2017的上半年，最值得瞩目的事，莫过于是柯洁将与AlphaGo大战三番棋的第一局。所谓的内行看门道，外行看热闹，大多数的人，大概只是看一场人工智能怎么秀翻全场。但，作为行业人士来看，曾经AlphaGo与李世石的大战引起了所谓人工智能的轰动，之后更是升级为master，连胜60场战绩至今无人能破，给世界留下了人工智能所到之处“寸草不生”的感觉。

　　随着科技的日新月异，人工智能也越来越受到人们的重视。要实现AI并将其应用到现代生活的各个领域，需要广泛而高度的技术研究。在AI中，知识工程是为了使机器能够像人类一样行为、思考与反应，在计算机科学领域已取得重大进展。

　　人工智能作为人类大脑智力理的延伸，应用领域应该是没有界限的，随着理论和技术日益成熟，人工智能可以胜任未来各种各样的复杂工作，城市管理和建设同样少不了它。

　　人工智能包含了：计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人和语音识别是人工智能的五大核心技术，它们均会成为独立的子产业。

　　1、计算机视觉：计算机视觉技术运用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。

　　2、机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。

　　3、自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。

　　4、机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。

　　5、生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。
　　而作为安防行业从业者，当然首先想到的就是人工智能安防技术的深度结合，安防系统产生的大量音视频数据都是无法快速查找、无法统计运算的非结构化的数据，这些数据要想转变成结构化的数据，需要的就是智能化的处理。可以说图像智能分析是安防行业对人工智能最迫切的需求，智能分析视频和图像，探测异常信息，进行风险预测，以最高效、最直接的方法提升摄像头的性能，让它变得更智能。
　　未来随着科技的发展，生物识别技术已经成为个人身份识别或认证技术的重要方式，人脸识别作为生物特征识别的重要分支，它的无侵害性和对用户以最自然、最直观的识别方式更容易被接受，然而，已有的一些机器学习算法大都使用浅层结构，而浅层结构的网络很难表示复杂函数。

　　同时，以往提出的多层感知机器虽可以表示复杂的函数关系但又由于没有很好的学习算法。近几年深度学习技术被业界广泛认可，并在各个相关领域都取得了突飞猛进的进展，特别是深度学习技术在人脸识别领域的应用，在今年的安博会上，各厂家也纷纷推出人脸识别技术。随着市场需求的不断变化，不同的应用场合，人脸识别技术也根据需要开发出各种各样的产品来满足用户的需求。