深入分析人工智能技術和應用，有效了解人工智能產業鏈！
近年來，物聯網、大數據、人工智能等科技熱門詞匯似乎每天都出現在科技頭條新聞中。哪種技術能更大地促進人類社會的發展？我不知道是否有人有這樣的疑問。事實上，它們都是未來的趨勢，彼此之間沒有矛盾。
有人說，在萬物互聯的時代，大數據是未來的新石油。如何理解這句話？眾所周知，物聯網技術主要是實現物理世界(現實世界)與信息世界的融合，從而獲取大量、動態、多態、相關的數據。大數據概念是對這些數據的抽象描述，通常是指大小超過傳統意義的數據，軟件工具難以捕獲、存儲、管理和分析。此外，人工智能技術是一種基于大量數據的技術，可以讓機器像人一樣思考。
說到人工智能，我們必須提到機器學習和深度學習。很多人對此不太了解。在這里，我將用一張表示集合的圖片直觀地描述三者之間的關系。
機器學習是人工智能的一個分支，深度學習是機器學習的一個分支
辨析人工智能、機器學習和深度學習技術
1、人工智能
圖2人工智能-讓機器像人一樣思考
人工智能技術是1956年提出的，被認為是21世紀三大尖端技術之一，是對人類思維和意識信息過程的模擬。人工智能的概念非常廣泛，表面上可以理解為讓機器像人一樣思考和解決問題。事實上，人工智能的核心技術包括推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移動和操作對象的能力。
通常，我們根據實力將人工智能分為以下三類：
弱人工智能：擅長單方面的人工智能。例如，有人工智能可以擊敗國際象棋世界冠軍，但它只會下棋。如果你問它如何更好地存儲硬盤上的數據，它不知道如何回答你。
強人工智能：人類級別的人工智能。強人工智能是指能夠在各個方面與人類相媲美的人工智能。它可以做人類能做的心理工作。創造強大的人工智能比創造弱的人工智能要困難得多。
超人工智能:超人工智能可以在各個方面都比人類強一點，也可以在各個方面都比人類強幾倍。業內沒有統一的說法，最終能否實現。
在計算機上實現人工智能有兩種不同的方法。一是采用傳統的編程技術，使系統呈現智能效果，而不考慮其具體結構是否與人腦相似或相同。另一種是模擬方法，它不僅取決于最終結果，而且要求其結構與人腦相似或相同。
2、機器學習
圖3機器學習常見算法圖表
機器學習調查計算機如何基于數據學習。其主要研究領域之一是計算機程序基于數據自動學習和識別復雜模式，并做出智能決策。機器學習是一門快速發展的學科。在這里，我們將介紹一些與數據挖掘相關的經典機器學習問題。
監督學習：基本上是分類的同義詞。學習中的監督來自于訓練數據集中標記的實例。
無監督學習:本質上是聚類的同義詞。由于輸入實例沒有類別標記，因此學習過程沒有監督。
半監督學習：它是一種機器學習技術。在學習模型時，它使用標記和未標記的例子。在一種方法中，標記的例子用于學習模型，而未標記的例子用于改善類別邊界。
主動學習：它是一種讓用戶在學習過程中發揮主動作用的機器學習方法。主動學習方法可能要求用戶標記可能來自未標記的實例集或由學習程序合成的實例。限制可標記的實例數量的目的是通過積極從用戶那里獲取知識來提高模型的質量。
3、深度學習
圖4深度學習是一種新的思維方式
深度學習是機器學習研究中的一個新領域。它的動機是建立和模擬人腦分析學習的神經網絡。它模仿人腦的機制來解釋數據，如圖像、聲音和文本。深度學習的概念起源于人工神經網絡的研究。多層傳感器含有多隱層，是一種深度學習結構。通過結合低層特征，深度學習形成更抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征。晦澀難懂的概念有點難以理解，但在它的寒冷背后，有著深遠的應用場景和未來。
目前，經過深度學習和技術訓練的機器在識別圖像時比人類更好，如識別貓、血液中的癌細胞特征和MRI掃描圖像中的腫瘤。
通常，我們將人工智能產業鏈分為三個核心環節：人工智能基礎技術、人工智能算法平臺和人工智能應用。接下來，讓我們解釋一下人工智能產業鏈。
圖5人工智能產業鏈三層結構
1、人工智能基礎技術
人工智能的基礎技術主要是大數據管理和云計算。經過近年來的發展，國內大數據管理和云計算技術已逐漸從一個新的領域轉變為公共服務的基礎平臺?；A技術為人工智能技術的實現和應用的實施提供了基本的背景保障，也是實現所有人工智能技術和應用的前提。
根據不同的使用層次，云計算分為基礎設施，即服務(IaaS)、平臺即服務(PaaS)和軟件一起服務(SaaS)。
IaaS：它分為三種形式：公共云、私有云和混合云。為消費者提供的服務是使用所有設施，包括處理器、存儲、網絡等基本計算資源。用戶可以部署和操作任何軟件，包括操作系統和應用程序。
