人工智能分哪些类别?智能机是人工智能吗?

工智能计算机科支企图解智能实质并产种新能类智能相似式做反应智能机器该领域研究包括机器、语言识别、图像识别、自语言处理专家系统等。
人工智能（Artificial_Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
说起人工智能我们大家都很熟悉，各种人工智能概念，AI概念层不出穷，仔细想来无外乎智能音箱、智能打印机、智能售卖机等等诸如此类似乎没多少“智能”，和我们脑海中的“AI印象”，如：终结者、机器人、阿尔法狗、自动驾驶等技术大相径庭。
目前，普遍认为人工智能的研究始于1956年达特茅斯会议，早期人工智能研究中，如何定义人工智能是个喋喋不休的问题，但基调始终是：像人一样决策、像人一样行动、理性的决策、理性的行动等研究方向。

你好，基于AI的能力，目前的人工智能分为三类：
1）基础的AI或弱AI：这类的人工智能无法超越其领域或限制，因为它只针对一项特定任务进行训练。因此它也被称为弱人工智能，还有一些其他案例比如：下棋、电子商务网站上的购买建议、自动驾驶汽车、语音识别和图像识别
2）通用人工智能：通用人工智能是一种智能，可以像人类一样高效地执行任何智力任务。通用人工智能背后的想法是制造这样一个系统，该系统可以更智能，并且可以像人类一样独立思考。
3）超级人工智能：超级人工智能是一种系统智能水平，在这种智能水平上，机器可以超越人类智能，并且可以比具有认知特性的人类更好地执行任何任务。这是一般人工智能的结果。
希望我的回答对你有帮助！

人工智能分为三种类型，分别是弱人工智能、强人工智能、超人工智能。
弱人工智能的英文是ArtificialNarrowIntelligence，简称为ANI，弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。
比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能阿尔法狗，但是它只会下象棋，如果我们问它其他的问题那么它就不知道怎么回答了。只有擅长单方面能力的人工智能就是弱人工智能。

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。
2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。
3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。

人工智能领域六大分类：

1、深度学习：

深度学习是基于现有的数据进行学习操作，是机器学习研究中的一个新的领域，机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。

2、自然语言处理：

自然语言处理是用自然语言同计算机进行通讯的一种技术。人工智能的分支学科，研究用电子计算机模拟人的语言交际过程，使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语、英语等，实现人机之间的自然语言通信，以代替人的部分脑力劳动，包括查询资料、解答问题、摘录文献、汇编资料以及一切有关自然语言信息的加工处理。例如生活中的电话机器人的核心技术之一就是自然语言处理。

3、计算机视觉：

计算机视觉是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像；计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。计算机视觉应用的实例有很多，包括用于控制过程、导航、自动检测等方面。

4、智能机器人：

如今我们的身边逐渐开始出现很多智能机器人，他们具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。这些机器人都离不开人工智能的技术支持；科学家们认为，智能机器人的研发方向是，给机器人装上“大脑芯片”，从而使其智能性更强，在认知学 习、自动组织、对模糊信息的综合处理等方面将会前进一大步。

5、自动程序设计：

自动程序设计是指根据给定问题的原始描述，自动生成满足要求的程序。它是软件工程和人工智能相结合的研究课题。自动程序设计主要包含程序综合和程序验证两方面内容。前者实现自动编程，即用户只需告知机器“做什么”，无须告诉“怎么做”，这后一步的工作由机器自动完成；后者是程序的自动验证，自动完成正确性的检查。其目的是提高软件生产率和软件产品质量；自动程序设计的任务是设计一个程序系统，接受关于所设计的程序要求实现某个目标非常高级描述作为其输入，然后自动生成一个能完成这个目标的具体程序。该研究的重大贡献之一是把程序调试的概念作为问题求解的策略来使用。

6、数据挖掘：

数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。它通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。它的分析方法包括：分类、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类和复杂数据类型挖掘。

