高盛揭秘AI交易新阶段——从AI基建到应用的转变路径

在当今这个日新月异的时代，云计算前景好么？也在不断发展变化。今天，我将和大家探讨关于云计算前景好么？的今日更新，以期为大家带来新的启示。

文章目录列表:

云计算前景好么？

2.人工智能无所不在，你我都不是局外人

作为一名计算机专业的研究生导师，研究方向集中在大数据与机器学习领域，所以我来回答一下这个问题。

目前部分高校陆续开设了云计算与数据科学专业，从发展趋势来看，云计算专业是不错的选择，具体原因有以下几个方面：

：云计算是第三次信息化浪潮的代表技术。 当今 社会 正处在第三次信息化浪潮中，云计算、物联网和大数据是此次信息化浪潮的三个代表技术。云计算提供服务支撑，物联网提供数据采集，大数据完成数据价值化。另外，云计算、物联网、大数据与人工智能均有密切的联系，也都是未来产业互联网的核心技术，从这个角度来看，未来云计算的发展前景将非常广阔。

第二：云计算技术已经落地使用。 与大数据和人工智能智能技术不同，云计算技术目前已经被广泛采用，大量的互联网企业和 科技 企业已经完成了云端化升级，包括设计云端化、开发云端化、部署云端化和服务云端化，云计算提供的服务也逐渐从IaaS（基础设施即服务）向PaaS（ 即服务）和SaaS（软件即服务）过渡。

第三：云计算与边缘计算整合。 随着5G和物联网逐渐开始落地应用，边缘计算将成为一个重要的发展方向，而云计算与边缘计算的结合将构建出一个响应更加迅速且安全级别更高的互联网服务环境。

第四：云计算将整合大量的行业资源。 云计算发展的早期提供的服务主要以IaaS为主，这个阶段主要解决的是硬件资源的整合，随着PaaS的发展，云计算开始整合更多的行业资源，从而形成多领域的垂直发展。PaaS将被更多的 科技 企业整合进自身的产品中，从而为客户提供更加稳定且可动态扩展的服务。

全球云计算市场风起云涌、群雄争霸，中国云计算市场百花齐放、百舸争流。

云计算战场已经成为中美之间的角逐，中国云计算产业也迎来了属于它的快速发展期！

云计算、大数据、人工智能被誉为驱动未来、赋能实体经济的三驾马车！目前，《财富》全球50强企业中有48家公司公开宣布了自己的云部署计划，其中多家企业的IT部门已在广泛使用云服务。

Adobe转型SaaS服务9年间，公司市值增幅达10倍；Sale orce上市9年间，公司市值增幅达30倍。微软第三财季营收为306亿美元，而云计算成为其中微软业务营收增长的最大功臣，智能云服务板块收入达97亿美元，增长22%。

援引调研机构Canalys给出的数据报告：2018年全球云计算市场规模突破800亿美元，达到804亿美元，同比大幅增长46.5%，2018年AWS营收254亿美元，占有31.7%的市场份额，微软Azure则位居市场第二，全年营收规模达到135亿美元，市场份额达到16.8%。此外，据《福布斯》网络版报道，Bain Company公布的最新报告显示，到2020年全球云计算市场的规模预计将升至3900亿美元，年复合增长率(CAGR)达到17%。全球云计算市场规模占GDP比率为0.37%，国内云计算市场规模占GDP比重同期仅为0.13%！

中国有着和美国实力相当的消费互联网巨头，却在产业互联网相差几倍，伴随着互联网人口红利消失，国内2C消费互联网用户红利消退，而2B产业互联网已经在走来的路上了，云计算、大数据、人工智能三驾马车，将会见证产业互联网的发展同时迎来属于自己的黄金发展。产业互联网加速、 科技 赋能、我国云计算千亿市场正等待属于它的耕耘者。

这里分享一份来自云计算行业从业人士、分析师和企业决策层，对云计算产业2019年的发展趋势所作出的十大预测，供各位知友参考。

1、广泛使用智能决策成为企业先进标志

人工智能走出“ 娱乐 界”，开始在企业运营中广泛辅助人类做决策。

企业对于使用人工智能等技术进行业务创新比以往任何时候都更迫切。同时，以云为基础的智能商业也将触发企业进行组织变革。

2、企业将整体上云

更多大型企业逐渐放弃自建的IT基础设施，整体迁移到公有云，出现“云基原生企业”。

美国视 网站Netflix的基础设施已经全部搬迁到亚马逊AWS上。中国少数企业在2018年实现了这样的整体上云搬迁，而在2019年预计这样整体搬迁上云的案例将会大量涌现。

生产资料的云化意味着一个新时代的开启。

3、云成为企业获取人工智能最重要路径

云天然解决了企业数据和技术的 ，并构成了企业获取人工智能能力的最重要路径。

目前，公有云 已经成为客户低成本获取人工智能服务的最重要渠道。

在商业领域，经过云服务商自身业务验证的人工智能技术备受企业决策者青睐。

4、 硬件云服务商逐步告别公有云市场

2018年传统硬件起家的厂商在公有云时代集体遭遇水土不服。

IBM的云计算份额下滑，此前惠普、思科、富士通等企业借助开源OpenStack 技术进入公有云市场先后挫折。分析认为硬件厂商在公有云市场折戟，在于没有搞清楚云计算的本质。

