在过去的一年里，科技领域迎来了重大的变革，其中尤以人工智能的崛起为标志。这项技术在日常生活中的方方面面，百度无人驾驶汽车上路、AlphaGo战胜人类、iPhoneX的脸部识别、阿里小米发布的智能音箱、KFC人脸支付等，这些应用的背后都映衬了科技技术的发展动力。“科技改变生活”，伴随着大众对人工智能的关注高涨，让人工智能技术站在了历史发展的最前沿。
人工智能兴起于上世纪五十年代中期，当时是基于计算机技术的发展，开始往人工智能方向研究，并提出了“人工智能”这个术语，，当时研究人工智能的起点并没有多么“高大上”，他们的目标只是实现简单的模仿人类行为的，事实上，他们已经取得了不错的成就，起码在知识理论上，为我们下一步人工智能的发展奠定了基础，让我们站在“巨人的肩膀上”，创造出更多人工智能技术应用。
，人工智能技术不期，不能相提并论。过去人工智能的发展，技术尚未成熟，产品应用不广泛，其成就未超我们想象，甚至没有意识到它未来的发展如何。现阶段的人工智能处于高速发展时期，人工智能产业链则涵盖了基础层、技术层、应用层、业务层等多个方面，自2015年开始受到资本市场的关注，许多人工智能创业公司、互联网巨头纷纷入局，在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、机器人等人工智能技术领域取得不俗成就，这是以往人工智能发展所不能达到的一种繁荣景象。
语音识别技术
语音识别是让机器通过识别和理解与人类“交流”过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术，这在人工智能感知上，取得的重大突破，进而实现信息时代利用“语音”识别技术最便捷的手段进行人机交互的功能。语音识别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术，再辅以其他技术，主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
自然语言处理
自然语言处理是指计算机拥有的人类般的文本处理的能力。
实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等。前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。，自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分。
计算机视觉
计算机视觉技术是由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。我们所熟悉的计算机视觉技术应用，可以说有人脸图像识别、相机图像处理、身份验证、安全安防等，这些都是视觉图像的基础应用。
机器人
，机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。这是我们对机器人最容易理解的概念，它也是人工智能技术应用的“集成”载体。因为说到人工智能，我们大多都会想到的机器人，但这两者并不等同。机器人在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途，这可以说是各项技术应用得比较成熟的体现。
上面提及到人工智能应用落地的背后，除了自身人工智能技术的成熟，也离不开国家政策支持。而且依托人工智能技术的应用将成为发展的重点，也是诸多人工智能（包括提供AI行业解决方案）公司以计算机视觉、智能语音语义等AI通用技术为基础，向垂直领域产业链上下游延伸，将硬件、软件、算法技术集成为一体化解决方案，为用户提供智能化的人工智能解决方案。
您好机器人是以语义技术为核心驱动力的人工智能解决方法，致力于“让机器理解世界”，当中产品服务包括机器人开放平台、机器人OS和场景方案。其中核心系统技术MEOS是一款可模拟人类情感和思维模式的智能机器人操作系统，具备最接近人类的多模态人机交互能力，包括情感计算，思维强化和自我学习三大引擎。
情感计算引擎具备25种情感识别与情感表达，以及对应的肢体动作、言语声音表现。情感相关的参数开放。
思维强化引擎在规则学习的基础上，赋予机器人类人的思维方式。思维强化引擎使人机交互时长大幅提升。
自主学习引擎让机器人能够自我学习进化，并在感知自身与周边环境的变化中不断学习。在与用户相处的过程中，机器人会逐渐掌握服务对象的特征，诸如身份、偏好、习惯等，并调整行为与决策策略，从而迎合用户期望。
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