物联网、大数据、人工智能等科技热词，这些年似乎天天出现在科技头条上。哪种技术对人类社会发展的推动作用更大？不知道有没有人有这样的疑惑，其实都是未来的趋势，相互之间并不矛盾。有人说，万物互联时代，大数据是未来的新石油。怎么理解这句话？我们知道，物联网技术主要是实现物理世界（现实世界）和信息世界的融合，从而获取现实世界中海量的、动态的、多态的、关联的数据。大数据的概念是对这些数据的抽象描述，通常是指规模已经超过传统意义，软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据。另一种是人工智能技术，这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，就不得不提到机器学习和深度学习。很多人都不太了解。这里我会用一个代表集合的图来直观地描述三者之间的关系。图1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人工智能、机器学习、深度学习技术分析1、人工智能图2人工智能——让机器像人一样思考的人工智能技术1956年提出，被认为是21世纪最先进的三大技术之一。它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、计划、学习、交流、感知、移动和操纵物体的能力等诸多方面。通常，我们将人工智能根据其功能分为以下三类强项：弱人工智能：擅长单一方面的人工智能。比如有一个人工智能，可以打败国际象棋世界冠军，但它只会下棋。如果你问它怎样才能更好地在硬盘上存储数据，它是不会回答你的。强人工智能：人类级别的人工智能。强人工智能是指在各个方面都可以与人类比肩的人工智能，它可以做人类力所能及的脑力劳动。创造强人工智能比创造弱人工智能要难得多。超人工智能：超人工智能可以在各方面比人类强一点点，也可以在各个方面比人类强几倍，但最终能不能实现，业界没有统一说法.有两种不同的方法可以在计算机上实现人工智能。一种是利用传统的编程技术使系统显得智能，而不管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，还要求其结构与人脑相似或相同。2.机器学习图3常见机器学习算法的图形表示机器学习检查计算机如何基于数据进行学习。它的主要研究领域之一是计算机程序自动学习识别复杂模式并根据数据做出智能决策。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。学习中的监督来自训练数据集中的标记实例。无监督学习：本质上是聚类的同义词。学习过程是无监督的，因为输入实例没有类标签。半监督学习：是一类机器学习技术，在学习模型时同时使用标记和未标记实例。在一种方法中，标记实例用于学习类模型，而未标记实例用于细化类边界。主动学习：是一种机器学习方法，让用户在学习过程中发挥积极作用。主动学习方法可能需要用户标记可能来自未标记实例集或由学习过程合成的实例。给定可标记实例数量的限制，目标是通过主动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的一个新领域。其动机是建立和模拟人脑的神经网络进行分析和学习。它模仿人脑的机制来解释图像、声音和文本等数据。深度学习的概念起源于人工神经网络的研究。具有多个隐藏层的多层感知器是一种深度学习结构。深度学习结合低层特征，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表示。晦涩难懂的概念有点难以理解，但在它高高在上的背后，有着深远的应用场景和未来。如今，经过深度学习技术训练的机器在识别图像方面优于人类，例如猫、血液中癌细胞的特征以及MRI扫描中的肿瘤。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，让我们来解读一下人工智能的产业链。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基础技术主要是大数据管理和云计算。域逐步向公共服务基础平台转变。基础技术为人工智能技术的实现和应用的落地提供了基础的背景保障，也是一切人工智能技术和应用实现的前提。云计算根据使用层次的不同分为基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。IaaS：分为公有云、私有云和混合云三种形式。向消费者提供的服务是对所有设施的使用，包括处理器、存储、网络和其他基本计算资源。用户可以部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程序。PaaS：软件开发的平台以SaaS即服务的形式呈现给用户。