哪種計算機編程語言更適合未來技術：人工智能，大數據，機器人？
小小楓仔細分析，大數據、人工智能、機器人其實是密切關聯的，所以號稱AI時代的頭牌語言Python，無疑是首選語言。
小小楓仔細分析，大數據、人工智能、機器人其實是密切關聯的，所以號稱AI時代的頭牌語言Python，無疑是首選語言。
機器人的實現，核心是人工智能。而人工智能，是依賴大數據採集、分析，通過各種算法進行深度學習，最終達到目的。而這裡的每個領域，Python都是具備強大的優勢。
1. 大數據採集和分發、離不開【爬蟲】和【雲計算】。爬蟲領域中，Python幾乎是霸主地位。無論是自動化、高性能異步IO，還是爬蟲策略、分佈式爬蟲，Python都是最佳解決方案；雲計算方面，曾經紅火的OpenStack，底層就是Python。如果你想高度定製化，當然使用的是Python。
2. 5G時代的來臨，通信和網絡再上一個臺階，網絡編程是一個關鍵點。Python在協議、封包、解包等底層都有成熟的機制和技術。號稱Python網絡框架4大天王（Django、Tornado、Flask、Twisted）也已經有足夠的名氣。
3. 科學運算和分析，Python依然強悍，大量的複雜科學運算都基於Python形成了各種程序庫，如SciPy、NumPy、Matplotlib等。另外，萬一遇到需要繪製2D和3D圖像的時候，Python也毫無壓力。
4. 談到深度學習，不得不提起高端職業：算法工程師。而Python則逐漸成為算法工程師的標配語言。深度學習領域裡開始火熱起來的PyTorch，比TensorFlow的來勢還要凶猛，直接確定了Python在AI時代的頭牌語言位置。
小小楓仔細分析，大數據、人工智能、機器人其實是密切關聯的，所以號稱AI時代的頭牌語言Python，無疑是首選語言。
機器人的實現，核心是人工智能。而人工智能，是依賴大數據採集、分析，通過各種算法進行深度學習，最終達到目的。而這裡的每個領域，Python都是具備強大的優勢。
1. 大數據採集和分發、離不開【爬蟲】和【雲計算】。爬蟲領域中，Python幾乎是霸主地位。無論是自動化、高性能異步IO，還是爬蟲策略、分佈式爬蟲，Python都是最佳解決方案；雲計算方面，曾經紅火的OpenStack，底層就是Python。如果你想高度定製化，當然使用的是Python。
2. 5G時代的來臨，通信和網絡再上一個臺階，網絡編程是一個關鍵點。Python在協議、封包、解包等底層都有成熟的機制和技術。號稱Python網絡框架4大天王（Django、Tornado、Flask、Twisted）也已經有足夠的名氣。
3. 科學運算和分析，Python依然強悍，大量的複雜科學運算都基於Python形成了各種程序庫，如SciPy、NumPy、Matplotlib等。另外，萬一遇到需要繪製2D和3D圖像的時候，Python也毫無壓力。
4. 談到深度學習，不得不提起高端職業：算法工程師。而Python則逐漸成為算法工程師的標配語言。深度學習領域裡開始火熱起來的PyTorch，比TensorFlow的來勢還要凶猛，直接確定了Python在AI時代的頭牌語言位置。
5. 機器人編程領域裡，都應該聽過ROS吧。號稱新貴的Python，直追C / C ++，成為ROS的兩種主要編程語言之一。另外，Python“膠水”語言的屬性，讓Python和C / C ++可以無縫集成。目前，越來越多的電子產品都開始支持“開箱即用”的Python。
6. 自動化運維領域、桌面軟件領域、遊戲開發領域，Python也不乏表現。在此就不全部列舉了。
其實，如我們家的架構師大大所說：每種語言都有自己的特性，運用得好，都能發揮出最大價值。Python、Java、C / C ++，新時代的舞臺都會有他們的影子，另外，最受歡迎的Rust，也可能會是一匹黑馬。
小小楓仔細分析，大數據、人工智能、機器人其實是密切關聯的，所以號稱AI時代的頭牌語言Python，無疑是首選語言。
機器人的實現，核心是人工智能。而人工智能，是依賴大數據採集、分析，通過各種算法進行深度學習，最終達到目的。而這裡的每個領域，Python都是具備強大的優勢。
