残疾人怎么找工作呢？
谢谢邀请！残疾人早工作的问题该怎么解决呢？这个问题怎么样说呢？不管是什么社会吧？还是有乔不起残疾人有的是，所以残疾人跟般人自心强要的多，怕别人那乔不起眼光，这就是残疾人的自悲呀，你们都不理解残疾人的心理呀？更别说找工作了！实话实说吧？我是个残疾人，我们的苦只有我们知道，我从来没有出去找个工作，因为孩子他爸爸是个打工的，但是呢？他不让我出去找工作滴？谢谢朋友们多理解我们这西带残疾人吧！谢谢！！！。
人工智能未来发展前景好吗。我想了解这一行业有谁知道？
人工智能 - 特别是机器学习和深度学习 - 在2018年到处都是，并且不要指望未来12个月的炒作会消失。当然，炒作最终会消亡，人工智能将成为我们生活中的另一个连贯的线索，就像互联网，电力和燃烧在过去几天所做的那样。但至少在接下来的一年，甚至更长的时间里，预计会有惊人的突破，以及评论员的持续兴奋和夸张。
这是因为人工智能承诺（或在某些情况下威胁）实现的商业和社会变革的期望超出了以往技术革命期间的梦想。人工智能指向未来，机器不仅像工业革命那样完成所有的体力劳动，而且还有“思考”工作 - 规划，制定战略和做出决策。我们可能不会在2019年达到这些结果中的任何一个，但这是一个将继续受到激烈争论的话题。与此同时，我们可以期待以下五件事：人工智能日益成为国际政治问题2018年，在贸易和国防方面，世界主要大国越来越多地设法保护自己的国家利益。
在世界上两个AI超级大国，美国和中国之间的关系中，这一点最为明显。面对美国政府对用于制造人工智能的商品和服务的关税和出口限制，中国在研发方面加大了自力更生的力度。中国科技制造商华为宣布计划开发自己的人工智能处理芯片，减少对该国蓬勃发展的人工智能产业的需求，以依赖英特尔和Nvidia等美国制造商。与此同时，谷歌因其明显愿意与中国科技公司（许多与中国政府有联系）做生意而面临公众批评，同时由于担忧而退出（在员工施加压力之后）安排与美国政府机构合作它的技术可能是军事化的。
随着民族主义政治的复兴，这里有两个明显的危险。首先，专制政权可以越来越多地采用人工智能技术来限制自由，例如隐私权或言论自由。其次，这些紧张局势可能会损害世界各地学术和工业组织之间的合作精神。这种开放式协作框架有助于我们今天看到的人工智能技术的快速开发和部署，并且围绕一个国家的人工智能开发设置边界可能会减缓这一进展。
特别是，它有望减缓围绕人工智能和数据的共同标准的发展，这可以大大提高人工智能的实用性。走向“透明AI”人工智能在更广泛的社会中的采用 - 特别是涉及处理人类数据时 - 受到“黑匣子问题”的阻碍。大多数情况下，如果没有彻底了解它实际上在做什么，它的工作似乎是神秘而深不可测的。为了实现其全部潜在的AI需要得到信任 - 我们需要知道它对我们的数据做了什么，为什么以及在涉及影响我们生活的问题时如何做出决策。
这通常很难传达 - 特别是因为AI特别有用的是它能够绘制连接并做出可能不明显甚至可能与我们相反的推论的能力。但建立对人工智能系统的信任不仅仅是让公众放心。研究和业务也将受益于开放性，这暴露了数据或算法的偏见。有报道甚至发现公司有时会因为担心如果当前的技术被认为是不公平或不道德而可能在将来面临责任而拒绝部署人工智能。
在2019年，我们可能会越来越重视旨在提高人工智能透明度的措施。今年，IBM推出了一项技术，旨在将决策的可追溯性提高到其AI OpenScale技术。这个概念不仅可以实时洞察正在做出的决策，还有如何制作决策，在所使用的数据，决策权重和信息偏差潜力之间建立联系。今年在整个欧洲实施的“一般数据保护条例”为公民提供了一些保护，使其免受那些仅通过机器对其生活产生“合法或其他重大”影响的决定。
虽然它还不是一个极其热门的政治马铃薯，但它在公共话语中的重要性可能会在2019年增长，进一步鼓励企业努力提高透明度。人工智能和自动化深入到每个企业在2018年，公司开始更加坚定地掌握AI能做什么和不能做什么的现实。在过去的几年里，他们的数据按顺序排列，并确定人工智能可以带来快速回报或快速失败的领域，大企业作为一个整体准备好推进已经过验证的计划，从试点和软启动转向全球部署。
在金融服务中，每秒数千个事务的大量实时日志通常由机器学习算法解析。零售商精通抓取数据直到收据和忠诚度计划，并将其提供给AI引擎，以找出如何更好地销售我们的东西。制造商使用预测技术精确地了解机械可以承受的压力以及何时可能发生故障或失效。在2019年，我们将看到越来越多的信心，这种智能的，预测性的技术，通过其在初始部署中学到的知识得到支持，可以在所有业务运营中大量推广。
