在這篇文章中，小編將為大家?guī)?a href="/tags/人工智能" target="_blank">人工智能AI的相關(guān)報(bào)道。如果你對(duì)本文即將要講解的內(nèi)容存在一定興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

一、人工智能的3個(gè)層次

現(xiàn)在很多業(yè)界人士都對(duì)強(qiáng)人工智能和弱人工智能有很清晰的定義，其實(shí)強(qiáng)的人工智能還是存在比較遙遠(yuǎn)的探索階段，它是關(guān)于自我意識(shí)方面比較深層次的探索，我們關(guān)注最多的是弱的人工智能。

弱的人工智能有三個(gè)定義，它主要具備了3C特性，第一個(gè)就是人工智能通過深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，能夠?qū)θ祟惖囊恍┲R(shí)感知實(shí)現(xiàn)機(jī)器理解。第二個(gè)就是機(jī)器視覺和語(yǔ)音識(shí)別，能夠通過機(jī)器對(duì)外界的行為進(jìn)行一個(gè)感知。第三，協(xié)作的關(guān)系。這個(gè)協(xié)作是指運(yùn)動(dòng)器官，通過機(jī)器外部控制器完成人類對(duì)他指令行為習(xí)慣的驅(qū)使，這是3C的特征。

整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈定位分為三個(gè)層次：第一是最下層的基礎(chǔ)設(shè)施層，很多的機(jī)器視覺，包括語(yǔ)音識(shí)別需要很多的算法、硬件計(jì)算平臺(tái)和一些軟件的開發(fā)平臺(tái)，還有剛才說的圖像庫(kù)資源，包括語(yǔ)音識(shí)別庫(kù)資源，都是有基礎(chǔ)設(shè)施層的布局。

第二個(gè)是技術(shù)研發(fā)層面，涵蓋了包括機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)音識(shí)別和機(jī)器視覺，還有智能機(jī)器人等三到四個(gè)重要的緯度，其中漢柏科技，在機(jī)器視覺領(lǐng)域做得就非常出色。

第三個(gè)是應(yīng)用層，在人工智能產(chǎn)業(yè)行業(yè)應(yīng)用最主要幾個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域中，機(jī)器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域非常深、非常多，從整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的全景圖來講，中國(guó)的人工智能產(chǎn)業(yè)處在快速的生態(tài)的構(gòu)建期。

從整個(gè)機(jī)器視覺的領(lǐng)域來講，它是處在快速的重構(gòu)期，通過市場(chǎng)分析來看，機(jī)器視覺并不是特別新興的領(lǐng)域，這從最早圖像處理衍生到現(xiàn)在，市場(chǎng)上有很多大的廠商對(duì)智能安防和交通做了很久的深耕，他們最開始不是做機(jī)器視覺、人臉識(shí)別起家的，在這幾個(gè)行業(yè)中很多廠商都處于并駕齊驅(qū)、快速發(fā)展階段。

通過對(duì)產(chǎn)業(yè)全景圖梳理的大體的框架可以看到，整個(gè)人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈包括基礎(chǔ)設(shè)施、技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用層三個(gè)層面。

二、人工智能中下游發(fā)展

(一)中游

技術(shù)層作為人工智能產(chǎn)業(yè)的核心，主要依托基礎(chǔ)層的運(yùn)算平臺(tái)和海量數(shù)據(jù)資源進(jìn)行識(shí)別訓(xùn)練和機(jī)器學(xué)習(xí)建模，以開發(fā)面向不同領(lǐng)域的應(yīng)用技術(shù)，對(duì)應(yīng)用層的產(chǎn)品智能化程度起著決定性作用。根據(jù)技術(shù)層級(jí)分為通用技術(shù)層、AI軟件框架層和算法模型層。

算法作為人工智能技術(shù)的引擎，主要用于計(jì)算、數(shù)據(jù)分析和自動(dòng)推理。當(dāng)前最為主流的基礎(chǔ)算法是深度學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)可以從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)總結(jié)規(guī)律，并使其適應(yīng)自身結(jié)構(gòu)，從而應(yīng)用到案例中。隨著基礎(chǔ)算法的成熟和穩(wěn)定，算法發(fā)展重點(diǎn)轉(zhuǎn)向工程實(shí)現(xiàn)——軟件框架，很多企業(yè)開始轉(zhuǎn)向建設(shè)算法模型工具庫(kù)，將算法封裝為軟件框架，提供給開發(fā)者使用。

目前美國(guó)是該領(lǐng)域發(fā)展水平最高的國(guó)家，以谷歌、Facebook、IBM和微軟為主的科技巨頭均將人工智能的重點(diǎn)布局在算法理論和軟件框架等門檻高的技術(shù)之上。而我國(guó)基礎(chǔ)理論體系尚不成熟，鮮有擁有針對(duì)算法的開放平臺(tái)，百度的Paddle-Paddle、騰訊的Angle等國(guó)內(nèi)企業(yè)的算法框架尚無法與國(guó)際主流產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)。

(二)下游

應(yīng)用層是基于技術(shù)層的能力，去解決具體現(xiàn)實(shí)生活中的問題。比如利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，實(shí)現(xiàn)金融、安防等多個(gè)領(lǐng)域的人臉識(shí)別;利用智能語(yǔ)音技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能音箱、錄音筆等的語(yǔ)音識(shí)別;利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，用于智能客服的問答。

在實(shí)際的應(yīng)用中，技術(shù)層和應(yīng)用層的關(guān)系是相互交叉的，某個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用可能用到多個(gè)維度的技術(shù)層的能力，比如金融行業(yè)的應(yīng)用對(duì)于智能語(yǔ)音、計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理技術(shù)都會(huì)有需求;同樣某個(gè)技術(shù)層的能力也可以廣泛應(yīng)用到多個(gè)不同的應(yīng)用領(lǐng)域，比如計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以廣泛應(yīng)用到金融、安防、醫(yī)療、交通、教育等多個(gè)維度。

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