一、人工智能的内涵和本质
人工智能（ArtificialIntelligence）简称AI，是利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，或者说人工智能是研究、理解、模拟人类智能，并发现其规律的学科。人工智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，并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。
人工智能通过训练计算机使其能够完成类似于人类的自主学习、判断、决策等行为。人工智能促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能研究的主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能自诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的”容器”，势必承载着人类科技的发展进步。
二、人工智能的起源和发展
人工智能已有60多年的发展历史，期间经历了三次高潮，两次低谷，其最后一次高潮开始于年并延续至今。大数据、云计算和物联网等新兴科技的发展，正在将人工智能推上新的高峰。
（一）人工智能的起源
年，美国神经生理学家麦克洛奇与数理逻辑学家匹兹建成了第一个神经网络模型，为后来人工神经网络的研究奠定了基础，自此便开启了人工神经网络时代。
年，“人工智能之父“马文明斯基与他的同学共同建造了世界上第一台神经网络计算机，这被看做是人工智能的一个起点。恰巧在同一年，”计算机之父“阿兰图灵提出了一个举世瞩目的想法—图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。图灵还大胆预言了机器真正具备智能的可行性。
年在美国达特茅斯学院，约翰麦卡锡、马文明斯基和罗切斯特邀请了10多位数学家、计算机学家、神经学家、心理学家、工程师举行了为期两个月的学术研讨会，共同讨论了如何用机器模拟人类智能。达特茅斯学院教授约翰麦卡锡是著名的计算机专家，在麦卡锡的推动下，达特茅斯会议正式确立了“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）“这一术语，标志着人工智能领域的正式诞生。达特矛斯会议设立了人工智能的目标，就是让机器能够模拟人类智力行为的各个方面，如感知、学习、推理论证、交流等能力。这个核心观念持续推动了人工智能领域的发展。
会后不久，麦卡锡与明斯基共同创建了世界上第一座人工智能实验室—
MITAILAB实验室，最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。自这次会议之后的10多年间，人工智能的研究在机器学习、定理证明、模式识别、问题求解、专家系统及人工智能语言等方面都取得了许多引人注目的成就。年成立的国际人工智能联合会议是人工智能史上一个重要的里程碑，标志着人工智能这门新兴学科已经得到了世界的肯定和认可。
（二）人工智能主要发展阶段
年，首台工业机器人诞生，该机器人借助计算机读取存储程序和示教信息，发出指令控制一台多自由度的机械。它对外界环境没有感知。
年，首台聊天机器人诞生，实现了计算机与人通过文本来交流。这是人工智能研究的一个重要方面。不过，它只是用符合语法的方式将问题复述一遍。
年，专家系统首次亮相。化学分析专家系统程序DENDRAL能够分析实验数据来判断未知化合物的分子结构。
年，首台人工智能机器人诞生。机器人Shakey，能够自主感知、分析环境、规划行为并执行任务，在感知人的指令后，能够发现并抓取积木。这种机器人拥有类似人的感觉（触觉和听觉等），能够通过周围环境来决定自己的行动。
年，能够分析语义、理解语言的系统诞生。人机对话系统SHRDLU，能分析指令，比如理解语义、解释不明确的句子、并通过虚拟方块操作来完成任务。由于它能够正确理解语言，被视为人工智能研究的一次巨大成功。
年，专家系统广泛应用。专家系统（ExpertSystem），是指拥有大量专业知识并能利用专业知识去解决特定领域中本来需要由人类专家才能解决的计算机程序。例如著名的专家系统MYCIN可以精确识别50种以上的病菌并正确使用相应的抗生素，从而协助医生诊断、治疗疾病，尤其是对于对传染性血液病诊断成效突出。这一时期还陆续研制出了用于生产制造、财务会计、金融等各领域的专家系统。
年，专家系统商业化。XCON专家系统，帮助DEC公司每年节约万美元左右的费用，特别是在决策方面能提供有价值的内容。
年，第五代计算机项目研发。日本率先拨款支持，目标是制造出能够与人对话、翻译语言、解释图像，并能像人一样推理的机器。随后，英美等国也开始为AI和信息技术领域的研究提供大量资金。
年，大百科全书（Cyc）项目试图将人类拥有的所有一般性知识都输入计算机，建立一个巨型数据库，并在此基础上实现知识推理，其目标是让人工智能的应用能够以类似人类推理的方式工作，成为人工智能领域的一个全新研发方向。
