AI技术是什么？

一、AI技术是什么？

AI技术是什么意思？

AI技术简单来说就是人工智能，人工智能，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科，主要实现技术的平台就是计算机，除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。

AI技术包括哪些技术？

(1)系统全面纵览人工智能(AI)的 23 个分支技术。

(2)明晰人工智能(AI)下各分支技术的历史发展路径，解读现有瓶颈及未来发展趋势。

(3)分析人工智能(AI)下各分支技术在产业中的实际应用情况，评估其在「研究」、「工程」、「应用」、「社会影响」这四个阶段中所处位置，为计划使用人工智能技术的决策者提供决策参考。

(4)为 AI 从业者提供技术趋势参考；为产业方、初学者等提供系统性的技术学习资料。

总的来说，AI技术包括器学习和知识获取、指纹识别、人脸识别、智能搜索计算机视觉、智能机器人、自动程序设计、逻辑推理，信息感应与辨证处理等方面。

二、人工智能技术的缺陷与改进方法？

第一：对于应用场景的依赖性较强。目前对于应用场景的要求过高是AI软件落地应用的重要障碍之一，这些具体的要求不仅涉及到数据的获取，还涉及到网络通信速度以及相关“标的物”的配备。随着5G通信的落地应用和物联网的发展，未来场景建设会得到一定程度的改善。

第二：技术成熟度不足。目前有不少所谓的AI软件，实际上更多的是基于大数据技术的一种拓展，所以给用户的应用体验往往是“智商偏科、情商为零”。当前由于人工智能的技术体系尚未完善，所以AI软件要想达到一定的成熟度还需要很长一段时间。当前在生产环境下，有很多AI产品依然存在较大的缺陷，不少行业专家依然不敢大面积使用人工智能产品。

第三：对于应用人员的技术要求比较高。目前很多人工智能产品需要进行二次开发（编程），这个过程往往需要使用者有一定的技术积累，这也是导致当前人工智能产品落地困难的一个重要原因，尤其是对于广大的中小企业用户来说，搭建一个技术团队往往并不现实。

要想解决人工智能产品（软件）存在的这些问题，除了要完善目前人工智能产品的应用场景之外，还需要行业专家参与到人工智能产品的研发中，这是解决人工智能产品落地应用的必要环节。随着当前不少人工智能开发平台的推出，未来将有大量的人工智能应用推向市场，这也会在很大程度上推动人工智能产品的落地应用进程。

三、人工智能的优缺点及应对措施？

人工智能（AI）是指通过计算机程序和算法模拟人类智能，实现像人类一样的学习、推理和创造能力。虽然人工智能带来了很多好处，但是也存在着一些不足。下面是人工智能的优缺点及应对措施：

