十大人工智能技術(shù)（十大人工智能技術(shù)排名）

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本文目錄:

• 1、人工智能有哪些核心技術(shù)？

• 2、人工智能的十大行業(yè)

• 3、2021人工智能十大關(guān)鍵詞

• 4、人工智能技術(shù)

一、人工智能有哪些核心技術(shù)？

1 計(jì)算機(jī)視覺。

計(jì)算機(jī)視覺是指計(jì)算機(jī)能從圖像中識別出物體、場景和活動的能力。

它有著廣泛的應(yīng)用，包括了醫(yī)療的成像分析，用作疾病預(yù)測、診斷和治療；人臉識別；安防和監(jiān)控領(lǐng)域用來識別嫌疑人；在購物方面，消費(fèi)者可以用智能手機(jī)拍攝產(chǎn)品以獲得更多的購物選擇。

2 機(jī)器學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)是指計(jì)算機(jī)系統(tǒng)無須遵照顯示的程序指令，而是依靠數(shù)據(jù)來提升自身性能的能力。

它的應(yīng)用也很廣泛，主要針對產(chǎn)生龐大數(shù)據(jù)的活動，比如銷售預(yù)測，庫存管理，石油和天然氣勘探，以及公告衛(wèi)生等。

3 自然語言處理。

它是指計(jì)算機(jī)能夠像人類一樣擁有文本的處理能力。

舉例來說，就是在許多封電子郵件中，以機(jī)器學(xué)習(xí)為驅(qū)動的分類方法，來判別一封郵件是否屬于垃圾郵件。

4 機(jī)器人

將機(jī)器視覺、自動規(guī)劃等認(rèn)知技術(shù)整合至極小卻高性能的傳感器、制動器以及設(shè)計(jì)巧妙的硬件中，這就形成了機(jī)器人，它有能力跟人類一起工作。

例如無人機(jī)，以及在車間為人類分擔(dān)工作的“cobots”等。

5 語音識別

語音識別主要是關(guān)注自動且準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)錄人類的語音技術(shù)。

語音識別的主要應(yīng)用包括醫(yī)療聽寫、語音書寫、電腦系統(tǒng)聲控、電話客服等。最近推出了一個(gè)允許用戶通過語音下單的移動APP。

二、人工智能的十大行業(yè)

人工智能在應(yīng)用領(lǐng)域方面，包括機(jī)器翻譯，智能控制，專家系統(tǒng)，機(jī)器人學(xué)，語言和圖像理解，遺傳編程機(jī)器人工廠，自動程序設(shè)計(jì)，航天應(yīng)用，龐大的信息處理，儲存與管理，執(zhí)行化合生命體無法執(zhí)行的或復(fù)雜或規(guī)模龐大的任務(wù)等等

三、2021人工智能十大關(guān)鍵詞

2021年，人工智能在政策、技術(shù)、應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)等方面呈現(xiàn)哪些特點(diǎn)，未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展的趨勢和研判？中國信通院云計(jì)算與大數(shù)據(jù)研究所牽頭梳理《2021人工智能十大關(guān)鍵詞》，為政產(chǎn)學(xué)研用各方提供參考。

01可信AI

可信AI是解決人工智能信任問題的關(guān)鍵?？尚湃斯ぶ悄苁锹鋵?shí)人工智能治理的重要實(shí)踐，深入到企業(yè)內(nèi)部管理、研發(fā)、運(yùn)營等環(huán)節(jié)，將相關(guān)抽象要求轉(zhuǎn)化為實(shí)踐所需的具體能力要求，從而提升 社會 對人工智能的信任程度。

02工程化

AI工程化成為從學(xué)術(shù)向行業(yè)應(yīng)用的核心環(huán)節(jié)。工程化讓AI應(yīng)用從小作坊的手工模式走向大工廠的流水線模式的核心支撐。對企業(yè)來說，AI工程化成為超越算法研發(fā)的更大瓶頸，人工智能工程化主要包括以下環(huán)節(jié)：完備易用的工具產(chǎn)品體系、高效協(xié)作的運(yùn)維管理實(shí)踐、全面可控的安全治理、凝聚共識的產(chǎn)業(yè)鏈支撐。