年，深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军加里.卡斯帕罗夫。这是人工智能首次在人机大战中取得胜利。
年，第一个成功的商业化家用机器人—自动真空吸尘器RoombA诞生。
年，美国军方研发出战争机器人波士顿动力机器狗（BigDog）。
年，谷歌在iPhone上发布了一款语音识别应用，开启了后来数字化语音助手（Siri、Alexa、Cortana）的浪潮。
年，上海世博会上，来自NAO公司的20个跳舞机器人献上了一段长达8分钟的完美舞蹈。
年，IBM开发的人工智能程序“沃森”（Watson）参加了一档智力问答节目并战胜了两位人类冠军。沃森存储了2亿页数据，能够将与问题相关的关键词从看似相关的答案中抽取出来。这一人工智能程序已被IBM广泛应用于医疗诊断领域。
年，聊天机器人EugeneGoostman通过了图灵测试。谷歌向自动驾驶技术投入重金，Skype推出实时语音翻译功能。
年，阿尔法狗（AlphaGo）战胜世界围棋冠军李世石（韩国棋手）。阿尔法狗是谷歌开发的人工智能围棋程序，具有自我学习能力。它能够搜集大量围棋对弈数据和名人棋谱，学习并模仿人类下棋。
年，深度学习大热。第四代阿尔法狗（AlphaGo）在无任何数据输入的情况下，自学围棋3天后以：0横扫第二代“旧狗”，学习40天后又战胜了在人类高手看来不可企及的第三代“大师”，从而让人们充分领略到深度学习算法自我成长的潜力。
（三）人工智能低谷瓶颈期
20世纪70年代至80年代初，人工智能研究进入了低谷期，其原因不仅有科研人员与美国国家科研项目合作上的失败，更重要的是人工智能面临着诸多技术瓶颈。
第一，计算机性能不足，导致早期很多程序无法在人工智能领域得到应用。
第二，问题的复杂性，早期人工智能程序主要是解决特定的问题，因为特定的问题对象少，复杂性低，可一旦问题上升维度，程序立马就不堪重负了。
第三，数据量严重缺失，在当时不可能找到足够大的数据库来支撑程序进行深度学习，这很容易导致机器无法读取足够量的数据进行智能化。
上述因素导致了人工智能发展在70年代后进入了低谷瓶颈期。
（四）人工智能蓬勃发展期
当前随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的”技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了巨大的技术突破，人工智能由此迎来爆发式增长的新高潮。
三、机器学习和深度学习的关系
人工智能、机器学习和深度学习，三者是层层包含的关系。机器学习是实现人工智能的一种技术或方法，而深度学习则是实现机器学习的一种技术或方法。
人工智能是计算机科学的一个分支，目的是开发一种拥有智能行为的机器，目前很多大公司都在努力开发这种机器学习技术，让电脑学会人类的行为模式，让机器像人类一样“思考”，以便推动和实现近在眼前的新一轮科技革命。
大数据是人工智能的基础，将大数据转变为知识或生产力，离不开机器学习
（MachineLearning）。机器学习是实现人工智能的一种方法，它既是让机器实现人工智能的技术核心，又是让机器具有类似人的智能的根本途径。机器学习实现人工智能的关键就是利用海量数据的训练，通过算法解析数据，从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。
深度学习是机器学习的一个子领域，是利用一系列”深层次”的神经网络模型来
解决更复杂问题的技术。深度学习的核心是让机器模仿人脑的机制去解释图像、文本和声音等数据，进而自己获得“知识”，并在不断地解释数据中修正和增长已有的知识，提高智能水平，这为机器自身的智力“成长”提供了一条路径。
四、人工智能重点技术发展方向人工智能（AI）的理论体系和技术体系日益成熟，应用领域也不断扩大，未来人工智能科技产品，将会是人类智慧的容器，因此其应用方向十分广泛。
（一）机器视觉
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉在许多人类视觉无法感知的场合发挥重要作用，如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等，机器视觉更能突显优越性。现在机器视觉已在一些领域得到应用，如零件识别与定位，产品的检验，移动机器人导航遥感图像分析，安全减半、监视与跟踪，国防系统等。它们的应用与机器视觉的发展起着相互促进的作用。向未来展望，计算机视觉有希望进入自主理解、甚至分析决策的高级阶段，真正赋予机器“看”的能力，从而在智能家居、无人车等应用场景发挥更大的价值。
（二）指纹识别
指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。每个人（包括指纹在内）皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的，并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性，我们才能创造指纹识别技术。
