深入分析人工智能技术和应用，有效了解人工智能产业链！
近年来，物联网、大数据、人工智能等科技热门词汇似乎每天都出现在科技头条新闻中。哪种技术能更大地促进人类社会的发展？我不知道是否有人有这样的疑问。事实上，它们都是未来的趋势，彼此之间没有矛盾。
有人说，在万物互联的时代，大数据是未来的新石油。如何理解这句话？众所周知，物联网技术主要是实现物理世界(现实世界)与信息世界的融合，从而获取大量、动态、多态、相关的数据。大数据概念是对这些数据的抽象描述，通常是指大小超过传统意义的数据，软件工具难以捕获、存储、管理和分析。此外，人工智能技术是一种基于大量数据的技术，可以让机器像人一样思考。
说到人工智能，我们必须提到机器学习和深度学习。很多人对此不太了解。在这里，我将用一张表示集合的图片直观地描述三者之间的关系。
机器学习是人工智能的一个分支，深度学习是机器学习的一个分支
辨析人工智能、机器学习和深度学习技术
1、人工智能
图2人工智能-让机器像人一样思考
人工智能技术是1956年提出的，被认为是21世纪三大尖端技术之一，是对人类思维和意识信息过程的模拟。人工智能的概念非常广泛，表面上可以理解为让机器像人一样思考和解决问题。事实上，人工智能的核心技术包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作对象的能力。
通常，我们根据实力将人工智能分为以下三类：
弱人工智能：擅长单方面的人工智能。例如，有人工智能可以击败国际象棋世界冠军，但它只会下棋。如果你问它如何更好地存储硬盘上的数据，它不知道如何回答你。
强人工智能：人类级别的人工智能。强人工智能是指能够在各个方面与人类相媲美的人工智能。它可以做人类能做的心理工作。创造强大的人工智能比创造弱的人工智能要困难得多。
超人工智能:超人工智能可以在各个方面都比人类强一点，也可以在各个方面都比人类强几倍。业内没有统一的说法，最终能否实现。
在计算机上实现人工智能有两种不同的方法。一是采用传统的编程技术，使系统呈现智能效果，而不考虑其具体结构是否与人脑相似或相同。另一种是模拟方法，它不仅取决于最终结果，而且要求其结构与人脑相似或相同。
2、机器学习
图3机器学习常见算法图表
机器学习调查计算机如何基于数据学习。其主要研究领域之一是计算机程序基于数据自动学习和识别复杂模式，并做出智能决策。机器学习是一门快速发展的学科。在这里，我们将介绍一些与数据挖掘相关的经典机器学习问题。
监督学习：基本上是分类的同义词。学习中的监督来自于训练数据集中标记的实例。
无监督学习:本质上是聚类的同义词。由于输入实例没有类别标记，因此学习过程没有监督。
半监督学习：它是一种机器学习技术。在学习模型时，它使用标记和未标记的例子。在一种方法中，标记的例子用于学习模型，而未标记的例子用于改善类别边界。
主动学习：它是一种让用户在学习过程中发挥主动作用的机器学习方法。主动学习方法可能要求用户标记可能来自未标记的实例集或由学习程序合成的实例。限制可标记的实例数量的目的是通过积极从用户那里获取知识来提高模型的质量。
3、深度学习
图4深度学习是一种新的思维方式
深度学习是机器学习研究中的一个新领域。它的动机是建立和模拟人脑分析学习的神经网络。它模仿人脑的机制来解释数据，如图像、声音和文本。深度学习的概念起源于人工神经网络的研究。多层传感器含有多隐层，是一种深度学习结构。通过结合低层特征，深度学习形成更抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征。晦涩难懂的概念有点难以理解，但在它的寒冷背后，有着深远的应用场景和未来。
目前，经过深度学习和技术训练的机器在识别图像时比人类更好，如识别猫、血液中的癌细胞特征和MRI扫描图像中的肿瘤。
通常，我们将人工智能产业链分为三个核心环节：人工智能基础技术、人工智能算法平台和人工智能应用。接下来，让我们解释一下人工智能产业链。
图5人工智能产业链三层结构
1、人工智能基础技术
人工智能的基础技术主要是大数据管理和云计算。经过近年来的发展，国内大数据管理和云计算技术已逐渐从一个新的领域转变为公共服务的基础平台。基础技术为人工智能技术的实现和应用的实施提供了基本的背景保障，也是实现所有人工智能技术和应用的前提。
根据不同的使用层次，云计算分为基础设施，即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件一起服务(SaaS)。
IaaS：它分为三种形式：公共云、私有云和混合云。为消费者提供的服务是使用所有设施，包括处理器、存储、网络等基本计算资源。用户可以部署和操作任何软件，包括操作系统和应用程序。
