人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新技術科學。人工智能領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。
人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。
1、商業(yè)價值高
一般認為，人工智能有三大商用方向：一是信息聚合；二是評估用戶情緒反應；三是與用戶建立關系，運用這三點建立與用戶之間的社交紐帶，賺取更多的商業(yè)價值。
2、更多新的工作機遇
由當前數(shù)據(jù)密集型機器學習、通過機器學習與人工智能會話的系統(tǒng)而延伸出的很多領域，將會在未來帶來很多工作機遇。
3、讓生活梗美好
人工智能的醫(yī)療應用惠及大眾。我們醫(yī)生或許難以保持最新治療方案和方法，也無法了解所有醫(yī)學例案。人工智能可以在短時間內分析大量數(shù)據(jù)，精確判斷病癥，并找到最佳的治療方案，為人們提供最好的治療。
1、大規(guī)模失業(yè)
人工智能的發(fā)展，導致很多人失業(yè)。機器人完全可以代替很多職業(yè)，例如工人，司機等等不需要思想的工作。如此便會導致大批大批的人失業(yè)，大批大批的人整日無所事事。
2、對人類的一次大淘汰
人工智能時代的到來可能是對人類的一次大淘汰。機器人對人類的大淘汰，如果處理不好有可能引發(fā)核大戰(zhàn)，那將是人類的災難，人類可能因此而滅亡。
3、人才爭奪戰(zhàn)導致壟斷、貧富分化加劇
人工智能時代的到來，必將引發(fā)空前的人才爭奪戰(zhàn)。誰擁有的各類一流人才數(shù)量多質量高，誰就能贏得最后勝利。同時這會導致巨頭的壟斷、貧富分化加劇。
1、個性化推薦：基于聚類與協(xié)同過濾技術的人工智能應用，它建立在海量數(shù)據(jù)挖掘的基礎上，通過分析用戶的歷史行為建立推薦模型，主動給用戶提供匹配他們的需求與興趣的信息，既可以為用戶快速定位需求產(chǎn)品，弱化用戶被動消費意識，提升用戶興致和留存黏性，又可以幫助商家快速引流，找準用戶群體與定位，做好產(chǎn)品營銷。
2、人臉識別：基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。人臉識別涉及的技術主要包括計算機視覺、圖像處理等。
3、無人駕駛汽車：智能汽車的一種，主要依靠車內以計算機系統(tǒng)為主的智能駕駛控制器來實現(xiàn)無人駕駛。
4、智能客服聊天機器人：利用機器模擬人類行為的人工智能實體形態(tài)，能夠實現(xiàn)語音識別和自然語義理解，具有業(yè)務推理、話術應答等能力。
5、機器翻譯：計算語言學的一個分支，是利用計算機將一種自然語言轉換為另一種自然語言的過程。機器翻譯用到的技術主要是神經(jīng)機器翻譯技術（Neural Machine Translation，NMT），該技術當前在很多語言上的表現(xiàn)已經(jīng)超過人類。
6、醫(yī)學圖像處理：目前人工智能在醫(yī)療領域的典型應用，處理對象是由各種不同成像機理。
7、圖像搜索：是近幾年用戶需求日益旺盛的信息檢索類應用，分為基于文本的和基于內容的兩類搜索方式?；谏疃葘W習的圖像搜索還會計入人臉、姿態(tài)、地理位置和字符等語義特征，針對海量數(shù)據(jù)進行多維度的分析與匹配。
8、聲紋識別：生物特征識別技術的一種，是一種生物鑒權技術，也稱為說話人識別，包括說話人辨認和說話人確認。
9、智能外呼機器人：是人工智能在語音識別方面的典型應用，它能夠自動發(fā)起電話外呼，以語音合成的自然人聲形式，主動向用戶群體介紹產(chǎn)品。
10、智能音箱：是語音識別、自然語言處理等人工智能技術的電子產(chǎn)品類應用與載體，智能音箱就是能完成對話環(huán)節(jié)的擁有語音交互能力的機器。
1、計算機視覺
