一、人工智能定義

　　人工智能（Artificial Intelligence 縮寫(xiě) AI）是機(jī)器展示的智能，與人類(lèi)和其他動(dòng)物展示的自然智能(natural intelligence, NI)形成對(duì)比。AI是用機(jī)器模仿和實(shí)現(xiàn)人類(lèi)的感知、思考、行動(dòng)等人類(lèi)智力與行為能力的科學(xué)與技術(shù)，目標(biāo)在于模擬、延伸、拓展人的智慧與能力，使信息系統(tǒng)或機(jī)器勝任一些以往需要人類(lèi)智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)。人工智能是認(rèn)知科學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、自動(dòng)化、仿生學(xué)、生物學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、數(shù)理邏輯、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、不定性論、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來(lái)的一門(mén)綜合性學(xué)科，是一門(mén)廣泛交叉的前沿科學(xué)。

　　二、人工智能技術(shù)框架

　　人工智能是要機(jī)器模擬與實(shí)現(xiàn)人類(lèi)智能，因此機(jī)器的感知、思考與行動(dòng)三個(gè)主要環(huán)節(jié)構(gòu)成了人工智能的技術(shù)框架。

　　感知環(huán)節(jié)類(lèi)似于人類(lèi)的感知過(guò)程，機(jī)器通過(guò)傳感器、搜索引擎和人機(jī)交互獲取所需數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)信息世界與物理世界的聯(lián)結(jié)。該環(huán)節(jié)所涉及的關(guān)鍵技術(shù)包括機(jī)器聽(tīng)覺(jué)、機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器嗅覺(jué)、機(jī)器味覺(jué)、機(jī)器觸覺(jué)等。機(jī)器聽(tīng)覺(jué)技術(shù)主要實(shí)現(xiàn)聲音識(shí)別，現(xiàn)階段主要是人類(lèi)語(yǔ)音識(shí)別，而且語(yǔ)音識(shí)別已經(jīng)成為車(chē)載語(yǔ)音、智能家居、人機(jī)交互、機(jī)器同聲傳譯等應(yīng)用的基礎(chǔ)。機(jī)器視覺(jué)技術(shù)主要實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別和視頻識(shí)別等，是在自動(dòng)駕駛、物體檢測(cè)等領(lǐng)域發(fā)展的基礎(chǔ)。在圖像識(shí)別領(lǐng)域，指紋識(shí)別已經(jīng)是一種非常成熟的技術(shù)，目前的重點(diǎn)是人臉識(shí)別和虹膜識(shí)別。在視頻識(shí)別領(lǐng)域，主要關(guān)注的是動(dòng)態(tài)圖像，目前的重點(diǎn)為體感識(shí)別。機(jī)器觸覺(jué)技術(shù)是一種復(fù)合傳感技術(shù)，是機(jī)器通過(guò)自身表面的溫度覺(jué)、力覺(jué)等傳感器提供的復(fù)合信息，來(lái)識(shí)別物體的冷熱、尺寸、柔軟度、表面形狀、表面紋理等特征。相關(guān)技術(shù)包括壓電式觸覺(jué)傳感技術(shù)、壓阻式陣列觸覺(jué)傳感技術(shù)、成像型觸覺(jué)傳感技術(shù)、超大規(guī)模集成計(jì)算傳感陣列技術(shù)等。目前，溫度感知和壓力感知技術(shù)已經(jīng)基本成熟，并獲得了廣泛應(yīng)用；材質(zhì)感知等技術(shù)尚處于研究過(guò)程中。嗅覺(jué)感知和味覺(jué)感知技術(shù)主要是分子層面的感知識(shí)別，將會(huì)在危險(xiǎn)物檢測(cè)、礦床探測(cè)、食品衛(wèi)生服務(wù)等領(lǐng)域大顯身手。但目前嗅覺(jué)感知技術(shù)剛剛開(kāi)始發(fā)展，而味覺(jué)感知技術(shù)的研究還未見(jiàn)報(bào)道。

