使用chatgpt进行中文校对

使用chatgpt进行中文校对，考各种证真的有用吗？

谁说考证没用？

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哪一位职场人不是拿证到手软,依然没有安全感？

这个周末，和一个在设计圈的朋友微信上闲聊。

朋友向我吐槽：“自己30多岁了，感觉马上步入了中年危机。尤其郁闷的是，今年在公司的内部晋升也失败了。后来发现被提名的是一个刚工作两年的95后小朋友。”

看到这段消息的时候不禁为他感到遗憾，字里行间都透露出难以掩饰的疲累，据说他已经失眠好几个晚上了。

我问：“那个被提拔的90后是因为工作能力好呢?还是因别和领导的关系?”

“能力确实比较强，现在的95后也蛮拼的，不像我们印象的那样只知道耍酷”朋友解释道。

朋友的话让我忽然想起了这两天的热门话题“中国电科员工怒怼领导清明节强制安排加班”，且不论聊天记录的真实性，这场风波能出圈并迅速登上热搜，其实并不令人意外。当无处不在的加班成为隐形“惯例”，同事同行的内卷让人无力抗拒，每一个“整顿职场”的个例或是段子都如一剂打工人的“安慰剂”。

看资历的时代已经成为过去，别人的工作经验虽然短，但是自我迭代的速度可能比你快十倍。信息时代在充分赋能个人的同时，也同样在加速放大每个人的能力。

就像以ChatGPT为首的人工智能一样，如果你还在犹豫不决，那你必将被人工智能所取代。

ChatGPT为代表的人工智能在改变职场据美媒VICE 3月21日报道，ChatGPT的开发公司OpenAI表示，80% 的美国劳动者的工作将受到GPT模型的影响。

报道称，与GPT语言模型的接触率最高的职业包括数学家、报税员、作家、网页设计师、会计师、记者和法律秘书。工作内容与GPT语言模型差异最大或不太可能受GPT影响的职业包括平面设计师、搜索营销策略师和财务经理。

该研究报告还揭示了GPT模型将如何很快成为一种常用工具，如一些初创公司已经在使用GPT-4及其编程能力来减少他们在人类开发人员身上的花费。

另据《经济时报》3月19日报道，当一位用户询问ChatGPT 认为自己可以接管人类的哪些工作，ChatGPT对此给出了一份包含20 种工作的清单，其中包括数据录入员、客户服务代表、校对、律师助理、会计、译员、广告文字撰稿人、市场研究分析师、社交平台运营、行程规划者、电话推销员、虚拟助理、转录员、新闻记者、旅行服务人员、教师、技术支持分析师、电子邮件营销人员、网络版主、招聘人员。

ChatGPT还在对话中表示，聊天机器人可以在某些重复性和标准化的任务上替代人类，这可能会导致一些低技能的工作被机器人所取代。与此同时，聊天机器人可以提高许多行业的工作效率，如在客服行业，聊天机器人可以减少客户等待时间，快速响应并解决一些常见的问题。

可以说，ChatGPT把一个之前就有的问题凸显出来了。就是说我们有太多所谓的知识和学问，其实都是事实性的，而且这个事实还不一定那么可靠，这些东西完全可以放到数据库里，当你需要的时候才去提取。如果用这样的标准来看，我们很多论文，还有所谓的知识，其实真的是过时了，或者本来就无效。

那你可能会说“暂停训练更强大AI”不就能解决这些问题？

但事实上，现实是残酷的：暂停训练更强大AI没意义，ChatGPT让我们有新的真实观。

近日，特斯拉首席执行官伊隆·马斯克等千名科技人士发公开信，呼吁暂停训练比GPT-4更强大的AI系统，暂停时间为6个月。

对此，复旦大学计算机科学技术学院教授、MOSS系统负责人邱锡鹏在近日复旦大学管理学院举办的复旦科创先锋论坛上回应道，“在图灵最早提人工智能概念的时候，其实就写过类似的描述，机器的迭代速度会快于人，在某一天总会超过人的，停止这6个月或者半年没有意义。并且很多时候也很难停下来，从很多公司的商业利益出发肯定会迭代的。”

复旦大学中文系教授严锋持相同的观点，“第一是停不下来，开弓没有回头箭。第二，也不要停。呼吁大家停下来，谁会听呢？只有那些有责任感、有节操的人才会停。可是没有节操、没有责任感的人还会继续，这样一来就糟糕了。有人文情怀的人停下来，那些没有底线的人在疯狂地训练他们的模型，那情况会更糟。”

......

