，在人工智能应用中展现出各自的优势和特点。例如，GPU适用于深度学习和大规模并行计算，NPU则更擅长于处理神经网络计算任务。随着技术的不断进步和创新，人工智能芯片的应用领域将进一步拓展，为人工智能的发展注入新的活力。

人工智能芯片的发展不仅推动了AI技术的进步，也为整个产业链带来了新的机遇和挑战。在各国政府和企业的共同推动下，人工智能芯片产业正快速发展壮大。同时，也面临着技术壁垒、安全风险以及行业标准等方面的挑战和问题。因此，为了推动人工智能芯片产业的健康发展，各方需共同努力，加强合作，促进技术创新和应用落地。

展望未来，人工智能芯片作为人工智能技术的重要支撑，将继续引领技术创新和产业发展的方向。随着人工智能技术的不断演进和深化，人工智能芯片的发展将不断迭代和升级，为AI应用提供更强大、更高效的支持。在人工智能时代的到来，人工智能芯片的发展将成为推动AI技术迈向新高度的重要推动力。

总的来说，人工智能芯片的发展状况呈现出蓬勃的态势，为全球AI产业的快速发展注入了新的动力。在未来的发展中，人工智能芯片将继续发挥着关键作用，促进人工智能技术向更广泛领域的应用和落地，推动数字经济和智能社会的持续发展。

四、人工智能可以解决紧急状况吗？

可以。完全可以。智能机器人可以代替人做精细的手术而救人。在一些人不可以工作的环境下代替人去工作。人工智能可以代替人做精准的事情可以做那种差之一厘错之千里的工作。人工智能代替人做那些微不足道的工作就更不用说了。人工智能太好。

五、20年后人工智能的发展状况？

近几年，人工智能（ai）已成为热门的科技词汇，及相关大型科技公司在这方面不断加大高端人才储备及研发资金投入，以期未来社会发展制高点。

因此，人工智能技术发展迅猛，已取得了很多技术突破和研发成果。估计20年后如在军工与测绘航拍领域，无人机已广泛应用；无人超市、无人停车场、无人加油站、无人驾驶汽车等前沿智能技术也触及到生活的各个领域；在制造、物流领域，机器人也开始逐渐人工劳力，显露出其众多优势。人工智能技术的发展，正在改变我们的生产、生活方式，把我们引入一个全新的、更高层次的智能社会时代。

六、人工智能相关的岗位薪酬状况如何？

笔者简介：美国应用数学|运筹学硕士，德国海德堡大学数学|组合优化博士，博士研究方向为离散优化在计算机视觉的交叉应用。读博期间创办 @运筹OR帷幄 以及 @DIY飞跃计划 俩个微信公众号/社区。现于德国某车厂自动驾驶部机器学习组，担任计算机视觉研发工程师。

一、人工智能不同岗位及薪资差异（附案例）

如高赞回答 @晓飞 所说，要谈人工智能待遇，先得讲清楚人工智能都有哪些岗位

从职能上划分：

1.研发科学家（Research Scientist）

2.软件工程师（Software Engineer）

通常1需要博士学位，2硕士甚至本科都可申请。

2在国内一般会叫算法工程师。

从部门上划分：

1.AI研究院（Research Lab）

2.公司研发部门（R&D）

3.公司产品部

1的代表：Facebook AI research Lab (FAIR)、微软亚洲研究院(MSRA)、百度AI Lab等

1中既有研发科学家“发明”全新的AI模型和底层的优化算法，也有软工协助科学家们实现算法跑实验，或是把这些前沿的模型做成Prototype（样品）推销给公司2和3的研发、产品部。

2和3有些公司没有严格区分

3的代表：微软小冰、微信、腾讯王者荣耀等

工资待遇一般情况下按上面的数字递减～

案例一

国内某一本自动化专业本科，国内某985硕士（研究方向：动态优化+并行计算）

毕业于普通的一本院校，非985，非211，专业也是普通的工科专业，本科期间学习成绩良好，但是也没有学过任何与人工智能相关的内容。硕士期间从事的是CUDA并行计算的研究，将一些优化算法通过GPU并行加速。

Offer1:

顺丰科技，第一年16*15K，CUDA高性能计算，只招聘两人，顺利拿到Offer。主要工作内容是将一些人工智能的相关算法并行加速。

Offer2:

