發布日期：2022-10-09 點擊率：81
人工智能作為當下科技領域最熱門的技術，吸引了眾多行內和行外人士的關注。但是，每天我們關注的信息多是人工智能領域的投融資行情、人工智能獨角獸企業的動態、科技巨頭對人工智能領域的布局、人工智能領域的技術研發情況等，很少靜下來心來對人工智能產業鏈進行梳理，但是若要對人工智能有更深入更長遠的關注，首先就要對人工智能產業鏈進行清晰的梳理。
接下來小編會整理一個系列文章，詳細梳理人工智能產業鏈，包括AI技術、底層硬件（AI芯片、視覺傳感器）、應用領域（智能家居、智能硬件、機器人、自動駕駛、行業應用）三大部分，讓大家對人工智能產業有一個全面、清晰的認識。
目前，AI技術包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理、機器學習、大數據五大部分。
計算機視覺
計算機視覺顧名思義，就是讓計算機具備像人眼一樣觀察和識別的能力，更進一步的說，就是指用攝像機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。
那么計算機視覺和人工智能是什么聯系呢？
作為一個科學學科，計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取“信息”的人工智能系統。計算機視覺目前還主要停留在圖像信息表達和物體識別階段，人工智能更強調推理和決策。
目前計算機視覺主要應用在安防攝像頭、交通攝像頭、無人駕駛、無人機、金融、醫療等方面。國內代表性公司有海康威視、大華股份等傳統大公司，還有商湯科技、云從科技、依圖科技以及曠視科技等獨角獸企業，還有思嵐科技、速感科技、閱面科技、云天勵飛、Yi+、圖漾信息、碼隆科技、格靈深瞳、Insta360等創業企業。
語音識別
語音識別技術就是讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉變為相應的文本或命令的高新技術。語音識別技術主要包括特征提取技術、模式匹配準則及模型訓練技術三個方面。語音識別是人機交互的基礎，主要解決讓機器聽清楚人說什么的難題。人工智能目前落地最成功的就是語音識別技術。
語音識別目前主要應用在車聯網、智能翻譯、智能家居、自動駕駛方面，國內最具代表性的企業是科大訊飛，此外還有云知聲、普強信息、聲智科技、GMEMS通用微科技等初創企業。
自然語言處理
自然語言處理大體包括了自然語言理解和自然語言生成兩個部分，實現人機間自然語言通信意味著要使計算機既能理解自然語言文本的意義，也能以自然語言文本來表達給定的意圖、思想等，前者稱為自然語言理解，后者稱為自然語言生成。自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。自然語言處理的終極目標是用自然語言與計算機進行通信，使人們可以用自己最習慣的語言來使用計算機，而無需再花大量的時間和精力去學習不很自然和習慣的各種計算機語言。
針對一定應用，具有相當自然語言處理能力的實用系統已經出現，典型的例子有：多語種數據庫和專家系統的自然語言接口、各種機器翻譯系統、全文信息檢索系統、自動文摘系統等。國內BAT、京東、科大訊飛都有涉及自然語言處理的業務，另外還出現了愛特曼、出門問問、思必馳、驀然認知、三角獸科技、森億智能、乂學教育、智齒客服等新興企業。
機器學習
機器學習就是讓機器具備人一樣學習的能力，專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，它是人工智能的核心。
機器學習已經有了十分廣泛的應用，例如：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人運用。國內專注于機器學習的公司有優必選、圖靈機器人、李群自動化、極智嘉科技、Rokid等。
大數據
大數據，或者稱之為巨量資料，指的是需要全新的處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。也就是說，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。大數據是AI智能化程度升級和進化的基礎，擁有大數據，AI才能夠不斷的進行模擬演練，不斷向著真正的人工智能靠攏。
編輯視點
計算機視覺、語音識別、自然語言處理、機器學習、大數據五大技術是相輔相成、交叉關聯的，同時不同的應用層面又各有所側重。從這五大技術不難看出人工智能技術的復雜，以及技術進步所要克服的重重困難。
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