1. 大數據採集和分發、離不開【爬蟲】和【雲計算】。爬蟲領域中，Python幾乎是霸主地位。無論是自動化、高性能異步IO，還是爬蟲策略、分佈式爬蟲，Python都是最佳解決方案；雲計算方面，曾經紅火的OpenStack，底層就是Python。如果你想高度定製化，當然使用的是Python。
2. 5G時代的來臨，通信和網絡再上一個臺階，網絡編程是一個關鍵點。Python在協議、封包、解包等底層都有成熟的機制和技術。號稱Python網絡框架4大天王（Django、Tornado、Flask、Twisted）也已經有足夠的名氣。
3. 科學運算和分析，Python依然強悍，大量的複雜科學運算都基於Python形成了各種程序庫，如SciPy、NumPy、Matplotlib等。另外，萬一遇到需要繪製2D和3D圖像的時候，Python也毫無壓力。
4. 談到深度學習，不得不提起高端職業：算法工程師。而Python則逐漸成為算法工程師的標配語言。深度學習領域裡開始火熱起來的PyTorch，比TensorFlow的來勢還要凶猛，直接確定了Python在AI時代的頭牌語言位置。
5. 機器人編程領域裡，都應該聽過ROS吧。號稱新貴的Python，直追C / C ++，成為ROS的兩種主要編程語言之一。另外，Python“膠水”語言的屬性，讓Python和C / C ++可以無縫集成。目前，越來越多的電子產品都開始支持“開箱即用”的Python。
6. 自動化運維領域、桌面軟件領域、遊戲開發領域，Python也不乏表現。在此就不全部列舉了。
其實，如我們家的架構師大大所說：每種語言都有自己的特性，運用得好，都能發揮出最大價值。Python、Java、C / C ++，新時代的舞臺都會有他們的影子，另外，最受歡迎的Rust，也可能會是一匹黑馬。
回答完畢，望採納！讓我們攜手一起走進 AI 新時代！！！
其中人工智能的底層開發方面大多和C，C++關係度比較高。
如果是應用層，也還是傳統的網絡開發技術，PHP RubyOnRails物聯網的話用的主要是現在常用的技術，H5/CSS3 Nodejs（微軟推薦用於物聯網的技術）。
智能硬件的開發，需要你懂C或者C++，彙編入門。AR/VR C#是現在主流#3D引擎Unity的標準開發語言。
智能、大數據，對應的可能的語言是Python，Python早年就在學術界流行，在科學計算上進行了佈局，當時是解決了C/C++這類語言過多的涉及計算機和系統底層的知識，而Python這種腳本語言可以讓學術界的人更好的把關注點放在算法等本身上；現在Python幾乎成為了人工智能入門的標配。
人工智能用的編程語言主要有Python、Java、Lisp、Prolog、C ++等。
1、Python由於簡單易用，是人工智能領域中使用最廣泛的編程語言之一，它可以無縫地與數據結構和其他常用的AI算法一起使用。Python之所以時候AI項目，其實也是基於Python的很多有用的庫都可以在AI中使用。
2、Java也是AI項目的一個很好的選擇。它是一種面向對象的編程語言，專注於提供AI項目上所需的所有高級功能，它是可移植的，並且提供了內置的垃圾回收。另外Java社區也是一個加分項，完善豐富的社區生態可以幫助開發人員隨時隨地查詢和解決遇到的問題。一。
3、Lisp因其出色的原型設計能力和對符號表達式的支持在AI領域嶄露頭角。LISP作為因應人工智能而設計的語言，是第一個聲明式系內函數式程序設計語言，有別於命令式系內過程式的C、Fortran和麵向對象的Java、C#等結構化程序設計語言
4、Prolog與Lisp在可用性方面旗鼓相當，據《Prolog Programming for ArTIficial Intelligence》一文介紹，Prolog一種邏輯編程語言，主要是對一些基本機制進行編程，對於AI編程十分有效。
5、C ++是世界上速度最快的編程語言，其在硬件層面上的交流能力使開發人員能夠改進程序執行時間。 C ++對於時間很敏感，這對於AI項目是非常有用的，例如，搜索引擎可以廣泛使用C ++。
在AI項目中，C++可用於統計，如神經網絡。另外算法也可以在C ++被廣泛地快速執行，遊戲中的AI主要用C ++編碼，以便更快的執行和響應時間。
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