人工智能也就是AI，通過人工智能可以實現(xiàn)很多具備智能化的應用。為增進大家對人工智能的認識，本文將對人工智能以及人工智能的3個層次進行詳細的介紹。如果你對人工智能或是對本文內容具有興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

對人工智能我們有自己的定義?，F(xiàn)在很多業(yè)界人士都對強人工智能和弱人工智能有很清晰的定義，其實強的人工智能還是存在比較遙遠的探索階段，它是關于自我意識方面比較深層次的探索，我們關注最多的是弱的人工智能。

弱的人工智能有三個定義，它主要具備了3C特性，第一個就是人工智能通過深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡算法，能夠對人類的一些知識感知實現(xiàn)機器理解。第二個就是機器視覺和語音識別，能夠通過機器對外界的行為進行一個感知。第三，協(xié)作的關系。這個協(xié)作是指運動器官，通過機器外部控制器完成人類對他指令行為習慣的驅使，這是3C的特征。

基于這樣的概念定義基礎之上，我們會對整個人工智能產(chǎn)業(yè)鏈進行詳細分析。整個產(chǎn)業(yè)鏈定位分為三個層次：第一是最下層的基礎設施層，很多的機器視覺，包括語音識別需要很多的算法、硬件計算平臺和一些軟件的開發(fā)平臺，還有剛才說的圖像庫資源，包括語音識別庫資源，都是有基礎設施層的布局。

第二個是技術研發(fā)層面，涵蓋了包括機器學習、語音識別和機器視覺，還有智能機器人等三到四個重要的緯度，其中漢柏科技，在機器視覺領域做得就非常出色。

第三個是應用層，在人工智能產(chǎn)業(yè)行業(yè)應用最主要幾個應用領域中，機器視覺的應用領域非常深、非常多，從整個產(chǎn)業(yè)鏈的全景圖來講，中國的人工智能產(chǎn)業(yè)處在快速的生態(tài)的構建期。

從整個機器視覺的領域來講，它是處在快速的重構期，通過市場分析來看，機器視覺并不是特別新興的領域，這從最早圖像處理衍生到現(xiàn)在，市場上有很多大的廠商對智能安防和交通做了很久的深耕，他們最開始不是做機器視覺、人臉識別起家的，在這幾個行業(yè)中很多廠商都處于并駕齊驅、快速發(fā)展階段。

通過對產(chǎn)業(yè)全景圖梳理的大體的框架可以看到，整個人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈包括基礎設施、技術研發(fā)和應用層三個層面。

通過對整個基礎設施層的深入剖析，包括一些重點廠商和重點行業(yè)應用，其實可以看到，基礎設施層存在問題?，F(xiàn)在很多的傳感器，包括一些機器視覺的識別，它的多元數(shù)據(jù)是很難融合，去協(xié)同的，它的數(shù)據(jù)不能對多元化協(xié)同開發(fā)，還存在著一定的障礙，這是目前在基礎設施層存在的一些問題。我們認為未來的突破，一個是軟件算法的快速迭代、快速的更新。在這個層面上中國其實是跟全世界很多國家一樣，都處在非常相似的起跑線上，大家對這個算法的突破能力都是非常強的。在軟件算法層面是我們未來的重要突破方向。另一方面就是硬件的計算芯片，這是未來的主攻方向，尤其是現(xiàn)在最熱門的AI芯片，這是未來重點發(fā)展方向。

簡單分析一下目前主流的計算芯片包括GPU，這包括服務器，還有邊緣計算，基本上都用這兩類計算芯片完成人工智能，包括機器視覺整個運算能力。從整個趨勢來講，基本上分為兩個特征，就是云端會存在高吞吐，本地化存在小快靈的特征。這是什么意思呢?現(xiàn)在很多的機器視覺、很多的數(shù)據(jù)源匯總到云端需要占用大量網(wǎng)絡帶寬，這對我們提出很嚴峻的挑戰(zhàn)，交通、安防數(shù)據(jù)都需要通過云端處理，業(yè)界同行都認為未來的趨勢，就是需要將這種運算的功能邊緣化，當然提供一些時延必須要低，這是未來主要的方向，本地的移動化AI芯片。

當然這是技術研發(fā)層層面，其實核心的問題就是一點，機器學習是推動了整個計算機視覺的精度，包括效率的提升，這是在機器學習領域對整個計算機視覺重要的突破性影響。

分析應用層場景發(fā)現(xiàn)機器視覺對硬件推動非常明顯，比如說無人機，可能最早不具備機器視覺，例如大疆無人機，它推出智能避障，現(xiàn)在添加了是為了提升產(chǎn)品的性價比。

通過分析在應用層的產(chǎn)品存在的問題，我們認為機器視覺未來的突破領域，也是剛才說的，還有就是三維的視覺重建，這當然是技術視覺的算法層面。另一方面未來的無人設備，將會是一個非常重要的突破點。

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