随着信息技术的快速发展，以人工智能、物联网、大数据和云计算为代表的前沿技术正在推动传统产业的转型升级，同时为社会创造出巨大的经济效益。

在这里我们需要明确知道，人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，在我们的生活及交通、医疗、安防和制造业等领域起着重大的发展和推动作用，同时为我们带来更高的工作效率和高质量的服务体验，这是人工智能给我们带来的重大变化。

面对这种科技的“狂风暴雨”，我们更需要了解人工智能的核心技术问题，才能更加透彻的理解人工智能技术是如何影响到各行各业的。现在较火的两个词，一个叫Deep Learning（深度学习），一个叫Reinforcement Learning（增强学习）。

深度学习是什么？

它是建立深层结构模型的学习方法，典型的深度学习算法包括深度置信网络、卷积神经网络、受限波尔茨曼和循环神经网络等，通俗地讲，它就是一个端到端的学习，我们不需要一些feature engineering，而是用一个非常复杂的、容量很大的模型去直接拟合输入输出，让模型自己探索有意义的中间表达。

什么是增强学习？

通俗地讲，就是学习机器不断地跟环境做自主的互动，在互动的过程中用长远的收益来指导当下该做什么决策，通过不断的跟环境互动去调整决策的最优性。

同时，我们需要注意的是，信息数据是人工智能创造价值的关键要素之一。随着算法技术水平的提高，围绕数据采集、分析处理产生了众多企业，将这些人工智能、物联网等技术不断落地，便体现在了现在所有的智能产品上，它是人工智能领域技术成果的集成化、产品化，而且有着众多的分类。

以目前最典型的应用范围来说，智能机器人应用最为广泛，它可以划分工业制造、个人助理、特种机器人三个种类，大致上应用在传统制造业、教育娱乐、安防监控、服务业、农业等传统领域。

驱动着传统行业进行转型升级

这就是人工智能给传统行业带来的变革，智能机器人应用领域也绝不仅仅只有这些。根据各行业用户需求，未来场景智能化和定制化越来越成为丰富AI应用的重要特征。

我们有理由相信，随着人工智能的快速应用及普及，大数据不断累积，深度学习及强化学习等算法不断优化，人工智能将会从更多应用场景中得到价值的最大化，智能产品的种类和形态也将越来越丰富。同时凭借这些技术，挖掘人工智能背后的价值，催生出新业态、新模式，甚至是给传统领域带来创新和发展。

(科技产业责编：陈峰 )