人工智能的行业情况是怎样的整个行业是怎么分类的
1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势
人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。
注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。
2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层占比超过80%
——中国人工智能企业全产业链布局完善
我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。
——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%
据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到84.05%;其次是技术层企业数，占比为13.65%;基础层企业数占比最低，为2.30%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。
3、技术分布：中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算
从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为7.64%、6.81%、5.64%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为5.55%、5.47%、4.76%、4.72%。
4、细分领域：深度神经网络领域为中国AI研究热门
根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。
——更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
新能源人工智能四大行业
未来四个领域将产生大级别的机会：
一是能源领域的变革，大家现在讨论的比较多，是可再生能源；
二是人工智能，我觉得企业级的信息化应用，一定会收割各行各业生产经营过程中产生的数据，在这些领域一定会出现大级别的机会；
三是新能源汽车，是一次的机会是新消费，年轻一代还是会有很多消费的偏好；
第四是医药生物。
人工智能主要发展方向是那些业务
小编觉得从人工智能的应用出发，就可以了解人工智能的具体业务。
自动驾驶
通过人工智能处理视觉图像声音以及雷达探测到的信息进行自动驾驶，目前自动驾驶的分级分为5各级别，L1依靠汽车雷达实行探测与前车的实时距离自动控制加减速，从而保持与前车的安全距离。L2配备了车道偏离系统同时可以实现自动变道。L3道路环境的观察者由人变更为系统，系统已经完全能够识别出直线、弯道、红绿灯、限速路牌，路上行走奔跑的人猫狗等等各种环境。L4情况下人只需要在极端天气下进行决策。L5情况下人只要在里面就行了。
AI投资
贝莱德集团正是全球最大的资产管理公司，对于公司的主动型基金业务，进行了重新安排，首先做的就是辞退一些主动型基金经理，取而代之的就是引入量化投资，人工智能和量化投资又简直是天作之合，未来主动投资和量化投资的竞争谁赢谁输还尘埃未定。
AI医疗
人工智能在医疗领域的应用也相当丰富，从应用场景来看，主要分成了虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学等四大方面。通过类似SIRI的人工智能助手，减少了我们就医的成本，也减少了医生的负担；人工智能在医学影像的应用可以大大减少对于这类专业医生的需求，同时也提升了影片识别的精度；人工智能可以提升医药的研发进程；最后也能带给我们更加精准合理的营养学建议。
当然这仅仅是一部分目前的应用，未来人工智能的应用场景会更广
人工智能属于股票什么行业
科技板块
科技板块。人工智能是近年来发展迅速的领域,其在股票市场上的应用也越来越广泛。股票市场中,科技板块是人工智能应用最为广泛的板块之一。人工智能技术在股票市场中的应用,涉及到多个领域和细分行业。除了科技板块外,人工智能技术还可以应用于金融、医疗、教育等行业。
人工智能行业主要做什么呐
1、算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。
2、程序开发工程师。一方面程序开发工程师需要完成算法实现，另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地，需要完成各个功能模块的整合。
3、人工智能运维工程师。大数据与AI产品相关运营、运维产品研发；相关组件的运维工具系统的开发与建设；提供大数据与AI云产品客户支持。
4、智能机器人研发工程师。研发方向主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护等。
5、AI硬件专家。AI领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建AI硬件(如GPU芯片)的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的专业芯片。