华为C++测试岗，第一年 16*15K，由于具备良好的C++编程基础，所以拿到大厂的Offer基本不成问题。

这个案例告诉我们，找到一份好工作对学历是有一个基本的要求的，但是要求并不是很高，身边很多的人也都是普通本科出身，通过自身的学习和努力一样能得到好的工作机会。另外对专业的要求也并不是很严格，因为国内目前基本还没有人工智能专业，只要是工科相关专业，或者数学统计专业，乃至于经管类专业都可以比较容易的转行到人工智能。

案例二

国内某985硕士（硕士课题研究方向：多目标优化算法）

Offer1:

图森，第一年22*15，参与自动驾驶的研发

Offer2:

Momenta，第一年 20*15，参与自动驾驶系统的研发

曾参与了并完成了优达学城自动驾驶课程，并由此获得了滴滴自动驾驶的实习机会。

这个案例告诉我们，硕士的研究课题其实很多时候和找工作关系并不大，因为目前国内的硕士教育依然是偏重学术研究。本案例中的同学硕士研究方向和自动驾驶没有什么关系，但是他通过自学并参与了优达学城自动驾驶课程并由此获得实习机会。如果没有参与课程的话仅仅依靠其硕士研究的内容是很难找到好工作的。

案例三（我自己）

德国Top3 数学博士

申请德国某Tier 1 AI Lab，被拒

Offer 1：

德国某Tier 1 Corperate Research（可以理解为研发部）机器学习组， 应用方向有安防、机器人、自动驾驶，8W欧元左右/年

Offer 2：

某车厂自动驾驶系统部门（可以理解为产品部）机器学习组，产品为自动驾驶系统中的各个模块，7W欧元左右/年

P.S.，一欧元约等于8块人民币

二、全球范围各大厂人工智能方向薪资及高薪揽才计划

人工智能、机器学习最近几年有多火？

从各大互联网公司先后创建人工智能研究院，以及以下这些高薪揽才计划便可略窥一二。

1.阿里星计划

年薪平均估计60w左右，上不封顶，本科生-博士生都有机会入，CTO直接面试，每年招10人，半年base美国office的机会

2.百度少帅计划

IDL部门（机器学习、深度学习），年薪100w+，每年9人，30岁以下，工作地北京、深圳，一年后硅谷或常青藤名校访问至少半年，三年后带领20-30人团队

3.滴滴新锐计划

滴滴研究院，面向全球高校博士、硕士、优秀本科生的精英人才计划，研究方向包含机器学习、计算机视觉、机器人、自动控制、汽车工程、人工智能、数据挖掘、最优化理论、分布式计算、图形图像、语音识别、语音合成、自然语言处理等

4.腾讯技术大咖

要求，全球TOP100 CS相关硕士博士毕业，人工智能相关，待遇：上不封顶offer，深圳市还有“孔雀计划”160w的奖励

5.Google/Amazon/Facebook/Apple等

硅谷科技公司巨头，如斯坦福这样的名校毕业硕士，去Google就有可能达到20W刀/年的package

最近网上流传AI行业人才可能有一些饱和。

个人认为，表面上人才饱和的状态是AI里面相对基础的一些岗位，而高端人才永远是稀缺的。

事实上，AI领域的技术更新非常快，无论什么位置都需要不断的学习和提升，对应聘者提出了更高的挑战。

更详细的全球AI薪资汇总，可以参考我在这个问题下的回答：

全球 TOP 互联网公司及学术界人工智能方向薪资、高薪的揽才计划有哪些？

三、转专业人工智能工业界的经验和建议

因为自己本科数学，硕士应数、优化理论，博士研究其实更偏运筹学、组合优化，因此可以说非人工智能科班出身。

这里大概讲讲自己的转专业经历。

先说点宽泛的、上纲上线的东西。

人工智能、大数据这些新兴"专业"，是随着工业界与日俱增的需求而随之出现的（中国最近批准了第一批试点的几十所高校开设人工智能专业）。其实任何专业都是这样一个需求导向的过程，包括微电子，计算机，还有什么房地产专业，几十年前可能根本不存在这些专业。

但是自然科学如数学、物理、化学、生物长盛不衰，是有其道理的，这也是为什么我们初高中我们都在学这些东西。

反之，某些专业，一定会随着市场需求的锐减而减少甚至消失。

这些专业名词在刚出现的时候往往是“凭空造诣”或者是强加术语，然而知识是需要积累的，每个新兴专业都是建立在一些基础科学的基础上，这也是我下面的回答要强调的--学习人工智能非一朝一夕，而是要从最基本的数学基础开始打好地基。