計算機視覺技術運用由圖像處理操作及機器學習等技術所組成的序列來將圖像分析任務分解為便于管理的小塊任務。
2、機器學習
機器學習是從數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)模式，模式一旦被發(fā)現(xiàn)便可以做預測，處理的數(shù)據(jù)越多，預測也會越準確。
3、自然語言處理
對自然語言文本的處理是指計算機擁有的與人類類似的對文本進行處理的能力。例如自動識別文檔中被提及的人物、地點等，或將合同中的條款提取出來制作成表。
4、機器人技術
近年來，隨著算法等核心技術提升，機器人取得重要突破。例如無人機、家務機器人、醫(yī)療機器人等。
5、生物識別技術
生物識別可融合計算機、光學、聲學、生物傳感器、生物統(tǒng)計學，利用人體固有的生體特性如指紋、人臉、虹膜、靜脈、聲音、步態(tài)等進行個人身份鑒定，最初運用于司法鑒定。
1、行業(yè)洞察
首先對行業(yè)需要有深刻的理解與洞察。
2、價值分析
針對于產(chǎn)品具體分析給用戶帶來什么價值，什么樣的價值能夠使用戶認可。需要以用戶的視角來分析產(chǎn)品的價值所在。
3、數(shù)據(jù)分析
針對行業(yè)的特點分析數(shù)據(jù)應如何整理，如何利用，如何構成產(chǎn)品。
4、資源評估
評估是否有足夠的數(shù)據(jù)與人員支持人工智能產(chǎn)品的開發(fā)。
5、資源收集
通過各種渠道購買、收集數(shù)據(jù)，以及各類人員的資源分配。
6、設計研發(fā)方案
根據(jù)以上結論設計人工智能產(chǎn)品的模型搭建與評估方案。
1、在家居方面，有能夠幫人們清理垃圾的掃地機器人，擁有AI技術的音箱、智能空調等；
2、在教育方面，人工智能能幫助自動判卷和搜題識別；
4、在交通上，無人駕駛技術誕生了；
5、在與外國人的溝通交流方面，翻譯機能自動識別并生成外語；
6、商業(yè)零售方面，商品識別技術幫助賣方銷售更多產(chǎn)品，掃描支付是人工智能一個熱門應用領域，應用于很多領域。
人工智能是典型的交叉學科，研究的內容集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應用范圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫(yī)療等領域都有廣泛的應用。人工智能的核心在于“思考”和“決策”，如何進行合理的思考和合理的行動是目前人工智能研究的主流方向。
大數(shù)據(jù)是物聯(lián)網(wǎng)、Web系統(tǒng)和信息系統(tǒng)發(fā)展的綜合結果，其中物聯(lián)網(wǎng)的影響最大，所以大數(shù)據(jù)也可以說是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的必然結果。大數(shù)據(jù)相關的技術緊緊圍繞數(shù)據(jù)展開，包括數(shù)據(jù)的采集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現(xiàn)和應用等等。目前，大數(shù)據(jù)的價值主要體現(xiàn)在分析和應用上，比如大數(shù)據(jù)場景分析等。
大數(shù)據(jù)和人工智能雖然關注點并不相同，但是卻有密切的聯(lián)系，一方面人工智能需要大量的數(shù)據(jù)作為“思考”和“決策”的基礎，另一方面大數(shù)據(jù)也需要人工智能技術進行數(shù)據(jù)價值化操作，比如機器學習就是數(shù)據(jù)分析的常用方式。在大數(shù)據(jù)價值的兩個主要體現(xiàn)當中，數(shù)據(jù)應用的主要渠道之一就是智能體（人工智能產(chǎn)品），為智能體提供的數(shù)據(jù)量越大，智能體運行的效果就會越好，因為智能體通常需要大量的數(shù)據(jù)進行“訓練”和“驗證”，從而保障運行的可靠性和穩(wěn)定性。
