三、AI技术
人工智能涉及领域极其广泛，其核心技术包括机器学习、机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能的发展目标被细分为多个子目标，然后每个子目标就发展成了一个独立的研究分支。
（一）机器学习
机器学习的基本思想是通过计算机对数据的学习来提升自身性能。在机器学习中，最需要着重解决的4类问题是预测、聚类、分类和降维。机器学习按照学习方法可分为：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
（二）知识工程
知识工程是将知识集成到计算机系统从而完成只有特定领域专家才能完成的复杂任务的一门学科，其建立者是1994年图灵奖获得者费根鲍姆。知识工程从大数据中自动或半自动获取知识，建立基于知识的系统，以提供互联网智能知识服务。知识工程在许多应用中已经凸显出了越来越重要的应用价值，包括知识融合、语义搜索和推荐，以及大数据分析与决策。
（三）自然语言处理
自然语言处理（NLP）是指计算机拥有识别和理解人类文本语言的能力，是计算机科学与人类语言学的交叉学科。拥有自然语言是人类区别于动物的重要标识，人类的思维建立在语言之上，所以自然语言处理也就代表了人工智能的最终目标，机器若想实现真正的智能，自然语言处理是必不可少的一环。自然语言处理分为语法语义分析、信息抽取、文本挖掘、信息检索、机器翻译、问答系统和对话系统7个方向。
（四）计算机视觉
计算机视觉的最终目标就是让计算机能够像人一样通过视觉来认识和了解世界，它主要是通过算法对图像进行识别分析，目前计算机视觉最广泛的应用是人脸识别和图像识别。
（五）语音识别
语音识别是让机器识别和理解人类语音内容的新兴学科，目的是将语音信号转变为文本字符或者命令，利用计算机理解讲话人的语义内容，使其听懂人类的语音，从而判断说话人的意图，是一种非常自然和有效的人机交流方式。
（六）计算机图形学
计算机图形学是一门研究通过计算机将数据转换成图形，并在专门显示设备上显示的原理方法和技术的学科。它主要的研究内容是如何在计算机中表示图形，以及利用计算机进行图形的计算处理和显示的相关原理和算法，其总体框架包括数学和算法基础、建模、渲染以及人机交互技术。
（七）多媒体技术(https://www.daowen.com)
多媒体技术是融合计算机、声音、文本、图像、动画、视频和通信等多种功能于一体的技术，它借助日益普及的高速信息网，实现计算机的全球联网和信息资源共享。同时，它给传统的计算机系统、音频和视频设备带来的方向性变革，将对大众传媒产生深远的影响。多媒体技术涉及的内容包括：多媒体数据压缩、多媒体处理、多媒体数据存储、多媒体数据检索、多媒体著作工具、多媒体通信与分布式多媒体、多媒体专用设备技术、多媒体应用技术。
（八）人机交互
人机交互是人与计算机之间为完成某项任务所进行的信息交换过程，是一门研究系统与用户之间的交互关系的学科。鉴于人机交互对于科技发展的重要性，人机交互是现代信息技术、人工智能技术研究的热门方向。
（九）机器人
目前，智能机器人已经成为世界各国的研究热点之一，是衡量一国工业化水平的重要标志。机器人是自动执行工作的机器装置，其范围很广，可以是自主的、半自主的，例如工业机器人、群机器人、纳米机器人等。近些年，机器人技术的研究与应用大大推动了人类的工业化和现代化进程，并逐步形成了机器人产业链，使机器人的应用范围日趋广泛。
（十）数据库技术
数据库是按一定的结构和规则组织起来的相关数据的集合，是综合各用户数据形成的数据集合，是存放数据的仓库。目前，数据库技术已经成为当今信息社会中对大量数据进行组织与管理的重要技术手段，是网络信息化管理系统的基础。数据库技术与网络通信技术、人工智能技术、面向对象程序设计技术、并行计算技术等互相渗透和结合，是当前数据库技术应用的主要特征，具有此类特征的新型数据库系统包括分布式数据库系统、知识库系统和主动数据库系统等。
（十一）可视化技术
可视化技术是把不同类型的数据转化为可视的表现形式，并获得对数据更深层次认识的过程。可视化技术将复杂的信息以图像的形式呈现出来，让这些信息更容易、更快速地被人理解，因此，它也是一种放大人类感知的图形化表示方法。目前，数据可视化可以进一步划分为科学数据可视化、信息可视化以及可视分析学三个子领域。科学数据可视化是针对科学数据的可视化展现技术，呈现的往往是三维场景下的时空信息；信息可视化是对各应用领域所产生数据的高层次概括，记录的是抽象化的信息；可视分析学是多领域技术结合的产物，旨在结合并利用信息可视化、人机交互以及数据挖掘领域的相关技术，将人的判断与反馈作为数据分析中重要的一环，从而达到精准分析数据、推理及判断的目的。
（十二）数据挖掘技术
数据挖掘是指从大量的数据中自动搜索提取隐藏于其中的、有着特殊关系的数据和信息，并将其转化为计算机可处理的结构化表示，是知识发现的一个关键步骤。数据挖掘是一门综合的技术，涉及统计学、数据库技术和人工智能等，它最重要的价值在于用数据挖掘技术改善预测模型。
（十三）信息检索与推荐
信息检索是计算机科学的一大领域，主要研究如何为用户访问他们感兴趣的信息提供各种便利的手段，比如对文档、网页、多媒体对象等信息的访问。信息检索的主要环节包括内容分析与编码、组成有序的信息集合以及用户提问处理和检索输出。其中，用户提问与信息集合的匹配、选择是整个环节的重要部分。