云计算的本质并非“计算机”而是服务，加上此类企业几乎与互联网时代 错身。由此，上述厂商的硬件基因如此强大既有商业如此成功以至于面临“创新者的窘境”。

5、公有云市场进一步集中

根据 市场研究机构Gartner和IDC的统计，包括亚马逊AWS、微软Azure、阿里云、谷歌云在内四家厂商成为了全球公有云市场的主导力量，并且这四家厂商的营收增长速度都远超行业平均增长。

华尔街投行高盛预计，2019年亚马逊、微软、阿里巴巴等巨头厂商将占据核心云计算市场约84%的份额。这些厂商在人才、技术、运营、服务、资本、生态等多方面都大幅 行业对手，可以预见2019年全球云计算市场集中度将进一步提高，并在未来几年更加显著。

6、企业更偏好全栈解决方案

过去一年，随着智能技术在商业领域的加速渗透，很多企业已经在部分业务环节中实现了智能化。

但是，相对人工智能技术提升某一业务或者环节而言，越来越多的CEO群体表示更加青睐全面的解决方案。这类方案不但可以实现公司业务的数据化，还提供一整套经过验证的智能工具，帮助企业实现智能决策。

2019年，更全面的智能解决方案将会不断出现，并得到市场欢迎。

7、企业因为安全拥抱云计算

过去提到上云，安全成为一个阻碍因素。

很多企业在选择是否上云时，最重要的担忧是安全问题，不仅担忧自身的信息安全，也担心业务系统的稳定性。但是随着全 社会 数字化转型，各类企业业务经营将不可能避免地触网，为了寻求业务安全反而开始成为促进企业积极上云的驱动因素。

云计算厂商拥有强大的安全团队，服务过多类型的客户，可以让企业低成本获得了强大的安全防护能力，这改变了以往企业在安全方面的投资习惯。

8、云计算渗透率进一步提高

经过10多年发展，云计算技术已经逐渐成熟，企业对于云计算的接受程度也在进一步提高。

由于云计算能够给企业IT运营、业务创新等带来明显效用，上云已经成为企业常态。

2019年，全 社会 将把越来越多的预算投放在云计算领域，而这将进一步提升云计算在整体IT支出的占比。华尔街投行高盛预测，2019年云计算的市场渗透率将 突破10%，到2021年该数字将跃升至15%。这意味着，云计算将进一步蚕食企业IT支出，提升在IT市场的 。

9、云计算产业并购活动将更加 繁

2018年，云计算领域出现了诸多规模巨大的并购交易，这些交易分部在芯片、安全、人工智能、开发者社区、云解决方案等不同领域。

主流云计算厂商为了维持高速增长，需要推出更多高附加值的产品或者服务，并不断扩大付费客户群体规模，通过合并或者收购成为快速见效的手段。

2019年，云计算巨头公司针对技术或者客户方向的收购活动预计还将高 出现。此外，部分公司还可能通过收购跨界进入云计算产业。

10、云厂商尝试向产业上游延伸

随着主流云计算厂商在IT市场上拥有更强大的市场 ，它们开始尝试向产业上游延伸，尝试涉足芯片、服务器等核心环节，这给传统硬件产业链带来冲击。

过去几年，诸多云计算厂商先后宣布人工智能芯片、物联网芯片等开发计划，比如谷歌推出TPU(张量处理器)、阿里云开发神经网络芯片Ali-NPU、亚马逊AWS开发人工智能芯片Inferentia等。2019年，预计更多云厂商主导的专用芯片或者其他硬件将会上市。在特定场景下，这些专用芯片将挑战传统芯片的 统治地位。

云计算行业将会见证越来越多的传统企业上云，云计算的渗透正在逐步从互联网领域客户，向传统产业的领域渗透。

在 产业政策的驱动下，各个 部委、省政府、垂直性的行业协会、大型央企，正在逐步将一类非敏感性的业务系统，搬迁到公有云上，并优选私有云作为整个IT架构转型和业务升级的载体，我们看到过去的一年中，国内几乎所有的省份都启动了区域性的云计算建设项目。

银行、保险、制造业等均选择云计算作为未来战略转型升级的重要支撑载体，一改过去主要以互联网客户为主的现状。云计算产业正在进入广泛的应用渗透，以及产品迭代升级与客户拓展交互推进的阶段，整体行业正在进入业绩逐步兑现的阶段。

云计算市场无论是放眼全球还是聚焦国内，已然百家争鸣的云服务市场将会迎来新一轮的洗牌。

包括全球六大云计算巨头：亚马逊AWS，谷歌，阿里云，IBM，微软Azure和甲骨文，也包括云服务市场的新玩家、初创企业等，从全球到国内，2019年云服务市场将不会太安静。

“马太效应”这个词经常会被拿来形容云计算这个行业，这和云计算产品既有的行业基因有密切联系，规模化竞争，布局及盈利、重资产化、先入为主，意味着更早入局的拥有更多资源的云服务商往往拥有更大的获胜机会，亚马逊AWS能有今天的成绩便是最好的例证。