人工智能共涉及九大板块，具体包括：1、核心技术板块（AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等）2、智能终端板块（VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等）3、智慧教育板块（教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能培训等）4、智能机器人板块（服务机器人、农业机器人、娱乐机器人、排险救灾机器人、医用机器人、空间机器人、水下机器人、特种机器人等）5、智慧城市及物联网板块（智慧交通，智能电网，政务大数据应用，公共安全、智慧能源应用，智慧社区、智慧城建，智慧建筑，智慧家居，智慧农业、智慧旅游、智慧办公、智慧娱乐，智慧物流、智慧健康保障、智慧安居服务、智慧文化服务等）6、智慧医疗板块（医疗影像人工智能、智能辅助诊断提醒/临床决策诊断系统、外科手术机器人、医疗服务机器人、医疗语音识别录入、混合现实技术医疗大数据平台、数据分析系统（BI）、精准医疗等）7、智能制造板块（智能化生产线、工业机器人、工业物联网、工业配件等）8、智能汽车板块（汽车电子、车联网、自动驾驶、无人驾驶技术、激光雷达、整车厂商等）9、智慧生活板块（未来生活模式、智能生活家居、智能家电、3C电子、智能穿戴等）

评论

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。

人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能包括五大核心技术：

　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。

“人工智能领域的研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人，必须懂得计算机知识、心理学和哲学。”

什么是人工智能教育？
 
　　人工智能教育是一个广义的概念，就目前来说，凡是将教育与AI结合起来的就可以算是人工智能教育，用通俗的话来描述人工智能教育就是：将人工智能与传统教育相融合，借助人工智能、大数据技术，打造一个智能化教育生态，通过线上和线下结合的学习方式，让学生享受到个性化教育。
 
　　人工智能需要有扎实的编程、算法、数学基础，还需要与其他学科知识融会贯通，甚至还需要有一些天赋。因此，从小抓起，搭建人工智能人才的培养体系十分重要。人工智能教育的真正内涵在于学习人工智能大学科背景下的各个门类的知识，并加以融合贯通，形成具体的制造智能硬件，改善智能程序，推动智能生活的技术能力与素养。它的意义在于对各行各业的渗透和影响，即使不从事专业的人工智能领域，也需要对其有认知、有感觉。
 
　　不少高校纷纷设立人工智能学院，创设人工智能专业。在基础教育领域，人工智能教育也开始得到重视，不少地方也积极探索在义务教育阶段开展人工智能教育，中小学人工智能相关课程和教材不断涌现。那如何开展人工智能教育？可以从这三个方面入手。
 
　　1、感知层面
 
　　主要侧重在中小学中普及人工智能教育，培养“人工智能+”思维与兴趣。把人工智能相关的高质量科普资源渗透到日常的课程中，增强学生对人工智能基本知识的了解，培养学生的交叉学科创新思维。
 
　　2、应用层面
 
　　开展人工智能项目实验，将人工智能知识的学习落实到STEAM各个学科领域中，开展跨学科的实践应用。学生充分利用人工智能开放平台，组建团队，建立模型，来解决实际问题。
 
　　3、创新层面
 
　　主要进行人工智能研究与创新，将人工智能应用到其他领域进行交叉创新。
 
　　雅学云智能教育形成政府规范引导和统筹推进、社会力量积极参与的持续有效的教育信息化技术、 服务供给模式，旨在建立教育信息化可持续发展机制，建立云数据大平台，利用科技的力量，让老师在教学过程中实现“精准化教学”，让孩子对学习充满兴趣，从被动式学习转化为主动式学习，充分发展自我个性爱好，表现出无限的创造力，成长成为符合新时代人才的要求，实现标准化、精细化、智能化的教育管理和科学决策！

1、反应机器。一个例子是 Deep Blue，这是一个在 20 世纪 90 年代击败 Garry Kasparov 的IBM国际象棋程序。深蓝可以识别棋盘上的棋子并进行预测，但它没有记忆，也无法使用过去的经验来通知未来的棋子。它分析了可能的举动 – 它自己和对手 – 并选择了最具战略性的举措。Deep Blue 和 Google 的 AlphaGO 专为狭隘目的而设计，不能轻易应用于其他情况。

