人工智能基础应用层-人工智能技术基础层应用层

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能基础应用层的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能基础应用层的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能的基础支撑主要是？
2. 芯片属于人工智能产业链的什么？
3. AI在医学是什么意思？
4. 关于人工智能，你了解多少？

人工智能的基础支撑主要是？

人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据***、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑；

技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径；应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

芯片属于人工智能产业链的什么？

基础层。

人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据***、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径；应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件。

基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据***、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑。主要包括计算硬件（AI芯片）、计算系统技术（大数据、云计算和5G通信）和数据（数据***集、标注和分析）。

AI在医学是什么意思？

意思是以互联网为依托，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量，更好的解决医疗***短缺、人口老龄化的问题。

Al医疗主要体现在三个方面

基础层：通过软硬件的基础设施，收集用户、药物及病理数据，并使数据互通互联，为人工智能的应用提供支持与可能。

技术层：通过语音/语义识别、计算机视觉技术，对非结构化数据进行分析提炼。“学习”大量病理学数据文本，使其掌握问答、判断、预警、实施的能力。

应用层：是指人工智能与不同细分领域的结合，以解决医疗行业中的某种业务需求，如智能诊断、药物研发、智能健康管理、智能语音等医疗场景

关于人工智能，你了解多少？

人工智能（artificial intelligence），从英文词源上其实更好精确的理解。artificial：人造的东西，intelligence：这其实是一个心理学术语，译做智能虽然没错，但未免略微将这个词的范畴广义化了一点，根据wiki的解释：capacity of logic，understanding，self-awareness，learning，emotional knowledge，reasoning，planning，creativity and problem solving。

根据这个解释，显然是将理性和感性分离了，所以人工智能在最初的定义上，就不包括“感受痛苦”的能力，“拥有欲望”的能力（我相信这是大多数人对人工智能恐惧的根源。

人工智能是且仅是一个思考工具，他和人类的区别是很明显的。

1.人工智能不以存在和延续自身为目的，他们不会有怕死，只是想活下去，想要得到快乐和幸福，想要被尊重等等无聊的需求。甚至可以说，他们没有需求。

1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势

人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。

注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。

2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%

——中国人工智能企业全产业链布局完善

我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是[_a***_]、阿里、腾讯这三家。

1、什么是人工智能

张诚（复旦大学管理学院教授）：

随着人工智能在对特征背后规则的了解方面的突破，并结合强化的计算能力和大量数据的可得，它在对专业知识的记忆、总结和学习能力上都体现出非常吸引人的投资价值，换句话说，它可以在短期内创造大量低成本的具有足够知识水平的专业人士，避免了人的长期培养、对遗忘知识的不断对抗，以及学习总结能力的差异到来的问题。即便出于当前伦理、规则约束或能力的不完全，尚无法代替人做决策，但已经可以作为人类决策的很好辅助和补充。

郁培文（复旦大学管理学院副教授）：

人工智能这一波的进步在于，科学家们找到了更聪明和有效的方法来建立输入数据和输出之间的联系，从而大大提升了预测的准确度。然而，能用这类方法解决的预测问题至少要满足如下几个条件：一，可量化。比如需要有明确的可量化的输入和输出。二，问题的结构比较平稳。比如输入的极微小变化不会引起结果的巨大差异。三，合适的数据。

2、人工智能的应用场景

胥正川（复旦大学管理学院副教授）：

以前说中国“缺芯少屏”，今天“屏”的问题，我们基本解决了，但“芯”的问题仍然没解决，是比较糟糕的事情。下面的基础支撑、上面的核心技术，最后都要用在应用场景上。

中国要想发展人工智能，要做到几点：1、要建立完善的AI应用的生态系统；2、***要率先***用AI；3、要推动人工智能和传统行业的融合；4、对劳动力大军进行再培训，让他们承担新的工作，同时要构建完善的人才体系；5、建立***和法律的共识。

复旦大学管理学院联•首 CxO Talk：

我所了解的人工智能大概有以下几方面:

一，没有自我意识。它不知道有自己存在。阿尔法狗战胜所有顶级人类棋手，但是它不知道自己在下棋。

二，没有情感。它可以顶替人做好多的事情，不过，它没有欣喜与痛苦，没有欲望和失望，没有亲情与友情，是冰冷的机器。

三，没有智商。虽然，下棋人类已经完败于人工智能，但是人工智能并无智商，因为它的一切所作所为，都是执行的命令而已，即便有很多的行为超过人，那只是人类编写的程序高明而已。

四，进步会很快，有智慧很难。它发展一定会很快，很多新的算法会出现，看上去非常智能，但是不改机器的属性，很难拥有真正的智慧。

四，不会下我的奇袭象棋。不完全信息博弈，与棋手双方彼此的认识、心理活动关系密切，不是程序可以预先规定的，所以它会乱翻棋子，难以做出针对棋手特质的正确决策，最多，靠蒙下棋。

到此，以上就是小编对于人工智能基础应用层的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能基础应用层的4点解答对大家有用。

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