一、金融行业进入门槛
随着科技的迅速发展，金融行业进入门槛逐渐降低，越来越多的人开始关注金融领域，希望能够进入这个行业，寻求发展和机遇。金融行业是一个庞大而复杂的领域，涵盖了银行业、证券市场、保险业等领域，是国民经济的重要组成部分，也是社会发展的风向标。因此，金融行业的发展对于整个社会和经济具有重要意义。
金融行业进入门槛的重要性
随着金融行业的快速发展，金融行业进入门槛变得越来越重要。金融行业的特点决定了这个行业的门槛不仅仅是技术和资金，更重要的是需要具备专业知识和良好的职业素养。金融行业的发展对于整个社会和经济的健康发展至关重要，因此金融从业者不仅需要具备扎实的专业知识，还需要具备优秀的道德品质和职业操守。
金融行业的进入门槛与行业的发展水平密切相关。随着金融市场的不断深化和金融产品的创新，金融行业对从业者的要求也在不断提高。一方面，金融行业需要越来越多的优秀人才来推动行业的发展，另一方面，金融行业也需要有更高的门槛来确保行业的稳健和良性发展。
金融行业进入门槛的提高
金融行业进入门槛的提高是行业发展的必然趋势。随着金融市场的不断发展和金融产品的不断创新，金融行业对从业者的要求也在不断提高。金融行业的专业性和复杂性决定了从业者需要具备较高的专业技能和职业素养。
金融行业进入门槛的提高主要体现在以下几个方面：
- 专业知识要求的提高：金融行业是一个高度专业化的行业，从业者需要具备扎实的金融知识和专业技能，包括财务知识、资产定价、风险管理等方面的知识。
- 职业素养的要求提高：金融行业是一个高度规范化的行业，从业者需要具备良好的职业操守和道德品质，遵守职业道德规范和法律法规。
- 创新意识的培养：随着金融科技的迅猛发展，金融行业需要不断培养从业者的创新意识和技能，适应行业发展的需求。
金融行业进入门槛的降低
虽然金融行业进入门槛的提高是行业发展的趋势，但也并非一帆风顺。在某些情况下，金融行业进入门槛也会出现一定程度的降低。降低金融行业的进入门槛可能会导致行业的混乱和不健康发展，因此需要引起足够的重视。
金融行业进入门槛的降低可能出现在以下情况下：
- 市场竞争加剧：随着金融市场的发展和全球化趋势，金融行业的市场竞争逐渐加剧，一些金融机构可能会为了迅速扩大规模而放松门槛。
- 监管政策宽松：某些国家或地区为了吸引外资和促进金融业发展，可能会采取放松监管政策的措施，导致金融行业进入门槛的降低。
- 人才短缺：金融行业是一个高度专业化和复杂化的行业，人才的培养需要时间和资源，因此在一定程度上可能会出现人才短缺的情况，导致金融行业进入门槛的降低。
结语
金融行业是一个重要的行业，对于社会和经济的发展具有重要意义。金融行业进入门槛的提高是行业发展的必然趋势，需要引起足够的重视和关注。只有不断提升金融从业者的专业素养和职业操守，才能确保金融行业的健康发展和行业的长久繁荣。
二、人工智能产业？
这是指的人工智能的产业集群、产业园区。它涵盖了人工智能专业、机器人工程专业等相关专业。当前我国人工智能产业加速发展，从基础支撑、核心技术到行业应用的产业链条正在形成，产业集群初步显现，一批创新活跃、特色鲜明的创新企业加速成长，新模式、新业态不断涌现，整体呈现蓬勃发展态势。但产业发展也面临核心基础技术薄弱、与实体经济融合不够深入等问题。
三、人工智能产业体系？
第一，技术产业链体系正在形成。人工智能的产业链体系包括基础层（物联网、智能芯片、感知设备等）、技术层（深度学习、计算机视觉、自然语言处理等）和应用层（人工智能在垂直行业的智能应用）。上海在这三个层面已经聚集和培育了一批有代表性的企业。
第二，产业集群的布局正在形成。上海既有一批有示范性、带头性的创新区域，比如浦东、徐汇、临港新片区等，又有其他百花齐放的创新园区，逐渐形成了各具特色的产业集群格局。
第三，多层次的人才高地正在形成。上海的人工智能人才已超过20万，许多上海高校已经建立了人工智能研究院、人工智能专业。依托世界一流的企业、高校、研究机构，上海正在形成吸引和培养人工智能人才的一片沃土。
第四，率先建设人工智能治理体系。人工智能的创新和发展也带来了安全、治理、社会伦理等一系列的挑战和问题，上海成立了专项的人工智能治理工作组，发布了《人工智能与未来法治构建上海倡议》，有序地开展人工智能治理体系的研究与建设。
四、人工智能产业标准？
