在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。国际人工智能人才的领域分布比较集中，主要集中在算法机器学习等领域。全球人工智能细分领域人才需求排名见下图。从中美在人工智能细分领域的人才分布对比来看，中美在算法和机器学习两个基础领域的人工智能人才分布比例较大，美国占56.5%，超过人工智能人才总数的一半，略高于中国的45.6%。人才分布排名第二的领域是属于应用层的机器人领域，排名第三的领域是属于基础层的硬件GPU智能芯片领域，而中国和美国是在图像识别/计算机视觉和自然语言处理。
人工智能具体涉及哪些领域？
人工智能共涉及九大板块，具体包括1核心技术板块AI芯片IC计算机视觉机器学习自然语言处理机器人技术生物识别技术人脸识别技术语音识别大数据处理等2智能终端板块VR/AR人工智能服务平台家居智能终端3G/4G智能终端金融智能终端移动智能终端智能终端软件智能硬件软件开发平台应用系统等3智慧教育板块教育机器人智慧教育系统智慧学校人工智能培训等4智能机器人板块服务机器人农业机器人娱乐机器人排险救灾机器人医用机器人空间机器人水下机器人特种机器人等5智慧城市及物联网板块智慧交通，智能电网，政务大数据应用，公共安全智慧能源应用，智慧社区智慧城建，智慧建筑，智慧家居，智慧农业智慧旅游智慧办公智慧娱乐，智慧物流智慧健康保障智慧安居服务智慧文化服务等6智慧医疗板块医疗影像人工智能智能辅助诊断提醒/临床决策诊断系统外科手术机器人医疗服务机器人医疗语音识别录入混合现实技术医疗大数据平台数据分析系统BI精准医疗等7智能制造板块智能化生产线工业机器人工业物联网工业配件等8智能汽车板块汽车电子车联网自动驾驶无人驾驶技术激光雷达整车厂商等9智慧生活板块未来生活模式智能生活家居智能家电3C电子智能穿戴等。
人工智能人才分布在哪些领域？
国际人工智能人才的领域分布较为集中，主要分布于算法机器学习等领域。全球人工智能细分领域人才需求量排名见下图从中美人工智能细分领域人才分布对比来看，中美在算法和机器学习这两大基础层领域分布的人工智能人才占比均较大，其中美国占比达56.5%，超过其人工智能总人才数量的一半，略高于中国的45.6%，人才分布占比排名第二的领域是属于应用层的机器人领域，排名第三的则是属于基础层的硬件GPU智能芯片领域，而中美在图像识别/计算机视觉和自然语言处理等技术层领域分布的人工智能人才数量则远低于基础层领域。
总的来说，人工智能的基础层是人工智能技术要求相对较高的领域，也是人工智能发展的核心基础。基础层吸引了主要的人才，有利于人工智能行业的长期发展，也可为技术层和应用层的后期爆发做好技术积累，相比于基础层和技术层的高技术门槛，应用层则相对更趋向于商业化的解决方案，处于风口之中的应用领域对人才的需求量也较大。
人工智能领域需要具备哪些知识呢？
人工智能技术体系涉及到的知识还是比较多的，基础知识包括数学计算机控制学哲学神经学和语言学等内容，所以人工智能也是典型的交叉学科，不仅学习难度比较大，涉及到的知识量也非常大，因此长期以来人工智能领域的人才培养都是以研究生教育为主。对于当前的职场人来说，如果想在不读研的情况下，进入人工智能领域发展，通常可以从以下几个方面入手第一学习人工智能平台知识。
对于基础比较薄弱的初学者来说，目前进入人工智能领域最快速的方法之一就是学习人工智能平台知识，随着各大科技公司纷纷开放自己的人工智能平台，使得人工智能技术的开发门槛得到了很大程度的降低。通过人工智能平台，即使不掌握人工智能技术的细节，也能够开发出各种人工智能应用，随着产业互联网的发展，未来人工智能平台在促进人工智能技术落地应用方面，会起到越来越大的作用。
第二，学习机器学习知识。如果想深入学习人工智能知识，可以考虑从机器学习入手。一方面，机器学习领域的知识体系相对完善，机器学习在大数据领域应用广泛，是两种主要的数据分析方法之一。另一方面，计算机视觉、自然语言处理等方向也需要机器学习的支持。第三个应用场景知识。应用场景知识对人工智能领域的研发也有非常直接的影响。事实上，场景对人工智能产品能否应用于地面起着决定性的作用。因此，掌握应用场景的知识构建对于人工智能的发展也是非常重要的。
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