作為目前科技領域最熱門的技術，人工智能吸引了許多行內外人士的關注。然而，我們每天關注的信息大多是人工智能領域的投資和融資市場、人工智能獨角獸企業的動態、人工智能領域科技巨頭的布局、人工智能領域的技術研發等。我們很少冷靜下來梳理人工智能產業鏈，但如果我們想更深入、更長遠地關注人工智能，首先，我們應該清晰地梳理人工智能產業鏈。

目前，人工智能AI技術包括五個部分：計算機視覺、語音識別、自然語言處理、機器學習和大數據。

1，計算機視覺。
顧名思義，計算機視覺是為了使計算機具有像人眼一樣觀察和識別的能力。此外，它是指使用攝像機和計算機代替人眼來識別、跟蹤和測量目標，并進一步進行圖形處理，使計算機處理成為更適合人眼觀察或傳輸到儀器檢測的圖像。
那么計算機視覺與人工智能的聯系是什么呢？
計算機視覺研究作為一門科學學科，試圖建立一個能夠從圖像或多維數據中獲取信息的人工智能系統。人工智能更注重推理和決策，計算機視覺目前仍停留在圖像信息表達和對象識別階段。

2，語音識別。
語音識別技術是將語音信號轉換為相應的文本或命令的高科技技術。語音識別技術主要包括三個方面：特征提取技術、模式匹配標準和模型訓練技術。語音識別是人機交互的基礎，主要解決機器聽人說什么的問題。語音識別技術是目前人工智能落地最成功的技術。

3，自然語言處理。
自然語言處理一般包括兩部分：自然語言理解和自然語言生成。實現人機間自然語言通信意味著計算機不僅可以理解自然語言和文本的含義，還可以用自然語言和文本表達給定的意圖和想法。前者稱為自然語言理解，后者稱為自然語言生成。在計算機科學和人工智能領域，自然語言處理是一個重要方向。自然語言的最終目標是使用自然語言和計算機進行通信，這樣人們就可以在不花費大量時間和精力學習各種不自然、不習慣的計算機語言的情況下使用他們最習慣的語言。

4，機器學習。
機器學習是人工智能的核心，它使機器具有與人類相同的學習能力，專門研究如何模擬或實現人類的學習行為，從而獲得新的知識或技能，并重組現有的知識結構。
機器學習被廣泛應用，如數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物識別、搜索引擎、醫學診斷、信用卡欺詐檢測、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別等。

5，大數據。
大數據，或大量數據，是指需要一種新的處理模式來擁有更強的決策能力、洞察力和流程優化能力、高增長率和多樣化的信息資產。換句話說，大數據技術是從各種類型的數據中快速獲取有價值信息的能力。大數據是AI智能升級和進化的基礎。通過大數據，人工智能可以不斷地進行模擬練習，并不斷接近真正的人工智能。

6，編輯視點。
大數據五大技術相輔相成，交叉相關，包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理、機器學習、不同應用層次，各有側重。從這五項技術中不難看出人工智能技術的復雜性和技術進步需要克服的許多困難。

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