因此，不论从哪个角度来看，以ChatGPT为首的人工智能必将改变职场，只是这个改变的时间可能没有想象中的那么快罢了。

真正厉害的人从来都不是看资历从事创意设计师的人何止千万，像朋友这样疏于学习的又何止一人。毕业之后工作了几年，大多数人早已经被房子、车子、孩子压得精疲力竭，根本没有时间去好好地提升自己，如今升职的机会又从身边溜走，“钱”途无望。

奥斯卡最佳影片《寄生虫》中，有一句台词很扎心：钱，就是熨斗，能烫平人生一切的褶皱。

人生中有很多幸福快乐的事跟金钱没有关系，但大部分人需要一定数量的金钱，才能迈进幸福快乐的门槛。想要获得，你必须为之努力。

从事设计工作，尤其是在当下的环境，新兴媒体种类繁多，各个平台的算法机制和生成式AI都不尽相同，以至于做设计就如逆水行舟一般，不进则退。

3月2日，心动网络创始人黄一孟在社交平台爆料，据他所知有游戏团队把原画外包团队给砍了，“AI已经实际开始影响到很多人的工作岗位了。”

在一家游戏美术外包公司担任技术总监的启强透露，近一个月来，其所在公司已经裁掉了一半的原画师。“原画师利用Al完成方案，工作效率至少能提升50%以上，本来就在减少的甲方需求迅速被消化完。公司肯定不会养闲人，那些手中没有需求的原画师就只能被优化掉了。之前我们公司需要38个原画师，现在已经裁掉了20个人。”

更可怕的是，AI绘图仍在快速进化。3月17日，Midjourney 发布了其商用AI图像合成服务的第5版，在攻克手部细节描绘难题的同时，这一版服务还可以直接生成照片级的图像，乍看之下几乎可以比肩摄影大师的作品。

在我身边就有很多做设计的朋友，不说他们是大咖，在行业内摸爬滚打也有几年了，成绩也有一些。有时我也会和他们简单聊聊天，谈到目前的设计环境，几乎每个人都不否认，内容固然重要，但了解最新的机制和玩儿法同样重要。

说白了，做这一行就是要不安于现状，不学习新的玩儿法，在各个平台“暗改”和“微调”时，你就不能快速的做出反应，最后面临的结果就是流量、展现、阅读等数据变低，最终影响到薪资。

也许有人会说：我接受过新媒体培训，拿到过证书，自我感觉能力还行，全媒体运营师的证书有没有都可以，毕竟现在也没有哪个公司要求必需持证上岗。

乍一看似乎也有道理，但其实并不是这样，证书不是必需，但却必要。

这就像我们毕业时拿的学历证明一样，任何人的学历证明都不会时时展现在人前，但它却是你进入企事业单位或政府机构的敲门砖。

拿到有用的证书真的有用艰难的考证路上，有的人纯自学，但更多的人会参加培训班。说到培训班，职场人遇到的坑就多了，被当成“韭菜”割的故事也时有耳闻。

当然，更多的则还是“以往我们考试取得的***证书，效能仅为能力证书，可以作为***从业人员能力参考的一项依据，而实际上师资、乱收费、课不对版等现象造就了这类证书已被默默的取缔。

那真正有用的证书又该何样呢？

在这里就以Adobe国际认证证书为例，Adobe国际认证证书作为Adobe全球CEO 签发，全球可查的设计师的国际认证，是为了证明个人在使用Adobe软件方面的专业能力而推出的认证考试。