　　思考環(huán)節(jié)類(lèi)似于人類(lèi)的思考過(guò)程，機(jī)器依托于基礎(chǔ)存儲(chǔ)和運(yùn)算能力，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析。該環(huán)節(jié)所涉及的關(guān)鍵技術(shù)包括機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器理解、機(jī)器思維等。機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine learning)是AI領(lǐng)域的核心概念，是將所獲得的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析處理，挖掘出有規(guī)律性的特征，訓(xùn)練AI的思維和理解能力。機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)可分為兩大類(lèi)，即無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和有監(jiān)督學(xué)習(xí)。這取決于學(xué)習(xí)系統(tǒng)是否有學(xué)習(xí)“標(biāo)記”或“反饋”。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)沒(méi)有給出學(xué)習(xí)標(biāo)記，在輸入樣本中自己尋找結(jié)構(gòu)特征。典型的算法如K均值聚類(lèi)，可用于聚類(lèi)分析及特征學(xué)習(xí)等。監(jiān)督學(xué)習(xí)給出了帶標(biāo)記的輸入及期望的輸出，目標(biāo)是獲得輸入與輸出間的映射規(guī)則。監(jiān)督學(xué)習(xí)的典型算法有支持向量機(jī)（SVM），人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用更多是無(wú)監(jiān)督與有監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)合，涵蓋各個(gè)領(lǐng)域，如醫(yī)學(xué)輔助診斷，目標(biāo)識(shí)別與分類(lèi)以及信息檢索等。機(jī)器理解部分主要是利用一些高級(jí)算法來(lái)理解所獲得的數(shù)據(jù)含義，主要包括聲音理解、自然語(yǔ)言理解、圖形圖像理解、運(yùn)動(dòng)影像理解、行為動(dòng)作理解等。目前，RNN（回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、DNN（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、LSTM（長(zhǎng)短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）已成為常用的語(yǔ)音識(shí)別算法。而在諸多技術(shù)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被人們普遍認(rèn)為是一種更容易被訓(xùn)練并且具有更好泛化能力的前饋網(wǎng)絡(luò)，已經(jīng)廣泛運(yùn)用于信息檢索、文本挖掘、機(jī)器翻譯、以及人臉、指紋等目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別之中。機(jī)器思維部分主要是在已經(jīng)獲得的知識(shí)的基礎(chǔ)上，利用回歸算法、基于實(shí)例的算法、貝葉斯方法、正則化方法、聚類(lèi)算法、基于核的算法、降緯算法、專家系統(tǒng)以及決策樹(shù)學(xué)習(xí)等算法進(jìn)行推理，從而得出問(wèn)題求解、智能搜索、自動(dòng)規(guī)劃、輔助決策、程序驗(yàn)證和自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等需要解決的問(wèn)題的答案。機(jī)器思維面臨的主要問(wèn)題是：即使只針對(duì)單一領(lǐng)域，試圖建立完成的知識(shí)庫(kù)也難以實(shí)現(xiàn)；很少有問(wèn)題是簡(jiǎn)單的是非推理，都有大量的例外；同一個(gè)問(wèn)題有多種表現(xiàn)形式。

