人工智能創新持續快速發展，人工智能技術應用幾乎在所有行業都出現了爆炸式增長。那么在應用人工智能的過程中獲得了什么?我們可以對人工智能發展有何期待?從人工智能技術分類和發展逐一講解。

人工智能技術包括哪些

計算機視覺：計算機視覺技術運用由圖像處理操作及機器學習等技術所組成的序列來將圖像分析任務分解為便于管理的小塊任務。現今這一項在安全生產管理上得到充分應用，智能視頻分析在安監方面起到了降本增效的作用，幫助高危生產企業在安防上解放了人力，并且降低了安全生產上的錯誤率。

機器學習：機器學習是從數據中自動發現模式，模式一旦被發現便可以做預測，處理的數據越多，預測也會越準確。

自然語言處理：對自然語言文本的處理是指計算機擁有的與人類類似的對文本進行處理的能力。例如自動識別文檔中被提及的人物、地點等，或將合同中的條款提取出來制作成表。

機器人技術：近年來，隨著人工智能算法等核心技術提升，機器人取得重要突破。例如無人機、家務機器人、醫療機器人等。 生物識別技術：生物識別可融合計算機、光學、聲學、生物傳感器、生物統計學，利用人體固有的生體特性如指紋、虹膜、靜脈、聲音、步態等進行個人身份鑒定，最初運用于司法鑒定。

人工智能技術發展趨勢

技術平臺開源化

開源的學習框架在人工智能領域的研發成績斐然，對深度學習領域影響巨大。開源的深度學習框架使得開發者可以直接使用已經研發成功的深度學習工具，減少二次開發，提高效率，促進業界緊密合作和交流。國內外產業巨頭也紛紛意識到通過開源技術建立產業生態，是搶占產業制高點的重要手段。通過技術平臺的開源化，可以擴大技術規模，整合技術和應用，有效布局人工智能全產業鏈。

專用智能向通用智能發展

目前的人工智能發展主要集中在專用智能方面，具有領域局限性。隨著科技的發展，各領域之間相互融合、相互影響，需要一種范圍廣、集成度高、適應能力強的通用智能，提供從輔助性決策工具到專業性解決方案的升級。通用人工智能具備執行一般智慧行為的能力，將人工智能與感知、知識、意識和直覺等人類的特征互相連接，減少對領域知識的依賴性、提高處理任務的普適性，這將是人工智能未來的發展方向。未來的人工智能將廣泛的涵蓋各個領域，消除各領域之間的應用壁壘。

智能感知向智能認知方向邁進

人工智能的主要發展階段包括：運算智能、感知智能、認知智能，這一觀點得到業界的廣泛認可。早期階段的人工智能是運算智能，機器具有快速計算和記憶存儲能力。當前大數據時代的人工智能是感知智能，機器具有視覺、聽覺、觸覺等感知能力。隨著類腦科技的發展，人工智能必然向認知智能時代邁進，即讓機器能理解會思考。