1.数学基础

微积分（求导，极限）和线性代数（矩阵表示和运算）是基础中的基础

2编程技能

人工智能任何模型和算法的实现，当然需要编程了，因此C/C++/Python任选一门（推荐Python，因为目前很多库和Library都是用python封装）。

数据结构：建议学学，让你编程更顺手更高效。

算法：建议上，任何人工智能任何产品的Code都是无数算法的集合体。

数据库：存储数据，人工智能通常需要用到海量数据，因此如何更高效的存储和管理以及调用数据，就显得尤为重要。SQL等数据库，以及Hardoop，Spark等并行计算的框架，是最近的热点，推荐学习。

3.数学（统计、优化、机器学习）模型和深度学习

概率论+统计：很多传统机器学习模型基于统计模型

线性规划+凸优化：或者只学一门叫numerical optimization，统计和人工智能，到最后几乎都会归结为求解一个优化问题，当然也有纯优化模型不用统计模型的

关于优化类课程的综述，欢迎关注我的专栏：

『运筹OR帷幄』大数据人工智能时代的运筹学

机器学习:其实传统机器学习，通篇都是在讲用一些统计和优化来做聚类、分类和预测这三个人工智能最常见的应用

深度学习：卷积神经网络的复兴掀起了深度学习席卷全球的号角，毫无疑问，它是目前人工智能的核心，必学！

学到这里，你基本就会发现，学这一门课中间会穿插着很多其他课的内容。恩，知识总是相通的嘛，特别是这些跨专业的新兴学科，都是在以往学科的基础上由社会需求发展而来。

4.人工智能的应用

以上所有课程基本都还是理论、数学模型层面的，虽然讲理论的同时会穿插一些应用案例，但是系统学习某一应用领域还是非常必要的，再加上一些项目和实习经历，基本就是转到AI工业界的敲门砖了。

人工智能应用领域按方向包括：

计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等

按行业：

汽车行业（自动驾驶）、制造业（次品识别）、安防（人脸识别）、机器人（SLAM）等

5.我个人转专业AI工业界的经验

由于应用数学+运筹学的背景，加上本科研究生修过一些编程和算法课程，因此我转战人工智能就只缺机器学习/深度学习+实战训练了。

我所在的海德堡大学数学与计算机学院，有海德堡大学图像处理中心，因此我很方便地旁听和选修了机器学习、深度学习、计算机视觉三门课程+一些研讨班。

另外由于博士课题是关于图像分割的，虽然博士论文用的是传统机器学习和组合优化交叉的算法，但在博士最后阶段，一位合作教授提议将这个方法应用在时下很热的语义分割（在自动驾驶和医学图像等领域都有应用）方向，于是又顺理成章地获得了一部分深度学习的经验。

事实证明，最后的这个深度学习小项目，是面试官最感兴趣的部分。而我现在工作的主要内容，也和此项目息息相关。

对于这段经历感兴趣的同学，欢迎收听我和牛津大学医学图像博士后渡博士（牛津大学实验物理博士）联合举办的关于转专业AI的知乎Live

理工科的你想要转AI？快上车！

6.对转专业的一些建议

个人感觉，理工科背景的小伙伴，在有了一定的数学和编程基础之上，要转到人工智能领域并非难事。

以上个人经验，更适用于刚进入研究生或博士阶段不久的同学，有着充裕的时间打好数学和编程基础，循序渐进、逐步提升。

但是对于那些快要毕业，或者已经在工作岗位上从事其他专业的小伙伴，或许不是那么适用。

一方面，如果按照以上关卡一道道通关地自学，很容易被前期枯燥的数学和编程基础所累，导致前功尽弃。

另一方面，AI中的软件、算法工程师职位，大都不需要那么多数学基础，因此很多课程可以只挑重点看。

所以对于希望“速成”的同学，可以需要一个课程 list，通过比较系统的课程先入门，最好有项目可以练手，进入这个行业后再慢慢提升。找到第一份AI工作，通常是机器学习工程师。

