一、引言
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术日益成为改变世界的关键力量。
AI不仅在主线任务中发挥着重要作用，其支线应用也展现出巨大的潜力。
本文将深度挖掘AI技术的潜力，并探讨其在不同应用场景中的应用，包括智能医疗、智能交通、智能制造等。
同时，以虚构的“艾尔登法环支线——瑟濂”为例，探讨AI在虚构世界中的发展及其应用场景。
二、AI技术的潜力
人工智能技术的发展可谓日新月异，其潜力之大令人叹为观止。
AI具有强大的自我学习和优化能力，能够在不断实践中逐步完善自身。
AI技术具有高度自动化和智能化的特点，能够处理复杂、繁琐的任务，提高生产效率。
AI技术具有很强的适应性和可扩展性，能够与其他产业深度融合，推动各行业的创新发展。
三、AI技术的应用场景
1. 智能医疗
在智能医疗领域，AI技术的应用已经取得了显著成效。
例如，AI技术可以通过分析海量的医疗数据，为医生提供精准的诊断和治疗建议。
AI技术还可以应用于智能康复设备，帮助患者进行康复训练。
在艾尔登法环支线中，假设瑟濂是一个具有高度智能的医疗辅助系统，她可以分析患者的生理数据，为其提供个性化的治疗建议和康复方案。
2. 智能交通
智能交通是AI技术的另一重要应用领域。
通过AI技术，我们可以实现智能交通管理，提高交通效率，减少交通拥堵和事故。
例如，AI技术可以分析交通流量数据，智能调度公共交通工具，优化交通路线。
在艾尔登法环支线中，瑟濂可以作为一个智能交通控制系统，为旅行者提供最佳的路线规划，确保他们安全、快速地到达目的地。
3. 智能制造
智能制造是AI技术在工业领域的重要应用。
通过AI技术，我们可以实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率，降低生产成本。
例如，AI技术可以分析机器数据，预测设备故障，及时进行维修，避免生产中断。
在艾尔登法环支线中，瑟濂可以作为一个智能制造系统，监控设备的运行状态，优化生产流程，提高产品的质量和产量。
4. 智能家居
随着物联网技术的发展，智能家居成为AI技术的重要应用领域。
通过AI技术，我们可以实现家居设备的智能化控制，提高生活便利性。
例如，通过语音助手控制家电设备，通过智能安防系统保护家庭安全。
在艾尔登法环支线中，瑟濂可以作为一个智能家居系统，为旅行者提供舒适的居住环境，实现家居设备的智能化管理。
四、AI技术的发展趋势与挑战
虽然AI技术已经取得了显著的成果，但仍然存在许多挑战和问题需要解决。
数据安全和隐私保护成为关注的重点。
随着AI技术的广泛应用，我们需要加强数据保护，确保用户信息的安全。
人工智能的伦理问题也需要引起重视。
我们需要探讨如何使AI技术更加公平、公正，避免歧视和偏见。
AI技术的发展还需要克服技术瓶颈，提高算法的效率和准确性。
五、结论
AI技术具有巨大的潜力，其在智能医疗、智能交通、智能制造和智能家居等领域的应用已经取得了显著成效。
同时，我们也应该认识到AI技术面临的挑战和问题，加强数据安全保护，关注人工智能伦理问题，提高算法的效率。
以虚构的艾尔登法环支线——瑟濂为例，我们可以看到AI技术在虚构世界中的发展潜力和应用场景。
随着科技的不断发展，我们有理由相信AI技术将为人类创造更美好的未来。
费耘发票管理系统是哪个公司的？
费耘发票管理系统属于北京缔联科技有限公司旗下一款发票管理SAAS系统；他们公司在北京中关村创业公社。
人工智能，未来竞争压力大不大？