当然，这也并不是意味着新来的玩家没有机会，不过对于新玩家而言无疑也提出了更高的要求：具有对云计算行业的掌控力、具备扩展行业应用和计算能力、具有能够提供 解决方案能力、具有能够满足差异化需求和定制化服务能力、需要更加专注在所属领域的纵向发展和延伸，以达到更高的产品进入壁垒，保持在所属细分领域存在价值和竞争力，这样新玩家才可以在云服务的江湖占有一方天地，云计算市场将会呈现多寡头和垂直领域云服务商并存发展的局面。

云计算将会向成为「云生态」更进一步，不只是孤立独自发展，将会与人工智能、大数据和物联网、5G等技术做更多的融合、交流和碰撞，彼此依附且相互助力！

我是中国计算机学会会员，我来回答这个问题。

首先要明白云计算是什么？云计算（cloud computing）通过互联网按需提供 IT 资源，并且采用按使用量付费的定价方式。您可以根据需要从诸如 Amazon Web Services (AWS) 、 Microsoft Azure、阿里云、华为云、腾讯云之类的云提供商那里获得技术服务，例如计算能力、存储和数据库，而无需购买、拥有和维护物理数据中心及服务器。

云计算本质上来说是分布式计算的一种，还是没有脱离计算机网络的概念和范畴，比如以前的企业都会自建机房，部署ERP、OA、MES等各种软件服务器，随着互联网技术的不断发展，带宽越来越大，慢慢的头部互联网公司搭建了庞大的数据中心，拥有专业的运维团队，如果用户上云省去了运维费用，简单的组建就可以快速部署全国设置全球的应用场景。这将是未来互联网发展的趋势。比如微软这些年通过云转型就非常成功，国内的阿里云这几年也发展迅速。

我个人用过以上几个 的云，各有优势，但 的技术还是首推国外的AWS和Azure。国内的云发展的空间无限大，也有越来越多企事业单位上云，每年的云计算从业人员也越来越多，但还是应用层面的比较多，希望将来有更多服务商和有志之士把精力投入到基础层面的研发上，才能赶超欧美。

相信云计算 是一个非常有发展前景的领域。当地时间周一，联合国宣布将与谷歌展开合作，它将利用这家搜索引擎巨头公司的云计算技术对抗气候变化问题。联合国希望利用谷歌的先进技术监测人类对环境的影响，以便在未来时间内实施更适当的应对措施。

谷歌将通过提供它的云计算技术和“地球观测公共目录”来协助联合国展开相关工作。

据联合国的新闻稿了解到，谷歌此次的协助将可能是无价的，因为在面对实时环境问题时，联合国环境部门面临的主要障碍之一就是缺乏充足的数据支持。

对于这次合作，谷歌地球项目总监Rebeca Moore表示，公司非常高兴能让所有 获得最新技术和信息以此来支持全球气候行动和可持续发展。

前景非常广阔。

1，云计算的基本原理。通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。云计算的蓝图已经呼之欲出：在未来，只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。从这个角度而言，最终用户才是云计算的真正拥有者。云计算的应用包含这样的一种思想，把力量联合起来，给其中的每一个成员使用。从最根本的意义来说，云计算就是利用互联网上的软件和数据的能力。

2，“云计算”的特点。首先，云计算提供了最可靠、最安全的数据存储中心，用户不用再担心数据丢失、病毒入侵等麻烦。因为在“云”的另一端，有全 最专业的团队帮助用户管理信息，有全 最先进的数据中心帮助用户保存数据。同时，严格的权限管理策略可以帮助用户放心地与用户 的人共享数据。其次，云计算对用户端的设备要求最低，使用起来也最方便。用户只要有一台可以上网的电脑，有一个自己喜欢的浏览器， 要做的就是在浏览器中键入 URL ，然后尽情享受云计算带来的无限乐趣。此外，云计算可以轻松实现不同设备间的数据与应用共享。在云计算的网络应用模式中，数据只有一份，保存在“云”的另一端，你的所有电子设备只需要连接互联网，就可以同时访问和使用同一份数据。当然，这一切都是在严格的安全管理机制下进行的，只有对数据拥有访问权限的人，才可以使用或与他人分享这份数据。最后，云计算为我们使用网络提供了几乎无限多的可能，为存储和管理数据提供了几乎无限多的空间，也为我们完成各类应用提供了几乎无限强大的计算能力。

3，“云计算”的未来前景。目前，PC依然是我们日常工作生活中的核心工具——我们用PC处理文档、存储资料，通过电子邮件或U盘与他人分享信息。如果PC硬盘坏了，我们会因为资料丢失而束手无策。而在“云计算”时代，“云”会替我们做存储和计算的工作。“云”就是计算机群，每一群包括了几十万台、甚 百万台计算机。“云”的好处还在于，其中的计算机可以随时更新，保证“云”长生不老。届时，我们只需要一台能上网的电脑，不需关心存储或计算发生在哪朵“云”上，但一旦有需要，我们可以在任何地点用任何设备，如电脑、手机等，快速地计算和找到这些资料。我们再也不用担心资料丢失。云计算是一种新兴的共享基础架构的方法，它可以将巨大的系统池连接在一起以提供各种IT服务。云计算+always-On设备 被评为“25年来最具 的十大IT技术组合”。“云计算”带来的就是这样一种变革——由专业网络公司来搭建计算机存储、运算中心，用户通过一根网线借助浏览器就可以很方便的访问，把“云”作为资料存储以及应用服务的中心。

