人工智能主要技术及开源框架

智能语音技术：研究人机之间语音信息的处理问题，让计算机、智能装备、家电等产品，对语音进行分析、理解和合成，实现能听会说，具备语言交流能力。

自然语言处理技术：该技术可使机器理解并解释人类写作和说话方式，是人工智能最早的应用，也是现在关注度较高的领域。

计算机视觉技术：主要指图像分类、目标检测、目标跟踪等技术，成熟应用包括人脸识别、视频结构化、姿态识别技术等。

生物识别技术：利用人类生物特征的唯一性进行身份识别。通过对生物特征进行取样，提取其唯一的特征并且转化成数字代码，将这些代码组成特征模板。

知识图谱技术：利用节点和连线来定义关系图，进行知识获取、融合和加工形成，应用于搜索、问答和分析和决策。

算法定义：算法作为人工智能的核心，其主要机理是通过将现实问题抽象和分解为“回归、分类和聚类”三项任务，并对其进行求解。当前最为主流的基础算法是深度学习算法。

软件框架功能：随着基础算法的成熟以及趋于稳定，算法发展重点转向于工程实现——软件框架，很多企业开始转向于建设算法模型工具库，将算法封装成软件框架（含闭源和开源），提供给开发者使用。

软件框架发展模式：开源软件框架是业界主流，平台提供者通过提供工具集形成标准体系和产业生态，并依靠附加和增值服务实现商业回报。

国内软件框架发展现状：我国在开源方面起步较晚，目前主要有BAT在参与，主要产品包括百度的 PaddlePaddle、腾讯的Angle，但技术和生态方面的差距较大。

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