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人工智能产业概述

一、人工智能定义

人工智能（ArtificialIntelligence缩写AI）是机器展示的

智能，与人类和其他动物展示的自然智能(naturalintelligence,

NI)形成对比。AI是用机器模仿和实现人类的感知、思考、

行动等人类智力与行为能力的科学与技术，目标在于模拟、

延伸、拓展人的智慧与能力，使信息系统或机器胜任一些以

往需要人类智能才能完成的复杂任务。人工智能是认知科学、

数学、计算机科学、控制论、信息论、自动化、仿生学、生

物学、神经生理学、数理逻辑、心理学、语言学、不定性论、

医学和哲学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性

学科，是一门广泛交叉的前沿科学。

二、人工智能技术框架

人工智能是要机器模拟与实现人类智能，因此机器的感

知、思考与行动三个主要环节构成了人工智能的技术框架。

感知环节类似于人类的感知过程，机器通过传感器、搜

索引擎和人机交互获取所需数据，实现信息世界与物理世界

的联结。该环节所涉及的关键技术包括机器听觉、机器视觉、

机器嗅觉、机器味觉、机器触觉等。机器听觉技术主要实现

声音识别，现阶段主要是人类语音识别，而且语音识别已经

成为车载语音、智能家居、人机交互、机器同声传译等应用

的基础。机器视觉技术主要实现图像识别和视频识别等，是

在自动驾驶、物体检测等领域发展的基础。在图像识别领域，

指纹识别已经是一种非常成熟的技术，目前的重点是人脸识

别和虹膜识别。在视频识别领域，主要关注的是动态图像，

目前的重点为体感识别。机器触觉技术是一种复合传感技术，

是机器通过自身表面的温度觉、力觉等传感器提供的复合信

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息，来识别物体的冷热、尺寸、柔软度、表面形状、表面纹

理等特征。相关技术包括压电式触觉传感技术、压阻式阵列

触觉传感技术、成像型触觉传感技术、超大规模集成计算传

感阵列技术等。目前，温度感知和压力感知技术已经基本成

熟，并获得了广泛应用；材质感知等技术尚处于研究过程中。

嗅觉感知和味觉感知技术主要是分子层面的感知识别，将会

在危险物检测、矿床探测、食品卫生服务等领域大显身手。

但目前嗅觉感知技术刚刚开始发展，而味觉感知技术的研究

还未见报道。

思考环节类似于人类的思考过程，机器依托于基础存储

和运算能力，对数据进行建模分析。该环节所涉及的关键技

术包括机器学习、机器理解、机器思维等。机器学习(Machine

learning)是AI领域的核心概念，是将所获得的数据信息进行

分析处理，挖掘出有规律性的特征，训练AI的思维和理解

能力。机器学习任务可分为两大类，即无监督学习和有监督

学习。这取决于学习系统是否有学习“标记”或“反馈”。

无监督学习没有给出学习标记，在输入样本中自己寻找结构

特征。典型的算法如K均值聚类，可用于聚类分析及特征

学习等。监督学习给出了带标记的输入及期望的输出，目标

是获得输入与输出间的映射规则。监督学习的典型算法有支

持向量机（SVM），人工神经网络等等。机器学习的应用更

多是无监督与有监督学习的结合，涵盖各个领域，如医学辅

助诊断，目标识别与分类以及信息检索等。机器理解部分主

要是利用一些高级算法来理解所获得的数据含义，主要包括

声音理解、自然语言理解、图形图像理解、运动影像理解、

行为动作理解等。目前，RNN（回归神经网络）、DNN