4，现在很多互联网公司都在推进服务上云，这样公司业务可以更快推出服务，可以节约大量成本，以后很多传统行业的服务回上云

云计算的前景好吗！现在很多院校都开设了云计算与数据科学专业，从发展趋势来看，云计算专业是不错的选择

说到云计算，可能很多人会感觉离我们好像很遥远，但是云计算却时时刻刻陪伴在我们身边，如果你淘宝了，如果你导航了，如果你上网浏览网页了。有人说我去深山老林里面去，那应该和云计算没什么关系了吧？那你最好不要带上手机，因为手机会有天气预报，这样就可以了。

云计算作为一个大型数据服务的提供载体，可能帮助大部分人获取资讯和想要的消息，而资讯的提供商需要有一个数据中心来帮助其储存数据，这种数据库有自己运营的，也有需要租借的，今天我们介绍的就是一种共享的租借服务器，这是接下来云计算领域的主流。

举一个非常简单的例子，有一天你开了一个公司，生产了一个产品，你需要建立一个网站来对你们公司进行介绍，当然也包括产品，同时还要开发一款 ，毕竟现在移动端的人太多了，大家不可能时时都在抱着电脑。那么数据的存储需要一个服务器，这个服务器如果自己买，费用有点贵，而且作为初创型的公司，可能不能负担，那怎么办？还有一种方式是从阿里巴巴或者百度等这种大型的互联网服务商租用一部分服务器的空间进行数据存储，那么这个东西就叫做IaaS（基础设施即服务）。

从互联网最初的运行来看，主要的IT结构是以本地部署服务器，储存源等，其模式主要是数据中心IDC，费用比较大，而且后期的维护需要专门的人来进行管理，现在的IaaS模式解决掉了这个问题，服务器有提供商维护，网站所有者只需要数据的提供即可。在IaaS的快速发展下，新的云计算数据中心大概率出现涌现。

云计算中的服务器是整个IaaS中成本最大的部分，在未来五年的时间，摆阔云计算、5G、AI以及IOT将成为推动云服务器爆炸性增长的重要驱动力，从2013年以来，我国的服务器市场的收入和发展出现了快速增长的趋势，今年的一季度达到了66亿美元的产值，而在2013年一季度的时候，云计算的服务器费用产值才不到30亿美元的空间，五年的时间增长超过一倍，市场发展趋势明显。

随着云计算产业的不断发展，再加上IaaS模式的发展，大型服务器的生产商的供货量将会大幅度提升，同时随着市场的不断扩大，国内生产服务器的 企业也将会直接受益。从目前来看，浪潮信息作为国内的 大，全球第三大的服务器生产商，业绩增长明显增强，目前维持在第三的规模，但是其同比增长率达到77.5%，属于规模前三的企业中增长速度最快的企业。

自互联网诞生以来，其发挥其发挥了空前的作用，极大提升了各种工作的效率，实现了人类的互联，故基于互联网相关技术的云计算发展潜力巨大，如果您从事的是该专业，希望您做好此领域的细分工作，精研技术，深挖自身潜力。

全球范围内，混合云和公有云已经成为企业用云的主要形式。虽然目前大部分公司都在使用云，但是这些公司中大部分对云的技术和知识是较为欠缺的。而管理服务提供商为云使用企业提供云管理 ，帮助云技术不足的企业更加方便的使用和管理云。因此，在企业上云成主流趋势的背景下，全球云管理服务及公有云服务市场高速增长。

企业拥抱多云，混合云和公有云成主要模式

根据Flexera发布的《2021年云计算市场发展状态报告》，受访企业中有92%的企业采用了多云战略，其中，采用了混合云战略的企业占比由58%上升至82%。对于大部分企业来说，混合云和公有云是企业主要的云应用方式。企业多云战略下，管理服务提供商(MSP)也必须做出转型，帮助企业上云。

云计算渗透率上升，云管理服务行业高速增长

根据Gartner统计，2015-2020年，全球云计算市场渗透率逐年上升，由4.3%上升至13.2%，至2021年，全球云计算渗透率将上升至15.3%。可见，随着 互联网飞速发展，越来越多的企业运用云的技术，企业应用云计算成为大势所趋。

受限于公司技术的原因，IT外包化、网络外包化趋势明显。因此，云管理服务行业在最近几年发展迅速。据Gartner统计，从投资上来看，企业对于云管理服务行业的投资正稳步增加，从2016年的185.9亿美元逐步增长到2020年的427.3亿美元，年增长率维持在20%左右。

公有云应用继续加速，推动公有云服务市场高速增长

Flexera《2021年云计算市场发展状态报告》数据显示，36%的受访企业每年在公共云上的花费超过1200万美元，55%的企业工作负载预计将在12个月内进入公共云。90%的受访者预计，由于疫情，云的使用将超过计划。