2、有限的内存。这些 AI 系统可以使用过去的经验来为未来的决策提供信 自动驾驶车辆中的一些决策功能就是这样设计的。观察用于告知在不远的将来发生的行动，例如改变了车道的汽车。这些观察结果不会永久存储。

3、心理理论。这是一个心理学术语。它指的是其他人有自己的信念，欲望和意图影响他们做出的决定的理解。这种 AI 尚不存在。

4、自我意识。在这个类别中，AI 系统具有自我意识，具有意识。具有自我意识的机器了解其当前状态，并可以使用该信息来推断其他人的感受。这种类型的 AI 尚不存在。

1.弱人工智能

弱人工智能的英文单词就是Artificial Narrow Intelligence，简称为ANI， 弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能阿尔法狗，但是它只会下象棋，如果我们问它其他的问题那么它就不知道怎么回答了。只有擅长单方面能力的人工智能就是弱人工智能。

2.强人工智能

强人工智能的英文单词就是Artificial General Intelligence，简称AGI，这是一种类似于 人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。强人工智能就是一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。

3.超人工智能

超人工智能的英文单词就是Artificial Superintelligence，简称ASI， 科学家把超人工智能定义为在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。超人工智能也正是为什么人工智能这个话题这么火热的缘故，同样也是为什么永生和灭绝这两个词总是出现在人们的口中。所以对于超人工智能的发展还是需要我们好好把控的。

就目前而言，人类已经掌握了弱人工智能。弱人工智能无处不在，人工智能革命是从弱人工智能，通过强人工智能，最后会成为超人工智能。其实不管什么人工智能，都需要我们好好的控制，期盼将来人工智能能够给我们带来更大的福音，造福我们整个地球。

1.从发展程度角度，人工智能可划分为弱人工智能、强人工智能与超强人工智能。

目前，人工智能处于弱人工智能阶段，AI并不具备类似人类思考与联想的能力。未来，人工智能可能发展到强人工智能与超强人工智能阶段，这个阶段的AI将具备类似人类思考与联想的能力，可以在更多领域代替人类完成工作。

2.从产业角度，人工智能可划分为基础层、技术层与应用层。

基础层可以按照算法、算力与数据进行再次划分。算法层面包括监督学习、非监督学习、强化学习、迁移学习、深度学习等内容;算力层面包括AI芯片和AI计算架构;数据层面包括数据处理、数据储存、数据挖掘等内容。

引用自知乎答案：网页链接

1、弱人工智能

可以代替人力处理某一领域的工作。目前全球的人工智能水平大部分处于这一阶段。就像超越人类围棋水平的阿尔法狗，虽然已经超越了人类在围棋界的最高水平，不过在其他领域还是差的很远，所以只是弱人工智能。

2、强人工智能

拥有和人类一样的智能水平，可以代替一般人完成生活中的大部分工作。这也是所有人工智能企业目前想要实现的目标。走到这一步之后，机器人大量替代人类工作，进入生活就成为的现实。

3、超人工智能

人工智能的发展速度是很快的。当人工智能发展到强人工智能阶段的时候，人工智能就会像人类一样可以通过各种采集器、网络进行学习。每天它自身会进行多次升级迭代。而那个时候，人工智能的智能水平会完全超越人类。

