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未来是人工智能的时代，这已经是不置可否的事实，下面我为大家介绍一下人工智能可以发展的方向，可能对大家未来的就业会有所帮助！！ 1.金融预测 根据普华永道2017年的一份报告，专注于人工智能的FinTech初创公司吸引了平均10亿美元的投资。直到最近，人工智能在金融领域最常见的用途是虚拟客户服务 - 即Chatbots。 当然，聊天机器人只是人工智能为金融科技带来的一小部分，还有机器人交易，反洗钱，防欺诈算法，预测分析，风险管理，多层信用评分分析，消费者行为牵引和定制，改变金融的未来。 2.图像分割 图像分割是图像处理和计算机视觉中重要的一环，近年来它不仅一直是计算 机视觉领域的热门话题，在实际生活中也得到广泛的应用。 例如，在医学上，用 于测量医学图像中组织体积、三维重建、手术模拟等;在遥感图像中，分割合 成孔径雷达图像中的目标、提取遥感云图中不同云系与背景等、定位卫星图像 中的道路和森林等。图像分割也可作为预处理将最初的图像转化为若干个更加抽 象、更便于计算机处理的形式，既保留了图像中的重要特征信息，又有效减少了 图像中的无用数据、提高了后续图像处理的准确率和效率。例如，在通信方面， 可事先提取目标的轮廓结构、区域内容等，保证不失有用信息的同时，有针对性 地压缩图像，以提高网络传输效率;在交通领域可用来对车辆进行轮廓提取、 识别或跟踪，行人检测等。 总的来说，凡是与目标的检测、提取和识别等相关的内容，都需要利用到图像分割技术。因此，无论是从图像分割的技术和算法，还 是从对图像处理、计算机视觉的影响以及实际应用等各个方面来深入研究和探讨图像分割，都具有十分重要的意义。 3.医学成像与诊断 医学影像是指为了医疗或医学研究，对人体或人体某部分，以非侵入方式取得内部组织影像的技术与处理过程，它包含以下两个研究方向：医学成像系统和医学图像处理。医学成像系统是对图像行成的过程，包括对成像机理、成像设备、成像系统分析等问题的研究；医学图像处理是指对已经获得的图像作进一步的处理。 为什么医学影像的发展离不开AI技术？因为医疗数据中有大部分来自于医学影像，医学影像数据仍在逐年增长，但影像科医生的增长速度和工作效率不足以应对这样的增长趋势，这将给医生带来巨大的压力。目前医学影像数据大部分仍然需要人工分析，最明显的缺陷就是不精准，依靠经验所做的判断容易造成误诊。除了医学影像对AI的潜在需求，国家政策高度支持医学影像行业及“AI+医疗”的发展，医学影像在医疗 AI 领域技术成熟度最高，也有望最先实现商业化。 4.新型假肢 灵活性是个十分复杂的问题，比如要让截肢者能够在假肢手臂上活动单个手指，需要解码其背后的大脑和肌肉信号，并将其转化为机器人控制指令，这些都需要多学科配合。最近，研究人员开始使用机器学习来解码来自人体传感器的信号，并将其转换成移动假肢设备指令。 例如一种轻型人工智能假手Fluidhand。它的每个关节都由微型液压推动系统提供动力，通过在截肢者肢体残端肌肉中植入传感器，控制每个手指的移动和控制。独立的推动系统使得手指表现得更加自然，并使其比一般假肢更具灵活性。通过位于手指和手掌的传感器，截肢残端神经肌肉可以感觉到物体，并根据实际情况来控制握力大小。 5.车辆自动化驾驶 虽然自动化驾驶的汽车市场潜力巨大，但实现全自动的未来依然不明朗。自动化驾驶成为了科技公司互相竞争的新领域，他们为此注入的不仅有新的活力，还有大量的投资。投资者对他们的决定十分乐观，数个自动驾驶汽车品牌所获得的投资总额已超百亿，预计2025年其市场利润能达800亿美元，物流等相关行业会成为首批应用全自动驾驶的行业，预计可缩减三分之一的成本。 