近年来，全球以IaaS、PaaS和SaaS为代表的的全球公有云市场呈现稳步上升趋势。根据IDC最新发布的《全球及中国公有云服务市场(2020年)跟踪》报告显示，2020年全球公有云服务整体市场规模(IaaS/PaaS/SaaS)达到3124亿美元，同比增长24.1%。

—— 更多数据来请参考前瞻产业研究院 《中国云计算产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》

云计算的前景好不好？这个问题，毋庸置疑，我的答案一个字：好！

这个问题，就好比八十年代末期计算机进入中国的时候，学生在选择学习计算机课程时，心里一直在问：学计算机前景好么？现在，这样的问题已经不再是问题，计算机已经深入到我们生活的方方面面，离开了计算机（现在叫互联网、电脑、职能手机），我们会感觉寸步难行。

在我的印象中，最近六七年来，经常上网时，网络上出现了“百度云”、“阿里云”、“腾讯云”等词汇，当时不知道这是干啥用的。知之为知之，不知为百度知，就顺手百度了下，大致意思好像是利用互联网计算的一种方式，“云”就是互联网的形象说法，换句话说，在八九十年代，我们教科书上的称呼为：大型计算机，现在的形象说法叫云计算。

在我看来，云计算与八九十年代的高速计算机的区别之一为，云计算是基于大数据计算，采用智能化计算，为企业和政府机构提供服务的一种方式，必将越来越多地影响到普通民众的生活。云计算的兴起，必定也要对电脑芯片等核心部件产生冲击，促进科学技术革命升级。

由此看来，云计算的前景是广阔的，学习云计算的相关知识，在未来的 社会 中很有前瞻性，无论是找工作还是自己创业，都是不错的选择。

人工智能无所不在，你我都不是局外人

根据以往求职者在桂聘网分享的求职经历看，

从去年开始，许多校招季的金字招牌也都纷纷在面试环节中增加了AI面试/Digital Interview。不少招聘 更是以智能面试系统为业务增长点，扮演起了技术传火者的角色。

而对于应聘者来说，知道自己将要面对的是AI这个不知疲惫、么得感情，还明察秋毫的“拦路虎”，恐怕不少人都会感到亚历山大。尤其是应届生，以往还有学长学姐们的言传身教指路，可面对“AI面试官”这个新事物，市面上还真没太多有效经验可供参考。

今天就来聊聊，AI面试的考察边界到底在哪里，以及怎样“攻略”它。

AI泛滥背后，用人机构的阳谋

如果你看到心仪的企业或岗位需要先过AI这一关，不要方张，战略上藐视、战术上重视，往往是“攻略”下AI面试官的前提条件。

之所以这么说，是因为市面上有太多借AI之名、行宣传之实的“金主爸爸”。其中，以最贴近大众规模市场的快消品领域为重灾区。最先在校招等环节中打出“AI面试”招牌的，大多都是这类，比如食品饮料(可口可乐)、日化用品(宝洁、联合利华)等等。

一方面，这些企业岗位大多没有特别的专业限制，又身披跨国500强的光环，简历筛选压力非常大；同时，校招也是一次非常好的在年轻人中“博关注”的好时机，很多公司都会打出“寻找未来管理者”的口号，竞争极其激烈，Open Question、AI面试、游戏测评等创意型招聘方式也能有效地帮助其扩大自身地 ，强化品牌形象。

这也决定了，其AI面试系统需要满足两个核心诉求：

，推出的时机是不是够快，这样才能在宣传上“先声夺人”;第二，数据的多样性和算法的鲁棒性是不是够高，以避免因歧视、通过率等引爆应聘者的 情绪。

因此，这些品牌企业所采用的AI面试解决方案，大多是经由第三方算法公司结合市面上一些较为成熟的AI技术应用打磨而成的体验。这一意味着，AI面试系统只能在初步粗略筛选上起到一定的辅助作用，很难从根本上决定能不能得到offer，反而能规避初面时面试官基于感性判断(如颜值、口音、毕业院校等)所带来的偏差，让更多人岗匹配的应聘者拥有机会;而另一方面，基于深度神经网络模型的训练逻辑，以及当前NLP、人脸识别、情感算法等的技术天花板，也让应聘者有机会针对AI系统的考察点按图索骥、逐个击破。

下面我们不妨来一一认识一下这些能力不同的特殊面试官。

攻略难度一星：问答AI面试

这种产品往往是将NLP自然语言理解技术与声音识别算法相结合，以问答形式来获取一些岗位匹配相关的关键信息。

日本人才公司En Japan就让即将毕业的大学生对着一台只会发问的手机，进行了长达一个小时、一问一答的面试，包含126个问题。眼见求职者到最后已经被虐的无语凝噎了……

此类“面试官”一是借助声音算法，统计语音、语调等，对应聘者的反应速度、心理情绪等进行分析;另外借助NLP算法，对回答进行关键词和语义分析，结合与企业业务和岗位需求的相关问题，比如快消品必问的“宝洁八大问”及其变种，进行匹配度的初始判断。