优点：

1. 高效性：人工智能可以快速处理大量数据和信息，提高人类的生产效率。

2. 准确性：相比于人类，人工智能在进行重复性高、容易出错的任务时更加准确，减少了人为错误的概率。

3. 自动化：在许多领域中，人工智能可以代替人类进行重复性和危险性工作，从而减少人类劳动力的使用。

4. 可靠性：人工智能可以24小时不间断地进行工作，不像人类需要休息和休假。

缺点：

1. 数据隐私和安全：人工智能需要使用大量的数据和信息，这些数据可能包含用户的隐私信息。如果这些数据滥用或泄露，将会对社会造成负面影响。

2. 失业问题：人工智能可能取代某些职业的工作，导致一些人失业。

3. 道德和伦理问题：人工智能无法意识到道德和伦理问题，算法和决策可能对一些人造成不公或不平等。

4. 技术依赖性：人工智能和相关技术的大规模使用，会引起人们对科技的依赖性，而减弱人们自身的能力和智慧。

应对措施：

1. 数据隐私和安全：加强数据保护和隐私保护，制定相关法律和规定。

2. 失业问题：加强职业培训和技术转移，为失业人口提供相应的帮助和支持。

3. 道德和伦理：建立相关规定，制定行业准则，确保人工智能运用的公正性和平等性。

4. 技术依赖性：推广科技普及，促进人们的科学素质和技术能力，使其具备更好的抵抗风险的能力，同时保持对技术批判和全面的认识。

四、什么是人工智能技术？运用到我们生活哪些场景呢？

人工智能的定义是让机器实现原来只有人类才能完成的任务，其核心是算法。

当然一方面人工智能的确是未来的方向，而另一方面则是因为人工智能有可能是科技圈中的下一个黑天鹅。说不定什么时候，一只独角兽就会从中诞生。

但在此之前，一定要正确的认清什么才是真正的人工智能。

伪人工智能横行

现在大多数人工智能都属于伪人工智能。为什么这么说，可以从以下两个方面来解释。

第一，人工智能不是一下就能做出来的，需要时间以及实验的积累。

而做出人工智能的这些人才也是一样，他们需要切实的接触到真正的人工智能当中，不过这样的人才在全世界也就寥寥几百个。

但是好像在一瞬间，在中国就有几万个人工智能方面的人才被选拔了出来，可想而知这样的人才是真正的人工智能专家吗？

这些人才往往被大公司冠以年薪30万或50万疯抢，虽然里面的确有很多优秀的人才，但是这样未免显得太过着急。从人才培养角度来看，人工智能领域还存在着大量的泡沫。

第二，许多项目只不过是换了个‘马甲’。

许多创业公司喜欢为自己的项目贴上一个标签，这样的话不但可以吸引眼球，更能得到投资人的青睐。

虽然不能说这种做法是错误的，但这显然也不是真正的人工智能，甚至会误导其他人对于人工智能的认知。

比如许多项目在贴上人工智能标签之前非常简单，只是一些如同机器人学习，或者算法研究之类的项目，如今摇身一变全都成为了人工智能。

什么才是真正的人工智能？

我们既不是专家，也不是专门研究这种领域的学者，有没有简单的方法直接辨别什么是人工智能，什么是伪人工智能？

答案是有的。

举一个简单的例子，之前人们也尝试教计算机下国际象棋。计算机经过学习之后，与人们依然互有胜负，在最终完全战胜人类的时候，时间已经过去了10年。

而谷歌的AlphaGo，从什么都不会到围棋中不可战胜的存在只用了短短一年的时间。

由此可以看出，真正的人工智能体现在其卓越的学习能力。

如果你隔一段时间，大概3个月左右去看一个算法的进步，比如面部识别，如语音识别，如果该算法进步只是代数级，没有达到指数级，那么这种算法可能更多的是机器学习，还未达到人工智能水平。

既然已经辨别了什么是真正的人工智能，那么对于人工智能而言，什么才是最重要的。

可能有些人会说算法，有些人会说设备，有些人会说编程技术。虽然它们也是构成人工智能中重要的一环，但是这些都不是最重要的。

对于真正的人工智能而言，最重要的永远是大数据，只有拥有完整的数据，人工智能才能真正的发展起来。就像是一把宝刀，需要有一块好的磨刀石才能让它更加锐利，而大数据恰好就是这块最好的磨刀石。

就像是谷歌的AlphaGo，有人说为什么AlphaGo不去下象棋，而是只在围棋领域中称雄呢。

AlphaGo的专家则表示，不是他们不想这么做，而是无法这么做。因为在围棋中，日本人一直以来有保存棋谱的习惯，在每个棋谱上都标注了什么是第1手，什么是第100手，这样很容易被AlphaGo学习。

但是对于象棋来说，自古以来大多数都是残局。虽说残局也很精彩，但是对于AlphaGo来说，它不知道残局形成的原因，对之前的步骤一无所知，这样就会对它的认知造成障碍。

这也说明，完整的数据对于人工智能多么重要。任何抛开数据谈人工智能的，全都是耍流氓。

人工智能中的独角兽

目前，中国的大部分数据全都被BAT所掌握着，国外则是Facebook、Google、亚马逊之类的企业。对于创业者而言，想要打破数据的垄断具有相当大的挑战，但也不是没有机会。

比如说医疗数据，BAT就还没有形成垄断。金融方面数据，更多的掌握在金融公司手中，这些互联网企业也没有。

在这两个领域，不管你的技术水平如何，至少在数据方面是在同一起跑线上，这对于创业者或后进入的公司是一个难得机遇。同时，下一个巨头也有可能在这两个领域诞生。

就拿医疗来说，国外已经有许多家企业与医院达成协作，直接读取医院中的病例以及X光片或者CT片。

医生一天看10张并且分析出症状都已经是非常有经验了，而人工智能，则可以在1个小时内看10万张，效率不可同日而语。

对于医生而言，诊断病因需要基于自己的经验积累。但是对于人工智能来说这就太简单了，通过图像和最终诊断结果的闭环学习，人工智能很快就能对X光片或CT片进行病因分析。当然这一过程需要不断完善，才能提升正确性及智能化。

在国外由于隐私保护非常严密，很多数据无法开放，因此无法做到大量数据录入。

但是由于如今中国民众对于隐私保护还没有那么严格，因此中国企业还是有机会在这个领域中实现超越的。

只要

一、交通运输

1、物流

所有流动运输中的设备都通过智能标签发送定位信息、设备标识码、状态到物联网中，以便统一调度、指挥。

智能物流系统：是在智能交通系统和相关信息技术的基础上，以电子商务方式运作的现代物流服务体系。

智能物流系统：通过智能交通系统和相关信息技术解决物流作业的实时信息采集，并在一个集成的环境下，对采集的信息进行分析和处理。通过在各个物流环节中的信息传输，为物流服务提供商和客户提供详尽的信息和咨询服务的系统。智能物流系统包括：物流运输机器人（无人机、无人驾驶快递汽车）、物流导航、控制、调度。

2、城市交通

智能交通系统：是将先进的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术以及计算机技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系，而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合的运输和管理系统。