6.生物识别技术 生物识别通过高科技手段利用人体固有的生理特性，如指纹、人脸、虹膜等以及行为特征包括笔迹、声音、步态等进行身份鉴定，身份识别的前提是信息收集。百度深度研究院专家指出，没有数据采集，数据整理、研究和分析，人工智能无从谈起。 生物识别作为生物特征收集和感知的重要载体，将成为人工智能产业爆发的前哨战。目前，中国在生物识别技术领域的研究处于世界先进水平，特别是语音识别领域。 不久的将来，医疗生物识别技术也将被广泛应用于被动监控，比如谷歌的专利希望通过肤色或皮肤位移来分析心血管功能，这些传感器甚至可能被放置在病人浴室的“感应环境”中，通过识别手腕和脸颊的皮肤颜色变化，用来确定心脏健康指标，如动脉僵硬或血压。亚马逊也申请了被动监测专利，将面部特征识别与心率分析结合起来。AI发现模式的能力将继续为新的诊断方法和识别以前未知的危险因素铺平道路。 7.新药物发现 从简单的原料开始合成一个复杂化合物是非常困难的，研究者必须拼命回忆脑子里的反应或机理，再查阅大量文献，动用逆合成分析，拟定出一个有可能管用的合成路线。现在，有了新的实验助手——用深层神经网络和符号人工智能（AI）来规划化学合成。 8.预测性维护 在智慧工厂里，生产设备里的传感器等随时监控设备运行状态，把实时运行数据传输到云上并进行分析，提前预知设备的异常状态，从而最小化设备停机的可能。企业可以根据设备的预测使用寿命进行设备维护，而不是按计划维护。对于工业设备来说，更高效的维护既可以增加设备寿命又可以降低维护成本，让现场技术人员更高效地工作，减少安全隐患，避免昂贵的停机时间。如微软Azure IoT平台，就不断丰富远程设备监控、预测性维护、工厂联网与可视化等功能。 9.后台自动化 人工智能正在推动管理工作走向自动化，但数据的不同性质和格式使其成为一项具有挑战性的任务。根据行业和应用程序的不同，自动化“后台任务”的挑战可能是独一无二的，例如，手写的临床笔记对自然语言处理算法来说就是一个独特的挑战。机器人过程自动化(RPA)一直是热门话题，虽然并非所有的机器人过程自动化都基于机器学习，但许多都开始将图像识别和语言处理集成到它们的解决方案中。 10.网络威胁狩猎 威胁狩猎，顾名思义，就是在网络安全的世界中寻找威胁，威胁每天都在变化。因此，开发新技术来防御和检测各种类型的威胁和攻击是我们的责任。 从威胁狩猎的定义开始，通过主动和被动的方式搜寻网络中想逃避安全解决方案的高级威胁的过程。 威胁狩猎不是一种技术，而是一种方法。作为一名安全分析师，威胁猎捕是以有效地运用我们的只是发现网络环境中的任何异常情况。 12.农作物监测 我国是农业大国，农业与我们的生活息息相关，而农作物病害对农业影响巨大。据中国统计年鉴，2016年由农业病害等灾害造成的直接损失达0.503万亿元，占农业生产总值的8.48%。上海新客科技创始人刘新农表示，对农作物进行准确的病害识别并推荐合适的防治措施，创造出能为植物看病的“植物医生”，可以挽救作物的生命，减少农药使用量，保证作物的产量。
13.未来商店 走进一家商店，挑选你想要的东西，然后走出去，这几乎“感觉”就像在行窃，人工智能可以杜绝真正的盗窃行为，并让免结账手续零售变得更加普遍。盗窃一直是美国零售商的一大痛点，然而，当你掌握进出商店的人，并自动向他们收费时，有人入店行窃的可能性就会降到最低。其余一些需要考虑的事情是如何利用建筑空间，特别是在拥挤的超市，确保摄像机被最佳地放置来追踪人和物品。
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