面对这些仅凭声音与语言特征来选人的面试官，由于其参数都是人为设定的，预先剔除了一些隐含的感性偏好，因此在判断上也会相对公正，攻略起来也能有的放矢。

首先我们知道，这些面试软件大多是提前设置好问题和答案的标准问题。比如前面提到的En Japan测试软件，就是收集了往期15年的面试问答训练而成，主要涉及了基本信息、工作技能、性格特征等。与人类面试官有时还会聊聊家常缓和气氛，或是提出刁钻问题施加压力等不同，AI面试系统往往只会一板一眼地交互和提问，只要在参加面试前多做功课，了解用人机构的企业文化、用人理念，是快节奏、重创意还是全球化等，合理调整和并有意识训练自己的语音，就能够规避许多意外状况的发生。

同时， 就和高考前老师反复提醒“字写得漂亮能多得印象分”一样，在回答AI问题时最好也投其所好，尽量使用一些符合机器逻辑来组织语言。由于AI主要是基于语音实时转移、关键词提取匹配、语义理解来判断求职者是否和岗位描述想匹配。因此，搞清楚一些必要的硬指标hard skill，并有针对性地在陈述中适当点到一些关键词，比如领导力、 项目、转化率、团队意识等等，更有助于AI的匹配和筛选。

只要按图索骥，也许会觉得AI比现场面试更easy呢。

攻略难度二星：视 AI面试

如果你看中的企业实力更强、或者更懂技术，那么正面撞上视 AI这样的进阶版面试官，概率也就更大了。

简而言之，视 AI面试就是在智能问答的基础上，AI还会实时分析应聘者的面部表情、肌肉动作等，来判断应聘者的答案真伪、性格倾向，多维度考察候选人是否接近企业的理想人选。

听完不少同学的心恐怕凉了半截，岂不是连翻白眼、东张西望之类的表情语言也有可能“出卖”自己了，现在去看点《lie to me》(微表情心理学为主题的美剧)之类的还能抢救一下吗?

想要攻略这样懂得察言观色的面试官，除了必备的网络检查、仪容仪表(见人类面试官也是要注意到吧喂)，恐怕还得从技术认知上打场有准备之仗。

可以放心的是，利用AI实现面部表情的情感识别，在算法上还不具备充分的科学依据，即使是微软、谷歌、IBM这样的AI巨擘，其情感识别算法也并不严谨，应用到招聘场景中很可能产生严重误导。因此，求职软件监测情绪过滤求职者的做法也被视为是不恰当的。

比如偶尔的皱眉并不等于“愤怒”情绪，也不意味着面试者必然具备难以合作等特质。视 面试更多发挥作用的地方，其实是识别那些表现最好的人。

以高盛、摩根大通、毕马威、联合利华、欧莱雅等大型集团所采用的HireVue或Sonru为例，其原理就是通过对15000个特征的识别，包括选择的语言、运用的语汇、眼神表现、声音大小等等，再将这些特质综合起来，根据以往“成功”候选人的特征数据库，判断一个人的反应、情感和认知能力等。最后借由排名算法，让一定比例的最 候选人进入下一轮。

据了解，目前希尔顿集团已经利用其算法面试了43000多个职位，在全球范围内，HireVue系统每个季度都提供100万次面试和超过15万次录用前评估。

而正如其技术负责人所说，“人类语言、肢体语言和表达的极端复杂性，需要对算法偏见和潜在有害影响非常非常小心”，如果客户在一些题目中把90%的求职者都筛掉了，那就说明“考察点的范围过小”，并会对此作出改变。

了解了这个视 AI面试的基本原则之后，会发现并不需要对AI小心翼翼、锱铢必较。我们固然可以找到一些投算法所好的小tips，但更建议大家照常发挥，因为每一点习惯都可能影响你未来工作的愉悦感。

比如只有10%-30%的分数权重是由面部表情决定的，其他大部分则取决于面试者的言语表现。在语汇中，多使用一些符合目标企业偏好的特征词。求职者喜欢说被动词还是主动词，常用“我”还是“我们”，是否 繁使用技术性词汇等，会影响系统对匹配度的评估。

再比如声音的音调，如果有的人说话真的很慢，可能不适合从事电话咨询之类的工作，而如果太快用户也来不及挺懂。运用同理心找到心仪岗位最适合的状态，或许“感觉”比数据更靠谱。

攻略难度三星：会读心的AI

听到这里是不是已经感受到求职者的凄凉了？先别急着悲伤，如果你“不幸”面试的是读取你的社交网络的AI面世系统，那你只能在算法之下“裸奔”一圈之后，去买个**安慰一下自己了。

在这一关，AI往往会根据一些复杂数据来分析求职者的日常行为，进而推导出其与岗位的匹配度。就在前不久，加州初创公司Predictim就利用NLP技术和计算机视觉技术，对保姆岗位应聘者的Facebook、Instagram和Twitter历史进行扫描，进而预测她们是否可能欺负或骚扰他人，是否可能对儿童态度恶劣等等。

当然，这样的面试官很快就被业界联合抵制了。Facebook认为该公司违反了一项禁止开发人员使用这些信息审查求职者的禁令，因此大大限制了该公司在脸书和Instagram上获取用户数据的途径。Twitter也中断了Predictim对其API的访问，理由是禁止其将Twitter数据用于监控目的。