1、大数据标准。规范人工智能研发及应用等过程涉及到的数据存储、处理、分析等大数据相关支撑技术要素，包括大数据系统产品、数据共享开放、数据管理机制、数据治理等标准。
2、物联网标准。规范人工智能研发和应用过程中涉及到的感知和执行关键技术要素，为人工智能各类感知信息的采集、交互和互联互通提供支撑。包括智能感知设备标准、感知设备与人工智能平台的接口和互操作等智能网络接口、感知与执行一体化模型标准、多模态和态势感知标准等。
3、云计算标准。规范面向人工智能的云计算平台、资源及服务，为人工智能信息的存储、运算、共享提供支撑。包括虚拟和物理资源池化、调度，智能运算平台架构，智能运算资源定义和接口、应用服务部署等标准。
4、边缘计算标准。规范人工智能应用涉及的端计算设备、网络、数据与应用。包括数据传输接口协议、智能数据存储、端端协同、端云协同等标准。
5、智能传感器标准。规范高精度传感器、新型MEMS传感器等，为人工智能的硬件发展提供标准支撑，包括传感器接口、性能评定、试验方法等标准。
6、数据存储及传输设备标准。用于规范数据存储、传输设备相关技术、数据接口等。
五、人工智能就业门槛要求多高？
就业门槛相对较高，需要具备扎实的数学和计算机科学基础，以及专业的算法和编程技能。
具体来说，人工智能领域的就业要求包括但不限于以下要求：
数学基础：要求具备高数、线代、概率论等基础数学知识和统计学知识。
计算机科学基础：要求具备数据结构、算法、操作系统、计算机网络等计算机科学知识。
编程技能：要求具备至少一种编程语言，如Python、C++、Java等，并熟悉相应的编程工具和开发环境。
算法实现能力：要求具备将算法理论转化为实际代码的能力，能够实现机器学习、深度学习等算法。
领域知识：要求具备相关领域的专业知识，如计算机视觉、自然语言处理等。
六、人工智能产业体系的融合产业有？
AI引领数字生活之外，在金融科技展区，云计算、大数据、区块链、人工智能等作为较为成熟的技术应用，所展示给观众的均是已在行业落地应用并取得卓越科技赋能成效的技术产品。
在建行“AI赋能产业”展区，通过北斗七星人工智能平台、龙眼通项目、普惠金融、乡村振兴、全球撮合家等展项的展示，突出了建行在智能业务场景应用、助力国家“一带一路”倡议落地、助力中小企业和实体经济发展、贯彻落实乡村振兴战略，以及在疫后经济时期为加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局提供助力的一系列重要成果
七、人工智能技术门槛
人工智能技术门槛一直是各行各业关注的焦点之一。在当今数字化时代，人工智能技术的飞速发展为企业和个人带来了前所未有的机遇与挑战。随着人工智能技术在各个领域的应用不断深入，对人才的需求也与日俱增。
人工智能技术门槛的挑战
随着人工智能技术的普及，人工智能技术门槛也逐渐显露出来。在学习和应用人工智能技术时，个人和企业都面临着一些挑战。首先，人工智能技术的复杂性要求从业者具备扎实的技术基础和深厚的专业知识。其次，随着技术的更新换代，人工智能领域的知识更新速度非常快，持续学习和跟进成为了必然选择。
人工智能技术门槛的提升也带来了竞争的加剧。不仅是个人之间的竞争，同时也是企业之间的竞争。那些能够掌握先进技术并灵活应用的个人和企业将脱颖而出，赢得更多市场份额和竞争优势。
如何突破人工智能技术门槛
要想突破人工智能技术门槛，个人和企业都需要采取一系列措施。首先，持续学习是关键。个人需不断提升技术水平，跟进行业最新动态，不断学习新知识和新技术。而企业也应该重视员工的技术培训和知识更新，为其提供学习机会和资源支持。
其次，加强合作与交流。在人工智能领域，合作和交流是非常重要的。个人和企业可以通过合作共赢的方式，分享资源和经验，共同探索解决复杂问题的途径。
此外，不断实践和探索也是突破人工智能技术门槛的有效途径。只有在实际应用中不断总结经验和教训，才能更好地掌握人工智能技术的精髓，不断提升自身技术水平和创新能力。
人工智能技术门槛的未来发展
随着人工智能技术的不断发展，人工智能技术门槛也将不断提升。未来，人工智能技术的广泛应用将深刻改变人类社会的各个领域，为经济发展、社会进步和生活改善带来更多机遇和挑战。
在未来的发展中，人工智能技术门槛将不再是一个简单的概念，而是一个需要不断超越和适应的挑战。只有不断提升自身能力，抓住技术发展的机遇，才能在激烈的竞争中立于不败之地。
