十大人工智能技术（十大人工智能技术排名）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于十大人工智能技术的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、人工智能有哪些核心技术？

• 2、人工智能的十大行业

• 3、2021人工智能十大关键词

• 4、人工智能技术

一、人工智能有哪些核心技术？

1 计算机视觉。

计算机视觉是指计算机能从图像中识别出物体、场景和活动的能力。

它有着广泛的应用，包括了医疗的成像分析，用作疾病预测、诊断和治疗；人脸识别；安防和监控领域用来识别嫌疑人；在购物方面，消费者可以用智能手机拍摄产品以获得更多的购物选择。

2 机器学习。

机器学习是指计算机系统无须遵照显示的程序指令，而是依靠数据来提升自身性能的能力。

它的应用也很广泛，主要针对产生庞大数据的活动，比如销售预测，库存管理，石油和天然气勘探，以及公告卫生等。

3 自然语言处理。

它是指计算机能够像人类一样拥有文本的处理能力。

举例来说，就是在许多封电子邮件中，以机器学习为驱动的分类方法，来判别一封邮件是否属于垃圾邮件。

4 机器人

将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中，这就形成了机器人，它有能力跟人类一起工作。

例如无人机，以及在车间为人类分担工作的“cobots”等。

5 语音识别

语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。

语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。最近推出了一个允许用户通过语音下单的移动APP。

二、人工智能的十大行业

人工智能在应用领域方面，包括机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等

三、2021人工智能十大关键词

2021年，人工智能在政策、技术、应用、产业等方面呈现哪些特点，未来产业发展的趋势和研判？中国信通院云计算与大数据研究所牵头梳理《2021人工智能十大关键词》，为政产学研用各方提供参考。

01可信AI

可信AI是解决人工智能信任问题的关键。可信人工智能是落实人工智能治理的重要实践，深入到企业内部管理、研发、运营等环节，将相关抽象要求转化为实践所需的具体能力要求，从而提升 社会 对人工智能的信任程度。

02工程化

AI工程化成为从学术向行业应用的核心环节。工程化让AI应用从小作坊的手工模式走向大工厂的流水线模式的核心支撑。对企业来说，AI工程化成为超越算法研发的更大瓶颈，人工智能工程化主要包括以下环节：完备易用的工具产品体系、高效协作的运维管理实践、全面可控的安全治理、凝聚共识的产业链支撑。

03大模型

超大规模预训练模型在海量通用数据上进行预先学习和训练，能有效缓解AI领域通用数据的激增与专用数据匮乏的矛盾，具备通用智能的雏形。

预训练大模型普适性强，可满足垂直行业的共性需求。预训练大模型迁移性好，可满足典型产品的技术要求。大模型承上启下，深刻影响底层技术和上层应用的发展；向下驱动数据技术和计算架构能力的提升，支撑模型训练、部署和优化，向上支撑上层应用的服务转型。

此外，大模型多方向问题亟待解决，生态建设不容小觑。未来预训练大模型将重点解决应用、可信、跨学科合作、资源不平衡和开放共享等问题。

04人脸安全

人脸识别需要合理应用以增进 社会 信任。 社会 各界对人脸识别的相关风险广泛关注，需要正确、合理的使用人脸识别，并找到安全、泄露隐私等风险，增强 社会 对人脸识别技术的应用和信任。

05治理

人工智能治理正在从伦理原则走向法律规制。人工智能治理的过程是各主体对人工智能研究、开发、生产和应用中出现的安全、发展、公平和争议等问题，通过运营法律、伦理、技术手段进行协调、处理、监管和规范的过程。目前，人工智能治理已逐步从伦理原则等软性约束，迈向全面具有可操作性的法律规制的新阶段。全球人工智能治理路径包括系统化规制和场景化立法规制同步 探索 。未来，人工智能规制和数据治理紧密结合将是重要趋势。

06超级自动化

超级自动化加速企业、政务数字化转型。人工智能、云计算、大数据等技术与机器人流程自动化（RPA）技术的深度融合，是企业、政务等各类工作场景实现数字化转型的重点 探索 方向。人力成本上升，数字化升级需求增高，信息化、数字化、智能化形成联动态势，RPA技术充当起新兴技术落地应用的重要载体，超级自动化未来将成为工作常态

07MLOps

MLOps开始在大型企业部署实践。机器学习模型管理实践和标准流程，衔接模型的开发、部署和运维，涉及算法、业务及运维团队，旨在提升模型生命流程的开发、部署、运维效率，促进模型规模化落地应用。产业对开发、运维、权限管控、数据隐私、安全性和审计等企业级需求关注度极度提高。据统计，56%的企业在管理、安全和审计等方面存在困难。自2019年起，MLOps连续两年进入Gartner数据科学与机器学习技术成熟度曲线，并被视为AI工程化的重要内容。MLOps将与DevOps、DataOps协调联通、互相赋能。

08知识计算

知识计算解决产业对知识获取和应用需求问题。采用知识驱动+数据驱动的人工智能算法，为新一代人工智能提供解决方案，努力解决人工智能与行业知识结合、从感知智能到认知智能的产业需求。

09多模态融合

多场景下的多模态交互成为提升应用性能的重点。以多模态融合技术为核心的感知、交互和智慧协同能力，不断支撑各类终端和应用的智能化水平提升。

10行业融合

人工智能与金融、医疗等行业深度融合走向深水区。金融和医疗等行业从政策保障、技术储备、生产应用、能力输出、安全合规等方面，全面布局人工智能应用。金融行业：智能化成为金融 科技 布局的重点方向，2020年银行信息 科技 投入达到2017亿元，同比增强超过25%。金融机构通过扩大 科技 团队、建设基础能力、提供基础应用、赋能已有场景、建立促进和保障机制，全方面进行AI体系建设。医疗行业：人工智能在疫情防控与复工复产中发挥重大作用，在新药研发、蛋白质结构预测等生物化学领域应用成果明显。

乐天智谷

国际智能 科技 创新谷

乐天智谷是广州市攻城拔寨重点项目、2019年广州市提质增效试点园区、广州市中小企业服务站。项目位于广州市海珠区科韵南路与新滘东路交界处，区域所在是广州人工智能与数字经济试验区琶洲核心片区、琶洲高新区，是粤港澳大湾区 科技 创新走廊重要的支点。

园区以人工智能、5G技术、数字经济、物联网为主导产业，为入园企业提供全生命周期创新孵化服务和资源协同对接服务，并促进相关产业的资源共享、共融、互生。

“粤港澳青创湾”创新创业基地（以下简称：青创湾基地）于2018年9月开始在海珠区委统战部、区科工商信局的指导下筹建，由澳门青年领袖周王安先生发起，整合广州、深圳及港澳台地区30多个社团与港澳地区高校和科研院所、专家团队建立战略合作及密切协作关系，汇聚了包含宏观经济政策、 科技 创新服务、智能 科技 产业、新商业社群运营的各领域的核心优势资源。

四、人工智能技术

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。

优点：

1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。

2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。

3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。

缺点：

1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。

2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。

3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。

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