人工智能五大技术盘点

【产业链图谱 | 人工智能产业链图谱_人工智能产业链全景图】

【研究报告 | 人工智能行业研究报告】

       摘要: 得益于核心技术的快速发展，近几年人工智能领域取得了许多重大突破, 其商业模式和产业应用也不断创新。2017年，我国人工智能企业累计超过600家，市场规模达到216.9亿元，投融资规模达到1800亿元，人工智能还被写入了本年度的政府工作报告，上升为国家战略。在技术突破、资本青睐与国家支持的“三重”利好下，人工智能逐步渗透到人们日常的方方面面之中，成为我们工作生活不可或缺的重要部分。人工智能如此重要，那么人工智能到底是什么?什么样的基础技术支撑着人工智能的发展?

　　人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的科学。人工智能以机器学习为核心，通过算法不断缩小函数模型与真实结果之间的误差，使机器能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务。按照基本架构可以将人工智能划分三个层次：基础层、技术层和应用层。上游的基础层主要包括芯片、GPU、传感器、大数据、云计算等，代表着人工智能的核心驱动力——算法、数据、算力，大量的数据和高效的算力用于支撑深度学习算法的实现。下游的应用层就是人工智能的产业应用，包括具体产品和解决方案，可以运用到各种领域和场景中。中间的技术层是最为关键的链接环节，通过不同算法建立模型为应用层的实现提供技术。下面本文将对人工智能的五大核心技术进行梳理。

　　语音识别

　　语音识别是指将人类的语音转换成计算机能够识别和理解的文本或命令。语音识别系统主要包含四个部分：特征提取、声学模型、语言模型和解码器。首先要对采集到的声音信号进行滤波、端点检测、分帧、预加重等预处理工作，把要分析的信号从原始信号中提取出来;将反映语音信号特征的关键参数形成特征向量序列;声学模型中根据声学特性计算每一个特征向量在声学特征上的得分;而语言模型则根据语言学相关的理论，计算该声音信号对应可能词组序列的概率;最后根据已有的字典，对词组序列进行解码，得到对应的文本或命令。语音识别是人工智能领域最早成熟的技术，近几年随着深度学习技术的突破和麦克风矩阵的发展，语音识别准确率大幅提升，广泛应用于客服、教育、医疗、智能驾驶、智能家居、智能硬件等诸多领域。

　　自然语言处理

　　如果说语音识别是计算机理解人类语言的技术基础，那自然语言处理就是实现人机交互的技术基础。自然语言处理技术是语音识别技术的“升级版”。自然语言处理(NLP)使用和支持文本分析，通过统计和机器学习的方法促进对句子结构和意义、情绪和意图的理解。Microsoft Word中的拼写检查功能是NLP技术最基础的应用，此外NLP技术还应用于呼叫中心、信息检索、网络爬虫、机器翻译、问答系统，推荐系统、金融交易等领域。

　　图像识别

　　图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术，流程包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。图像识别分为生物识别、物体与场景识别和视频识别。图像识别可以运用到硬件、安防、互联网、金融、驾驶、零售、医疗、物流等不同垂直行业。在实际的运用当中，由于数据可得性、算法成熟度、服务的容错率等因素的影响，在各个行业的落地速度出现明显分化，移动互联网、安防领域领跑，零售、物流领域跟进，医疗、无人驾驶领域则发展较慢。

　　知识图谱

　　知识图谱首先要将海量的信息转变成结构化的数据，形成语义知识库，通过知识间的对应关系形成一个网状的知识结构，让机器通过梳理这些关系建立认知能力，从而自动形成新的知识。构建知识图谱的过程本质是机器在大量数据中寻找规律，建立逻辑推理的能力。人工智能在一个行业得到应用的前提，就是要让机器建立起对应行业和场景的认知，形成行业知识图谱。可以说，知识图谱是人工智能发展的基石。目前，知识图谱已经在搜索推荐、问答系统、金融投资、法律决策、医疗诊断等垂直领域有了广泛应用。

　　机器学习

　　机器学习是通过算法使计算机在海量数据中找到规则，基于这些规则做出预测和判断。实质是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。机器学习的算法种类非常多，包括决策树学习、归纳逻辑程序设计、聚类分析、强化学习、贝叶斯网络等。其中，神经网络是机器学习算法的关键部分。神经网络通过模拟人类大脑，教计算机以人类的方式理解和认识事物。机器学习与语音识别、自然语言处理、图像识别、数据挖掘等技术有着很深的联系，所以该技术的应用范围更加广泛，特别是在自动驾驶、制造业、金融、零售等领域的运用大大提高了行业运行效率，广受好评。

　　结语

　　人工智能是新科技革命浪潮中最具颠覆性的技术，它的发展关系到未来的世界战略力量格局和国家经济发展图景,各国都认识到发展这一技术的重大意义,纷纷从国家层面进行布局。我们要把握住人工智能带来的历史机遇, 积极促进人工智能技术创新，抢占全球人工智能产业的制高点，带动国家竞争力的跨越式发展。