云计算发展成熟度
云计算作为当今热门技术域，其影响正在逐步改变互联网技术基础和产业结构。 亚马逊、谷歌、微软、戴尔、IBM、SUN等众多行业巨以及内的百度、阿里巴巴、云台等都在积极投入云计算的研究和应用。 从2003年Google发布相关文档，到2006年AmazonEC2的商业实施，再到AT&T的SynapticHosting服务，云计算已经从最初的节成本的工具发展成为现在的焦点技术。 其概念源于信息技术，包括传感、通信、计算机、控技术等。 它早期的神秘感源于其广泛的应用和商业炒作。
全球知名技术咨询公司Gartner通过技术成熟度曲线理论分析云计算发展过程，将其划分为萌芽期、过热期、低谷期、成熟期。 恢复期和成熟期五个阶段。 云计算经历了萌芽期的构想和热门期的热议，进入了低谷期的沉思阶段。 不过，PTZ的2011年技术成熟度报告显示，云计算已经突破了应用的瓶颈，已经开始实现实际应用，比如2012年、2018年出现了几款云技术和服务，比如亚马逊的CloudDrive、苹果的CloudDrive。 iCloud和微软的SystemCenter系统，云计算发展势强劲。
总的来说，云计算就像一场飓风席卷IT世界，带来了巨大的优势。 2012年是其快速发展的关键一年，预示着云计算将深入各行业，成为推动技术进步的重要力量。
扩展信息
云计算是添加、使用和提供基于互联网的相关服务的模型，通常涉及通过动态互联网提供这些服务、可扩展的资源。 易于扩展且通常是虚拟化的。 云是网络和互联网的隐喻。 过去，云经常用来在图表中表示电信网络，后来它们也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。 狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，是指通过网络以按需且易于扩展的方式获取所需的资源，广义的云计算是指交付和使用服务模式，是指通过网络轻松开发来获取您需要的服务的按需、可扩展的方式。 这些服务可以是IT服务、软件、互联网相关服务或其他服务。 这意味着计算能力也可以作为商品在互联网上进行交易。
工智能的技术成熟度做到了哪种地步？工智能涉及到的知识非常多，我们在上一篇文章中提到了深度学习，深度学习是工智能中非常重要的技术之一。 只有掌握了这些，我们才能更好地了解工智能，才能合理地使用工智能、控工智能。 关于工智能的知识，下面我们给大家介绍一下工智能的技术成熟度以及目前已经达到了什么水平。1.工智能涉及的技术
在工智能的发展中，大数据处理、深度学习、GPU计算三大技术发挥了关键的推动作用。 大数据采集、基础管理、云计算、GPU计算等技术据说已经比较成熟。 智能突破的难点在于机器学习。 作为机器学习的一个子域，深度学习虽然很实用，但它仍然是神经网络的算法理论，很早以前就提出来了。 无论是支向量机、贝叶斯和决策树等浅层学习算法，还是源自深度网络的深度强化学习、迁移学习、对抗性学习等，工智能教科书中的大部分理论和算法都是几十年前的。 你都能找到，唯一的区别就是增加了深度，有强大的计算能力支，可以处理大数据。 因此，工智能的技术成熟度仍然没有我们想象的那么好。
2.工智能的技术成熟度如何？
对于目前工智能的成熟阶段来说，只能说是勉强昙花一现。 这当然得益于深度学习的帮助。 至于深度学习技术的发展是否能坚下去，以及是否会在短时间内发展到像科技巨所说的那么可怕，这取决于深度网络在工智能域的工程化能力和发展速度。 未来没有大的计算资源和大的计算机资源。 综合以上描述，我们可以认为工智能的发展实际上只是通过了考验。 目前开源的AI框架基本等同于深度学习。 一些深度学习框架虽然受到开发者的推崇，但仍然缺乏完整的AI技术链。 深度学习过度推崇并不是一个好现象，传统的知识库、专家系统和基于规则的工智能与深度强化、迁移、抵抗等学习的融合才是工智能发展的正路。 弱工智能必须充分发展。 距离落地还有很的路要走。
在这篇文章中，我们介绍了当前工智能技术成熟度的具体。 从这篇文章中不难看出，我们实际上并没有像想象中那样定义工智能的技术成熟度，但我们也不要悲观。 我们相信，工智能未来将能够解决更多问题，在多个域造福类和地球。