Adobe国际认证考试分为多个级别，从初级到高级，每个级别都涵盖了不同的Adobe软件和技能。通过参加和通过认证考试，个人可以获得Adobe认证证书，证明他们已经掌握了相应的技能和知识。这些证书可以作为个人在求职、升职和获得客户信任方面的资格证明。

同时，Adobe认证还可以帮助个人提高其在设计和数字媒体领域的竞争力，为其未来的职业发展打下坚实的基础。

事实上，实践也证明所言非虚。Adobe国际认证自进入中国以来得到广大的行业及用户认可，被国内达内教育、中公教育、火星时代等众多知名IT培训机构及院校，作为视觉设计、平面设计等专业的培训及技能测评考核的依据及标准。

Adobe国际认证计划覆盖了各种Adobe软件，包括数字媒体、网页设计、视频制作等领域。认证考试包括多项选择题和模拟项目，以测试应试者的能力和技能。考试内容涵盖软件的基础知识、高级功能、工作流程等多个方面，不仅考察应试者的操作技能，还考察其理论知识和创意能力。

Adobe国际认证每科考试由33-50道题组成，包括选择判断题、情景题、实操题，考试时间为50分钟，成绩总分为1000分，获得证书最低成绩分为700分，考完当场出成绩分，获取证书3-5个工作日。

成功通过认证考试的个人和机构将获得Adobe官方颁发的认证证书和徽章，可以在简历、网站等场合展示，证明自己具备使用Adobe软件的专业技能和知识。

当然，对于通过Adobe国际认证的个人和机构也可以获得多方面的收益。

首先，认证可以提高个人和机构的职业竞争力和市场价值。在招聘和求职过程中，拥有Adobe国际认证的人员通常更容易被雇主和招聘者所青睐，因为他们可以证明自己具备使用Adobe软件的专业技能和知识，有更强的工作能力和潜力。

其次，认证可以提高个人和机构的工作效率和生产力。通过认证，人员可以更加深入地理解和使用Adobe软件的各种功能和工作流程，减少犯错和浪费时间的机会，提高工作效率和生产力。

此外，认证还可以提供更多的职业发展机会和提高工资的可能性，帮助人员实现自我提升和成长。

对于企业而言，Adobe国际认证也具有重要的意义。

首先，Adobe国际认证可以帮助企业提高员工的技能水平和工作效率，提高生产力和业务成果。通过认证，员工可以更加深入地了解和掌握Adobe软件的各种功能和工作流程，更加高效地完成工作，提高工作效率和质量。

其次，Adobe国际认证可以提高企业的品牌声誉。从某种意义上说，获得Adobe国际认证是企业实力的一种象征，这也是优胜劣汰、适者生存的一项考验。

注：Adobe Certified Professional 培训认证体系（中文：Adobe国际认证）是Adobe公司CEO签发的权威国际认证体系，面向设计师、学生、教师及企业技能岗位的国际认证及培训体系，Adobe国际认证基于Αdobe核⼼技术及岗位实际应⽤操作能⼒的测评体系得到国际ISTE协会的认证。

请不要相信考证无用论如果是在十几二十年前，我赞成考证没用！你只要有一定的软件实操经验，也非常抢手！因为那时候的设计师是供不应求！只要你会做就行！

虽然G家没有规定设计师要像医生、教师、司机那样强制要求有证，但是在当下供大于求的市场，有证的尚且找不到一份满意的工作，何况你连证都没有！

企业招人就像找对象当看不到对方内在的时候，只能凭第一眼，先看外表。所以，证书绝对不是万能的，但没有证书是万万不能的！

或许，你又该说了：我现在认识的xxx，他什么证都没有，一样是产品经理......

确实，这一部分的人有，但我掐指一算，95%就是一个小公司或者是走后门。

又有人要说：我看抖音，天天都刷到都说考证是没有用的！

说实话，我就服这些人，自己兜里一分钱没有，瞧不起这个，瞧不起那个。你多看看那些设计大咖哪个自己不是一堆证书，哪个会说证书没用？

更何况近年来，由于我国一直在清理违规考试、鉴定、培训、发证等情况，推进解决职业资格过多过滥问题，对从业者的专业技能评价，改为由用人单位和第三方机构组织，实行社会化的职业技能等级认定。

因此，你可长点心吧！

在你还在相信“证书”无用论的时候，拿到证书的工资早就9k起了。

莫道君行早，更有早行人!

