一、AI与工业互联网的区别？

AI的核心問題包括建構能夠跟人類似甚至超卓的推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移物、使用工具和操控機械的能力等

人工智能可以定義為模仿人類與人類思維相關的認知功能的機器或計算機，如學習和解決問題。人工智能是計算機科學的一個分支，它感知其環境並採取行動，最大限度地提高其成功機會。此外，人工智能能夠從過去的經驗中學習，做出合理的決策，並快速回應。因此，人工智能研究人員的科學目標是通過構建具有象徵意義的推理或推理的計算機程式來理解智慧。

工业互联网（Industrial Internet）是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态，通过对人、机、物、系统等的全面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系，为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供了实现途径，是第四次工业革命的重要基石。

工业互联网包含了网络、平台、数据、安全四大体系，它既是工业数字化、网络化、智能化转型的基础设施，也是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的应用模式，同时也是一种新业态、新产业，将重塑企业形态、供应链和产业链。

二、什么ai与ai时代？

ai指人工智能，表示人用程序创造的新型智能体，ai时代指这种智能体高速发展的时代

三、ai和互联网之间的关系？

AI就是人工智能了，首先你得明白什么事人工智能，那么在很多人理念里和人长相相似的机器人才叫人工智能，这个是比较极端的看法。

AI是一种能够进行深度学习的任何仪器都应该成为人工智能，在这个领域里，包括智能翻译、智能搜索、智能识别等等。

那么互联网金融其实只是泛指，真正的互联网金融是在区块链技术出现之后才算是互联网金融，因为区块链实现了在网络中的价值传递。

人工智能和区块链的结合才是真正的改变世界，当然这个过程是比较漫长的，行云币的应用就是人工智能和区块链的体现，行云币通过智能设备记步俩产生，在智能产品领域串联起来，形成一条价值循环体系。

行云币在其体系中起到一个价值传输的媒介作用，如果说你家的洗衣机是智能的话，那么洗衣机就可以在洗衣粉较少的情况下就可以自己用行云币购买洗衣粉，以后会实现物物之间的买卖，解放人类的双手。

四、互联网ai是什么意思？

互联网AI是人工智能（Artificial Intelligence, AI）在互联网领域的应用。它利用互联网的开放性和全球化特点，通过云计算、大数据等技术手段，实现对海量数据的高效处理和分析，从而实现更加智能化的应用和服务。

互联网AI应用广泛，例如智能客服、智能推荐、智能搜索、智能推荐系统、智能广告投放等等。这些应用都是基于大数据和机器学习算法的，通过对用户行为和数据进行分析和挖掘，实现对用户需求的智能预测和个性化服务，提高服务效率和用户满意度。

五、生成式ai与普通ai差别？

生成式AI和普通AI之间有一些重要的区别：

目标不同：普通AI的主要目标是通过训练数据来学习规律并做出预测，而生成式AI的主要目标是生成新的、具有创造性的内容。

工作方式不同：普通AI通常采用监督式学习、无监督式学习或强化学习等方式进行训练和预测，而生成式AI则通常采用生成式对抗网络（GANs）或变分自编码器（VAEs）等方式来生成新内容。

输出不同：普通AI的输出通常是分类、预测或者决策等结果，而生成式AI的输出通常是一些新的、以前未见过的、具有创造性的内容，如图像、音乐、故事等。

训练数据不同：普通AI的训练数据通常来自于人类专家标注的数据集，而生成式AI的训练数据通常是大量的、未经过人类标注的数据集，如自然图像、语音、文字等。

总的来说，生成式AI和普通AI都是人工智能的重要分支，它们各自关注不同的问题和目标，并采用不同的方法来解决问题。生成式AI的出现可以帮助我们更好地理解和利用数据，同时也拓展了人工智能的应用领域。

六、ai时代互联网行业会被取代吗？

不一定。虽然ChatGPT可能会取代一些低端职业，但也会带来新的就业机会，比如人工智能开发者、AI研究员等。

此外，ChatGPT也可以改善现有职业，比如促进文字编辑和文档管理等工作的效率，也可以带来更多的机遇。作为一个 AI 模型，不能直接造成职业裁员或失业。但是，像 ChatGPT 这样的自然语言处理技术可能会影响某些行业和工作，特别是那些涉及重复性和机械性任务的工作。

