【產業鏈圖譜 | 人工智能產業鏈圖譜_人工智能產業鏈全景圖】

【研究報告 | 人工智能行業研究報告】

       摘要: 得益于核心技術的快速發展，近幾年人工智能領域取得了許多重大突破, 其商業模式和產業應用也不斷創新。2017年，我國人工智能企業累計超過600家，市場規模達到216.9億元，投融資規模達到1800億元，人工智能還被寫入了本年度的政府工作報告，上升為國家戰略。在技術突破、資本青睞與國家支持的“三重”利好下，人工智能逐步滲透到人們日常的方方面面之中，成為我們工作生活不可或缺的重要部分。人工智能如此重要，那么人工智能到底是什么?什么樣的基礎技術支撐著人工智能的發展?

　　人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的科學。人工智能以機器學習為核心，通過算法不斷縮小函數模型與真實結果之間的誤差，使機器能夠在各類環境中自主地或交互地執行各種擬人任務。按照基本架構可以將人工智能劃分三個層次：基礎層、技術層和應用層。上游的基礎層主要包括芯片、GPU、傳感器、大數據、云計算等，代表著人工智能的核心驅動力——算法、數據、算力，大量的數據和高效的算力用于支撐深度學習算法的實現。下游的應用層就是人工智能的產業應用，包括具體產品和解決方案，可以運用到各種領域和場景中。中間的技術層是最為關鍵的鏈接環節，通過不同算法建立模型為應用層的實現提供技術。下面本文將對人工智能的五大核心技術進行梳理。

　　語音識別

　　語音識別是指將人類的語音轉換成計算機能夠識別和理解的文本或命令。語音識別系統主要包含四個部分：特征提取、聲學模型、語言模型和解碼器。首先要對采集到的聲音信號進行濾波、端點檢測、分幀、預加重等預處理工作，把要分析的信號從原始信號中提取出來;將反映語音信號特征的關鍵參數形成特征向量序列;聲學模型中根據聲學特性計算每一個特征向量在聲學特征上的得分;而語言模型則根據語言學相關的理論，計算該聲音信號對應可能詞組序列的概率;最后根據已有的字典，對詞組序列進行解碼，得到對應的文本或命令。語音識別是人工智能領域最早成熟的技術，近幾年隨著深度學習技術的突破和麥克風矩陣的發展，語音識別準確率大幅提升，廣泛應用于客服、教育、醫療、智能駕駛、智能家居、智能硬件等諸多領域。

　　自然語言處理

　　如果說語音識別是計算機理解人類語言的技術基礎，那自然語言處理就是實現人機交互的技術基礎。自然語言處理技術是語音識別技術的“升級版”。自然語言處理(NLP)使用和支持文本分析，通過統計和機器學習的方法促進對句子結構和意義、情緒和意圖的理解。Microsoft Word中的拼寫檢查功能是NLP技術最基礎的應用，此外NLP技術還應用于呼叫中心、信息檢索、網絡爬蟲、機器翻譯、問答系統，推薦系統、金融交易等領域。

　　圖像識別

　　圖像識別，是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術，流程包括圖像采樣、圖像增強、圖像復原、圖像編碼與壓縮和圖像分割。圖像識別分為生物識別、物體與場景識別和視頻識別。圖像識別可以運用到硬件、安防、互聯網、金融、駕駛、零售、醫療、物流等不同垂直行業。在實際的運用當中，由于數據可得性、算法成熟度、服務的容錯率等因素的影響，在各個行業的落地速度出現明顯分化，移動互聯網、安防領域領跑，零售、物流領域跟進，醫療、無人駕駛領域則發展較慢。

　　知識圖譜

　　知識圖譜首先要將海量的信息轉變成結構化的數據，形成語義知識庫，通過知識間的對應關系形成一個網狀的知識結構，讓機器通過梳理這些關系建立認知能力，從而自動形成新的知識。構建知識圖譜的過程本質是機器在大量數據中尋找規律，建立邏輯推理的能力。人工智能在一個行業得到應用的前提，就是要讓機器建立起對應行業和場景的認知，形成行業知識圖譜。可以說，知識圖譜是人工智能發展的基石。目前，知識圖譜已經在搜索推薦、問答系統、金融投資、法律決策、醫療診斷等垂直領域有了廣泛應用。

　　機器學習

　　機器學習是通過算法使計算機在海量數據中找到規則，基于這些規則做出預測和判斷。實質是模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。機器學習的算法種類非常多，包括決策樹學習、歸納邏輯程序設計、聚類分析、強化學習、貝葉斯網絡等。其中，神經網絡是機器學習算法的關鍵部分。神經網絡通過模擬人類大腦，教計算機以人類的方式理解和認識事物。機器學習與語音識別、自然語言處理、圖像識別、數據挖掘等技術有著很深的聯系，所以該技術的應用范圍更加廣泛，特別是在自動駕駛、制造業、金融、零售等領域的運用大大提高了行業運行效率，廣受好評。

　　結語

　　人工智能是新科技革命浪潮中最具顛覆性的技術，它的發展關系到未來的世界戰略力量格局和國家經濟發展圖景,各國都認識到發展這一技術的重大意義,紛紛從國家層面進行布局。我們要把握住人工智能帶來的歷史機遇, 積極促進人工智能技術創新，搶占全球人工智能產業的制高點，帶動國家競爭力的跨越式發展。