人工智能行业报告：互联网战略将升级至AI（27页）

经历两次低潮之后人工智能走向务实，并在 2017 年进入第三次爆发期。人工智能的概念公认是起源于 1956 年的达特茅斯会议，这次会议经历了 1 个月，会议结束以后，人工智能的思潮被带入学术研究，并且也奠定了整个 AI 发展的学术基础。但是，从 1956 年开始，AI 的发展并非一帆风顺，60 年的发展过程中，经历了两次重大的低潮期，最终在 2010 年前后深度学习算法取得突破之后，应用才开始明显向好，并在 2017 年开始进入爆发期。

行业发展路线之争也由来已久，但“弱”人工智能将是业界最终选择。所谓智能，是指人类感知、思维记忆、学习与自适应、决策等方面的能力，而人工智能就是对这些能力进行的模拟。目前，研究界按照人工智能对上述能力的模拟程度，分为弱人工智能、强人工智能以及超人工智能，三者是递进关系，超人工智能已经是人工智能对人的全面超越和替代。由于发展目标的不同，带来的也是完全不同的发展路径。

计算能力、算法以及数据是人工智能的三驾马车，缺一不可。人工智能从架构上分为三层，基础层、技术层和应用层。基础层主要是为人工智能技术（含算法）提供计算能力以及数据输入，包括超算/云计算平台，GPU/FPGA/NPU 等人工智能芯片，以及相关的数据资源以及大数据工具。技术层是整个人工智能的核心，包括算法和 AI 技术，该层是在基础层的基础上，开发算法模型，并通过海量识别训练和机器学习建模，开发面向不同应用领域的技术，如语音识别、图像识别等。应用层是将人工智能技术与应用场景结合起来，实现商业化落地，这个部分是国内人工智能发展最为活跃的领域，呈现出百花齐放的态势，主要应用包括智能安防、智能投顾、智能客服、智能家居、无人驾驶、机器人等多个领域。