智能交通系统的应用范围：包括机场、车站客流疏导系统，城市交通智能调度系统，高速公路智能调度系统，运营车辆调度管理系统，机动车自动控制系统等。

无人驾驶汽车：特斯拉。

3、智能停车场

智能车牌识别系统主要是由：摄像头、控制程序、嵌入式硬件和停车栏杆控制系统组成。

港珠澳大桥珠海口岸配套的停车场，采用人工智能识别、导航寻车系统。包括停车场+车牌识别/卡片系统、视频车位引导+反向寻车+线上打折及缴费系统等，三个区域停车场共计18个车道，约2500个车位。由智慧城市公司打造的智慧停车系统，整合了智能硬件、视频识别、车位引导、室内定位、云平台等技术，实现了便捷停车、线上缴费、车位引导、自助寻车、动态导航等功能。

4、快递。

智能快递分捡系统、智能快递柜。

二、安全系统

1、安防监控

智能门禁系统：用人脸识别、指纹识别开门。

2、安检识别

智能安检仪：基于银河水滴自主研发的深度结构表达模型，通过大量的样本学习、训练，自动识别液体、管制刀具、枪支等违禁品并报警，辅助安检人员进行快速准确的违禁品识别，提升安检速度。

对地铁轨道与隧道进行智能巡检。该检测车打破国外技术垄断，拥有完全自主知识产权，集成钢轨及锁扣缺陷检测、钢轨内部缺陷检测、车辆限界检测、隧道环境异常检测、接触网缺陷检测、轨距检测等六大功能。

三、社会交流

1、识别系统：人脸识别、语音识别、指纹识别。

2、人机互动：图灵机器人、棋牌机器人、主持机器人、语音翻译机器人。

3、智能创作：新闻稿件写作、音乐、绘画。

四、服务系统

1、家庭服务早教机器人、儿童乐高机器人、伴侣、早教、家务、马桶、医疗保健、远程监控、盲人导航。

2、共公服务主要运用于银行、餐厅、博览馆、超市、机场等公共场所的迎宾服务，高速公路交警机器人、收费机器人。

3、智能家居

炒菜机器人、扫地僧机器人、家庭背物机器人、室内送物机器人。

五、工业机器人

1、智能检测

人工智能就是神经网络，AI芯片就是神经网络芯片。人工智能整体核心基础能力显著增强，智能传感器技术产品实现突破，设计、代工、封测技术达到国际水平，神经网络芯片实现量产并在重点领域实现规模化应用，开源开发平台初步具备支撑产业快速发展的能力。

智能检测识别信息技术，涉及光电检测、核磁共振、红外紫外、生物识别、基因检测诊断等专业技术，广泛应用于工业、交通、金融、军工、公共事业、医疗、环境监测等领域。

智能识别及分析技术的主要应用方向，包括高速机器视觉、数据智能分析等。机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。智能分析是人工智能的重要分支。

2、自动化机器人

工程挖掘机器人、水下机器人、航拍无人机、农业喷淋农药无人机，装卸机器人、水下打捞机器人、生命探测机器人、地下钻井机器人。

3、步态识别

步态识别，是指通过身体体型和行走姿态来分析人的身份，其物理基础是每个人不同的生理结构，如头型、腿骨、肌肉特点、步幅等。

目前，银河水滴拥有全球最先进的步态识别技术和最大的步态数据库。

与指纹识别、人脸识别、虹膜识别比较，步态识别最大的好处就是非接触、远距离。

中国现在已经有3000万个摄像机，并且每年增长20%，因此，在安防、安全监控方面大有作为。

当出现远距离、非配合、全视角（只有侧面和背面）、光线弱、有意遮挡面部、多次换服装等情况时，用步态识别技术进行搜检几乎是最优或唯一的选择。

六、智能围棋手

阿尔法狗（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发，其主要工作原理是“深度学习”。

2016年3月份，AlphaGo与李世石的那场围棋人机大战，在科技界和围棋界产生了深远的影响，引爆了人工智能的火花。

2017年5月其与排名第一的世界围棋冠军柯洁的对战，又将人工智能技术推到了普通公众视线中。

七、智能教育

机器人保育员、机器人讲课员、机器人教师。

八、智能视觉

航拍

五、人工智能技术主要包含哪些？

1、大数据

　　大数据，或者称之为巨量资料，指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据是AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，AI才能够不断的进行模拟演练，不断向着真正的人工智能靠拢。

　　2、计算机视觉

　　计算机视觉顾名思义，就是让计算机具备像人眼一样观察和识别的能力，更进一步的说，就是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

　　3、语音识别

　　语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。

　　语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面，国内最具代表性的企业是科大讯飞，此外还有云知声、普强信息、声智科技、GMEMS通用微科技等初创企业。

　　4、自然语言处理

　　自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分，实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等，前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语言处理的终极目标是用自然语言与计算机进行通信，使人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言。

　　针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。国内BAT、京东、科大讯飞都有涉及自然语言处理的业务，另外还出现了爱特曼、出门问问、思必驰、蓦然认知、三角兽科技、森亿智能、乂学教育、智齿客服等新兴企业。

　　5、机器学习

　　机器学习就是让机器具备人一样学习的能力，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心。

　　机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。国内专注于机器学习的公司有优必选、图灵机器人、李群自动化、极智嘉科技、Rokid等。