这时候，网上一些系统性的网络课程或许比较适合。

例如Coursera，优达学城，景略集智等等。

一方面把一项职业所必须的技能树都涉及到，另一方面设计了难度适中的作业，让自学过程中可以及时检验成效。

最重要的是，还有考试，以及pass考试后，会有“证书”（简历加分利器）！！

https://cn.udacity.com/mlnd/?utm_source=zhihu-kol-liudehua &utm_medium=kol&utm_campaign=mlnd

四，总结

人工智能正以我们意想不到的速度蔓延到各个行业以及社会的方方面面，农业、制造业、医疗、交通无不有它的身影。

或许不久的将来，他会像蒸汽、电力、电脑、手机、互联网一样，成为我们日常生活必不可缺的一部分。

是的，我们已经处在这一次科技革命之中，而人工智能，正是这一次科技革命的根源并且将被载入史册。

难道你，不想成为这次科技革命的一份子么！？

七、户口本婚姻状况出错，如何查询以证明本人实际婚姻状况？

去公安局查下，或者派出所去看下，现在户口本都是全国联网的，很好查出来哪里出了错的。

八、人工智能的实际应用与挑战

人工智能的广泛应用

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一个热门的话题，它已经在各个领域被广泛应用。在医疗领域，人工智能可以帮助医生诊断疾病、辅助手术操作、提高药物研发效率等；在交通领域，人工智能可以实现智能驾驶、交通预测、智能交通管理等；在金融领域，人工智能可以进行信用评估、风险管理、智能投资等。此外，人工智能还被应用在教育、安防、农业等众多领域。

人工智能带来的挑战

虽然人工智能有着巨大的潜力和优势，但也面临着一些挑战。首先是数据隐私和安全问题。人工智能的应用需要大量的数据，但随之而来的是个人隐私的泄露风险，这需要建立相应的数据保护机制。其次是算法的鲁棒性和可解释性问题。人工智能算法的不确定性和复杂性，使得人们对其决策过程不可解释，这对于一些关键应用来说是不可接受的。此外，人工智能还面临着就业岗位的变革和社会伦理的考量。

解决实际问题的方法

解决人工智能的实际问题需要综合运用技术手段和制度建设。首先，需要加强数据隐私保护和安全防范措施，建立健全的数据管理体系。其次，需要研究和设计可解释的算法，提高其鲁棒性和可靠性。此外，还需要加强人工智能与人类的协作，推动技术进步与社会发展的良性互动。最后，要深入研究人工智能的伦理问题，提出合理的法律法规和道德准则，引导人工智能的发展走向。

结语

人工智能作为一项前沿科技，不仅带来了许多实际的应用和发展机遇，同时也面临着众多的实际问题和挑战。要解决这些问题，需要全社会的共同努力，科技创新和制度保障并重。只有在合理规范的框架下，人工智能才能更好地为人类服务，推动社会进步和发展。

感谢您阅读本文，希望通过这篇文章，能更好地了解人工智能的实际应用和挑战，同时也为解决这些问题提供一些思路和方法。

九、5g与人工智能未来的发展状况？

在5G全新的赛道上，从加速落地到逐步成熟，实现产业化应用，还需要数年时间等待，“这取决于技术成熟度”。

人工智能迎来极好发展机遇

疫情期间，人工智能在医疗领域显露出了强劲的能力。武汉3天内完成900万人的大排查，如此“硬核”操作的幕后功臣少不了科大讯飞智医助理电话机器人。它不知疲倦忙碌着，一小时打10万通电话，一两分钟形成一个问卷。“新冠肺炎影像辅助诊断平台”在3秒内可完成一例新冠肺炎患者辅助诊断，阳性病例全召回，病灶召回率达到90%。

“特殊时期，人工智能发挥出了关键作用，但其前提是我们的产品和技术已经做好了储备。”在杜兰看来，人工智能的发展是这样一个过程，开始的时候它并不会让人感觉是“雪中送炭”的事物，可一旦有外部因素催化了这个过程，且让大家看到它所带来的更加美好的生活，典型的应用场景就会出现。

5G时代，杜兰十分期待。“作为通信的一个基础设施，5G具有极高的速率、极大的容量、极低的时延，这三大特点将会给未来人工智能的实现提供技术保障，带来更多的想象空间和应用场景。”她指出，4G之下，“人”和“物”之间的交互较多，而5G的交互方式则不再局限在“人”和“物”，而是延伸到“物”和“物”之间都可互联互通，从而形成新的应用模式和创新。在“万物互联”时代，智能语音就是人们实现交互最重要的入口。

