人工智能十大关键技术？

一、人工智能十大关键技术？

自从去年AlphaGo战胜韩国围棋棋王，人工智能（AI）与深度学习瞬间成为全球科技产业的重要关键字，并且被视为未来趋势的一大亮点。富邦证券指出，其实AI的发展已超过60年，近年来是在“算法技术、硬件的运算与储存能力及物联网带来的大数据”三大条件配合下，开始进入各种商业模式发展，而不再只是好莱坞电影里的虚幻角色。

富邦证券预言，AI的发展将是影响人类最深远的新世代科技，其程度将更甚互联网，也是未5～10年无论个人或企业最重要的投资课题，就AI的商机发展进程“现在才正要开始”，十分值得投资人密切关注。

大数据、算法、运算系统是三大关键

人工智能是先获取现实世界的大数据，仰赖强大运算能力，再运用机器学习的各项演算技术，借以萃取出复杂的规则，让计算机展现出拟似人类智慧的行为，达到改进或解决人类问题得目标，所以必须从数据、演算、各种处理模块，再结合各种行业专长与生活习惯，进入各种商业应用。

因此可以确认的是-“没有大量的数据数据，只有智能算法并不能成就所谓的AI；没有高效运算系统，也无法执行庞大数据的AI演算，因此，AI世界的完整建构，必须由大数据、算法、运算系统三者所建构，缺一不可”。

根据专业机构预估，2016～2030年，AI将带给全球GDP（国内生产总值）约14％的成长，贡献规模达15.7兆美元，超过目前中国和印度的GDP总和，成为全球最大的商机来源之一，其中，又以中国与北美受惠的幅度最大，因为AI带来的价值主要是“劳动生产力的改善”与“消费者需求增加”。

富邦证指出，智能手机自2007年苹果iPhone问世后，短短10年已创造每年超过4，000亿美元的市场规模，AI影响的生活层面更胜智能手机，可以推测“AI将是继智能手机后的下一个庞大市场商机，它正在重新定义商业模式和经济型态，人们的生活也将随之发生变化。”

预估至2025年复合成长率高达45％

根据研调机构IDC的预测，2017年全球AI产值（含软件、硬件与服务）将达125亿美元，而到2020年将以54％的年复合成长率来到460亿美元。富邦证券更预估，2020～2025年间AI的应用市场规模，将以38％的年复合成长率达到2，300亿美元水平，合计2017～2025年期间年复合增长率更达到45％。

富邦证指出，虽然现阶段AI算法理论模型、关键运算系统，以及各项技术处理模块，集中在美国、中国为主导的科技巨头范畴，但实际上AI不仅以深度学习即可涵盖，还需要许多技术辅助，并与相关软硬件业者合作，才能打造完整的AI架构与生态体系，预期将有更多商机会出现在各种应用场景，例如交通运输、工业制造、零售销售、家居生活、医疗照护，以及金融财务等各大产业。

二、人工智能六大关键技术？

人工智能已经逐渐发展成一门庞大的技术体系 ，六大关键技术指的是：

机器学习、深度学习、人机交互、自然语言、机器视觉、人工神经网络。

三、多媒体的关键技术是数据？

多媒体计算机的关键技术是解决视频、音频信号的获取和处理，包括多媒体数据的压缩编码和解码技术以及多媒体数据的输出技术。主要应用于通信、娱乐和计算机的融合，为解决电视数字化及高清晰度提供了切实可行的方案。多媒体计算机可制作DVD及影视音响设备，以及制作多媒体家庭网关。

四、人工智能的关键技术核心，是解决？

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。

五、人工智能发展的关键技术除了大数据以外还包括什么？

除了大数据，人工智能发展的关键技术还包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、推荐系统等。

机器学习是人工智能的核心，通过训练模型使机器能够从数据中学习和预测。

深度学习是机器学习的一种方法，通过构建深层神经网络来模拟人脑的学习过程。

自然语言处理使机器能够理解和处理人类语言，计算机视觉使机器能够理解和分析图像和视频。

强化学习是通过试错和奖励机制来训练机器做出最优决策的方法。

推荐系统通过分析用户行为和兴趣来提供个性化的推荐。这些关键技术的发展推动了人工智能在各个领域的应用和进步。

六、人工智能产业发展的关键技术除了大数据以外还包括？

人工智能产业的关健除大数据外还包括产业链。

七、大数据关键技术有哪些？

大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。

八、传统数据采集的关键技术有哪些？

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。

九、地理大数据分析的关键技术？

大数据技术是从各种类型的数据中快速获取有价值信息的技术。大数据领域出现了大量的新技术，它们已经成为大数据收集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理的关键技术一般包括大数据收集、大数据预处理、大数据存储和管理、分析和挖掘、大数据收集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据的表示和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

十、人工智能的四大关键原则？

在人工智能迅速发展，深刻改变人类社会生活、改变世界的背景下，我们在不断寻求人工智能效益最大化时，如何应对其伦理和监管问题，成为新的焦点。

6月17日，国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》（以下简称《治理原则》），提出了人工智能治理的框架和行动指南。

清华大学苏世民书院院长，国家新一代人工智能治理专业委员会主任薛澜参与了《治理原则》制定和出台的全过程，他在接受科技日报记者采访时表示，《治理原则》旨在更好地协调人工智能发展与治理的关系，确保人工智能安全可控可靠，推动经济、社会及生态可持续发展，共建人类命运共同体。

《治理原则》突出了发展负责任的人工智能这一主题。薛澜说，这里的“负责任”既有人工智能研发者，也有使用者、管理者等其他相关方，各方应具有高度的社会责任感和自律意识，严格遵守法律法规、伦理道德和标准规范，防范利用人工智能进行非法活动。

针对人工智能技术更迭快、老政策解决不了新问题的现状，《治理原则》推出了“敏捷治理”。“这是一个全新的思路”，中科院自动化所研究员、国家新一代人工智能治理专业委员会委员曾毅向科技日报记者表示，《治理原则》在推动人工智能创新发展、有序发展的同时，更应该具有前瞻性和预判性眼光，这样才能及时发现和解决可能引发的未知风险。

在《治理原则》中，尊重隐私被放在一个十分重要的位置。要求充分保障个人的知情权和选择权的同时，在个人信息的收集、存储、处理、使用等各环节应设置边界，建立规范。曾毅表示，此次在《治理原则》中首提“个人数据授权撤销机制”。个人有权在同意个人信息授权后，随时撤销授权，这在全世界也属于领先。他认为，人工智能应以保障社会安全、尊重人类权益为前提，避免误用，禁止滥用、恶用。

《治理原则》的出台，为的是推动我国人工智能行业的自律，凝聚全社会共识，促进人工智能健康发展，所以“共治共管”的理念贯穿始终。早在《治理原则》起草前，科学技术部就在官方网站上发布消息，征求社会各界的意见。

“我们征集到了百余条十分有价值的意见，其中一些意见被采纳，还有许多提意见的人员被请来与我们一起探讨”，薛澜向科技日报记者介绍说。

一位中国中医科学院的专家提出以医学伦理为鉴确定人工智能的监管思路，一位南开大学的哲学专家建议以传统文化中的哲学思路倡导人工智能向善的理念等等，这些意见和建议都被国家新一代人工智能治理专业委员会的专家们广泛听取。

薛澜表示，人工智能的治理已经不是某个地区或者国家的问题，而是需要全球协同，中国的专家们盼着与全世界的科学家一起建立共识、协同发展，为促进人机和谐，服务人类文明进步共同努力。