扩展资料：

模式识别

采用模式识别引擎，分支有2D识别引擎 ，3D识别引擎，驻波识别引擎以及多维识别引擎。

2D识别引擎已推出指纹识别，人像识别 ，文字识别，图像识别 ，车牌识别；驻波识别引擎已推出语音识别。

自动工程

自动驾驶（OSO系统）。

印钞工厂（流水线）。

猎鹰系统（YOD绘图）。

知识工程

专家系统。

智能搜索引擎。

计算机视觉和图像处理。

机器翻译和自然语言理解。

数据挖掘和知识发现。

参考资料来源：百度百科-人工智能

真正的人工智能手机不光要有一颗AI芯片，还要有相应的应用场景。其实国内ivvi手机早在今年四月份的时候，便发布了旗下首款智能3D手机ivvi K5。这款手机内置智能GPU加速芯片，可实时对3D图像渲染加速，拒绝卡顿，还能合理分配能耗，节省电量。

此外，ivvi K5还搭载了名为“EYE-TRACKING”的人眼追踪摄像头，它可以智能追踪用户的眼睛，跟随用户眼睛的视线，自动调整最佳视觉角度，让用户的眼睛在看屏幕的过程中，时刻处于舒适状态。

据悉，ivvi手机将依靠母公司超多维在计算视觉领域的领先技术，以图像识别、智能3D、计算视觉等为突破口，重点向AI、AR、VR等领域布局与发展。同时，有消息称，ivvi将基于计算视觉、深度学习等先进技术，结合裸眼3D，发布一款具备AI和AR功能的手机，给消费者带来一种全新的人机交互方式。

　　黄海峰

　　在即将到来的10月16日，华为年度旗舰手机Mate 10将在德国发布,前不久华为官方微博也放出了该新品的首款预告片。这款手机是华为继续深耕高端商务人群的关键产品之一，肩负着挑战苹果三星、提升品牌高度的重任。华为也是花费大量精力，将各种黑科技用在该款手机，期望大幅度提升用户体验。

　　从目前的曝光信息看，与Mate系列此前的卖点不同，Mate 10主要亮点是全面屏和人工智能。其中，Mate 10的人工智能功能宣告我们将进入人工智能时代，因此备受各方关注。Mate10能够实现AI的关键基础是使用了全球首款移动AI芯片——麒麟970。

　　人工智能手机可给用户带来巨大的便利，很多厂家都在积极发力该领域。但人工智能是基于用户数据的深度学习，面临用户隐私如何有效保护的问题。一直以来，业界仅依靠云侧防护，无法很好解决人工智能的用户隐私保护问题。

　　如今，华为宣布能更好地搬掉这个“拦路虎”——麒麟970通过采用On-Device AI以及“云侧+端侧”安全，更能保护用户隐私。对此很多人发出疑问，为何说有了端侧安全加持，华为就能在人工智能时代更好构筑用户隐私的“万里长城”？

　　手机将进入AI时代，但面临隐私保护难题

　　华为麒麟970以及近在咫尺的Mate 10发布，宣告我们将进入人工智能时代。目前，高通、苹果等均在发力人工智能芯片。而华为借助麒麟970领先了半个身位。

　　据悉，麒麟970设计了HiAI移动计算架构，首次集成NPU(Neural Network Processing Unit)专用硬件处理单元，其AI性能密度大幅优于CPU和GPU，基于AI实现智能场景识别与对象识别并进行针对性优化，提升用户快速拍照等操作效果。

　　而且，NPU让用户实现语音或者语义识别的工作放在本地，不再需要将数据传送到云端，就能实现随时随地的人工智能体验。有了人工智能，你的手机将更加懂你，为你工作生活和提供极大便利。

　　但是人工智能时代，用户隐私如何更好保护，一直备受关注。众所周知，人工智能包括了三个必要因素：深度学习的算法、高质量的大数据和高性能的计算能力。

　　在现实中，不管是百度、谷歌，还是其他互联网公司，都将人工智能重心放在云侧智能，即互联网公司将用户手机各种数据传送到云端，在云端用强大计算能力挖掘、分析等处理后，再反馈给端侧指挥应用。因为云端的“大脑”可以很好实现上述提到的三大因素。

