基本条件俱备,人工智能乘风而起
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人工智能产业链可以划分为基础设施、基础技术、AI要素、AI技术及相关AI应用五个环节。基础
设施和基础技术共同支撑起数据资源和运算能力,再加上算法,共同构成人工智能的三大基本要素。
数据资源:一方面,互联网的发展,尤其是2009年前后移动互联网的迅速兴起,产生并积累了大
量的线上数据。另一方面,随着传感器技术的进步和成本的下降,以及物联网的随之兴起,传统线
下场景中的大量数据能够以数字形式被采集,数据获取难度和成本均大幅下降,再辅之以大数据相
关的技术手段,数据采集、存储、传输、分析、应用等一系列环节得以前后贯通,并形成极其丰富的数据资源。
运算能力:高性能芯片的研发、服务器及数据中心的建设以及云计算等技术的大幅进步与推广,甚
至还有神经网络专用芯片的研发,均带来计算机运算能力的极大提升。尤其需要重视的是,云计算
服务模式的兴起,使得高性能计算能力不再是一种稀缺资源,而是可以通过网络传输的方式共享。
核心算法:人工智能相关的机器学习算法由来已久,其中神经网络算法更是先后经过多次起伏。其中基于神经网络的深度学习算法在2006年提出,2012年开始在一些高校研究机构及科技巨头的推动下迅速得到广泛关注并切入应用领域。深度学习在多层神经网络的训练和对非结构化、未标注数据的处理能力上展现出非凡的优势,已成为当前人工智能研究中最热门的领域。
人工智能的进步最核心的还是依赖算法的持续改进与不断突破,但是复杂算法模型的实现还重度依
赖可用于训练的数据资源丰富程度以及执行过程计算载体的运算能力。数据资源、运算能力、核心
算法在客观上构成人工智能的三大基本要素且在当前皆已具备,也因此掀起人工智能的新一波浪潮。
人工智能产业链

核心算法的突破、数据资源的积累再加上运算能力的提升,三者的进步共同推动了人工智能从计算智能向感知、认知发展,并衍生出通用技术/解决方案输出以及具体人工智能应用产品的落地。
①、人工智能技术:如果将人工智能划分为计算智能、感知智能和认知智能三个发展阶段,那么当
前大致处于感知智能阶段,有部分企业或研究机构开始尝试向认知智能发展和突破。感知智能阶段
常见的技术手段包括语音识别、语义分析等自然语言处理手段、图像识别、视频分析以及人脸识别、虹膜识别等生物识别技术。
②、人工智能应用:随着相应人工智能技术手段的成熟以及与具体场景相结合的的深入开发,人工智能应用主要可分为三个层次:具体应用产品、行业解决方案以及通用技术平台。
人工智能应用的三种表现形式

随着人工智能技术的逐渐进步,相信未来会有更多贴合使用需求的人工智能产品、应用及服务逐步
落地,并最终在生产与生活中的各个场景现身。下面着重就人工智能产业链最后一个应用环节展开,重点分析其背后的关键因素。
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