八、人工智能产业分布规律？
《2021人工智能发展白皮书》数据显示，2020年，我国人工智能核心产业规模达3251亿元，相关企业数量达6425家。从企业数量看，京津冀、长三角、珠三角地区企业数量占全国80%以上，北京、上海、深圳、杭州是人工智能产业发展重点城市。据不完全统计，四个城市人工智能相关企业数量超4800家，占全国企业数量约75%。其中企业数量最多为北京，其次是深圳、上海、杭州。
人工智能上中下游分为基础层、技术层、应用层。基础层包括数据资源、软件资源、计算机平台；技术层涉及机器学习、知识图谱、生物识别、计算机视觉、语音处理等；应用层包括产品服务、行业应用。
基础层方面，北京、上海、深圳、杭州企业数量占比均在22%左右；技术层方面，北京企业数量占比最高，达到28.05%；应用层方面，上海企业数量占比略高于其他城市，占比达到62.04%。
九、什么是人工智能产业？
人工智能产业是指基于人工智能技术和应用的相关产业，涵盖了从人工智能研发、技术应用到市场开发的全过程。人工智能作为一种代表性的新兴技术，正在对经济、社会和产业结构产生深远影响。
人工智能产业包括以下几个方面：
1. 硬件设备：包括用于人工智能计算和处理的芯片、服务器、存储设备、传感器等硬件设备。
2. 软件与算法：包括人工智能相关的软件开发工具、开发框架、数据分析算法、机器学习算法、深度学习算法等。
3. 应用领域：包括人工智能在各个行业的应用，如金融、医疗、交通、制造、物流、农业等，涉及到智能机器人、语音识别、图像识别、自动驾驶、智能客服等领域。
4. 服务与解决方案：包括人工智能技术的咨询、开发、部署和维护服务，以及针对特定行业需求的解决方案。
5. 创业与投资：包括人工智能领域的创业公司和投资机构，推动人工智能技术的创新和商业化。
人工智能产业在全球范围内具有极大的发展潜力，被认为是未来经济增长和转型升级的关键领域之一。各国政府和企业都将人工智能作为国家战略和发展方向重点支持和投入。通过不断的技术创新和产业发展，人工智能产业将在许多领域改变人们的生活和工作方式。
十、人工智能产业链？
可以将人工智能产业链分为三个层面：
1、硬件层
第一层面是硬件层，涵盖人工智能的硬件和基础设施，如AI芯片、传感器、服务器等。
人工智能硬件厂商，是AI产业第一轮发展的受益者。国外著名的企业如英伟达、AMD等。国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像FPGA，就是专门为某个领域做人工智能的方案，那个机会还大一点。做人工智能现在类脑计算芯片、人工智能计算芯片，相对通用性强一点，这种其实压力比较大。
为什么呢？因为人工智能芯片是需要构筑生态的，这个领域的领军企业是英伟达。英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。所以说硬件企业要胜出，不光是要硬件性能好，更主要的是生态构建能力。
2、基础服务层
第二层面是基础服务层，涵盖云基础服务，以及 在云基础上提供附加的人工智能能力。
人工智能产业链的三个层面
在硬件基础上，云服务公司是AI产业第二轮的受益者。它受益要比硬件大得多，因为它能支撑广泛的应用。在美国几乎所有的IT巨头，都在花巨资去建立大的云计算平台，而且都要有强大的人工智能的支撑能力。最领先的是亚马逊的AWS和谷歌这两家，但是其实微软、Facebook，甚至包括苹果，都在云业务上下了巨大的成本。
中国也是一样，现在比较领先的是阿里云，腾讯、百度也在发力，但是现在看起来阿里还是比较领先的空间。当然华为也在做自己的云。中国也会诞生几朵大云，也有很大的市场空间，因为中国的IT市场不比海外小多少。
3、行业应用层
第三层面是行业应用层，就是在前两个层面上衍生出来的、与各行业结合的应用，如无人驾驶、智能医疗、新零售等AI应用。
在这个层面，有大量的人工智能应用公司，而且还会不断繁荣。这些公司的特点很明确，一定要有自己本行业的特色。因为人工智能这个技术本身，没有办法形成壁垒，真正能够形成壁垒的一定是行业特色，也就是说行业数据、行业经验和行业准入会是壁垒，这需要我们去找到这些壁垒，从而把业务做起来。所以任何先进领域，不代表领先就好，还必须找到自己的壁垒和竞争优势，才能够做好。