人工智能可谓是当下最热门的话题，作为当下科技领域的前沿技术，众多行内和行外人士的目光都注意着人工智能技术。
就相关或准备入局的企业而言，人工智能技术发展的声势浩大，对人工智能技术深入了解并学习是基础前提。
人工智能产业链，包括AI技术、底层硬件（AI芯片、视觉传感器）、应用领域（智能家居、智能硬件、机器人、自动驾驶、行业应用）三大部分，让大家对人工智能产业有一个全面、清晰的认识。
目前，AI技术包括
计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习、大数据
五大部分。
1、计算机视觉（）
计算机视觉是指让计算机具备像人眼一样观察和识别的能力。简单来说，就是使用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，进一步处理图像，使其更适合人眼观察或传送给仪器检测。计算机视觉与人工智能的关系在于，它试图建立能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统。
目前，计算机视觉主要应用在安防摄像头、交通摄像头、无人驾驶、无人机、金融、医疗等领域。
2、语音识别技术
语音识别技术是一种让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应文本或命令的高新技术。它是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。
在人工智能领域中，语音识别与人脸识别、自然语言处理等技术一起，为人们提供了更加智能、便捷的交互方式。
语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面，国内最具代表性的企业是科大讯飞，此外还有云知声、普强信息、声智科技、GMEMS通用微科技等初创企业。
3、自然语言处理
自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分，实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等，前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语言处理的终极目标是用自然语言与计算机进行通信，使人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言。
针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。
4、机器学习
机器学习就是让机器具备人一样学习的能力，专门研究计算机怎样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，它是人工智能的核心。
机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。
5、大数据
大数据，或者称之为巨量资料，指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据是AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，AI才能够不断地进行模拟演练，不断向着真正的人工智能靠拢。
计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习、大数据五大技术是相辅相成、交叉关联的，同时不同的应用层面又各有所侧重。从这五大技术不难看出人工智能技术的复杂，以及技术进步所要克服的重重困难。
而面对人工智能技术的发展进步，人类也要与时俱进，不断加强学习，只有掌握核心技术，才能提升企业核心竞争力，在智能时代站稳脚跟，加速成长，创造自己的价值与辉煌。（校内编辑：管锐，审核：雷雨）