　　这种方式借用了云计算，的确有不错的效果，但带来了一个巨大问题——用户数据在云端和本地数据置换过程中，存在更多被截获的可能险。

　　而且，很多用户数据是敏感信息，企业必须小心对待。用户手机数据到底归属于谁？互联网公司使用数据后会很好保护这些数据吗？这两年，业界涉及用户数据隐私的事件，均引起各方的争议和高度关注。

　　在国外，有媒体报道今年5月Google旗下的DeepMind获取了英国皇家慈济NHS信托基金运营的三家医院160万病人的NHS(英国国家医疗服务体系)数据，其中包括HIV感染状况、过去的吸毒过量和堕胎信息等私密数据。该新闻在英国掀起了轩然大波。

　　在国内，我们也看到很多这样的争执。如顺丰与菜鸟、京东与天天快递等之间就用户数据发生大战。

　　此外，用户手机安全正面临更多的威胁挑战。由于手机已经从简单的通话转变为工作、学习、生活的工具，手机存储着个人几乎所有私人信息，比如身份证号、地址、年龄、家庭、账户、密码、指纹等。因此，越多越多的黑客盯上了用户手机。

　　多个机构的数据显示，手机数据安全正面临越来越多的威胁，手机病毒木马增多增强，近几年发生的手机安全事件层出不穷。

　　随着手机AI时代的到来，用户隐私安全挑战将变的更加严峻。在享受智能服务的颠覆式体验同时，用户个人大数据需要被频繁调用。这些用户个人信息如何保证不被泄露和滥用，十分重要。

　　云+端侧安全，更能保护用户隐私

　　事实上，当下用户的个人隐私意识已经觉醒。用户如何保护自身隐私安全？最常见方式就是用户下载手机安全类APP，不过一旦碰上技术实力更高的黑客，手机软件防护能力就如同泡沫一碰就破。

　　互联网企业又是如何保护用户隐私？互联网企业侧重的云侧智能，经过多年发展，虽然目前可以说是广泛应用，但体验并非完整。最重要的是隐私方面也是个大问题。因此，仅这些措施保护用户数据隐私还不够。

　　面临挑战，业界正在将更多目光投向手机(芯片)侧。因为既然用户数据上传云端存在更多风险，那如果让数据在手机本地上就能处理，用户就能更安全地享受人工智能带来的超高体验——隐私数据防护恰恰是端侧智能的优势之一。

　　对此，部分厂商已经在积极思考和实践，希望通过端侧智能，协助云端智能形成优势互补，用错位方式来解决云侧智能的历史遗留问题。相比云侧智能，端侧智能发展稍慢，因为端侧芯片高效计算，面临功耗等问题。

　　可喜的是，现在在手机人工智能方面，我们看到不少企业在手机硬件(芯片)本身狠下功夫。比如华为在9月初德国iFA 2017大会上发布的最新麒麟970芯片，不仅升级性能，还加入了全新人工智能技术，通过“云和端”协同，在安全防护性能上比前代更胜一筹。

　　麒麟970芯片的AI时代端云协同到底如何实现？我们看到，为了实现AI本地处理能力革新，麒麟970并未一味提升CPU/GPU性能，而是再创一个新的结构(NPU)服务于AI本地处理。这样一来就能大幅提升隐私数据本地处理的安全性。

　　这款芯片将率先应用在华为即将发布的华为Mate 10手机上。在手机的安全性上，华为Mate 10就可以通过人工智能芯片和华为人工智能云的协同，保证用后的隐私安全。

　　具体而言，在端侧，手机应用在处理敏感、隐私数据时，可在强大的手机AI芯片麒麟970上进行。这就不会向服务器传输用户数据——自然就不会给钓鱼WiFi等程序以监测、窃取数据的机会。在云侧，华为云侧的智能对终端的内容的进行优势互补，可以通过对场景、用户使用习惯等的鉴别，对用户的行为进行判断，保障手机的安全状态。

　　另外值得一提的是，麒麟970芯片的本身安全性能过硬。麒麟970内建TEE和inSE安全引擎，拥有更高的安全性集成HiF级硬盘芯片。其中inSE安全模块支持CRT-RSA、RSA、DES/3DES、AES等加解密算法。