PaaS：以SaaS模式向用戶提交軟件研發平臺作為服務。
SaaS：為客戶提供的服務是運營商在云計算基礎設施上運行的應用程序，用戶可以通過瀏覽器等各種設備訪問客戶端界面。
目前，阿里云、騰訊云、華為云、百度云等是國內云計算的關鍵參與力。
2.人工智能算法平臺平臺
與基礎技術提供平臺不同，人工智能技術平臺主要關注機器學習、模式識別和人機交互，包括機器視覺、指紋識別、人臉識別、視網膜識別、虹膜識別、掌紋識別、專家系統、自動規劃、智能搜索、定理證明、游戲、自動程序設計、智能控制、機器人學、語言和圖像理解和遺傳編程。
文章前半部分詳細描述了機器學習，這里就不贅述了。
模式識別：模式識別是通過計算機數學方法研究模式的自動處理和判斷。它側重于信號、圖像、語音、文本、指紋等非直觀數據的處理，如語音識別、人臉識別等，通過提取相關特征來實現一定的目標。文本識別、語音識別、指紋識別和圖像識別都屬于模式識別的場景應用程序。
人機交互：人機交互是研究系統與用戶之間交互關系的知識。該系統可以是各種機器、計算機系統和軟件。在應用層面，它不僅包括人與系統的語音交互，還包括人與機器人實體的物理交互。
目前，國內人工智能技術平臺主要集中在計算機視覺、語音識別和語言技術處理領域，包括科大訊飛、格靈深瞳、捷通華盛（靈云）、地平線、SenseTime、永洪科技、曠視科技、云知聲等。
3.人工智能應用
人工智能應用涉及特殊和通用兩個方面，這也是機器學習、模式識別和人機交互三種人工智能技術的實現形式。目前，我國人工智能應用正處于從專業應用向通用應用過渡的發展階段。
其中，特殊領域的應用涵蓋了國內大多數人工智能應用，包括人臉識別、語音識別和服務機器人；一般領域的應用側重于醫療、智能家居、金融等方面。
(1)智能機器人
圖6智能機器人-人類的好伴侶
由于工業發展和智能生活的需要，國內智能機器人產業的研發主要集中在三個方面：家庭機器人、工業和企業服務和智能助理。
其中，依托政策背景和市場需求，工業和企業服務機器人研發企業正處于相對發達的發展階段。代表性企業包括新松機器人、大疆、博實股份、優愛寶機器人、Slamtec等。
在上述三類中，從事家用機器人和智能助手的企業占絕大多數，涉及近300家國內企業。
具有代表性的家庭機器人企業包括：優先選擇，Rokid、公子小白機器人、北冥星眼、極端思維智能技術等。
代表性企業的智能助手包括：百度、小i機器人、圖靈機器人、優選、北冥星眼Galaxyeyeyeye、蘿卜科技等。
(2)智能家居
圖7人工智能使你的房子更聰明
人工智能在智能家居中的應用也很受歡迎。以海爾和美的為代表的傳統家電企業依托自身的渠道、技術和配套產品優勢，建立了實體智能家居產品生態系統。以阿里巴巴、騰訊、京東、小米、樂視等互聯網企業為代表的公司通過各自平臺的數據和終端資源提供不同的軟硬件服務。
總的來說，由于市場分類、技術類型和數據積累的不同，智能家居和物聯網其他細分領域的企業提供了差異化的解決方案。在既定的市場中，沒有絕對意義上的排斥競爭，企業之間的合作整合也很強。
互聯網企業：阿里小智、QQ物聯、京東微聯、小米、樂視樂居家等。
傳統家電企業：海爾U：
、美的M-Smart等。
技術解決方案提供商：歐瑞博、科沃斯broadlink、感居物聯網、風向標技術等。
(3)智能醫療
圖8智能醫療緩解了醫患矛盾，解決了人類更多的困難雜癥
目前，我國智能醫學領域的研究主要集中在醫療機器人、醫療解決方案和生命科學領域。
由于起步較晚和技術門檻的限制，與國際一線水平相比，國內醫療機器人的研發水平和普及率仍存在一定差距。這些企業主要集中在手術機器人和康復機器人兩個領域。
在醫療解決方案方面，以騰訊、阿里巴巴、百度、科大訊飛為代表的公司通過與政府和醫療機構的合作，為腦科學、疾病防治和醫療信息數據提供智能解決方案。
在生命科學領域，研究的重點是以基因和細胞檢測為代表的前沿研究領域，包括華大基因、碳云智能和貝瑞和康。
新松機器人、博實股份、妙手機器人、景和技創等醫療機器人代表企業。
騰訊、阿里巴巴、百度、科大訊飛等醫療解決方案代表企業。
華大基因、碳云智能、貝瑞和康、安諾優達、聯合基因、北科生物等生命科學代表企業。
國內人工智能產業鏈的基本技術鏈已經建立和成熟。人工智能技術和應用集中在人臉和圖像識別、語音助手、智能生活等特殊領域的場景解決方案上。就趨勢而言，未來國內人工智能領域的差異化競爭和突破將主要集中在人工智能相關技術的突破和應用場景的升級上。
