我-工智能发展的-仍在努力

-的发展于社会、经济、生活都有着重大意义，我-工智能发展至今已经形成了完整的产业链，通过研究发现，目前我-工智能基础层发展比较薄弱；技术层发展为迅猛，语音识别、机器视觉等部分技术已经处于较高-，但整体上依然处于初始阶段；应用层以结合行业实际需求实现商业落地为主。
当前学术界对-尚无形成统一定义，但是在-基本内容上达成的共识是：通过研究人类智能活动的规律，从而让机器来模拟，使其拥有学习能力，甚至能够像人类一样去思考、工作。-的发展是多门学科交叉应用的成果，不同的学科承载着不同的功能，于是根据-各组成要素实现功能的不同。
基础层主要功能是实现数据的采集与计算，包括ai芯片、传感器、云计算与大数据。其中大数据与传感器负责数据的采集，ai芯片与云计算负责数据的运算。从整体来看，目前我-工智能基础层发展还比较薄弱，存在产学研不够紧密的问题。我国传感器与大数据行业发展比较完善，芯片与云计算方面与国外差距较大。
传感器方面，我们已经在研发、设计、代工生产、封装测试等环节形成了完整的产业链，形成了比较完善的生态系统。
ai芯片方面，我国处于刚起步阶段，芯片行业的技术壁垒较高，分为设计、制造与封测三个环节
云计算方面，我国尚未形成统一的技术架构和体系，云计算一般可以分为 iaas、 paas 和 saas 三类，在服务深入度与技术难度上依次递增。
技术层是-的-环节，包括语音识别、机器视觉、机器学习与自然语言处理，模仿人类对外界信息的感知能力与认知能力，然后通过对计算机进行大量的信息训练，不断优化算法模型，终实现计算机的类人脑功能。
我国在-技术层发展迅猛，部分技术处于较高水平，但整体依然处于初始阶段。机器视觉识别主要分为动态图像识别与静态图像识别，由于动态图像识别技术门槛较高，所以当前我国的技术研发主要集中在静态图像识别领域，静态图像识别的关键点在于计算机对真实图像的仿真程度以及识别算法模型的优化。
-应用层是基于基础层与技术层发展起来的，将-相关技术与行业具体需求相结合，实现商业化落地，从而达到赋能实体经济以及服务于人类社会的目的，这是发展-的主要意义。
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