　　与市面上外挂的第三方安全芯片相比，集成在SoC里头的inSE不容易被移植，在软硬件搭配上也更稳定，而且节省了主板面积的占用。inSE安全引擎获得央行和银联双重安全认证，令麒麟970属于金融级安全的手机芯片，和银联IC卡/U盾拥有相同安全等级。

　　

综上分析，即将来袭的人工智能手机时代，手机通过“端+云”的安全防护，更能保障用户的保障隐私安全，能解决全社会日益突出的隐私安全问题。因此，搭载AI芯片麒麟970的华为Mate 10，值得期待!

什么才是真正的人工智能手机？

智能手机又到了新一轮变革的时候。

继苹果、华为之后，全球市场份额排名第一的智能手机厂商三星在昨天的Bixby中文版发布会上，也首次对外公布了未来在人工智能领域的布局，并宣布明年2月份将推出Galaxy AIUX人工智能操作系统。

“三星S8的Bixby与荣耀Magic方向一致，未来肯定会是所有厂商努力的方向。”Gfk通讯事业部研究总监金瑞兆在接受凤凰科技采访时表示。

荣耀Magic

荣耀Magic于2016年底推出，它搭载了让人耳目一新的Magic Live智慧系统。它是基于人工智能为用户更好的处理日常问题为理念设计而成。它的智能之处体现在可以根据不同的使用场景为用户提供相应的便利，也就是俗话说的“想你所想”。

实际上，从去年开始，在各大手机厂商的发布会上我们就经常听到“AI引擎”、“AI美颜”、“AI人像”等，人工智能算法早已逐步加入到了手机常规的系统应用中。

“摄像头大战、全面屏大战都是很低端的提法，现在，AI将会改变智能手机行业，智能手机将进入智慧手机时代。”华为消费者业务CEO余承东此前表示。

AI手机标准不统一

如同功能机向智能手机转变的那个时代一样，人工智能技术的持续走热，正在推动着下一代智能手机的到来，可能叫AI手机，也可能叫智慧手机。

那么问题来了，到底什么才是真正的AI手机？

对于这个问题，现在并没有统一的标准。今年另一个大热的词是“新零售”，但实际上各大电商平台的打法都不一样。AI手机也是如此，各大手机厂商的打法都不相同，主要分为两派：云智能和端智能。

云智能指的是采集后的数据需要通过网络传输到云端，由云端进行计算后，再将决策发回前端设备执行。目前大多数智能手机上的语音助手，其实就算是云智能的一种应用体现。

与云智能相对应的是端智能，又称端侧智能，指的是数据的采集、计算、决策都在前端设备进行。和云智能相比，端智能的优势在于稳定、时延小，同时能够保护用户隐私等，缺点就是存储计算力没有云智能强大。

高通

苹果公司已经把移动设备视为未来人工智能的一个主要平台，这与芯片巨头高通的想法不谋而合。高通副总裁兼高通创投董事总经理沈劲本月也公开表示，智能手机将成为人工智能最大的平台。高通更关注的是终端侧的人工智能，而非云端，沈劲给出了3个理由：

第一，我们有隐私方面的需求，不愿意把很私密的数据都传到云端；

第二，要可靠性。如果数据不远万里传到云端，再下载到手机，或者在我们的空调、冰箱当中，这个过程当中万一有什么差错，就会形成一个不可靠的应用；

第三，要实时。为什么手机到目前包括今后的一两年都是设备端的人工智能？因为实时的处理必须要通过本地化的人工智能才能够完成。

在上周召开的2017凤凰网科技峰会上，vivo软件研发总经理周围透露，目前vivo正在和高通、MTK等公司定制2019年的人工智能平台，包括它们的计算能力以及芯片等设备。

而三星方面，Bixby先行之后，其实也在布局人工智能处理器。三星在今年8月大手笔投资了中国初创公司深鉴科技，这家公司主要研究方向是神经网络压缩技术和神经网络硬件设计，包括基于神经网络的人工智能移动芯片。

