人工智能方兴未艾，取得新突破
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人工智能（AI）是研究用于模拟与延伸扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，目前在商业和生活中已有大量应用场景，被产业界寄望为下一轮技术革命，对它的关注热度已经超过大数据。
AI的发展历程一波三折，呈螺旋式发展，在历史上共经历三个时期。一开始是1956年达特茅斯会议提出了AI的概念，但当时的计算机处理性能和数据容量制约了AI技术的发展。然后在20世纪80年代，AI算法模型有了重大发明，出现了能与人类下象棋的高度智能机器，但随着台式机的出现，使得AI专家系统走向没落。2016年，AIphaGo大败李世石，将AI从后台推到了科技界的聚光灯下，一时间万众瞩目。
AI已经替代了早些年的大数据，成为新的商业科技风口。2017年全球AI融资超150亿美元，谷歌、亚马逊、苹果、微软以及阿里、百度、腾讯等中美科技巨头纷纷布局。以深度学习为代表的AI算法，PC/移动互联网上海量、多维度、高价值大数据，以及以GPU、FPGA、ASIC为代表的AI计算芯片，成为本轮AI发展的核心驱动力。
软件框架部分，目前AI软件框架百花齐放，软件框架是整个技术体系的核心，实现对AI算法的封装、数据的调用以及计算资源的调度使用。软件框架好比是AI应用开发的操作系统，为开发者提供编程环境和算法库，并按需分配AI芯片等硬件资源，目的是构建AI系统开发和运行的软件环境。目前主流的AI软件框架主要有TensorFlow、MXNet、Caffe、Torch、CNTK、Theano、SciKit-Learn等，软件框架的用户包括了AI服务的开发者和使用者。
技术层负责解决具体类别的AI技术问题。其中语音识别技术负责将语音转换为文本或命令，自然语言处理技术实现人和机器之间的自然语言通信，计算机视觉技术用于处理图形图像和视频内容的识别。
应用层立足于解决各行业领域实际场景问题，如安防场景下，用于警讯发现、人脸识别、道路监控等；金融场景下，可用于资产异动监测、征信风控和智能投顾等；医疗场景下，可应用于对医学影像、电子病例处理来辅助诊疗；还有目前最为火热的自动驾驶场景，谷歌、特斯拉和百度三巨头的无人驾驶汽车已经上路试运行。
以云服务方式提供AI服务已成为当前的趋势，AI云服务一般分为平台类服务和软件类服务。平台类服务包含GPU云服务，深度学习平台等，GPU云服务是以虚拟机的形式，为用户提供GPU计算资源。深度学习平台则是以TensorFlow、Caffe、MXNet等主流深度学习软件框架为基础，提供相应的常用深度学习算法和模型，组合各种数据源、组件模块，让用户可以基于该平台对语音、文本、图片、视频等海量数据进行离线模型训练、在线模型预测及可视化模型评估。软件类服务包括提供API程序接口、SDK包、消息服务接口的形式提供AI相关的在线网络服务，可包括语音识别、文字处理、图像检测、智能推荐等应用方式。
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