首先，當前的人工智能領域尚處在發展的初期，無論從技術體系結構來看，還是從實際應用情況來看，人工智能領域都有很長一段路需要走。

      從技術體系結構來看，目前的人工智能技術雖然在深度學習等領域有所突破，但是整體的技術框架依然圍繞“合理性”進行展開，而這種合理性的設計原則本身就有較大的局限性，所以未來很長一段時間內，人工智能技術都將處在“弱人工智能時代”。

      當前的人工智能技術可以用三個特點來描述，分別是“體系化”、“平臺化”和“場景化”，目前人工智能技術的研究依然以六大體系來進行劃分，涉及到自然語言處理、計算機視覺、機器學習、自動推理、知識表示和機器人學，其中計算機視覺和自然語言處理目前的熱度比較高，很多研究生也更傾向于這兩個方向。

     平臺化是人工智能技術開始落地應用的標準之一，同時也在一定程度上標志著當今時代已經進入了人工智能時代。隨著各大科技公司紛紛開放自身的人工智能平臺，未來更多的中小企業將有能力進行人工智能產品的開發，這會在一定程度上降低人工智能領域的開發門檻，同時促進人工智能行業的發展。目前人工智能平臺提供的功能各有側重，有的平臺比較注重視覺處理能力，而有的則比較注重自然語言處理能力，但是平臺未來會逐漸豐富，功能邊界也會不斷得到拓展，這一點與云計算平臺的發展會有相似之處。

場景化依然是當前人工智能產品落地應用的重要基礎，智能體對于場景的要求往往比較高，隨著5G 通信的落地應用，以及物聯網的發展，未來將為智能體的落地應用奠定扎實的場景支撐。

     平臺化是人工智能技術開始落地應用的標準之一，同時也在一定程度上標志著當今時代已經進入了人工智能時代。隨著各大科技公司紛紛開放自身的人工智能平臺，未來更多的中小企業將有能力進行人工智能產品的開發，這會在一定程度上降低人工智能領域的開發門檻，同時促進人工智能行業的發展。目前人工智能平臺提供的功能各有側重，有的平臺比較注重視覺處理能力，而有的則比較注重自然語言處理能力，但是平臺未來會逐漸豐富，功能邊界也會不斷得到拓展，這一點與云計算平臺的發展會有相似之處。
   
     場景化依然是當前人工智能產品落地應用的重要基礎，智能體對于場景的要求往往比較高，隨著5G通信的落地應用，以及物聯網的發展，未來將為智能體的落地應用奠定扎實的場景支撐。

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