无论是人工智能技术还是大数据技术都是目前比较热门的职业发展方向，而今天我们就一起来了解一下，成都人工智能前景、人工智能技术的几大发展趋势都有哪些。

　　人工智能和物联网在边缘计算层相遇

　　2019年是不同技术与人工智能融合的一年。物联网将在边缘计算层与人工智能携手合作。产业物联网将利用人工智能的强大功能进行根本原因分析、执行机器的预测性维护和自动检测问题。

　　我们将在2019年看到分布式人工智能的兴起。智能将被分散，并且将更靠近正在进行例行检查的资产和设备。由神经网络驱动的高度复杂的机器学习模型将被优化，以便在边缘运行。

　　迎接自动化机器学习系统

　　自动化机器学习系统是2019年人工智能产业显著的发展趋势之一。有了自动学习的能力，开发者能够修补机器学习模型，创造准备好迎接未来人工智能挑战的机器学习新模型。

　　自动化机器学习系统将介于认知应用程序编程接口和定制机器学习平台之间。自动化机器学习系统大的优势是，它向开发者提供了他们要求的自定义选项，同时简化了工作流程。当你把数据和可移植性相结合，自动化学习系统可以为你提供其他人工智能技术不具有的灵活性。

　　拥抱智能运维

　　当人工智能用于应用程序时，它将改变我们管理基础架构的方式。DevOps将被智能运维取代，它将使你的IT员工能够进行精确的根本原因分析。此外，它还可以让你轻松地从庞大的数据库中立即找到有用的见解和模式。大型企业和云供应商将受益于DevOps与人工智能的融合。

　　神经网络集成

　　在开发神经网络模型时，人工智能开发人员将面临的大挑战之一是选择佳框架。有了市场上的数十种人工智能工具，选择好的人工智能开发工具可能不像以前那么容易。不同神经网络工具包之间缺乏集成性和兼容性，这阻碍了人工智能的采用。微软和脸书等科技巨头已经在开发开放式神经网络交换(ONNX)，允许开发人员跨越多个框架，重新使用神经网络模型。

　　专业的人工智能系统成为现实

　　市场对专业系统的需求将在2019年成倍增长。各组织拥有的数据有限，但他们想要的是专业数据。这样的需求会驱动企业掌握可以帮助组织在内部生成高质量人工智能数据的工具。

　　2019年，重点将从数据量转移到数据质量。这将为可以在现实世界中发挥作用的人工智能奠定基础。企业将寻求能够专业人工智能解决方案提供商，帮助企业访问关键数据源，理解非结构化数据。