03大模型

超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型在海量通用數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)先學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，能有效緩解AI領(lǐng)域通用數(shù)據(jù)的激增與專用數(shù)據(jù)匱乏的矛盾，具備通用智能的雛形。

預(yù)訓(xùn)練大模型普適性強(qiáng)，可滿足垂直行業(yè)的共性需求。預(yù)訓(xùn)練大模型遷移性好，可滿足典型產(chǎn)品的技術(shù)要求。大模型承上啟下，深刻影響底層技術(shù)和上層應(yīng)用的發(fā)展；向下驅(qū)動數(shù)據(jù)技術(shù)和計(jì)算架構(gòu)能力的提升，支撐模型訓(xùn)練、部署和優(yōu)化，向上支撐上層應(yīng)用的服務(wù)轉(zhuǎn)型。

此外，大模型多方向問題亟待解決，生態(tài)建設(shè)不容小覷。未來預(yù)訓(xùn)練大模型將重點(diǎn)解決應(yīng)用、可信、跨學(xué)科合作、資源不平衡和開放共享等問題。

04人臉安全

人臉識別需要合理應(yīng)用以增進(jìn) 社會 信任。 社會 各界對人臉識別的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)廣泛關(guān)注，需要正確、合理的使用人臉識別，并找到安全、泄露隱私等風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng) 社會 對人臉識別技術(shù)的應(yīng)用和信任。

05治理

人工智能治理正在從倫理原則走向法律規(guī)制。人工智能治理的過程是各主體對人工智能研究、開發(fā)、生產(chǎn)和應(yīng)用中出現(xiàn)的安全、發(fā)展、公平和爭議等問題，通過運(yùn)營法律、倫理、技術(shù)手段進(jìn)行協(xié)調(diào)、處理、監(jiān)管和規(guī)范的過程。目前，人工智能治理已逐步從倫理原則等軟性約束，邁向全面具有可操作性的法律規(guī)制的新階段。全球人工智能治理路徑包括系統(tǒng)化規(guī)制和場景化立法規(guī)制同步 探索 。未來，人工智能規(guī)制和數(shù)據(jù)治理緊密結(jié)合將是重要趨勢。

06超級自動化

超級自動化加速企業(yè)、政務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)與機(jī)器人流程自動化（RPA）技術(shù)的深度融合，是企業(yè)、政務(wù)等各類工作場景實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重點(diǎn) 探索 方向。人力成本上升，數(shù)字化升級需求增高，信息化、數(shù)字化、智能化形成聯(lián)動態(tài)勢，RPA技術(shù)充當(dāng)起新興技術(shù)落地應(yīng)用的重要載體，超級自動化未來將成為工作常態(tài)

07MLOps

MLOps開始在大型企業(yè)部署實(shí)踐。機(jī)器學(xué)習(xí)模型管理實(shí)踐和標(biāo)準(zhǔn)流程，銜接模型的開發(fā)、部署和運(yùn)維，涉及算法、業(yè)務(wù)及運(yùn)維團(tuán)隊(duì)，旨在提升模型生命流程的開發(fā)、部署、運(yùn)維效率，促進(jìn)模型規(guī)模化落地應(yīng)用。產(chǎn)業(yè)對開發(fā)、運(yùn)維、權(quán)限管控、數(shù)據(jù)隱私、安全性和審計(jì)等企業(yè)級需求關(guān)注度極度提高。據(jù)統(tǒng)計(jì)，56%的企業(yè)在管理、安全和審計(jì)等方面存在困難。自2019年起，MLOps連續(xù)兩年進(jìn)入Gartner數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)成熟度曲線，并被視為AI工程化的重要內(nèi)容。MLOps將與DevOps、DataOps協(xié)調(diào)聯(lián)通、互相賦能。

08知識計(jì)算

知識計(jì)算解決產(chǎn)業(yè)對知識獲取和應(yīng)用需求問題。采用知識驅(qū)動+數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能算法，為新一代人工智能提供解決方案，努力解決人工智能與行業(yè)知識結(jié)合、從感知智能到認(rèn)知智能的產(chǎn)業(yè)需求。

09多模態(tài)融合

多場景下的多模態(tài)交互成為提升應(yīng)用性能的重點(diǎn)。以多模態(tài)融合技術(shù)為核心的感知、交互和智慧協(xié)同能力，不斷支撐各類終端和應(yīng)用的智能化水平提升。