SaaS：提供给客户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上的客户端界面进行访问。目前，国内云计算的主要参与者包括阿里云、腾讯云、华为云和百度云。2、人工智能算法平台不同于基础技术平台。人工智能技术平台主要聚焦机器学习、模式识别和人机交互。涉及领域包括机器视觉、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、博弈、自动编程、智能控制、机器人、语言和图像理解与遗传编程等机器学习在文章前半部分已经详细介绍，这里不再赘述。模式识别：模式识别是用数学方法研究模式的自动处理和解释。它侧重于对信号、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达到一定的目标。文本识别、语音识别、指纹识别、图像识别等都是模式识别的场景应用。人机交互：人机交互是研究系统与用户之间的交互关系。一个系统可以是各种机器，也可以是计算机化的系统和软件。在应用层面，既包括人与系统的语音交互，也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在应用层面主要集中在计算机视觉、语音识别和语言技术处理等领域。代表企业有科大讯飞、格灵神通、捷通华盛（凌云）、地平线、商汤科技、永鸿科技、旷视科技、云信声等。3.人工智能应用人工智能的应用既有特殊的，也有通用的，这也是目前机器学习、模式识别和人机交互三大人工智能技术的实现形式。目前，国内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，特种领域的应用涵盖了目前国内大部分人工智能应用，包括人脸识别、语音识别、服务机器人等；而通用领域的应用主要集中在医疗、智能家居、金融等领域。（一）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，目前国内智能机器人产业的研发主要集中在三个方面：家用机器人、工业和企业服务，智能助手。其中，工业和企业服务机器人研发企业依托政策背景和市场需求，处于相对发达的发展阶段。代表企业有新松机器人、大疆创新、博时机器人、优爱宝机器人、思岚科技等。上述三类中，从事家庭机器人和智能助手的企业占绝大多数，涉及国内近300家企业。家用机器人代表企业有：优必选、Rokid、公子小白机器人、北冥星谋、极思微智能科技等。智能助手代表企业有：百度、小i机器人、图灵机器人、优必选、银河眼、萝卜科技等。(2)智能家居图7人工智能让你的家更智能人工智能在智能家居中的应用也是一个热点。以海尔、美的为代表的传统家电企业已经建立了自己的渠道、技术和配套产品。实现智能家居产品的生态化。阿里、腾讯、京东、小米、乐视等互联网公司通过各自平台内的数据和终端资源，提供不同的软硬件服务。值得注意的是，科沃斯、奥瑞博、Broadlink、千住物联网、风向科技、物联网传感、华为等技术解决方案提供商在通用硬件、技术、系统级解决方案等方面已成为众多智能家居企业的首选。伙伴。整体来看，智能家居等物联网细分领域的企业，由于市场分类、技术类型、数据积累等方面的差异，提供了差异化的解决方案。在给定的市场中，不存在绝对意义上的排斥竞争，企业之间的合作与融合程度是比较强的。互联网企业：阿里小智、QQIoT、京东微联、小米、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：奥瑞宝、科沃斯、Broadlink、赣居物联网、风向标科技等(3)智能医疗图8.智能医疗缓解了医患矛盾，为人类解决了更多的疑难杂症。目前，国内在智能医疗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，国产医疗机器人的研发水平和普及率与国际一线水平相比还有一定差距。这些企业主要集中在手术机器人和康复机器人两大领域。在医疗解决方案方面，以腾讯、阿里巴巴、百度、科大讯飞为代表的企业与政府、医疗机构合作，为脑科学、疾病预防和医疗信息数据等领域提供智能解决方案。在生命科学领域，研究重点集中在以基因和细胞检测为代表的前沿研究领域。代表企业有华大基因、碳云智能、贝瑞合康等。医疗机器人代表企业：新松机器人、博士、妙手机器人、精河科技等医疗解决方案代表企业：腾讯、阿里巴巴、百度、科大讯飞等生命科学代表企业：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。国内人工智能产业链基础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、语音识别等特殊领域的场景化解决方案。小助手，智慧生活。从趋势上看，未来我国人工智能领域的差异化竞争与突破，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。
