人工智能也就是AI，通過人工智能可以實(shí)現(xiàn)很多具備智能化的應(yīng)用。為增進(jìn)大家對人工智能的認(rèn)識，本文將對人工智能以及人工智能的3個(gè)層次進(jìn)行詳細(xì)的介紹。如果你對人工智能或是對本文內(nèi)容具有興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

對人工智能我們有自己的定義?，F(xiàn)在很多業(yè)界人士都對強(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感知實(shí)現(xiàn)機(jī)器理解。第二個(gè)就是機(jī)器視覺和語音識別，能夠通過機(jī)器對外界的行為進(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他指令行為習(xí)慣的驅(qū)使，這是3C的特征。

基于這樣的概念定義基礎(chǔ)之上，我們會對整個(gè)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行詳細(xì)分析。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，包括語音識別需要很多的算法、硬件計(jì)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(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)、語音識別和機(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(jī)器視覺、人臉識別起家的，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。

通過對整個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施層的深入剖析，包括一些重點(diǎn)廠商和重點(diǎn)行業(yè)應(yīng)用，其實(shí)可以看到，基礎(chǔ)設(shè)施層存在問題。現(xiàn)在很多的傳感器，包括一些機(jī)器視覺的識別，它的多元數(shù)據(jù)是很難融合，去協(xié)同的，它的數(shù)據(jù)不能對多元化協(xié)同開發(fā)，還存在著一定的障礙，這是目前在基礎(chǔ)設(shè)施層存在的一些問題。我們認(rèn)為未來的突破，一個(gè)是軟件算法的快速迭代、快速的更新。在這個(gè)層面上中國其實(shí)是跟全世界很多國家一樣，都處在非常相似的起跑線上，大家對這個(gè)算法的突破能力都是非常強(qiáng)的。在軟件算法層面是我們未來的重要突破方向。另一方面就是硬件的計(jì)算芯片，這是未來的主攻方向，尤其是現(xiàn)在最熱門的AI芯片，這是未來重點(diǎn)發(fā)展方向。

簡單分析一下目前主流的計(jì)算芯片包括GPU，這包括服務(wù)器，還有邊緣計(jì)算，基本上都用這兩類計(jì)算芯片完成人工智能，包括機(jī)器視覺整個(gè)運(yùn)算能力。從整個(gè)趨勢來講，基本上分為兩個(gè)特征，就是云端會存在高吞吐，本地化存在小快靈的特征。這是什么意思呢?現(xiàn)在很多的機(jī)器視覺、很多的數(shù)據(jù)源匯總到云端需要占用大量網(wǎng)絡(luò)帶寬，這對我們提出很嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，交通、安防數(shù)據(jù)都需要通過云端處理，業(yè)界同行都認(rèn)為未來的趨勢，就是需要將這種運(yùn)算的功能邊緣化，當(dāng)然提供一些時(shí)延必須要低，這是未來主要的方向，本地的移動(dòng)化AI芯片。

當(dāng)然這是技術(shù)研發(fā)層層面，其實(shí)核心的問題就是一點(diǎn)，機(jī)器學(xué)習(xí)是推動(dòng)了整個(gè)計(jì)算機(jī)視覺的精度，包括效率的提升，這是在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)φ麄€(gè)計(jì)算機(jī)視覺重要的突破性影響。

分析應(yīng)用層場景發(fā)現(xiàn)機(jī)器視覺對硬件推動(dòng)非常明顯，比如說無人機(jī)，可能最早不具備機(jī)器視覺，例如大疆無人機(jī)，它推出智能避障，現(xiàn)在添加了是為了提升產(chǎn)品的性價(jià)比。

通過分析在應(yīng)用層的產(chǎn)品存在的問題，我們認(rèn)為機(jī)器視覺未來的突破領(lǐng)域，也是剛才說的，還有就是三維的視覺重建，這當(dāng)然是技術(shù)視覺的算法層面。另一方面未來的無人設(shè)備，將會是一個(gè)非常重要的突破點(diǎn)。

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