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的相關報道。如果你對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個層次

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

弱的人工智能有三個定義，它主要具備了3C特性，第一個就是人工智能通過深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡算法，能夠?qū)θ祟惖囊恍┲R感知實現(xiàn)機器理解。第二個就是機器視覺和語音識別，能夠通過機器對外界的行為進行一個感知。第三，協(xié)作的關系。這個協(xié)作是指運動器官，通過機器外部控制器完成人類對他指令行為習慣的驅(qū)使，這是3C的特征。

整個產(chǎn)業(yè)鏈定位分為三個層次：第一是最下層的基礎設施層，很多的機器視覺，包括語音識別需要很多的算法、硬件計算平臺和一些軟件的開發(fā)平臺，還有剛才說的圖像庫資源，包括語音識別庫資源，都是有基礎設施層的布局。

第二個是技術研發(fā)層面，涵蓋了包括機器學習、語音識別和機器視覺，還有智能機器人等三到四個重要的緯度，其中漢柏科技，在機器視覺領域做得就非常出色。

第三個是應用層，在人工智能產(chǎn)業(yè)行業(yè)應用最主要幾個應用領域中，機器視覺的應用領域非常深、非常多，從整個產(chǎn)業(yè)鏈的全景圖來講，中國的人工智能產(chǎn)業(yè)處在快速的生態(tài)的構(gòu)建期。

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

通過對產(chǎn)業(yè)全景圖梳理的大體的框架可以看到，整個人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈包括基礎設施、技術研發(fā)和應用層三個層面。

二、人工智能中下游發(fā)展

(一)中游

技術層作為人工智能產(chǎn)業(yè)的核心，主要依托基礎層的運算平臺和海量數(shù)據(jù)資源進行識別訓練和機器學習建模，以開發(fā)面向不同領域的應用技術，對應用層的產(chǎn)品智能化程度起著決定性作用。根據(jù)技術層級分為通用技術層、AI軟件框架層和算法模型層。

算法作為人工智能技術的引擎，主要用于計算、數(shù)據(jù)分析和自動推理。當前最為主流的基礎算法是深度學習算法，深度學習可以從大量數(shù)據(jù)中自動總結(jié)規(guī)律，并使其適應自身結(jié)構(gòu)，從而應用到案例中。隨著基礎算法的成熟和穩(wěn)定，算法發(fā)展重點轉(zhuǎn)向工程實現(xiàn)——軟件框架，很多企業(yè)開始轉(zhuǎn)向建設算法模型工具庫，將算法封裝為軟件框架，提供給開發(fā)者使用。

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

(二)下游

應用層是基于技術層的能力，去解決具體現(xiàn)實生活中的問題。比如利用計算機視覺技術，實現(xiàn)金融、安防等多個領域的人臉識別;利用智能語音技術，實現(xiàn)智能音箱、錄音筆等的語音識別;利用自然語言處理技術，用于智能客服的問答。

在實際的應用中，技術層和應用層的關系是相互交叉的，某個領域的應用可能用到多個維度的技術層的能力，比如金融行業(yè)的應用對于智能語音、計算機視覺、自然語言處理技術都會有需求;同樣某個技術層的能力也可以廣泛應用到多個不同的應用領域，比如計算機視覺技術可以廣泛應用到金融、安防、醫(yī)療、交通、教育等多個維度。

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