但是，这项技术也可能会带来新的工作机会和创造价值，因此未来的影响将取决于如何利用这些技术。

七、it与ai就业前景？

人工智能现状

当前，人工智能受到的关注度持续提升，大量的社会资本和智力、数据资源的汇集驱动人工智能技术研究不断向前推进。从发展层次来看，人工智能技术可分为计算智能、感知智能和认知智能。当前，计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破，弱人工智能应用条件基本成熟。但是，认知智能的算法尚未突破，前景仍不明朗。

今年，随着智力资源的不断汇集，人工智能核心技术的研究重点可能将从深度学习转为认知计算，即推动弱人工智能向强人工智能不断迈进。一方面，在人工智能核心技术方面，在百度等大型科技公司和北京大学、清华大学等重点院校的共同推动下，以实现强人工智能为目标的类脑智能有望率先突破。

另一方面，在人工智能支撑技术方面，量子计算、类脑芯片等核心技术正处在从科学实验向产业化应用的转变期，以数据资源汇集为主要方向的物联网技术将更加成熟，这些技术的突破都将有力推动人工智能核心技术的不断演进。

工业大数据

2022 年我国工业大数据有望突破 1200 亿元， 复合增速 42%。 工业大数据是提升制造智能化水平，推动中国制造业转型升级的关键动力，具体包括企业信息化数据、工业物联网数据，以及外部跨界数据。其中，企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据的主要来源。

工业大数据不仅可以优化现有业务，实现提质增效，而且还有望推动企业业务定位和盈利模式发生重大改变，向个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务化延伸等智能化场景转型。预计到 2022 年，中国工业大数据市场规模有望突破 1200亿元，年复合增速 42%。

IT的未来是人工智能

这是一个指数级增长的时代。过去几十年，信息技术的进步相当程度上归功于芯片上晶体管数目的指数级增加，及由此带来的计算力的极大提升。这就是所谓的摩尔定律。

在互联网时代，互联的终端数也是超线性的增长，而网络的效力大致与联网终端数的平方成正比。今天，大数据时代产生的数据正在呈指数级增加。在指数级增长的时代，我们可能会高估技术的短期效应，而低估技术的长期效应。历史的经验告诉我们，技术的影响力可能会远远的超过我们的想象。

八、ai与算法区别？

AI（人工智能）与算法之间存在一定的区别。简单来说，算法是一套解决问题的步骤或者方法，而 AI 则是一种通过学习、理解和模仿人类智能的技术。下面从几个方面详细说明它们之间的区别：

1. 定义：算法是一套规则或者步骤，用于解决特定问题或完成特定任务。AI（人工智能）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

2. 功能：算法是用于解决特定问题的，具有明确的目标和输入输出。而 AI 则旨在模拟和实现人类智能，其功能更加广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言处理、预测等。

3. 应用领域：算法在各个领域都有应用，如计算机科学、数学、物理学、生物学等。AI 则广泛应用于自动化、机器人、无人驾驶、语音识别、图像识别等领域。

4. 学习与适应性：AI 具有学习能力和适应能力，可以通过大量数据学习并改进自身的性能。而传统算法通常不具备学习与适应能力，需要在预先设定的规则下运行。

5. 复杂性：AI 通常涉及多个领域的知识，如计算机科学、数学、统计学、机器学习等。算法则相对简单，通常只涉及单一领域的知识。

总结来说，AI 与算法的主要区别在于 AI 具有学习、理解和模仿人类智能的能力，而算法则是用于解决特定问题的步骤或方法。AI 可以在各种领域发挥作用，而算法则是 AI 技术中的一个重要组成部分。

九、DI与AI区别？

ai=analog

input，即模拟量输入，一般是电流、电压型信号，也有特殊的温度采集信号，像pt100热电阻或tc热电偶，plc用于判断外部某个信号处于某个连续过程的什么阶段；

di=digital

input，即数字量输入，或开关量输入/离散量输入，plc用于判断外部某个信号是接通还是断开的状态。

十、AI与DI区别？

一、在DCS(分布式控制系统)中。

AI —— 英文 analog input 的缩写，意为：模拟量输入。一般是电流、电压型信号。

DI —— 英文 digital input 的缩写，意为：数字量输入。

两者区别：AI是模拟量输入。DI是数字量输入。

二、在I(电流)类型中。

I —— 英文 current 的符号，意为：电流。

AI —— 英文 alternating current 的缩写符号，意为：交流电。

交流电也可用A.C.，或 a.c. 表示。

DI —— 英文direct current 的缩写符号，意为：直流电。

直流电也可用D.C.，或 d.c. 表示。

AI和DI的区别：AI是交流电，DI是直流电。