请勿轻信那些所谓的证书无用论、证书鸡肋论......

要知道单位对有证、有能力的优秀人才的态度一直就是“多多益善”;

更何况就设计行业而言，除了Adobe好像并没有什么能够拿得出手的证书了吧？不然为什么用人企业、HR都要在招聘需求上写道需熟练掌握PS、AI等软件技能呢？

总结有人说人生是一场突破边界的探索，职场中的边界，便是不断进行专业的进阶和学习。

在当下这个充满不确定性的时代，提升职场软技能已经刻不容缓，这不仅是广大公司对职场人的需求，也是职场人防止自己不被淘汰，拓展新机会的最佳助手。

但说一千道一万，不如踏踏实实干！考证也是应对中年危机的有效方式，是再就业的敲门砖，也是一条比较稳妥的后路。

身处职场，想拿高薪没什么技巧，要么努力工作，要么拼命考证，增强自己的专业能力，不吃学习的苦，就势必要吃生活的苦，千万不要想着走捷径，投机取巧可能会让你一时得意，但想要长久，打铁还需自身硬。

注：文章部分内容来源由网络整合编辑

csdn上的chatgpt是正版的吗？

Chatify不是正版的gtp。原因是，gtp是由Google官方推出的机器翻译系统，而Chatify是由第三方开发的在线翻译工具，虽然它们的操作界面和功能接近，但Chatify并没有获得Google的授权或认证。因此，使用Chatify进行翻译时需要谨慎判断其准确性和可靠性。为了确保翻译结果的准确性，建议尽量使用正版机器翻译系统，或者搭配人工校对

gpt人工智能能取代什么岗位？

GPT人工智能可能会取代许多中低级的劳动力工作，如编辑、写作和校对，客户服务和零售等工作。此外，它还可以取代一些财务和人事职能，如报表处理、财务分析、薪资结算和后勤管理等任务。

人工智能未来的发展趋势有哪些？

据中研产业研究院发布的《2019-2025年中国人工智能行业发展分析与投资战略研究报告》统计数据显示

国际人工智能行业发展分析及经验借鉴

第一节全球人工智能市场总体情况分析

一、全球人工智能行业的发展特点

“人工智能”涵盖了很多前沿技术和分支，却很难用一句话来定义，因为它一直处在发展当中。比如，一些在过去看来很“人工智能”的事情，现在却变成了简单的“机械重复”，像是数字的高速计算、图像的处理等。但总体上来看，“人工智能”的本质和目的一直没有发生太多变化，那就是“完成人类的部分脑力工作”。

20世纪60年代开始，就有许多科幻电影和科幻小说描述着人类对“人工智能”的憧憬和恐惧，比如斯皮尔伯格的知名影片《人工智能》。不过在现实中，长久以来，受到技术、科技发展和应用层面的限制，人工智能只是一件人人都在说，都以为别人在做，但事实上却没多少人知道该怎么做的事——无论在学术研究层面还是在应用层面都是如此。

除了投资外部团队之外，像IBM、Google、Facebook和百度等国内外科技巨头们也纷纷加强自己的人工智能方面的专业团队，招募了一批人工智能尤其是深度学习相关领域的科学家，如深度学习鼻祖之一Geoffrey Hinton加入了Google，Yann LeCun加入了Facebook担任人工智能实验室负责人，Andrew Ng(吴恩达)加入百度负责深度学习研究院等。

从人工智能的整个发展历程来看，按照应用场景和人工智能资源的集中度，可以大致分成三个阶段。

第一阶段：实验室研究阶段，这一阶段的人工智能资源高度集中。人工智能在2011年前的发展大致还处于实证研究阶段，资源高度集中在国家或大学资助的研究机构中，用于算法模型的训练和研究，人工智能还只能为极少数人接触到。这一阶段大量的工作除了在算法模型本身的研究外，还包括建立计算能力本身。

