人工智能行业现状及发展趋势，发展前景和方向如何

数据的清洗和挖掘将成为优化人工智能技术应用的关键，量子机器学习将会助力机器学习领域突破研究瓶颈，低代码技术和人工智能的结合将使人工智能技术逐渐平民化。

人工智能行业现状及发展趋势

智能化时代的来临，人工智能为人类社会的进程推进提出了新的发展方案。新一代人工智能应用技术的研发，不仅改变了人们以往的生活逻辑，还在市场内掀起了一股人工智能热潮。

未来，人工智能将会实现新的进步。数据的清洗和挖掘将成为优化人工智能技术应用的关键，量子机器学习将会助力机器学习领域突破研究瓶颈，低代码技术和人工智能的结合将使人工智能技术逐渐平民化。

1、数据的清洗与挖掘

智能化时代，数据指数式地增长为人工智能模型的训练提供了巨量的资源，但是，数据来源的增多，降低了数据整体的质量，良莠不齐的数据将对人工智能模型的运算造成影响。

部分企业认为，将越来越多的学习资料置入训练模型当中，就能产生正向效果，然而，由于当前模型自我验证能力有限，且对数据质量的高低没有统一的标准，因此无法对低质量数据进行清洗和纠错。

2、量子机器学习推动机器学习更进一步

机器学习作为一门交叉领域学科，通过计算机不依赖确定的编码指令，模拟或实现人类学习行为以获取知识和技能，是人工智能领域重要的通用技术之一。

自机器学习应用以来，人们一直致力于提高机器学习算法的速度，但是面对海量数据，传统机器学习的方法已不足以解决现在的需求。

因此，人们将机器学习与量子物理相结合，搭载量子算法的机器学习就成为了解决数据处理需求的热门研究方向之一。量子机器学习主要包括量子数据编码、量子态制备等，理论而言，量子机器学习具备强大的能力，其利用量子计算所带来的优势，在性能与数据量的处理上以大大超越了传统机器学习算法。

3、低代码技术促进人工智能“平民化”

人工智能技术作为当前的风口技术，拥有极高的发展价值。但是，人工智能对资金、技术力、基础设备及相关人才的要求门槛较高，对于部分企业和机构而言，其不具有单独开发Al项目或开展Al业务的能力，随着研究的推进，各研发主体间的差距也越来越大，这会对行业发展造成不良影响。

然而，低代码技术与人工智能技术的结合，为人工智能技术的普及提出新的解决方案。低代码是一种可视化的应用方法，使用者无需编码或通过少量代码就可以快速生成应用程序，这意味着采用低代码平台进行程序开发的流程将极大程度地简化，开发周期缩短数倍，使用者可以在很短的时间内，以一个较低的成本进行程序开发，既节省开发成本，又提升开发效率。

4、探索高性能绿色人工智能方案

目前，全球环境问题日趋严重，社会发展的首要需求逐渐转向低碳化和绿色化，科技领域也不例外。未来5-10年内，全球绝大部分科技型企业都将面临环境问题带来的压力，在人工智能技术的发展中，除了高效率、高准确率及稳定性等要求外，低能耗与低排放也将会成为最基本的评估标准之一。