人工智能将扩展到人力资源或优化供应链等支持职能部门，在这些部门，物流，招聘和解雇等方面的决策将越来越多地通过自动化来实现。用于管理合规性和法律问题的AI解决方案也可能越来越多地被采用。由于这些工具通常适用于许多组织，因此它们将越来越多地作为服务提供，为小型企业提供AI樱桃。我们也可能会看到企业使用他们的数据来增加新的收入来源。
在其行业内建立大型交易和客户活动数据库基本上可以让任何充分了解数据的业务开始“Googlify”本身。成为数据即服务的来源对John Deere等企业来说是一种转型，John Deere提供基于农业数据的分析，帮助农民更有效地种植农作物。 2019年，越来越多的公司采用这种策略，因为他们了解自己拥有的信息的价值。
人工智能创造的工作岗位将超过失去的工作岗位。正如我在这篇文章的介绍中所提到的，从长远来看，它不确定机器的崛起是否会导致人类失业和社会纷争，一个乌托邦无用的未来，或者（可能更现实地）介于两者之间。但是，对于明年，至少在这方面似乎不会立即出现问题。 Gartner预测，到2019年底，人工智能将创造更多的就业机会。
虽然自动化将损失180万个工作岗位 - 特别是制造业可能受到重创 - 将创造230万个。特别是，Gartner的报告发现，这些可能集中在教育，医疗保健和公共部门。这种差异的一个可能的驱动因素是强调在将AI部署到非手动作业中时，将AI推向“增强”能力。仓库工人和零售收银员经常被自动化技术批发。但是，当谈到医生和律师时，人工智能服务提供商已经齐心协力将他们的技术展示为可以与人类专业人员一起工作的东西，帮助他们完成重复任务，同时给他们留下“最后的发言权”。
这意味着这些行业可以从技术方面的人力工作增长中受益 - 那些需要部署技术并培训员工使用它 - 同时保留开展实际工作的专业人员。对金融服务而言，前景可能略显黯淡。一些估计，例如前花旗集团首席执行官潘伟迪（Vikram Pandit）在2017年做出的估计，预测该行业的人力资源在五年内可能会减少30％。由于后台功能越来越多地由机器管理，我们可以很好地在明年年底实现这一目标。
AI助手将变得非常有用人工智能现在真正与我们的生活交织在一起，以至于大多数人都没有再考虑这样一个事实：当他们搜索谷歌，在亚马逊购物或观看Netflix时，高度精确的人工智能驱动的预测正在制定中体验流程。当我们与AI助手（例如Siri，Alexa或Google智能助理）互动时，我们会更加明显地感受到机器人智能的参与感，以帮助我们理解现代世界中可用的无数数据源。
在2019年，我们中的更多人将使用AI助手来安排我们的日历，计划我们的旅程并订购比萨饼。这些服务将变得越来越有用，因为他们学会更好地预测我们的行为并理解我们的习惯。从用户收集的数据使应用程序设计人员能够准确地了解哪些功能正在提供价值，哪些功能未被充分利用，可能消耗了宝贵的资源（通过带宽或报告），这些资源可以更好地用于其因此，我们确实希望使用人工智能的功能 - 例如订购出租车和食品交付，以及选择参观餐馆 - 正在变得越来越精简和可访问。
除此之外，AI助手旨在提高对理解其人类用户的效率，因为用于将语音编码为计算机可读数据的自然语言算法，反之亦然，会有越来越多关于我们如何通信的信息。显而易见，Alexa或Google智能助理与我们之间的对话在今天看起来非常不稳定。然而，在这一领域的快速加速理解意味着，到2019年底，我们将习惯于与我们分享生活的机器更加自然和流畅的话语。
请问大神现在数据标注有前景吗？能不能详细介绍一下有几个平台？
数据标注为通过分类、画框、标注、注释等，对图片、语音、文本等数据进行处理，标记对象的特征，以作为机器学习基础素材的过程。中国数据标注行业参与企业类型按参与模式主要分为众包和自建工厂两种模式，其中，众包模式主要包括百度众包、京东众智、龙猫数据等;工厂模式主要包括贝赛、云测、爱数智慧、海天瑞声、阿里数据标注、元坤智能数据、点我科技等。
头部企业为自建数据团队，中小数据供应商占比较大目前，我国国内数据标注市场第一梯队包括头部公司组建自己的数据标注部门，京东(京东众智)、百度(百度众测)、腾讯、阿里(阿里数据标注)都已经拥有自己的标注平台和工具。头部公司之外，国内近年兴起众多数据标注公司，如龙猫数据、Testin云测、倍赛BasicFinder、数据堂等。
