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AI人工智能将来的市场大吗
人工智能行业，是近几年炒的最为火热的领域。三年内存在千亿市场被挖掘，并由此衍生的“互联网+各行业”，每年都可以产生万亿级的产销规模。早在2016年，工信部教育考试中心就曾透露，国内人工智能方向人才的缺口在500万以上，这也受到业内人士的普遍认可。总之，我国目前这一领域下的供需关系是严重失衡的。
从资金投入来看，早在2015年就有多单位联合申报“国拨”项目事项，但主要以示范和创收为主。当时国家给每个项目都至少补助1亿以上，加上每个企业自筹的资金，有业内人士统计，约在万亿规模。
这么一大笔资金，却缺失大量的人才。往往是一个人负责多个方向，一个亿级的项目虽然挂名上百人，可真正做事的就只有几个人。此外，国内高校之前并没有智能制造或者人工智能专业，大多是计算机、工业工程、机械设计、材料成型、自动化等等专业内部转岗而来。据权威部门估计，近几年“互联网+”的岗位缺口在500-700万之间。
人工智能是工业4.0的主体，我们希望以互联网重构各行业运行模式，我们希望用大数据来革新机器人思维逻辑，我们希望用物联网交互人机信息。等达到这些技术后，相信智能社会就真的到来了。
人工智能是算是这两年互联网的一大热门关键词了，中国乃至全球各大互联网企业都在布局AI人工智能，从埃隆马斯克的特斯拉自动驾驶汽车、谷歌的阿尔法狗、IBM的沃森人工智能；以及到国内阿里巴巴的无人超市、无人加油站、承担淘宝天猫双十一海报设计的人工智能设计师鲁班、腾讯百度也是布局自己的人工智能。
近年来，IBM的人工智能Watson已经在国内寻求合作，在此之前Watson已经表现出了一些人工智能的优势，就是能够在最短的时间内查阅相关资料并得出结论，人短时间内不可能完成，从而拯救了日本的一位癌症患者，这个案例当时也让小编意识到人工智能的恐怖之处。
罗辑思维罗振宇在2017的跨年演讲也提到其中一只黑天鹅就是人工智能，也提到了人工智能的恐怖之处，人工智能将会对各个行业形成一定冲击，但是也提到了人工智能的粮食问题，如果拿人工智能做为一个婴儿来说，它的粮食就是海量的数据，掌握了海量的数据就能够掌握人工智能。所以大数据和人工智能是一体的，相辅相成，缺一不可，而且目前有很多人工智能研究机构都纷纷开放自己的人工智能技术，以求得到数据的喂养。
在近期的乌镇互联网大会上，百度李彦宏也表明了百度未来的战略是ALL in AI，可以看出作为国内三家互联网巨头BAT之一的百度将在人工智能上发力，以保住BAT的头衔，我们都知道百度在三家巨头当中，是以技术见长的，所以说对于这样的战略举动还是很有希望的。未来人工智能将不断替代一些行业和一些岗位，互联网乃至工业的下一次革命很有可能就是人工智能。
所以，未来围绕人工智能的产业都将是朝阳产业，因为人工智能将大大降低人们的时间成本，很多重复的、耗时的环节将逐渐被人工智能锁替代，我们需要的是提高自己与人工智能配合的能力，粗浅见解，希望能够帮到你！
我个人认为人工智能是好优点促进生产力的发展，但实际应用还很遥远任何新生事物的发展，都有一个循序渐近的过程，比如成本高只能是个别，维修率高产品质量不成熟，不能批量生产否则亏本，以后若干年会成熟的，优点解放生产力增效率适合批量生产是前景广阔为人类带来福音。
毕设题目是基于FPGA的边缘检测，老师提问说怎么证明你这个是用FPGA做的，我该怎么回答
论文一定要说清楚，第一章背景，第二章原理(介绍算法以及FPGA)，第三章就是算法优化(如果算法上有改进)，第四章介绍硬件设计及优化(整体架构设计，各模块的优化)，第五章就是实验结果了，算法上优化了什么，和其他算法有啥不同。然后就是硬件仿真结果，综合布局布线后的资源以及功耗。最后就是和其他基于FPGA的边缘检测算法加速的文章进行比较，还需要和CPU性能进行比较。
具体来说，通常EDA软件对HDL代码的综合能力总是比人差。对于一段代码，如果你不能想象出一个较直观的硬件实现方法，那EDA软件肯定也不行。比如说，加法器、多路选择器是大家都很熟悉的电路，所以类似A+B-C，(A>B)?C:D这样的运算一定可以综合。而除法、开根、对数等等较复杂的运算，必须通过一定的算法实现，没有直观简单的实现方法，则可以判断那些计算式是不能综合的，必须按它们的算法写出更具体的代码才能实现。此外，硬件无法支持的行为描述，当然也不能被综合(比如想在FPGA上实现DDR内存那样的双延触发逻辑，代码很容易写，但却不能实现)。
不过，这样的判断标准非常主观模糊，遇到具体情况还得按设计人员自己的经验来判断。如果要一个相对客观的标准，一般来说：在RTL级的描述中，所有逻辑运算和加减法运算、以及他们的有限次组合，基本上是可综合的，否则就有无法综合的可能性。当然，这样的标准仍然有缺陷，更况且EDA的技术也在不断发展，过去无法综合的代码或许将来行，某些软件不支持的代码换个软件或许行。
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