指纹识别主要根据人体指纹的纹路、细节特征等信息对操作或被操作者进行身份鉴定，得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究，已经开始走入我们的日常生活，成为目前生物检测学中研究最深入，应用最广泛，发展最成熟的技术。指纹识别系统应用了人工智能技术中的模式识别技术。模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。很显然指纹识别属于模式识别范畴。
（三）人脸识别
人脸识别是计算机视觉技术的一个分支领域，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度；它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流进行鉴别。首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
传统的人脸识别算法，即使综合考虑颜色、形状、纹理等特征，也只能做到95%左右的准确率。而有了深度学习的加持，准确率可以达到99.5%，错误率下降了10倍，从而使得在金融、安防等领域的广泛商业化应用成为可能。人脸识别在很大程度上可以提升交易安全性和速度，尤其是人脸大数据，无论在日常生活，还是商业运作上都是语音、动作之后最重要的数据之一，它能够将个人大数据实现更大化的整合，甚至重建信用体系规则。
（四）智能信息检索技术
数据库系统是储存某个学科大量事实的计算机系统，随着应用的进一步发展，存储的信息量越来越大，因此解决智能检索的问题便具有实际意义。
智能信息检索系统应具有如下的功能：
1、能理解自然语言，允许用自然语言提出各种询问；
2、具有推理能力，能根据存储的事实，演绎出所需的答案；
3、系统具有一定常识性知识，以补充学科范围的专业知识。系统根据这些常识，将能演绎出更一般的一些答案来。实现这些功能要应用人工智能的方法。比如，百度已经建成全球最大规模的深度神经网络，这一称为百度大脑的智能系统，目前可以理解分析亿个参数，达到了两、三岁儿童的智力水平。随着成本降低和计算机软硬件技术的进步，再过20年，当量变带来质变，用计算机模拟一个10-20岁人类的智力几乎一定可以做到。
（五）智能控制
智能控制（intelligentcontrols）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对于许多复杂系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的智能。智能控制是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。
（六）视网膜识别
视网膜是眼睛底部的血液细胞层。视网膜扫描是采用低密度的红外线去捕捉视网膜的独特特征，血液细胞的唯一模式就因此被捕捉下来。
视网膜也是一种用于生物识别的特征，有人甚至认为视网膜是比虹膜更唯一的生物特征，视网膜识别技术要求激光照射眼球的背面以获得视网膜特征的唯一性。虽然视网膜扫描的技术含量较高，但视网膜扫描技术可能是最古老的生物识别技术，在20世纪30年代，通过研究就得出了人类眼球后部血管分布唯一性的理论，进一步的研究表明，即使是孪生子，这种血管分布也是具有唯一性的，除了患有眼疾或者严重的脑外伤外，视网膜的结构形式在人的一生当中都相当稳定。
（七）虹膜识别
人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征。这些特征决定了虹膜特征的唯一性，同时也决定了身份识别的唯一性。虹膜的形成由遗传基因决定，人体基因表达决定了虹膜的形态、生理、颜色和总的外观。人发育到八个月左右，虹膜就基本上发育到了足够尺寸，进入了相对稳定的时期。除非极少见的反常状况、身体或精神上大的创伤才可能造成虹膜外观上的改变外，虹膜形貌可以保持数十年没有多少变化。另一方面，虹膜是外部可见的，但同时又属于内部组织，位于角膜后面。要改变虹膜外观，需要非常精细的外科手术，而且要冒着视力损伤的危险。虹膜的高度独特性、稳定性及不可更改的特点，是虹膜可用作身份鉴别的物质基础。
在包括指纹在内的所有生物识别技术中，虹膜识别是当前应用最为方便和精确的一种。虹膜识别技术被广泛认为是二十一世纪最具有发展前途的生物认证技术，未来的安防、国防、电子商务等多种领域的应用，也必然会以虹膜识别技术为重点。这种趋势已经在全球各地的各种应用中逐渐开始显现出来，市场应用前景非常广阔。
（八）掌纹识别
掌纹识别是近几年提出的一种较新的生物特征识别技术。掌纹是指手指末端到手腕部分的手掌图像。其中很多特征可以用来进行身份识别：如主线、皱纹、细小的纹理、脊末梢、分叉点等。掌纹识别也是一种非侵犯性的识别方法，用户比较容易接受，对采集设备要求不高。掌纹中最重要的特征是纹线特征，而且这些纹线特征中最清晰的几条纹线基本上是伴随人的一生不发生变化的。并且在低分辨率和低质量的图像中仍能够清晰的辨认。
