作为当前科技领域最热门的技术，人工智能吸引了众多业内外人士的关注行业。
然而，我们每天关注的信息大多是人工智能领域的投融资市场、人工智能独角兽企业的动态、科技巨头在人工智能领域的布局、技术研发等。
在人工智能等领域，我们很少静下心来关注。
梳理人工智能产业链，但想要更深入、更长期地关注人工智能，首先必须清晰梳理人工智能产业链。
目前，人工智能技术包括大数据、语音识别、机器学习、计算机视觉、自然语言处理五个主要部分。
大数据大数据，即海量数据，是指海量、高增长、多样化的信息资产，需要新的处理模式才能拥有更强的决策力、洞察力和流程优化能力。
换句话说，能够从各类数据中快速获取有价值信息的能力就是大数据技术。
大数据是AI智能升级演进的基础。
借助大数据，AI可以不断进行模拟演练，向真正的人工智能靠拢。
语音识别语音识别技术是一种让机器通过识别和理解的过程将语音信号转换成相应的文本或命令的高科技技术。
语音识别技术主要包括三个方面：特征提取技术、模式匹配准则和模型训练技术。
语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器清楚地听懂人说的话的问题。
目前人工智能最成功的实现是语音识别技术。
语音识别目前主要应用于车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶等领域。
国内最具代表性的企业是科大讯飞，此外还有云智声、普强信息、声智科技、GMEMS通用微科技等初创企业。
机器学习 机器学习就是赋予机器像人类一样学习的能力。
它专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为来获取新的知识或技能，并重组现有的知识结构以不断提高自身的性能。
它是人工智能的核心。
机器学习已被应用于广泛的应用，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、医疗诊断、信用卡欺诈检测、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、策略游戏和机器人应用。
国内专注于机器学习的公司有优必选、图灵机器人、力群自动化、极智嘉科技、Rokid等。
计算机视觉 计算机视觉，顾名思义，就是让计算机拥有像人眼一样观察和识别的能力。
再者，它是指用摄像机和计算机代替人眼来识别、跟踪和测量目标，并进一步进行图形处理，使计算机处理成为更适合人眼观察或传输到仪器进行检测的图像。
那么计算机视觉和人工智能之间有什么联系呢？作为一门科学学科，计算机视觉研究相关理论和技术，试图构建能够从图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统。
计算机视觉仍主要处于图像信息表达和物体识别阶段，而人工智能则更强调推理和决策。
目前，计算机视觉主要应用于安防摄像头、交通摄像头、无人驾驶、无人机、金融、医疗等领域。
国内代表性企业包括海康威视、大华科技等传统大企业，以及商汤科技、商汤科技等独角兽企业。
云从科技、依图科技、旷视科技，还有士兰科技、速感科技。
、悦面科技、云天励飞、Yi+、图阳信息、码隆科技、格灵神通、Insta等创业企业。
自然语言处理 自然语言处理一般包括自然语言理解和自然语言生成两部分。
实现人与机器之间的自然语言交流，意味着计算机不仅能够理解自然语言文本的含义，而且能够以自然语言文本的形式表达给用户。
某些意图、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和人工智能领域的一个重要方向。
自然语言处理的最终目标是利用自然语言与计算机进行交流，让人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而不必花费大量的时间和精力去学习各种计算机语言不太自然和习惯。
对于某些应用，已经出现了具有相当大的自然语言处理能力的实用系统。
典型例子包括：多语言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、自动摘要系统等。
国内的BAT、京东、科大讯飞都有与自然语言处理相关的业务。
此外，还有阿特曼、出门问问、极速、苏然认知、三角兽科技、森易智能、易学教育、智齿客服等新兴企业。
计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习、大数据五大技术互为补充、交叉关联，不同应用层面有不同侧重点。
从这五项主要技术中，不难看出人工智能技术的复杂性以及技术进步必须克服的困难。