如今，新一代地人工智能技術(shù)已經(jīng)不再是單一的學(xué)科門(mén)類(lèi)，而是包含了從基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)、大數(shù)據(jù)獲取、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、模式識(shí)別、人機(jī)交互等一系列細(xì)分領(lǐng)域。因此，不能籠統(tǒng)地說(shuō)人工智能領(lǐng)域誰(shuí)更強(qiáng)，而是要限定在不同的細(xì)分領(lǐng)域進(jìn)行討論。從狹義上看，不考率大數(shù)據(jù)獲取和高性能計(jì)算技術(shù)，人工智能領(lǐng)域在不同細(xì)分領(lǐng)域的研究?jī)?nèi)容和領(lǐng)域巨頭可以總結(jié)如下：
一、機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)指通過(guò)數(shù)據(jù)和算法在機(jī)器上訓(xùn)練模型，并利用模型進(jìn)行分析決策與行為預(yù)測(cè)的過(guò)程。廣泛應(yīng)用在專(zhuān)家系統(tǒng)、認(rèn)知模擬、數(shù)據(jù)挖掘、圖像識(shí)別、故障診斷、自然語(yǔ)言理解等領(lǐng)域，目的是持續(xù)引導(dǎo)機(jī)器獲取新的知識(shí)與技能，讓機(jī)器更智能化。典型的領(lǐng)域巨頭是谷歌和IBM，國(guó)內(nèi)較好的阿里巴巴和騰訊。但是國(guó)內(nèi)外橫向?qū)Ρ壬峡?，?guó)內(nèi)技術(shù)水平仍處于追趕期，主要差距體現(xiàn)在底層技術(shù)和實(shí)現(xiàn)原理上的研究創(chuàng)新能力上。
二、模式識(shí)別，模式識(shí)別是對(duì)各類(lèi)目標(biāo)信息進(jìn)行處理分析，進(jìn)而完成描述、辨認(rèn)、分類(lèi)和解釋的過(guò)程。廣泛應(yīng)用在語(yǔ)音識(shí)別、指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別、文字識(shí)別、遙感和醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域。目的是通過(guò)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)類(lèi)人化的智能，即通過(guò)環(huán)境和行為的感知，產(chǎn)生基于認(rèn)知的行為決策。典型的領(lǐng)域巨頭包括谷歌、微軟、科大訊飛、百度等。在模式識(shí)別領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外研究水平基本處于同一起跑線，個(gè)人認(rèn)為是得益于國(guó)內(nèi)發(fā)達(dá)甚至領(lǐng)先的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)，讓?xiě)?yīng)用創(chuàng)新帶動(dòng)了技術(shù)的革命和創(chuàng)新。
三、人機(jī)交互，人機(jī)交互技術(shù)賦予機(jī)器通過(guò)輸出或顯示設(shè)備對(duì)外提供有關(guān)信息的能力，同時(shí)可以讓用戶通過(guò)輸入設(shè)備向機(jī)器傳輸反饋信息達(dá)到交互目的。目前廣泛應(yīng)用在地理空間跟蹤、動(dòng)作識(shí)別、觸覺(jué)交互、眼動(dòng)跟蹤、腦電波識(shí)別等領(lǐng)域。目的是實(shí)現(xiàn)人機(jī)物交叉融合與協(xié)同互動(dòng)。典型的領(lǐng)域巨頭包括微軟、索尼、三星等。國(guó)內(nèi)較為領(lǐng)先的是百度、大疆等。
總之，在人機(jī)交互技術(shù)上，國(guó)內(nèi)與國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家相比仍有較大差距，主要體現(xiàn)在基于觸控技術(shù)、可穿戴設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)和車(chē)聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以及能夠掌握包括計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、軟硬設(shè)計(jì)等復(fù)合型人才的培養(yǎng)上。