点特征主要是指手掌上所具有的和指纹类似的皮肤表面特征，如掌纹乳突纹在局部形成的奇异点及纹形。点特征需要在高分辨率和高质量的图像中获取，因此对图像的质量要求较高。纹理特征，主要是指比纹线更短、更细的一些纹线，但其在手掌上分布是毫无规律的。掌纹的特征还包括几何特征：如手掌的宽度、长度和几何形状，以及手掌不同区域的分布。掌纹中所包含的信息远比一枚指纹包含的信息丰富，利用掌纹的纹线特征、点特征、纹理特征、几何特征完全可以确定一个人的身份。因此，从理论上讲，掌纹具有比指纹更好的分辨能力和更高的鉴别能力。
（九）专家系统
专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。
（十）自动规划
自动规划是一种重要的问题求解技术，它从某个特定的问题状态出发，寻求一系列行为动作，并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止。自动规划问题求解与一般问题求解相比，自动规划更注重于问题的求解过程，而不是求解结果。自动规划可用来监控问题求解过程，并能够在造成较大的危害之前发现差错。规划的好处可归纳为简化搜索、解决目标矛盾以及为差错补偿提供基础。
人工智能规划决策系统的发展，一度是以棋类游戏为载体的。人们从棋类游戏中积累的知识和经验，也被应用在更广泛的需要决策规划的领域，包括机器人控制、无人车等等。棋类游戏完成了它的历史使命，带领人工智能到达了一个新的历史起点。
（十一）人工智能语音处理
语言交流是人类最直接最简洁的交流方式。长久以来，让机器学会“听”和“说”，实现与人类间的无障碍交流一直是人工智能、人机交互领域的一大梦想。
一个完整的语音处理系统，包括前端的信号处理、中间的语音语义识别和对话管理（更多涉及自然语言处理）、以及后期的语音合成。语音识别的过程需要经历特征提取、模型自适应、声学模型、语言模型、动态解码等多个过程。总体来说，随着语音技术的快速发展，之前的限定条件正在不断减少：包括从小词汇量到大词汇量再到超大词汇量、从限定语境到弹性语境再到任意语境、从安静环境到近场环境再到远场嘈杂环境、从朗读环境到口语环境再到任意对话环境、从单语种到多语种再到多语种混杂，但这给语音处理提出了更高的要求。目前的几个研究方向包括：如何使合成语音听起来更自然、如何使合成语音的表现力更丰富、如何实现自然流畅的多语言混合合成。只有在这些方向有所突破，才能使合成的语音真正与人类声音无异。
随着深度神经网络（DNN）被应用到语音的声学建模中，人们陆续在音素识别任务和大词汇量连续语音识别任务上取得突破。可以看到，在一些限制条件下，机器确实能具备一定的“听说”能力。因此在一些具体的场景下，比如语音搜索、语音翻译、机器朗读等，确实能有用武之地。但真正做到像正常人类一样，与其他人流畅沟通、自由交流，还有待时日。
（十二）自然语言处理
人类的日常社会活动中，语言交流是不同个体间信息交换和沟通的重要途径。因此，对机器而言，能否自然地与人类进行交流、理解人们表达的意思并作出合适的回应，被认为是衡量其智能程度的一个重要参照。
自然语言处理要求机器具备比“感知”更难的“理解”能力。自然语言处理中的
几个核心环节包括知识的获取与表达、自然语言理解、自然语言生成等等，也相应出现了知识图谱、对话管理、机器翻译等研究方向。
语音识别就一个任务，把声音变成文字，即使加上相关的语音合成、说话人识别等任务，也远远无法和自然语言处理的任务数量相比。因此和语音识别不同，自然语言处理是一个很”庞杂”的领域。自然语言处理的终极目标就是让机器能够理解人类的语言。
进入年以后，基于大数据和浅层、深层学习技术，自然语言处理的效果得到了进一步优化。机器翻译的效果进一步提升，出现了专门的智能翻译产品。对话交互能力被应用在客服机器人、智能助手等产品中。这一时期的里程碑事件是IBM研发的Watson智能系统参加综艺问答节目，成功战胜了人类选手并取得冠军，向世界展现了自然语言处理技术所能达到的实力。除了机器翻译之外，网页搜索、语音交互、对话机器人等领域都有自然语言处理的功劳。
五、人工智能行业应用场景
国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，必须与各行各业融合才能发挥作用，形成真正有效的行业智能，以此来助力传统行业转型升级，加快人工智能应用落地。
（一）制造领域人工智能应用
智能制造，是在基于互联网和物联网意义上实现的包括企业与社会在内的全过程的制造，把工业4.0的“智能工厂”、“智能生产”、“智能物流”进一步扩展到“智能消费”、“智能服务”等全过程的智能化中去，只在这些意义上，才能真正地认识到我们所面临的前所未有的形势。人工智能在制造业的应用主要有三个方面：首先是智能装备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人以及数控机床等具体设备。其次是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理以及集成优化等具体内容。最后是智能服务，包括大规模个性化定制、远程运维以及预测性维护等具体服务模式。虽然目前人工智能的解决方案尚不能完全满足制造业的要求，但作为一项通用性技术，人工智能与制造业融合是大势所趋。