PaaS：以SaaS模式向用户提交软件研发平台作为服务。
SaaS：为客户提供的服务是运营商在云计算基础设施上运行的应用程序，用户可以通过浏览器等各种设备访问客户端界面。
目前，阿里云、腾讯云、华为云、百度云等是国内云计算的关键参与力。
2.人工智能算法平台平台
与基础技术提供平台不同，人工智能技术平台主要关注机器学习、模式识别和人机交互，包括机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、游戏、自动程序设计、智能控制、机器人学、语言和图像理解和遗传编程。
文章前半部分详细描述了机器学习，这里就不赘述了。
模式识别：模式识别是通过计算机数学方法研究模式的自动处理和判断。它侧重于信号、图像、语音、文本、指纹等非直观数据的处理，如语音识别、人脸识别等，通过提取相关特征来实现一定的目标。文本识别、语音识别、指纹识别和图像识别都属于模式识别的场景应用程序。
人机交互：人机交互是研究系统与用户之间交互关系的知识。该系统可以是各种机器、计算机系统和软件。在应用层面，它不仅包括人与系统的语音交互，还包括人与机器人实体的物理交互。
目前，国内人工智能技术平台主要集中在计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域，包括科大讯飞、格灵深瞳、捷通华盛（灵云）、地平线、SenseTime、永洪科技、旷视科技、云知声等。
3.人工智能应用
人工智能应用涉及特殊和通用两个方面，这也是机器学习、模式识别和人机交互三种人工智能技术的实现形式。目前，我国人工智能应用正处于从专业应用向通用应用过渡的发展阶段。
其中，特殊领域的应用涵盖了国内大多数人工智能应用，包括人脸识别、语音识别和服务机器人；一般领域的应用侧重于医疗、智能家居、金融等方面。
(1)智能机器人
图6智能机器人-人类的好伴侣
由于工业发展和智能生活的需要，国内智能机器人产业的研发主要集中在三个方面：家庭机器人、工业和企业服务和智能助理。
其中，依托政策背景和市场需求，工业和企业服务机器人研发企业正处于相对发达的发展阶段。代表性企业包括新松机器人、大疆、博实股份、优爱宝机器人、Slamtec等。
在上述三类中，从事家用机器人和智能助手的企业占绝大多数，涉及近300家国内企业。
具有代表性的家庭机器人企业包括：优先选择，Rokid、公子小白机器人、北冥星眼、极端思维智能技术等。
代表性企业的智能助手包括：百度、小i机器人、图灵机器人、优选、北冥星眼Galaxyeyeyeye、萝卜科技等。
(2)智能家居
图7人工智能使你的房子更聪明
人工智能在智能家居中的应用也很受欢迎。以海尔和美的为代表的传统家电企业依托自身的渠道、技术和配套产品优势，建立了实体智能家居产品生态系统。以阿里巴巴、腾讯、京东、小米、乐视等互联网企业为代表的公司通过各自平台的数据和终端资源提供不同的软硬件服务。
总的来说，由于市场分类、技术类型和数据积累的不同，智能家居和物联网其他细分领域的企业提供了差异化的解决方案。在既定的市场中，没有绝对意义上的排斥竞争，企业之间的合作整合也很强。
互联网企业：阿里小智、QQ物联、京东微联、小米、乐视乐居家等。
传统家电企业：海尔U：
、美的M-Smart等。
技术解决方案提供商：欧瑞博、科沃斯broadlink、感居物联网、风向标技术等。
(3)智能医疗
图8智能医疗缓解了医患矛盾，解决了人类更多的困难杂症
目前，我国智能医学领域的研究主要集中在医疗机器人、医疗解决方案和生命科学领域。
由于起步较晚和技术门槛的限制，与国际一线水平相比，国内医疗机器人的研发水平和普及率仍存在一定差距。这些企业主要集中在手术机器人和康复机器人两个领域。
在医疗解决方案方面，以腾讯、阿里巴巴、百度、科大讯飞为代表的公司通过与政府和医疗机构的合作，为脑科学、疾病防治和医疗信息数据提供智能解决方案。
在生命科学领域，研究的重点是以基因和细胞检测为代表的前沿研究领域，包括华大基因、碳云智能和贝瑞和康。
新松机器人、博实股份、妙手机器人、景和技创等医疗机器人代表企业。
腾讯、阿里巴巴、百度、科大讯飞等医疗解决方案代表企业。
华大基因、碳云智能、贝瑞和康、安诺优达、联合基因、北科生物等生命科学代表企业。
国内人工智能产业链的基本技术链已经建立和成熟。人工智能技术和应用集中在人脸和图像识别、语音助手、智能生活等特殊领域的场景解决方案上。就趋势而言，未来国内人工智能领域的差异化竞争和突破将主要集中在人工智能相关技术的突破和应用场景的升级上。