类似的算法风险也曾发生在求职 LinkedIn身上，原因是第三方网站HiQ收集了LinkedIn的数据，以预测员工可能在何时离职。

之所以科技大厂们都态度鲜明地与此类AI面试系统划分界限，主要是一是机器学习无法可靠地解释语调和言语中的细微差别，比如讽刺或笑话，在面试场景中应用十分不稳定;同时此类算法还无法监督，即具有黑箱性，一些原本可能敬业的员工很可能在不知道原因或无法做出解释的情况下失去工作机会。

另外，将面试成功的决定性因素交给AI，显然也不符合技术伦理。如果一个企业出于决策者偏好/偏见，直接采用小范围、单一化的数据集进行训练，AI面试的公正性也就荡然无存了，甚至还可能加剧企业在年龄、种族等的歧视和排斥问题。正如加州大学洛杉矶分校(UCL)人机交互教授安娜·考克斯(Anna Cox)所说，“任何数据集都会有偏差，这将排除那些真正擅长这项工作的人。”

目前看来，让AI分析招聘面试过程中的复杂要素，还是一个争议中前行的未来。

不过，技术的车轮正在加速。IBM就宣布要使用Watson(沃森)主动搜索内部培训系统的数据，了解员工培训以及学习情况，判断他们是否具备升职潜力，以此进行内部考核。而从这样相对结构化的数据中推倒到面试招聘环节，或许也在向广大求职者们走来。

可以说，过去我们看到一些机械化程度高、数据结构化的领域，文书、翻译、识别等被AI取代。如今，面试这样充满交流的感 彩的领域也未能幸免。所幸的是，技术的魔法正在褪去，手握知识之剑的人类，终将找到自己与AI“共事”的最佳方式。在一次次较量与交锋中去迭代和优化它，最终走出人机磨合的阵痛。

你觉得人工智能能推动社会发展吗？

我们所生存的 到底是什么样子？

佛说这里是六道之一；道说这里是人间；上帝说这里是天堂和地狱之间的战场；哲学说这里是无穷的辩证迷雾；物理说这里是基本粒子里堆砌 出来的聚合体；人文说这里是存在；历史说这里是时间的累计.....那么对于人工智能来说， 是什么呢？0和1吗？答案可能只存在于未来。

智能是人们认识和改造 的综合能力，人工智能则是人创造的类似于自己智能的智能,表现为两种：一种是弱人工智能，只要机器、软件表现得像人类一样就可以算作有智能；另一种是强人工智能，其特点是完全与人一样，会思考、能学习，是具有人类智慧的机器。

历史上每次技术或人文的革命都是为了让人类的生产、生活变得更好、更强、更有效，但是这一次，人工智能的革命，却让人类充满的迷茫、恐惧和无奈。当然，还会伴随对未知好奇的惊喜！当人类成为地球的主宰进化到今天，除了人与人之间的竞争，已经没有任何物种可以与人类抗衡。 会让人从骨子里感到畏惧和后怕的也许就是人类自己发明出来的人工智能。

百度推出无人车上了五环；阿里AI每秒撸出8000张海报；AlphaGo击败了李世石、柯洁；京东众筹“噜噜” 机器人，1小时卖出6000件； 上首个机器人律师DoNotPay,两年帮人打赢了大量交通违法官司，37.5万张违规停车罚单被交管部门消掉；天河团队研发的CDSS能4.8秒诊断100份病历，单个病例需要的时间仅为0.04秒，且和专业医生的诊断结论完全一致；深圳高交会上，机器人小胖在没有指令的情况下，自行打砸展台玻璃，还砸伤了路人;2000年以来，高盛引入智能机器人，将交易员从600人裁员到2人......未来，人工智能会取代人类所有的纯技术和纯服务的工作。现在你还能凭借一门专业技能找到一份工作，而未来，有很多人可能连被利用被剥削的价值都没有了。

人工智能无所不在地潜藏、萌发、产生和应用于人们生活的各个方面和各个角落，凡有人类足迹和活动的地方都将出现人工智能。除了代替人工作和服务于人之外，还有可能与人产生竞争，最终形成事实上的超出人类意志之外的结果——人工智能把人当做对手，并最终战胜人。这一点，以霍金为代表的科学家 提到。人工智能的崛起可能是人类遇到的最好的事情，也可能是最坏的事情。如果是后者，则人工智能的发明可能是人类历史上最大的灾难。

这种假设的理论和事实在于人工智能有很强的快速复制能力，而人类的智慧是不可复制的。 复制原本是生物把遗传信息传递给下一代的一种机制，通过DNA到RNA的转录，再把DNA的信息 传递下去。但是这只是基因的复制，而非能力的复制。人的所有能力只是潜藏在基因中，从基因到能力的再现或实现还需要经理如同DNA到RNA转录一样的或更为复杂的机制，也就是后天的实践、练习、开发、拓展和创新获得。举个例子，罗纳尔多的儿子不会因为继承了父亲的基因就会踢 ，而是需要后天的训练和努力才能激活基因中的潜能。

