人工智能(ArtificialIntelligence)是研究、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
1.1.1两个智能：强人工智能vs弱人工智能
强：有可能制造出真正的推理和解决问题的智能机器；有知觉；有自我意识；有自己的价值观和世界观体系
弱：不能制造出真正的推理和解决问题的智能机器；看起来智能但并不拥有智能；无自主意识
1.1.2三个阶段：
1.1.3四个要素：数据、算法、算力、场景
AI、机器学习、深度学习的关系
1.2人工智能发展历史
1.3人工智能产业生态
1.3.3人工智能技术架构
1、基础架构层
大数据：数据是真实世界不同现象的抽象表达，我们可以处理这大数据并能挖掘有价值的信息，知识甚至“智慧”
计算机硬件：CPU、GPU、Ascend910
2、算法层
机器学习：脑海里寻找一个问题答案的过程就是一个机器学习的过程
神经网络和深度学习：人类神经网络、感知器、深度神经网络（前馈网络，反馈网络，图网络）
3、技术方向
计算机视觉：内容审核、图像搜索、语义分割、人脸检测、车辆检测、图像分类
语音处理：
自然语言处理：
4、应用领域
智慧城市：全城感知、全城预警、全城检索、全城协同
金融：智能投顾、智能投研、智能理赔、智能支付（人脸、指纹、虹膜、声纹）、智能风控
零售：设计、生产制造、收益管理、供应链管理、电商、线下零售
医疗：语音录入病历、医疗影像分析、综合型诊疗、身体健康管理、医疗机器人、医学药物研发
农业：数据分析与预测、降低农药成本、智降低农业收割成本、临空系统
1.4人工智能落地挑战
1.4.1数据的挑战
1、数据获取
数据积累不足数据质量差数据安全合规数据归属权
2、数据治理
多源异构数据非结构化数据海量数据存储与应用
3、数据标注
小场景数据采集复杂业务场景理解数据安全
1.4.2缺乏解释性
深度学习系统的弱解释性给现有的AI系统带来了安全性、稳定性的挑战
1.4.3算法的偏见
算法的偏见主要源于数据的偏见（如：数据名词认知观点不一致，造成歧视，产生差异）
1.4.4隐私问题
人工智能算法都是数据驱动，获取大量的用户数据
1.5人工智能发展趋势
1.5.1更完善的人工智能基础数据服务：
1.5.2更安全的数据共享：
联邦学习在保证数据隐私安全的前提下，利用不同数据源合作训练模型，进一步突破数据的瓶颈
1.5.3端-边-云全面发展的算力：
应用于云端、边缘设备、移动终端的人工智能芯片规模不断增长
1.5.4大模型与轻量化：
应对移动终端及各种边缘设备部署的挑战
1.5.5更易用的框架：
MindSpore、TensorFlow2.x、Pytorch等主流开发框架都在朝易用、全能的方向演进，不断降低人工智能的开发门槛
1.5.6不断突破的应用场景：
缓解心理问题、自动车险定损、后端办公自动化、……
1.6华为AI解决方案
1.6.1全栈全场景AI解决方案介绍
全栈（FullStack）：
技术功能视角；指包括云底座、芯片（昇腾）、开发/训练/推理框架MindSpore和AI使能能力在内的全堆栈方案
全场景（AllScenarios）：
指包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境
MindSpore：
支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架
CANN：
芯片算子库和高度自动化算子开发工具
Ascend：
基于统一、可扩展架构的系列化AI芯片（Ascend310和Ascend910芯片是一款华为自研的云端AI芯片）
1.6.2企业智能AI开放能力介绍
1.ModelArts
面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。
面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程
3、面向AI工程师，提供多种开发环境，多种操作流程和模式，方便开发者编码扩展，快速构建模型及应用。
2.ModelArtsPro
面向企业可以拿来即用的专业AI开发套件。基于华为云的先进算法和快速训练能力，ModelArtsPro提供预置工作流和模型，提升企业AI应用的开发效率，降低开发难度。
同时，支持客户自主进行工作流编排，快速实现应用的开发、共享和发布，共建开放生态，实现普惠行业AI落地，真正实现赋能行业AI应用开发者，全面提升行业AI开发效率和落地效果。ModelArtsPro套件包括自然语言处理套件、文字识别套件、视觉套件等，能够快速响应不同行业、不同场景的AI落地需求。
3.HiLens
4.AIGallery
5.盘古大模型
盘古大模型承载在AIGallery平台，从AIGallery订阅之后，即可在ModelArts中使用
华为云盘古大模型可以实现一个AI大模型在众多场景通用、泛化和规模化复制，减少对数据标注的依赖。相对于以前的作坊式开发，AI工业化开发效率可以提升10~100倍，同时AI模型具备更佳的性能。
6.智能体
华为云智能体以云为基础，以AI为核心，通过统一的平台和架构，将云、大数据、AI等创新技术与行业机理、专家知识融合，提供一体化协同的智能服务，挖掘数据价值，助力政企智能升级，构筑领先优势
城市AI开发运营平台+（数据管理引擎、全域感知引擎、知识计算引擎、机器人引擎、调度引擎等）+一网通办、一网通管、一号通、智慧供热、智慧公交
市级交通大屏
区级交通大屏
路口交通大屏
诊断数据大屏
焦化配煤（质量预测精度提升）、炼钢配料（成分预测准确率提升）、板材切割（利用率提升）
靶基因发现、新应用发现、生物标志物研院、AI辅助药物设计等
在线推理--AI预测服务、开发环境--Notebook分析服务
云大物智移的知识传承；以“数据”为生产要素，以5G、云、AI（人工智能）等ICT技术为生产工具。
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