第二阶段：企业应用阶段，这一阶段的人工智能资源被少部分科技巨头掌握。在人工智能表现出一定的实际应用价值后，科技巨头们一拥而上，纷纷希望在这个领域取得突破。在少部分核心企业掌握了大规模的人工智能资源以后，其它小规模的企业一般会利用这些核心企业提供的人工智能资源接口和其支持的人工智能应用为自身的发展提供服务。由于掌握大规模的计算资源是这一模式的前提，因此这一阶段人工智能资源的集中度仍然非常高，而这将是人工智能在企业场景下的主要应用形式，即集中计算，分布使用。

第三步：个人应用阶段，这一阶段的人工智能资源被分散到个人手中。显然，依赖于云端大规模计算资源的人工智能算法限制着人工智能在消费者场景的应用，因为集中式计算意味着巨量的网络资源消耗，并且因为网络问题，难以在消费者应用场景中有稳定的表现。因此，人工智能的本地化，也就是从集中走向分布(细化到智能手机、可穿戴设备等)实现将是人工智能在消费者场景中得到普及的关键一步。伴随着人工智能的本地化实现，将使得人工智能真正延展到手持设备、家用电器、汽车等消费级应用。

图表：人工智能发展阶段

数据来源：中研普华产业研究院

二、全球人工智能市场结构

全球人工智能企业分布极不平衡，主要集中于美国、欧洲及中国等少数国家地区。排名前三的美国旧金山/湾区、纽约及中国北京，企业数量分别占全球的16.9%，4.8%与4.0%。在增速方面，整体上一直保持增长势头，直至2015年出现小幅度回落。欧洲的人工智能企业多集中于本国家的首都。在欧洲各城市中，英国伦敦的企业数量最多，为第二位巴黎的3.1倍，占全球总数的3.69%。日本与韩国的企业数量明显不及中国，日本东京仅与杭州相当，韩国首尔仅与成都相当。东亚地区排名前三的城市，北上深三城占全球总数的7.4%。虽然还远不及美国，但在全球中的重要性将日益明显。

三、全球人工智能行业发展分析

人工智能曾经在20世纪90年代互联网泡沫破裂前风靡一时，到了21世纪伊始却变成了一个禁忌，大家开始怀疑它是否存在。而到了2011年，美国资本市场再度为人工智能而疯狂。风险投资机构和顶级科技公司们开始频繁投资这个领域的创业公司，投资范围从应用层面的机器人、增强现实，到底层技术层面的深度学习算法、神经网络芯片等，人工智能项目也遍地开花。比如，Google接连投资了虚拟现实创业公司Magic Leap，收购了人工智能公司DeepMind;Face book收购语音识别公司Wit.ai等。除了投资外部团队之外，像IBM、Google、Face book和百度等国内外科技巨头们也纷纷加强自己的人工智能方面的专业团队，招募了一批人工智能尤其是深度学习相关领域的科学家，如深度学习鼻祖之一Geoffrey Hinton加入了Google，YannLeCun加入了Face book担任人工智能实验室负责人，Andrew Ng(吴恩达)加入百度负责深度学习研究院等。

图表：人工智能发展阶段

数据来源：中研普华产业研究院

从人工智能的整个发展历程来看，按照应用场景和人工智能资源的集中度，可以大致分成三个阶段。

当前人工智能的浪潮已席卷了全球，人工智能领域的公司也在不断激增。根据Venture Scanner的统计，截至到2016年初，全球共有957家人工智能公司，美国以499家位列第一。覆盖了深度学习/机器学习(通用)、深度学习/机器学习(应用)、自然语言处理(通用)、自然语言处理(语音识别)、计算机视觉/图像识别(通用)、计算机视觉/图像识别(应用)、手势控制、虚拟私人助手、智能机器人、推荐引擎和协助过滤算法、情境感知计算、语音翻译、视频内容自动识别13个细分行业。

四、全球人工智能行业竞争格局

各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过公共投资的方式引导人工智能产业的发展，2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。