但是人工智能不同于人类智能，它是一种机器智能，最大的特点是可以迅速复制一种技术或者技能。比如，一旦某一个人工智能机器通过深度学习而拥有了97%以上的人脸识别正确率，那么顷刻之间， 上所有同类的人工智能都可以具备这样的正确识别率。 这种无成本无时差复制和持续向前的演化能力，是人工智能相对于人类智能的最大优势。

这种优势将随着“摩尔定律”逐步扩大。 当人工智能拥有超越人类基因的复制能力和深度学习特点，并且具有自我意识时，对人类的挑战有可能超过历史上最残酷的人与人之间的竞争。 很多科幻**中的AI故事或将在人类历史中真实上演。

智能时代的革命，翻新传统行业，造就新行业。奇点日益临近，未来我们会感觉这个 很熟悉但也越来越陌生，我们火灾改革的浪潮中会很痛苦也很纠结，以往的结构、认知、秩序、规则都将破碎和重建。 越来越破碎，而那些治愈破碎的力量就会变得越来越值钱。 尤其是在人工智能发展初期，哪些社会底层和知识能力掌握不足的人群会成为失业的“重灾区”。而随着时代的发展，寻找新的生存方式是所有人的生活命题。因为这里面将没有明确的先行者指引，没有可以循规蹈矩的目标和方向。趋势不可阻挡，一切都充满了未知的可能。 正如查理.芒格所说：宏观是我们必须接受的，微观才是我们能有所作为的。

未来我们的竞争不仅仅是人与人之间的竞争，还有人与机器之间的竞争、机器与机器之间的竞争，这三个方面的竞争会充满更多的矛盾对立。

智能与人力之间的圆尺，丈量着我们与下一个时代的距离，浪潮终将汹涌，你我都不是局外人。

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人工智能近两年发展十分迅速，众多高校也陆续开展了AI人工智能的课程，可见科技领域对这个新兴的行业的重视程度。

不过，凡是新兴的事物总有两面性，人们对人工智能的态度也有不同的论调。但或许是由于科幻**的影响，科技越发达，人们对社会智能化的趋势却开始有了些抵触情绪，甚至会觉得，正是由于人工智能潜在的社会能力，反而会使得文明社会重新野蛮化，特别是越来越“贴心”的智能化功能，会令不少人觉得人工智能或许会有潜在的“危险”。

那么如何正确的认识人工智能？人工智能将以何种方向发展才能真正的成为用户的得力助手？都将是我们未来关注和研究的重要话题。

人工智能到底是否会导致文明社会重新野蛮化？

人类文明社会的存在，正是由于我们人类有着思考问题和解决问题的能力，从而促进了社会的发展和进步。而随着科学技术的发展，人工智能则成为了文明社会的重要产物，近两年的发展尤为 ，并以加速的态势进行升级和发展。但人工智能却又有着多重定义，根据科学分类在技术可测量的智能级别来看，我们通常所说的AI，也就是属于图灵机概念的人工智能，是没有反思自身系统能力的；而ARI则可称为是超级人工智能，具有反思自身系统的能力，也就是需要具有自主的反思能力，以及修改自身系统的能力。

此前霍金也曾表示是，人工智能的研究与发展正在迅速推进，人类无法知道我们将无限地得到人工智能的帮助，还是被蔑视并被边缘化，或者很可能被它毁灭。我们担心聪明的机器将能够代替人类正在从事的工作，并迅速地消灭数以百万计的工作岗位。虽然对于未来人工智能的发展，我们尚不可估量，并且对于人工智能的顾虑也由来已久。但从目前的人工智能应用来看，大多数还存在于增强或扩展人类能力的图灵机人工智能阶段，也就是没有反思自身系统的能力，从手机、电脑、互联网等智能终端的应用上我们不难看出，人工智能在科技发展的现阶段，能够为我们带来更便捷，更有效率的使用体验。

如何看待人工智能？

人工智能将以何种方向发展？

无可厚非，人工智能出现至今，的确为我们的生活带来了不小的改变，其中绝大多数是有利方面。在人工智能还没有正式以“有思维”的形态出现在我们生活的方方面面时，这种图灵机还仅仅是机械性的模仿意识而存在，从而满足人们对它的需求。

对于人工智能的发展来说，人们对于科技带来的协助和“共情”还是有非常大的需求市场的。正如近期，大家宅在家里，AI健身则成为了大家所需求的新的生活方式。其中通过手机 和家庭屏幕的使用，则全面呈现出器材无人化的使用环境。同时，人工智能在未来教育的发展中，也有着较好的前景。

写在最后

从人工智能的发展中我们可以看到，虽然各行各业的 对于人工智能对人类文明的发展有着或多或少的担忧，但我们依旧无法否认，目前人工智能所给予我们的便捷和超前的科技体验。

但相信在未来的科技发展中，人工智能自然会找出一条既能满足我们生活需要的路，又能在不阻碍或不直接替代我们的前提下，为我们的生产生活提供更加 的方式。

好了，今天关于“云计算前景好么？”的探讨就到这里了。希望大家能够对“云计算前景好么？”有更深入的认识，并且从我的回答中得到一些帮助。