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人工智能技术三大环节？

人工智能技术和产品经过过去几年的实践检验，目前应用较为成熟，推动着人工智能与各行各业的加速融合。从技术层面来看，业界广泛认为，人工智能的核心能力可以分为三个层面，分别是计算智能、感知智能、认知智能。

1、计算智能

计算智能即机器具备超强的存储能力和超快的计算能力，可以基于海量数据进行深度学习，利用历史经验指导当前环境。随着计算力的不断发展，储存手段的不断升级，计算智能可以说已经实现。例如AlphaGo利用增强学习技术完胜世界围棋冠军；电商平台基于对用户购买习惯的深度学习，进行个性化商品推荐等。

2、感知智能

感知智能是指使机器具备视觉、听觉、触觉等感知能力，可以将非结构化的数据结构化，并用人类的沟通方式与用户互动。随着各类技术发展，更多非结构化数据的价值被重视和挖掘，语音、图像、视频、触点等与感知相关的感知智能也在快速发展。无人驾驶汽车、著名的波士顿动力机器人等就运用了感知智能，它通过各种传感器，感知周围环境并进行处理，从而有效指导其运行。

3、认知智能

相较于计算智能和感知智能，认知智能更为复杂，是指机器像人一样，有理解能力、归纳能力、推理能力，有运用知识的能力。目前认知智能技术还在研究探索阶段，如在公共安全领域，对犯罪者的微观行为和宏观行为的特征提取和模式分析，开发犯罪预测、资金穿透、城市犯罪演化模拟等人工智能模型和系统；在金融行业，用于识别可疑交易、预测宏观经济波动等。要将认知智能推入发展的快车道，还有很长一段路要走。

自然语言处理：试图让计算机能够“听懂”人类的语言，透过麦克风听到语音后能够转化成文字记录，并加以自动分词，理解语意。甚至把计算机欲表达的内容转化成语音“讲”给人听。最经典的实践就是“互动机器人”，这样的机器人不只能听懂你的话，更能针对内容做出反应，形成对话。

影像辨识：最具代表性的就是汽车的自动驾驶了。论到自动驾驶，需要满足三项技术：感知处理，高精度地图，以及驾驶决策。而AI不只帮助能够帮助行驶系统透过地图与环境的侦测，判断出适合驾驶的路径，更可以帮助解决过去无人驾驶最大的困境──过于简单的驾驶决策。使用AI达成“像人一样”的驾驶判断，仍然是众多团队努力的目标。

语音识别：语音识别直接就是跨语言的辨认与翻译。如同这几年当红的日本ili快速翻译机，就是透过人工智能的“语音识别”快速将听见的中文转换成日语，帮助使用者即使身处不同语言的国家也能达成有效的传达与沟通。

aisas模型具有的环节包括什么？

传统的AIDMA模式具有的环节包括消费者在注意商品并产生兴趣之后的信息搜集（Search），以及产生购买行动之后的信息分享（Share）。

基于网络时代市场特征而重构的AISAS模式，则将消费者在注意商品并产生兴趣之后的信息搜集（Search），以及产生购买行动之后的信息分享（Share），作为两个重要环节来考量，这两个环节都离不开消费者对互联网（包括无线互联网）的应用。

促进科技与经济紧密结合,以科技创新驱动高质量发展的关键环节是？

促进科技创新成果转化是实施创新驱动发展战略的重要任务之一，也是促进科技与经济紧密结合、以科技创新驱动高质量发展的关键环节。应充分发挥企业的创新主体作用，培育一批核心技术能力突出、集成创新能力强、引领重要产业发展的创新型企业，推动科技创新成果真正与产业链匹配；加快科技创新与实体经济深度融合，完善融合机制，健全以企业为主体的产学研一体化创新机制，支持企业牵头实施重大科技项目；推动国家高新区按照发展高科技、培育新产业的方向转型升级，开展区域全面创新改革试验，建设创新型省份和创新型城市，培育新兴产业集聚区、增长极，增强创新发展的辐射带动功能。

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