“目前，人工智能一方面应用于C端，改变了个人消费者的一些生活方式；另一方面，对于行业应用的改变大家也在慢慢接受中，比如智能车载信息系统。”杜兰指出，“非智能时代，不可能产生这么多应用。现在有了5G快速通道，诸多想象都可变成现实。5G助力下，人工智能将迎来极好的发展机遇。”

5G实现产业化应用仍需时间

“对于5G，确实目前已经处于期望膨胀期的顶点，因为大家对它的想法很多。但这项技术要走向成熟，实现产业化应用，还需要时间。”深耕人工智能行业多年，杜兰观察到从早期市场到形成未来主流市场之间，需要跨越鸿沟，“在人工智能时代，很多高科技领域必须靠技术创新，而任何一项原创性的技术，从研发到最后规模化生产至少5至10年”。

杜兰特别提到了核心源头技术创新的重要性。“我们强调‘顶天立地’，‘顶天’就是把技术做到全球领先，‘立地’则是通过技术实现大规模产业化落地。”杜兰说，最近3年，科大讯飞已参与或主持制定了9项已发布的国家标准，先后成立了语音及语言信息处理国家工程实验室、首批国家新一代人工智能开放创新平台、我国首个认知智能国家重点实验室。

不久前，科大讯飞与鹏城实验室达成合作，双方在构建智能语音语言技术创新平台、联合攻关关键技术等方面合作。在这次的2020世界5G大会上，科大讯飞还将和琶洲实验室签约合作，在粤港澳大湾区进一步深耕基础研发。

技术的成熟，离不开行业的共同努力和呵护。“我们的发展战略是‘平台＋赛道’。平台是把核心能力开放出来给开发者使用，赋能开发者，形成产业的共生共荣，目前已更新到334种能力。搭建这样一个产业的开放生态，不是一蹴而就，至少需要5—10年。”杜兰表示，在行业发展中，企业本身也会选择进入重要的战略赛道，比如教育、医疗、智慧城市等。她同时透露，因看中粤港澳大湾区的应用丰富、产业集聚，具有突出的示范效应，科大讯飞把一些基础性、前瞻性、应用型的研发部署在广州。

十、人工智能目前发展的状况

人工智能目前发展的状况

在当今科技快速发展的时代，人工智能被认为是引领科技革命的风向标，其在各个领域的应用和发展取得了巨大进展。人工智能技术的不断创新与突破，为我们的生活带来了诸多便利和可能性。

在商业领域，人工智能技术被广泛应用于数据分析、预测模型、客户服务等方面，帮助企业提高效率和精准度，降低成本，实现更好的商业决策。各大互联网公司也在积极探索人工智能的应用，推动着商业模式的创新和发展。

在医疗健康领域，人工智能技术的应用正在改变传统的医疗模式，通过大数据分析和智能诊断，提高疾病的诊断精准度和治疗效果，为患者提供更好的医疗服务。同时，人工智能还在药物研发、基因测序等方面发挥着重要作用，为医疗健康行业带来新的突破和机遇。

教育领域也逐渐引入人工智能技术，通过智能化教学系统和个性化学习方案，提升教学质量和效率，满足学生个性化的学习需求。人工智能辅助教育的发展，为教育改革和创新提供了新的思路和可能性。

未来发展趋势

随着人工智能技术的不断推进和应用领域的拓展，未来人工智能发展的趋势呈现出几个重要特点。

• 智能化应用的广泛普及：人工智能技术将逐渐融入到日常生活的各个方面，智能化应用会更加普及，为人们带来更多便利和舒适。
• 跨界融合的加速推进：人工智能技术将与物联网、大数据、云计算等技术融合，形成新的技术生态，推动不同领域的创新与发展。
• 人机合作的深入发展：人工智能技术将更加注重与人类的合作和互动，实现人机协同，提升工作效率和生活质量。
• 技术环境的不断优化：随着人工智能技术的不断发展，技术环境将不断优化，更加智能化和高效化，为人工智能的应用提供更好的支持。

总的来说，人工智能目前的发展速度和广度令人瞩目，其在改变我们生活和工作方式的过程中发挥着重要的作用。未来，随着技术的进步和社会需求的不断变化，将会有更多的创新和突破出现，推动人工智能技术走向更加成熟和完善。