本文将从基本概念、分类介绍、核心要素、产业链四个方面为大家讲解。
基本概念
人工智能（AI）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的技术科学，用来生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该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。
分类介绍
对于人工智能的智能程度，分为弱人工智能（ANI）、强人工智能（AGI）和超强人工智能（ASI）。弱人工智能是指专注于且只能解决单个特定领域问题的人工智能。强人工智能是指能够胜任人类所有工作的人工智能。超强人工智能是指在科学创造力、智能和社交能力等每一个方面都比人类大脑聪明的人工智能。人工智能具有算力、算法、数据三大要素，其中基础层提供算力支持，通用技术平台解决算法问题，场景化应用挖掘数据价值。
核心要素
人工智能三大核心要素包括算法、算力和数据。其背后的支撑技术分别为大数据技术、深度学习技术以及AI芯片技术。
数据
数据是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。当前数据量呈现爆炸性增长态势，数据标注与对数据质量的把控是人工智能发展道路上的基石。
算法
计算机算法是基于指定的运行过程将输入数据转换为期望输出的编码的过程。人工智能感知、解释、推理、处理信息、决定最佳措施及在数字方面采取行动的过程都是算法作用的过程。
算力
算力是算法和数据的基础设施，算力源于芯片，通过基础软件有效组织最终释放到终端应用上。算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。AI芯片算力性能决定着AI产业的发展。
产业链
基础层
支撑人工智能产业发展的基石，他提供了数据及算力资源，主要包含传感器、AI芯片、数据服务和云计算服务。
技术层
人工智能行业发展的核心驱动力，侧重关键技术的研发，主要包含深度学习框架、算法模型开发以及人工智能平台。深度学习框架和开放平台在技术层实现了对技术和算法的封装，使技术快速实现商业化；算法模型的开发致力于解决具体类别问题，语音识别、自然语言处理和计算机视觉是主要方向；人工智能平台通常由第三方供应商支持，管理着整个基础架构，也提供了可以使用其现有功能的组件。
应用层
建立在基础层与技术层之上，结合了大数据和分布式计算技术生产针对各行各业的解决方案，能够解锁行业的人工智能应用场景，是人工智能技术与各行业的深度融合。人工智能细分领域众多，领域交叉性强，呈现出相互促进、繁荣发展的态势，具体应用前景广阔。