　　行動(dòng)環(huán)節(jié)類(lèi)似于人類(lèi)的行為過(guò)程，機(jī)器基于數(shù)據(jù)擬合出來(lái)的模型結(jié)果，對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)終端發(fā)出指令，使人工智能設(shè)備對(duì)外部環(huán)境做出反應(yīng)。包括決策執(zhí)行、聲音合成（尤其是自然語(yǔ)音合成）、智能控制、情感表達(dá)等。決策執(zhí)行概念比較寬泛，依據(jù)各自不同的需求執(zhí)行具體的動(dòng)作，在機(jī)器人學(xué)中被大量使用。先進(jìn)的機(jī)械臂和其他工業(yè)機(jī)器人在現(xiàn)代工廠中廣泛使用，它們可以從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)在摩擦力或齒輪滑移的影響下如何有效地移動(dòng)。現(xiàn)代移動(dòng)機(jī)器人在給定一個(gè)小的、靜態(tài)的、可見(jiàn)的環(huán)境時(shí)，可以很容易地確定其位置并繪制其環(huán)境地圖；但在動(dòng)態(tài)的環(huán)境則構(gòu)成了更大的挑戰(zhàn)，如(在內(nèi)窺鏡中)病人呼吸身體的內(nèi)部。聲音合成技術(shù)目前已經(jīng)基本成熟，通過(guò)數(shù)字化頻率控制，可以將聲音惟妙惟肖地模仿出來(lái)。尤其是自然語(yǔ)音合成（TTS）技術(shù)能將任意文字信息實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)流暢的語(yǔ)音朗讀出來(lái)。自然語(yǔ)音合成技術(shù)在與聲紋技術(shù)的結(jié)合后，還可以逼真地模仿出各個(gè)人物的聲音，如科大訊飛的語(yǔ)音導(dǎo)航系統(tǒng)等。智能控制包括平衡控制、動(dòng)作控制等。智能控制（尤其是工業(yè)智能控制）在與通信系統(tǒng)的結(jié)合后，甚至已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程智能控制與服務(wù)。目前，智能控制技術(shù)已經(jīng)在生產(chǎn)制造領(lǐng)域已經(jīng)獲得了較大范圍的應(yīng)用，智能設(shè)備以及各類(lèi)生產(chǎn)型機(jī)器人開(kāi)始在工廠車(chē)間出現(xiàn)，甚至出現(xiàn)了無(wú)人車(chē)間、智能空調(diào)、掃地機(jī)器人以及其他一些社會(huì)服務(wù)性機(jī)器人也已經(jīng)陸續(xù)產(chǎn)品化。情感表達(dá)主要是讓機(jī)器人能夠表達(dá)人類(lèi)的喜、怒、哀、樂(lè)、悲、憂等情感，主要用于類(lèi)人服務(wù)機(jī)器人，也是目前AI領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。情感計(jì)算是一個(gè)跨學(xué)科的問(wèn)題，它由識(shí)別、解釋、處理或模擬人類(lèi)影響的系統(tǒng)組成。但由于人類(lèi)情感表達(dá)方式比較復(fù)雜，情感識(shí)別比較困難，情感計(jì)算技術(shù)還未獲得本質(zhì)的突破，與情感計(jì)算相關(guān)的有限成果包括文本情感分析和多模態(tài)情感分析。

　　三、人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

　　目前對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)概念，以及人工智能核心產(chǎn)業(yè)與相關(guān)帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)的邊界，有待明確。

　　中國(guó)電子學(xué)會(huì)認(rèn)為，人工智能核心產(chǎn)業(yè)包括基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層，基礎(chǔ)層包括智能傳感器、智能芯片和算法模型，技術(shù)層包括語(yǔ)音識(shí)別、圖像視頻識(shí)別和文本識(shí)別等，應(yīng)用層包括智能機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、智能駕駛、智能搜索、智能教育、智能金融、智能安防、智能醫(yī)療等。

　　安徽省認(rèn)為，人工智能核心產(chǎn)業(yè)包括支撐層、產(chǎn)品層和應(yīng)用層。支撐層包括智能芯片和智能傳感器，產(chǎn)品層包括智能機(jī)器人（智能工業(yè)機(jī)器人和智能特種機(jī)器人只包含智能控制部分）、無(wú)人和輔助駕駛方案、智能無(wú)人設(shè)備產(chǎn)品和解決方案、智能家電的智能模塊和解決方案、人工智能軟件和人工智能服務(wù)平臺(tái)，應(yīng)用層包括人工智能系統(tǒng)應(yīng)用和集成服務(wù)。

　　比較統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)：人工智能技術(shù)研發(fā)應(yīng)用所涉及的軟硬件產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和生產(chǎn)、系統(tǒng)應(yīng)用和集成服務(wù)可作為當(dāng)前人工智能核心產(chǎn)業(yè)。隨著人工智能應(yīng)用范圍的擴(kuò)大和商業(yè)模式的成熟，人工智能核心產(chǎn)業(yè)邊界與范圍將逐步擴(kuò)展。人工智能技術(shù)應(yīng)用的輻射和擴(kuò)散效應(yīng)將不斷推動(dòng)傳統(tǒng)制造業(yè)和服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、改善人民民生、提升社會(huì)建設(shè)和治理水平，這些結(jié)合了人工智能技術(shù)的國(guó)民經(jīng)濟(jì)其它行業(yè)集合可作為人工智能帶動(dòng)的相關(guān)產(chǎn)業(yè)。

　　我們認(rèn)為，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈按照基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層劃分比較合理，具體內(nèi)容略有不同。