最近一年多感受明显，AI已经落地，尤其是NLP、OCR等领域技术栈和产品已经足够成熟，提供云服务的企业也不少，使得就业门槛越来越低，最重要是现在大环境不乐观，有AI迫切诉求的企业在减少，差不多固定了以腰部以上企业为主，整个技术团队的招聘名额确实有明显压缩，所以体感明显些。
大环境的短期趋势并不乐观，所以名额有收缩。
如果你选的目标企业可能是一二线大厂，以及独角兽企业，而目前市场大环境的短期趋势并不乐观，不是只有AI，其他所有职位都有明显收缩，一二线厂因为嗅觉和判断更敏锐，未雨绸缪更明显，所以在人员HC上反应会更坚决。
如果不是以上企业，因为越来越多的企业很清晰的明白，现有AI技术的基础应用对能力的要求并不高，要学会它并不太难，硕士甚至本科大学相关专业在基础好的情况下，也能很好的学习适应，所以从成本来考虑，企业其实更乐意校招和内部技术转岗来填补。
大环境变差的情况下，小厂的AI诉求不得不快速压制。
AI的效益，往往需要基于大量的用户数据才能产生规模化的复用效益，小厂不具备这样的数据规模以及一整套数据和算法基础平台，以前大环境不错，AI技术的使用甚至被用来当做融资的优势。
在目前大环境不好的情况下，已经不具备养活一个这样规模团队，而如果不能形成团队化、数据规模化就形成不了足够的AI竞争优势，对处于生存压力下对资金更敏感的创业公司来说，还不如先节约成本，干好本行过完冬再说。
老人变新人、外行人的资源挤占
先不说应届生了，IT还有很多在行业之外的从业者，通过“AI培训班、二个月专家速成班”，也急迫的挤进来抢占除大厂外的岗位资源，当然，AI领域也有一定基础门槛，所以部分转去做前后端的开发了，一部分在小厂得到机会开始从事基础的AI开发，使用的也是成熟的外部产品。
大部分AI资源的竞争者还是业内的传统后端开发人员，尤其是入行年限在1~3年以内的，就连园区楼下看门的保安都知道AI的薪资和前景好，社会的发展也一定会朝着这个方向走，所以只要有机会，更乐意转岗学习AI。
就职的机会确实还是有的，外部招聘专业人才的成本高昂，企业更乐意内部转岗培养、甚至启用外行人。
这里说下，不是只有AI，IT互联网行业所有的从业者，都存在着职位被外部挤占的事实趋势，毕竟刚工作动不动就一万起的职位，几年就能二三万的工资谁不眼红？你让那些师范类、建筑类、服务业的同学情何以堪？这些速成培训班的企业，也间接革了程序员的命，全员都懂AI时，谁还需要只懂基础型的工程师？
但专家级的“调优”大师，不管在哪个行业、小厂还是大厂都会吃香。
业界主流对AI人才的产品诉求和价值认同，已经被技术发展所磨平。
大厂在大数据平台、算法模型平台、实时离线计算等平台建设上已经相对成熟和稳定了，在具有大规模（上亿）用户和大规模商业（不同垂直的业务产品）场景的场景下，算法的任何细微效果提升，都能带来规模化的巨大收益。
阿里、腾讯、网络、华为等企业又通过云平台，将这些技术的基础设施和通用的业务能力对外部进行了云产品输出。
外部企业在用户量和商业场景方面其实诉求不高，而且大厂已经形成了聚虹效应，通过不断收购、投资、创新，切入到不同的细分领域，流量开始逐渐向大厂汇集，使得外部企业的用户规模很难做大，AI介入带来的商业价值从概率上来说，可能性就很低，小厂在目前融资和大背景都不乐观的情况下，最迫切的先解决生存问题，发展壮大后再考虑用户和产品的规模化后带来体验和极致的成本效率问题，他们认为那时的算法介入才更划算，当下的技术做好对业务的支撑即可。
目前眼神科技的AI应用场景都有哪些呢？
各行业中使用虹膜/人脸/指纹门禁进行安防监控、企业使用智能会议签到终端确保会议顺利进行、企业使用访客系统进行访客管理、学校使用人证合一设备防止考试作弊等。