10行業(yè)融合

人工智能與金融、醫(yī)療等行業(yè)深度融合走向深水區(qū)。金融和醫(yī)療等行業(yè)從政策保障、技術(shù)儲備、生產(chǎn)應(yīng)用、能力輸出、安全合規(guī)等方面，全面布局人工智能應(yīng)用。金融行業(yè)：智能化成為金融 科技 布局的重點(diǎn)方向，2020年銀行信息 科技 投入達(dá)到2017億元，同比增強(qiáng)超過25%。金融機(jī)構(gòu)通過擴(kuò)大 科技 團(tuán)隊(duì)、建設(shè)基礎(chǔ)能力、提供基礎(chǔ)應(yīng)用、賦能已有場景、建立促進(jìn)和保障機(jī)制，全方面進(jìn)行AI體系建設(shè)。醫(yī)療行業(yè)：人工智能在疫情防控與復(fù)工復(fù)產(chǎn)中發(fā)揮重大作用，在新藥研發(fā)、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測等生物化學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用成果明顯。

樂天智谷

國際智能 科技 創(chuàng)新谷

樂天智谷是廣州市攻城拔寨重點(diǎn)項(xiàng)目、2019年廣州市提質(zhì)增效試點(diǎn)園區(qū)、廣州市中小企業(yè)服務(wù)站。項(xiàng)目位于廣州市海珠區(qū)科韻南路與新滘東路交界處，區(qū)域所在是廣州人工智能與數(shù)字經(jīng)濟(jì)試驗(yàn)區(qū)琶洲核心片區(qū)、琶洲高新區(qū)，是粵港澳大灣區(qū) 科技 創(chuàng)新走廊重要的支點(diǎn)。

園區(qū)以人工智能、5G技術(shù)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、物聯(lián)網(wǎng)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，為入園企業(yè)提供全生命周期創(chuàng)新孵化服務(wù)和資源協(xié)同對接服務(wù)，并促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的資源共享、共融、互生。

“粵港澳青創(chuàng)灣”創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)基地（以下簡稱：青創(chuàng)灣基地）于2018年9月開始在海珠區(qū)委統(tǒng)戰(zhàn)部、區(qū)科工商信局的指導(dǎo)下籌建，由澳門青年領(lǐng)袖周王安先生發(fā)起，整合廣州、深圳及港澳臺地區(qū)30多個(gè)社團(tuán)與港澳地區(qū)高校和科研院所、專家團(tuán)隊(duì)建立戰(zhàn)略合作及密切協(xié)作關(guān)系，匯聚了包含宏觀經(jīng)濟(jì)政策、 科技 創(chuàng)新服務(wù)、智能 科技 產(chǎn)業(yè)、新商業(yè)社群運(yùn)營的各領(lǐng)域的核心優(yōu)勢資源。

四、人工智能技術(shù)

工智能（Artificial Intelligence）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新技術(shù)科學(xué)。人工智能領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新技術(shù)科學(xué)。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，可以產(chǎn)出一種新的可以和人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究主要有機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

自從人工智能誕生以來，理論和技術(shù)越來越成熟，應(yīng)用領(lǐng)域在不斷的擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以把人的意識、思維的信息過程的模擬。雖然人工智能不是人的智能，但可以像人那樣思考、最終可能超過人的智能。

優(yōu)點(diǎn)：

1、在生產(chǎn)方面，效率更高且成本低廉的機(jī)器及人工智能實(shí)體代替了人的各種能力，人類的勞動力將大大被解放。

2、人類環(huán)境問題將會得到一定的改善，較少的資源可以滿足更大的需求。

3、人工智能可以提高人類認(rèn)識世界、適應(yīng)世界的能力。

缺點(diǎn)：

1、人工智能代替了人類做各種各樣的事情，人類失業(yè)率會明顯的增高，人類就會處于無依靠可生存的狀態(tài)。

2、人工智能如果不能合理利用，可能被壞人利用在犯罪上，那么人類將會陷入恐慌。

3、如果我們無法很好控制和利用人工智能，我們反而會被人工智能所控制與利用，那么人類將走向滅亡，世界也將變得慌亂。

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