现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构(包括通用的硬件与软件平台)、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。

由于深度学习的成功，学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展，将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆，同时可以触类旁通并实现对知识的创造，这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力，与人类大脑的功能几无二致。在2013年年初的国情咨文中，美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划，宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”，以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年年初宣布，石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”，并为此设立专项研发计划，每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国IBM公司正在研究一种新型的仿生芯片，利用这些芯片，人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程，预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。

高科技企业普遍将人工智能视为下一代产业革命和互联网革命的技术引爆点进行投资，加快产业化进程。谷歌在2013年完成了8 家机器人相关企业的收购，在机器学习方面也大肆搜罗企业和人才，收购了Deep Mind和计算机视觉领军企业Andrew Zisserman，又聘请DARPA原负责人 Regina Dugan负责颠覆性创新项目的研究，并安排构建Google基础算法和开发平台的著名计算机科学家Jeff Dean转战深度学习领域。苹果2014 年在自动化上的资本支出预算高达110 亿美元。苹果手机中采用的Siri智能助理脱胎于美国先进研究项目局(DARPA)投资1.5亿美元，历时5年的CALO( Cognitive Assistant that Learns and Organizes)项目，是美国首个得到大规模产业化应用的人工智能项目。Amazon计划在2015年能够使用自己的机器人飞行器进行快递服务。韩国和日本的各家公司也纷纷把机器人技术移植到制造业新领域并尝试进入服务业。

五、全球人工智能市场区域分布

图表：2018年全球人工智能企业数量前五名

数据来源：中研普华产业研究院

2018年，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。

全球人工智能企业融资规模的分布，与人工智能企业分布相同。美中英三国融资规模为全球最大，但三者间的规模目前仍存在较大差距。

图表：2018年全球人工智能企业融资规模分布

数据来源：中研普华产业研究院

截止至目前，美国达到978亿元，在融资金额上领先中国54.01%，占据全球总融资50.10%;中国仅次于美国，635亿，占据全球33.18%;其他国家合计占15.73%。

中国的1亿美元级大型投资热度高于美国，共有22笔，总计353.5亿元。美国超过1亿美元的融资一共11笔，总计417.3亿，超过中国63.8亿。

六、国际重点人工智能企业运营分析

1、微软公司

(1)企业发展概况

微软，是一家美国跨国科技公司，也是世界PC(Personal Computer，个人计算机)软件开发的先导，由比尔·盖茨与保罗·艾伦创办于1975年，公司总部设立在华盛顿州的雷德蒙德(Redmond，邻近西雅图)。以研发、制造、授权和提供广泛的电脑软件服务业务为主。

最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office系列软件，目前是全球最大的电脑软件提供商。

(3)微软AI研究新进展

微软在人工智能方面有着很深的积淀，比如微软研究院在语音识别、自然语言和计算机视觉、机器学习方面已经有很多成果，在这些研究的基础上微软先后推出了Skype即时翻译、小冰和小娜(Cortana)这样的AI产品。

而新成立的部门必将深化这种产研的结合。微软称，整合后的新部门将包括AI产品设计、基础与应用研究实验室，以及新体验与技术(NExT)这几部分。

而为了实现AI普及的目标，微软列出了4大重点关注领域：

代理。利用AI通过Cortana这样的代理从根本上改变人机交互方式。

应用。将智能注入从相机app到Skype、Office365等的一切应用。

服务。把注入到微软应用的相同能力(如视觉、声音等认知能力，机器分析能力)开放给全球的应用开发者。

基础设施。微软称要利用Azure开发出全球最强大的AI超级计算机并开放给每个人，让个人和组织都能利用它的能力(这让人想到IBM的Watson)

从中可以看出，微软已经把AI当作一种基础能力，希望从端到端渗透到各个领域。

(4)微软加快布局人工智能

现在，小娜(Cortana)收到的指令和问题已经超过120亿条，拥有1.33亿活跃用户。小娜可以在多设备上运行。她根据你的日常生活和工作养成的技巧，已经形成了一个高效的生态系统。通常在你意识到自己有需要之前，她就能做好准备。为了让开发人员都能够使用认知能力，微软还提供了CortanaIntelligenceSuite。