（二）家居领域人工智能应用
智能家居主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。值得一提的是，近两年随着智能语音技术的发展，智能音箱成为一个爆发点。智能音箱不仅是音响产品，同时是涵盖了内容服务、互联网服务及语音交互功能的智能化产品，不仅具备WiFi连接功能，提供音乐、有声读物等内容服务及信息查询、网购等互联网服务，还能与智能家居连接，实现场景化智能家居控制。
（三）金融领域人工智能应用
人工智能的产生和发展，不仅促进金融机构服务主动性、智慧性，有效提升了金融服务效率，而且提高了金融机构风险管控能力，对金融产业的创新发展带来积极影响。人工智能在金融领域的应用主要包括：智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云等，该行业也是人工智能渗透最早、最全面的行业。未来人工智能将持续带动金融行业的智能应用升级和效率提升。
（四）零售领域人工智能应用
人工智能在零售领域的应用已十分广泛，正在改变人们购物的方式。无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。通过大数据与业务流程的密切配合，人工智能可以优化整个零售产业链的资源配置，为企业创造更多效益，让消费者体验更好。在设计环节中，机器可以提供设计方案；在生产制造环节中，机器可以进行全自动制造；在供应链环节中，由计算机管理的无人仓库可以对销量以及库存需求进行预测，合理进行补货、调货；在终端零售环节中，机器可以智能选址，优化商品陈列位置，并分析消费者购物行为。
（五）交通领域人工智能应用
大数据和人工智能可以让交通更智慧，智能交通系统是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，可以对交通进行实施监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。人工智能还可为我们的安全保驾护航。人长时间开车会感觉到疲劳，容易出交通事故，而无人驾驶则很好地解决了这些问题。无人驾驶系统还能对交通信号灯、汽车导航地图和道路汽车数量进行整合分析，规划出最优交通线路，提高道路利用率，减少堵车情况，节约交通出行时间。
（六）安防领域人工智能应用
安防领域涉及到的范围较广，小到关系个人、家庭，大到跟社区、城市、国家安全息息相关。目前智能安防类产品主要有四类：人体分析、车辆分析、行为分析、图像分析；在安防领域的应用主要通过图像识别、大数据及视频结构化等技术进行作用的；从行业角度来看，主要在公安、交通、楼宇、金融、工业、民用等领域应用较广。
（七）医疗领域人工智能应用
当下人工智能在医疗领域应用广泛，从最开始的药物研发到操刀做手术，利用人工智能都可以做到。眼下，医疗领域人工智能初创公司按领域可划分为八个主要方向，包括医学影像与诊断、医学研究、医疗风险分析、药物挖掘、虚拟护士助理、健康管理监控、精神健康以及营养学。其中，协助诊断及预测患者的疾病已经逐渐成为人工智能技术在医疗领域的主流应用方向。
（八）教育领域人工智能应用
通过图像识别，可以进行机器批改试卷、识题答题等；通过语音识别可以纠正、改进发音；而人机交互可以进行在线答疑解惑等。AI和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题，从工具层面给师生提供更有效率的学习方式，但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。
（九）物流领域人工智能应用
物流行业通过利用智能搜索、推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造，能够基本实现无人操作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。
目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节。
六、人工智能分类与未来趋势展望
从应用范围看，人工智能大体可分为专用人工智能（ANI）和通用人工智能（AGI）。专用人工智能，即在某一个特定领域应用的人工智能，比如只会下围棋的AlphaGo，再比如苹果的虚拟语音助手Siri；通用人工智能是指具备知识技能迁移能力，可以快速学习，充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，在可以预见的未来，人工智能将会出现如下的发展趋势：
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深
度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始
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