人工智能AI技術正在改變著各個行業領域，比如在醫療保健領域，人工智能支持的預測分析使醫生能夠更加準確地檢查患者的健康狀況。又比如在物流行業，物流中的人工智能具有顯著提高業務運營的能力，預測分析可以有效地估計供應商的庫存需求，並優化路線以節省管理費用。

AI通過模擬、延伸和擴展人類智能，産生具有類人智能的計算係統。伴隨著互聯網技術特別是大數據、雲計算的深度發展，人工智能從長期的“不溫不火”狀態驟然變熱，在全球掀起一股新的發展浪潮，相信AI在未來一定會帶來了顛覆性的産業價值？

因此，大家在申請交互類專業時，把握人工智能AI潮流趨勢，會有助於獲取製作作品集的靈感與方嚮。克瑞思帶大家一起了解人工智能AI的8大趨勢吧~

趨勢1：AI於各行業垂直領域應用

具有巨大的潛力人工智能市場在零售、交通運輸和自動化、製造業及農業等各行業垂直領域具有巨大的潛力。

而驅動市場的主要因素，是人工智能技術在各種終端用戶垂直領域的應用數量不斷增加，尤其是改善對終端消費者服務。

趨勢2：AI導入醫療保健行業維持高速成長

人工智能最擅長的就是快速處理海量數據，通過深度學習從大數據中總結、發現規律。科學家們利用這個特點，讓計算機“學習”專家醫生的醫療知識，模擬醫生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案，達到智能診療的目的。

例如矽穀的Ellie公司可以利用AI，通過麵部錶情對病人進行心理診療，並且開具處方藥。同時，它可以與大量的數據進行對比，診斷更準確。

人工智能還應用在臨床試驗、大型醫療計劃、醫療谘詢與宣傳推廣和銷售開發，改善醫療人員與患者之間人力的不平衡、降低醫療成本、促進跨行業合作關係。

趨勢3：AI取代屏幕成為新UI/UX接口

由於人工智能透過自然語言處理與機器學習讓技術變得更為直觀，也變得較易操控，未來將可以取代屏幕在用戶接口與用戶體驗的地位。

人工智能除了在企業後端扮演重要角色外，在技術接口也可承擔更複雜角色。例如：使用視覺圖形的自動駕駛車，透過人工神經網絡以實現實時翻譯，也就是說，人工智能讓接口變得更為簡單且更有智能，也因此設定了未來互動的高標準模式。

趨勢4：未來手機芯片一定內建AI運算核心

現階段主流的ARM架構處理器速度不夠快，若要進行大量的圖像運算仍嫌不足，所以未來的手機芯片一定會內建AI運算核心。

例如，蘋果的Face ID臉部辨識就是3D深度感測芯片加上神經引擎運算功能，整合高達8個組件進⾏分析，分別是紅外線鏡頭、泛光感應組件、距離傳感器、環境光傳感器、前端相機、點陣投影器、喇叭與麥克風。蘋果強調用戶的⽣物識別數據，包含：指紋或臉部辨識都以加密形式儲存在iPhone內部，所以不易被竊取。

趨勢5：AI芯片關鍵在於成功整合軟硬件

AI芯片的核心是半導體及算法。AI硬件主要是要求更快指令周期與低功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神經元芯片，且須與深度學習算法相結合，而成功相結合的關鍵在於先進的封裝技術。

趨勢6：AI自主學習是終極目標

AI“大腦”變聰明是分階段進行，從機器學習進化到深度學習，再進化至自主學習。目前，仍處於機器學習及深度學習的階段。

在人工智能學界，有一條著名的莫拉維克悖論，講的是要讓電腦同成人下棋是非常容易的，但要讓電腦像一歲孩子一樣感知和行動，卻是相當睏難。

人工智能科學家們正在不斷突破，比如說裝備了人工智能大腦的無人機，它可以不需要程序設定，像人類一樣觀察現場，調整自身姿態，做出穿越窗戶的決策；而能夠模擬人類大腦的第二視覺係統的無人機則可以進行本能的閃避反應。

在未來，這種類腦智能的機器人，將走出實驗室，産業化進入人類生活，他們不僅可能擁有人類的感知、學習和決策能力，而且可以擁有更為強大迅捷的軀體，人類社會將發生革命性變化。

趨勢7：最完美的架構是把CPU和GPU結合

未來，還會推出許多專門的領域所需的超強性能的處理器，因CPU適應於各種設備和場景，所以最完美的架構是把CPU和GPU(或其他處理器)結合起來。

趨勢8：AR成為AI的眼睛/兩者互補不可或缺

未來的AI需要AR，未來的AR也需要AI，可以將AR比喻成AI的眼睛。為了機器人學習而創造的在虛擬世界，本身就是虛擬現實。還有，如果要讓人進入到虛擬環境去對機器人進行訓練，還需要更多其它的技術。展望未來，隨著AI、物聯網、VR/AR、5G等技術成熟，將帶動新一波半導體産業的30年榮景。