微软的MicrosoftPix应用是一个图片编辑工具，它能感知，帮助你选择合适的图像。

MileIQ是一个位置提醒APP，它的智能在于帮助你量化和分类旅行。SwiftKey是一个智能键盘，使用神经网络，根据你的输入方式进行训练，能为你想要输入的下一个词建模，即使这样一个简单的任务，也会变得更加智能。它不受平台的限制。SwiftKey现在已经被30亿安卓和IOS设备使用。在Office365中，MyAnalytics会追踪你每天的工作，通过图表展示你每天的时间分配。

客户关系管理(CRM)，CRM系统一般都是孤立的，用具体的术语为客户行动建模，为管理而建，而不是销售生产率。假如销售员能够根据客户的CRM系统之外的信息行动，比如来自Twitter，Facebook，客户服务应用程序等的信息，那会怎么样呢?微软在每天交互的应用中注入智能wait，可以让销售员以一种综合的方式采取行动，使用丰富的数据模型，这些模型能在所有的地方加入智能。

微软的平台BotFramework，允许在新的应用程序中建立智能的工具包——从Build大会以来，已经有40000开发人员使用它——包括像Uber这样的品牌，在认知服务中使用人脸识别APIs来改善他们的移动应用程序，以确保乘客安全。

AI服务需要各种类型的技术。为了实现这个目标，微软们已经往我们的云中投入大量FPGA(现场可编程门阵列)，它能直接与网络对话。在云中加入FPGA达到前所未有的网络性能，提高了所有工作负载的吞吐量，包括运行如SAP这种关键任务程序。

此外，微软还有一个全球性的、超大规模的云基础框架，在云中增加了GPU，以提供更高性能的云接入，使一些从前根本不可能的方案得以实现。微软的Azure现在是世界上第一台AI超级计算机。

最后，还有研究AI的平台。微软支持所有的框架，其中，微软自己的CNTK是最快的分布式运算神经网络框架，也是唯一开源的可扩展的深度学习工具包。

(5)微软人工智能发展计划

2017年7月，微软宣布建立一个专注于人工智能的全新研究实验室Microsoft ResearchAI，Eric Horvitz计划将不同的学科结合起来，以期创建更多通用的学习系统。

该新实验室将以位于华盛顿州雷德蒙德的总部为基础，由来自感知、学习、推理和自然语言处理等人工智能研究的多个子领域中的科学家组成。人数超过100人，约占微软研究院研究人员总数的十分之一。新的实验室系全球微软研究部门下属机构，微软雷德蒙研究院院长EricHorvitz同时担任MSRAI的负责人。

(6)、微软建立机器学习工具

无论是学术界的研究人员还是工业界的开发者，DMTK可以帮助他们在超大规模数据上灵活稳定地训练大规模机器学习模型。当前版本的工具包包含以下几个部分：

1.DMTK分布式机器学习框架：它由参数服务器和客户端软件开发包(SDK)两部分构成。参数服务器在原有基础上从性能和功能上都得到了进一步提升——支持存储混合数据结构模型、接受并聚合工作节点服务器的数据模型更新、控制模型同步逻辑等。客户端软件开发包(SDK)支持维护节点模型缓存(与全局模型服务器同步)、节点模型训练和模型通讯的流水线控制、以及片状调度大模型训练等。

2.LightLDA：LightLDA是一种全新的用于训练主题模型，计算复杂度与主题数目无关的高效算法。在其分布式实现中，我们做了大量的系统优化使得LightLDA能够在一个普通计算机集群上处理超大规模的数据和模型。例如，在一个由8台计算机组成的集群上，我们可以在具有2千亿训练样本(token)的数据集上训练具有1百万词汇表和1百万个话题(topic)的LDA模型(约1万亿个参数)，这种规模的实验以往要在数千台计算机的集群上才能运行。

想要了解更多关于行业专业分析请关注中研普华研究报告《2019-2025年中国人工智能行业发展分析与投资战略研究报告》