这些公司仅次于头部公司，都具有相当的规模，位于第二梯队。在中国数据标注行业参与主体中，按规模划分，品牌数据服务商、中小数据供应商和需求方自建基础数据团队构成市场竞争关系，为AI数据标注市场的主要供应方，在2019年AI数据标注市场份额占比分别为30.4%、47.0%和22.6%，目前中小数据供应商是市场中的主要供应力量。
按模式分为数据标注公司和众包平台，服务领域广泛中国数据标注行业参与企业类型按参与模式主要分为众包平台和自建工厂(专业数据标注公司)两种模式。2020年数据标注公司排行榜中，Testin云测、数据堂、龙猫数据位居前三;数据标注众包平台排行榜中，京东众智、百度众测、数据堂位居前三。从数据标注代表企业业务布局来看，大部分数据标注服务商提供文本、语音、图像、视频等各类型数据标注，服务应用领域涵盖安防、智能驾驶、医疗、教育、金融等多个领域，主要客户包括科技公司、人工智能企业、传统企业、政府部门、科研机构等。
业务偏重视觉类的企业多拥有自建标注基地，多分布在山西、河南等地AI数据标注业内玩家按照业务方向和进入市场的时机可做粗略划分，包括早期进入玩家、中晚期进入玩家、偏重视觉类业务玩家、偏重语音类业务玩家等。其中，业务更偏重语音类数据的玩家，通常拥有较多的自有知识产权数据集;拥有自建标注基地或全职标注团队的则多为偏重视觉类的玩家。
作为人工智能产业链中必不可少的一环，发展AI数据标注服务成为了各地方推进AI建设的重要方向之一，贵州、山西、重庆等地相继出台指导意见，引入科技公司，共建数据基地、数据交易中心，打造具有地方特色的人工智能产业园。目前，众多数据标注公司自建标注基地或团队，如百度的“百度山西的AI数据标注基地”、“百度大数据百鸟河基地”，数据堂的“数据堂保定数据加工基地”、“数据堂合肥数据基地”、“数据堂北京TTS录音中心”等，多分布在山西、河南等地。
北京、上海、成都为需求企业分布前三地区，杭州数量下滑从需求企业来看，根据AI数据标注猿统计数据显示，2020年4月，国内数据标注业务相关公司数量为565家，2020年12月，数量增长至705家。从数据标注需求企业地区分布情况来看，截至2020年12月，北京、上海、成都、深圳、杭州为数据标注企业分布TOP5城市，企业数量分别达到185家、84家、68家、63家、46家;其中北京、上海、成都、深圳企业数量均较2020年4月有所上升，杭州企业数量较2020年4月有所下降。
市场集中度较低，未来将有所提升，行业并购成为趋势2019年，AI数据标注行业CR5(前五大企业市场份额)为26.2%，处于低集中竞争阶段，行业活力充足，发展空间良好。前五大企业中，海天瑞声与百度数据众包越众而出，据了解，国内整体供应方中，以提供图像类数据采标服务的公司居多，内容涉及人像数据、OCR数据、自动驾驶数据等，业务需求较为分散，其中以百度数据众包营收份额占比最大。
相比而言，语音类数据需求较为集中，且供应门槛高于图像类数据，内容包含语音识别数据、语音合成数据等，其中以海天瑞声营收份额占比最大。目前人工智能数据标注行业集中度较为适中，既非寡占型市场也非充分竞争市场，这一方面是由于百度数据众包、海天瑞声、数据堂等企业进入市场较早，积累了较多客户资源，另一方面则是由于下游企业之前多采用公开数据集训练模型，对数据的高精度要求由来尚短，受生态传导效应滞后影响，市场门槛还不显著，资金与研发实力较为薄弱的中小企业还有较强的发展土壤。
然而未来，随着下游企业发展壮大，直接使用外包团队成本低廉、数据安全可控性强，一些基础性需求将由下游企业自给自足，外部的数据服务商现有的存量市场面临下降，因此必须承担高难度、前沿独特性任务，这就要求其自身投入高精度、专业化数据处理工具的研发和人工智能算法基础研究，以把握客户需求，开拓增量市场，因此资金与研发实力成为较高行业门槛，同时受近年资本市场冷却影响，一批中小型厂商面临业务收缩，再者部分厂商如倍赛开始在业内并购，参考海外数据服务市场发展情况(海外行业巨头Appen多次并购其他企业)，并购也将成为市场趋势，多种因素叠加影响下，行业集中度将提升。
综上，未来数据标注行业兼并与重组将成为大势所趋。目前，国内较为典型的并购事件为倍赛BasicFinder收购专业的人工标注服务商荟萃，以此丰富自主数据采集系统，从而完成更具多样性的任务。全球数据标注行业兼并重组步伐加快。一方面头部企业逐渐收购中小微数据平台，将自己的议价能力提高到新的水平，在此背景下，全球数据标注行业市场集中度进一步提升。
