近几年来，随着存储能力、运算能力的爆发式增长，人工智能的应用也越来越火，我所从事的行业“智能制造”也需要用到AI技术，我一直也将智能制造中的“智能”解读为“人工智能”，人工智能的发展经过60年的时间，越来越多的企业也开始拥抱人工智能。
关于人工智能的定义，阿里云研究中心最新报告《人工智能：未来制胜之道》也有明确指出："人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和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。自20世纪50年代以来，三次技术革新浪潮中，学界和业界对人工智能的理解众说纷纭，科技和商业的多元化发展导致对人工智能的定义、发展动力以及表现形式的理解各异。让我们从以下四个维度来总结和理解人工智能的多种内涵：
人工智能的定义：根据人工智能的应用，人工智能可以分为专有人工智能、通用人工智能、超级人工智能；根据人工智能的内涵，人工智能可以分为类人行为（模拟行为结果）、类人思维（模拟大脑运作）、泛（不再局限于模拟人）智能。
人工智能的驱动因素：算法/技术驱动、数据/计算、场景和颠覆性商业模式驱动
人工智能的承载方式：技术承载方式：单机智能、平行运算/多核智能、高度分散/群体智能；表现方式：云智能、端智能、云端融合。
人工智能与人的关系：机器主导、人主导、人机融合
现阶段，人工智能正在从专有人工智能向通用人工智能发展过渡，由互联网技术群（数据/算法/计算）和应用场景互为推动，协同发展，自我演进。人工智能已不再局限于模拟人的行为结果，而拓展到'泛智能应用'，即更好地解决问题、有创意地解决问题和解决更复杂的问题。这些问题既包含人在信息爆炸时代面临的信息接受和处理困难，也包含企业面临的运营成本逐步增加、消费者诉求和行为模式转变、商业模式被颠覆等问题，同时还包含社会亟需解决的对自然／环境的治理、对社会资源优化和维护社会稳定等挑战。"
在现在的阶段，我们可以看到以下的人工智能技术：
基于AI技术的应用场景举例：
●语音搜索和输入：摆脱拼音和生僻字造成的障碍，降低使用成本的同时也大大提高了用户的输入效率。
●语音任务播报：将应用场景中的公告和任务通过语音进行播报，让操作者在执行过程中，也可及时获得任务等重要信息。
●有声阅读：运用语音合成的技术，将文学作品、新闻、资讯类、公告类等文字内容，有情感地阅读出来，摆脱文学阅读时对双手双眼的束缚。
●智能语音助理：拥有机器和人对话的能力，机器能听懂用户的话，并给予相应的反馈。
●远程身份认证：结合OCR和人脸识别技术，实现用户证件信息的自动录入；并通过活体检测，判断用户为真人；通过对比真人照片与公安身份照片，判断用户是否为本人，从而完成用户身份登记与核真检验。
●刷脸门禁考勤：基于人脸识别，实现企业、商业楼宇、住宅、会场等多种场景的刷脸通行，支持大规模云端人脸查找及本地化部署；支持多人脸库分组，结合身份信息确认的高级人脸认证等功能，提升用户体验的同时保障通行安全性。
●纸质文档票据电子化：利用文字识别技术基于深度学习技术和海量优质数据，实现高精度的图像文字、表格票据的检测和识别，极大的提升了录入效率，降低了输入成本。
●图片与视频审核：对图片或视频中的内容进行深度识别和检测，快速准确发现相关违规内容，帮助应用规避审查风险的同时极大的降低人工成本。
●视频搜索和推荐：使用视频内容分析，通过视频OCR、视频公众人物识别、视频场景识别、视频分类、视频语音识别多维识别视频内容，自动抽取视频内容标签，实现视频内容的智能搜索和推荐。
●个性化内容推荐：基于用户画像，融合推荐技术、内容生成技术，为各类网站、APP提供个性化内容推荐服务。在深度了解访客的基础上，实现实时个性化推荐，帮助提高内容点击率，提升网站流量和用户粘性。
●目标客户分析：目标客户分析是基于用户画像和用户意图识别能力，提供群体用户描述的分析服务，帮助企业深度理解客户群特征，涵盖人口属性、社会属性、兴趣偏好等维度。
●商业线索挖掘：基于企业知识图谱、用户画像、机器学习等能力，帮助客户在全国海量的企业中挖掘合适的潜在客户、提供销售转化预测服务，助力企业挖掘市场商机、拓展市场空间、缩短成单周期。
●精细化运营：借助大数据能力，打通线上线下数据，帮助企业了解受众人群、分析流量、洞察客户属性，辅助营销等精细化运营决策。
无论是语音还是图像识别，均需要数据支持。用深度学习来说，它需要一个Data sample，这个sample需要先进行人工标注，人工标注以后丢到model里面，对这个sample进行train，这需要一个过程来完成。可见，数据（Data）是人工智能的血液。
说到数据，毋庸置疑，是这个时代的重要资产。数据，反映了事物的原理和规律。当你找到它的规律后，可以去预测未知。如果说数据是原油的话，那么AI（Artificial Intelligence, 人工智能）就是从原油中提炼各种高价值产品的加工厂，它的重要性可见一斑。
从数据中发现知识、洞察和规律，这本身不是一个新概念。几百年前，在开普勒时代就有这样的实践。当时，开普勒从几百页的天体位置数据中，提炼并总结出了天体运动的三定律，至今仍在被使用，也就是我们熟知的开普勒三定律。现在，AI帮助我们实现了借助大规模云计算的方法，从海量的数据中自动学习知识和规律。