作为目前科技领域最热门的技术，人工智能吸引了许多行内外人士的关注。然而，我们每天关注的信息大多是人工智能领域的投资和融资市场、人工智能独角兽企业的动态、人工智能领域科技巨头的布局、人工智能领域的技术研发等。我们很少冷静下来梳理人工智能产业链，但如果我们想更深入、更长远地关注人工智能，首先，我们应该清晰地梳理人工智能产业链。

目前，人工智能AI技术包括五个部分：计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习和大数据。

1，计算机视觉。
顾名思义，计算机视觉是为了使计算机具有像人眼一样观察和识别的能力。此外，它是指使用摄像机和计算机代替人眼来识别、跟踪和测量目标，并进一步进行图形处理，使计算机处理成为更适合人眼观察或传输到仪器检测的图像。
那么计算机视觉与人工智能的联系是什么呢？
计算机视觉研究作为一门科学学科，试图建立一个能够从图像或多维数据中获取信息的人工智能系统。人工智能更注重推理和决策，计算机视觉目前仍停留在图像信息表达和对象识别阶段。

2，语音识别。
语音识别技术是将语音信号转换为相应的文本或命令的高科技技术。语音识别技术主要包括三个方面：特征提取技术、模式匹配标准和模型训练技术。语音识别是人机交互的基础，主要解决机器听人说什么的问题。语音识别技术是目前人工智能落地最成功的技术。

3，自然语言处理。
自然语言处理一般包括两部分：自然语言理解和自然语言生成。实现人机间自然语言通信意味着计算机不仅可以理解自然语言和文本的含义，还可以用自然语言和文本表达给定的意图和想法。前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。在计算机科学和人工智能领域，自然语言处理是一个重要方向。自然语言的最终目标是使用自然语言和计算机进行通信，这样人们就可以在不花费大量时间和精力学习各种不自然、不习惯的计算机语言的情况下使用他们最习惯的语言。

4，机器学习。
机器学习是人工智能的核心，它使机器具有与人类相同的学习能力，专门研究如何模拟或实现人类的学习行为，从而获得新的知识或技能，并重组现有的知识结构。
机器学习被广泛应用，如数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物识别、搜索引擎、医学诊断、信用卡欺诈检测、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别等。

5，大数据。
大数据，或大量数据，是指需要一种新的处理模式来拥有更强的决策能力、洞察力和流程优化能力、高增长率和多样化的信息资产。换句话说，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能力。大数据是AI智能升级和进化的基础。通过大数据，人工智能可以不断地进行模拟练习，并不断接近真正的人工智能。

6，编辑视点。
大数据五大技术相辅相成，交叉相关，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习、不同应用层次，各有侧重。从这五项技术中不难看出人工智能技术的复杂性和技术进步需要克服的许多困难。

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