目前，AI技術包括大資料、計算機視覺、語音識別、自然語言處理、機器學習五大部分。

大資料

大資料，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、洞察力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。也就是說，從各種各樣型別的資料中，快速獲得有價值資訊的能力，就是大資料技術。大資料是AI智慧化程度升級和進化的基礎，擁有大資料，AI才能夠不斷的進行模擬演練，不斷向著真正的人工智慧靠攏。

芝麻HTTP順應大資料網際網路時代

計算機視覺、語音識別、自然語言處理、機器學習、大資料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慧技術的複雜，以及技術進步所要克服的重重困難。

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，並進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的影象。

那麼計算機視覺和人工智慧是什麼聯絡呢?

作為一個科學學科，計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從影象或者多維資料中獲取“資訊”的人工智慧系統。計算機視覺目前還主要停留在影象資訊表達和物體識別階段，人工智慧更強調推理和決策。

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、雲從科技、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、雲天勵飛、Yi+、圖漾資訊、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透過識別和理解過程把語音訊號轉變為相應的文字或命令的高新技術。語音識別技術主要包括特徵提取技術、模式匹配準則及模型訓練技術三個方面。語音識別是人機互動的基礎，主要解決讓機器聽清楚人說什麼的難題。人工智慧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、智慧翻譯、智慧家居、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、普強資訊、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訊意味著要使計算機既能理解自然語言文字的意義，也能以自然語言文字來表達給定的意圖、思想等，前者稱為自然語言理解，後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慧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訊，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:多語種資料庫和專家系統的自然語言介面、各種機器翻譯系統、全文資訊檢索系統、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、森億智慧、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效能，它是人工智慧的核心。

機器學習已經有了十分廣泛的應用，例如:資料探勘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜尋引擎、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、戰略遊戲和機器人運用。國內專注於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。

在不久的將來，多智時代一定會徹底走入我們的生活，有興趣入行未來前沿產業的朋友，可以收藏多智時代，及時**人工智慧、大資料、雲計算和物聯網的前沿資訊和基礎知識，讓我們一起攜手，引領人工智慧的未來!

一、採集：感測器—資訊採集

二、處理：CPU—各種演算法、架構、系統

三、輸出：像人一樣行動

四、儲存：NORFLASH、NANDFLASH、ONENANDFLASH、DDR1、DDR2、DDR3----。儲存內容的壓縮、儲存、解壓縮。

五、顯示：虛擬現實VR、增強型虛擬現實AR。

六、通訊：超級寬頻。萬物互聯。

七、電源：醫療器械專用開關電源、工業控制專業開關電源、車載&無人駕駛&無人機專用開關電源。

人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“複雜工作”的理解是不同的。

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