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人工智能技术随着互联网的不断发展而在各个领域都有不同的应用表现，而今天我们就通过案例分析来了解一下，AI人工智能技术应用都有哪些特性。
分布式机器学习的作用越来越凸显。AI处理的数据量和模型规模都十分庞大，老式的单机架构显然无法满足这样的高要求。而人们熟知的超级计算机，为了达到极致的性能，采用分布式架构，由几十乃至上千台服务器组成分布式系统。
利用分布式系统带来的算力提升，机器学习，尤其是深度学习，在图像识别、自然语言处理、语音识别等方向上大幅提升了可用性，促进了自动驾驶、数字医疗、物联网等产业的蓬勃发展。相应地，人工智能基础平台也走向了分布式，以支撑这些上层应用的高效开发。
在算法、算力、数据三大AI要素之外，计算智能、感知智能、认知智能和决策智能四个AI发展阶段也值得关注。
AI发展必将经历计算智能、感知智能、认知智能和决策智能四个阶段，并终完美融合。计算智能指利用数据，通过模型对现实问题进行分析和求解;感知智能则是用模型模拟人类的视觉、听觉等感知能力，处理真实世界中的异构数据，并进行判断、控制等操作;而认知智能则更进一步，指AI能理解现实世界，并进行自主的思考，理解概念，并进行推理;终，AI要落地到实际业务中去，辅助甚至代替人类进行实时、高频决策，形成所谓的决策智能。
AI工程化和“MLOps”立足于数据运维、模型运维和开发运维三大核心支柱，这将是AI实现业务场景应用和业务价值创造的必经之路。
MLOps是实现AI工程化的必由之路。在传统模型训练平台的基础上，AI还需融合新的技术架构和交互理念，打造开放的、可灵活组合选择应用的AI服务应用平台，涵盖从非专业到专业的不同人群的服务应用需求场景，降低非专业人员的使用门槛，提高专业人群的服务场景搭建效率，并满足企业对复杂业务场景组合的需求。
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