在本書第二個章節中探討 AI 產業中的基礎層、技術層及應用層。

AI 產業概覽：基礎、技術與應用層次

AI 的三大核心驅動因素

人工智慧（AI）是一門新興的技術科學，其研究領域廣泛，涵蓋了機器人、語音辨識、圖像辨識及自然語言處理等。當前這一波 AI 浪潮的興起，是由以下三大核心要素的共同進步所推動的：

• 資料資源（Data）： 高品質、大規模的數據是 AI 發展的基石。物聯網的發展使得數據量呈指數級增長，為 AI 演算法模型的訓練提供了充足的原料。
• 運算能力（Computing Power）： 以 GPU、FPGA 為代表的加速晶片提供了更強大的運算力。雲端運算和分散式運算則進一步提高了運算效率，幫助 AI 模型處理海量數據。
• 核心演算法（Algorithms）： 以深度學習為代表的演算法突破，使得語音和圖像辨識等技術得以加速發展。

這三大要素的協同作用，共同推動了 AI 從傳統的運算智慧向更高層次的 感知智慧 和 認知智慧 發展。

AI 產業鏈分層解析

人工智慧的產業化發展可以分為三個層次，形成一個完整的生態系統。

1. 基礎層（Infrastructure Layer）

基礎層是整個 AI 產業的基石，主要提供硬體和資料基礎。此層次的技術與硬體包括：

• 晶片： GPU、FPGA 等晶片為深度學習提供運算硬體，加速推理過程。
• 大數據： 涵蓋數據的收集、儲存、運輸和分析等過程，將感測器等來源的海量數據轉化為 AI 訓練所需的生產要素。
• 感測器： 負責收集環境、動作、語音、影像等數據，實現智慧感知，為 AI 提供數據輸入。
• 雲端運算與網路： 為 AI 開發提供雲端運算資源和服務，並透過大頻寬網路保障數據的快速收集和傳輸。

2. 技術層（Technology Layer）

技術層是大多數 AI 公司的切入點，專注於一項或多項特定技術細分領域。此層次的核心技術包含：

• 電腦視覺： 包括靜態圖像辨識、人臉辨識、視網膜辨識等，用於對目標進行辨識與測量。
• 語音語義辨識： 研究語言的收集、辨識與理解，讓機器能與人類進行自然語言互動。
• 機器學習： 以深度學習、增強學習等演算法研究為主，賦予機器自主學習能力。

3. 應用層（Application Layer）

應用層將 AI 技術應用到各行各業，創造巨大的商業價值。此層次的企業發展垂直應用，解決行業痛點，並催生出具體的 AI 產品和解決方案。主要應用領域包括：

• 金融
• 安防
• 智慧家居
• 醫療
• 機器人
• 自動駕駛