AI芯片+AI算法

不难看出，人工智能手机的核心竞争力需要比拼的是计算能力和算法，即芯片级的比拼和人工智能算法的比拼，要求的是软件和硬件的结合。

有了量身定制的硬件，才能更好地去服务机器学习算法。芯片级的人工智能目前只有两家走在前面，那就是苹果和华为。

A11 Bionic芯片

苹果推出的是“神经网络引擎”（Neural Engine）的A11 Bionic（仿生学）芯片，在iPhone X的人脸识别上有很好的应用；华为则是“神经网络单元”（Neural Processing Unit，NPU）的麒麟970人工智能芯片。

麒麟970具备独立的NPU芯片，相比四个Cortex-A73核心有大约25倍性能和50倍能效的优势，可以大幅提升手机在图像识别、语音交互、智能拍照等方面的能力，让手机“更懂你”。

麒麟970

除了此前推出的华为Mate 10系列，目前有消息指出荣耀新一代的旗舰产品荣耀V10也将搭载麒麟970这款芯片。荣耀手机官方微博前段时间发布了一条视频，写着：“Hi, I am AI”，致更懂你的未来。短短10秒的视频中未来科技感十足，星空、手机、宇宙、AI、机器人元素齐聚。

再联系之前荣耀总裁赵明微博中，关于“爱”、“AI”的暗示，不难看出，这些都是在为即将推出的人工智能手机荣耀V10预热。进一步的曝光消息指出，这还是一款全面屏产品。

事实上，也正是因为有了此前的荣耀Magic的智能引擎打头阵，这一次加入麒麟970人工智能芯片的荣耀V10才更加值得期待。有AI芯片的手机才是真AI手机，AI芯片及算法代表了厂商的真正技术，拥有真正的自学习能力，将给用户带来更多更好体验。

为什么这么说呢？NPU的加入到底对智能手机到底有什么意义呢？《新潮电子》在其日前刊登的一篇文章做了很浅显易懂的解释：

“CPU就好比是数学系的老教授，能够解决各类复杂数学问题，但单纯去做求解数值的函数运算显然费时费力；这时候，NPU就好比是一个科学计算器，你不能用它来直接解题，但由它来专门应付题目中需要求解函数数值的部分，显然要得心应手。”

也就是说，NPU的加入并不会明显提升CPU、GPU的性能，但它的出现，却能明显改变端侧的运算环境——而非简单的提升运算能力。

正如在前文提到端智能对比云智能可以让大量识别性的学习操作不需要再过分依赖于云端，而是直接在本地即时高效的处理。硬件级AI能力在手机中的加入，如果开放给第三方应用开发者，还能够带来极大的想象和扩展空间。

结语

国际数据公司（IDC）最新发布的手机季度跟踪报告显示，2017年第三季度，中国智能手机市场出货量略高于第二季度，但低于去年同期，同比下降约为1%。

相比显得有些枯燥的数据，聚焦在市场发展趋势上，IDC中国研究经理金迪表示：”中国手机厂商在全球的市场竞争力持续增强，但在产业链上游的核心技术发展，以及智能化移动生态的部署仍有很大欠缺。”

他认为，今年智能手机在人工智能应用领域有所建树，但实际应用与服务提升并不显著。中国手机厂商需要投入更多资源与精力,着力解决用户在移动生态中的痛点问题，结合生态伙伴的技术优势，开发应用服务，并且考虑AI手机的核心应用布局，以及结合AR行业应用，探索在2018年后逐渐落地发展的路径。

毫无疑问，人工智能在移动终端市场已经是不可逆的大势所趋，已经布局端侧智能的厂商无疑抢得了先手优势。这两年的智能手机市场已经开始洗牌，在智能手机转AI或者说智慧手机的这次变革中，势必又将洗掉一批掉队者。

人工智能只分为三类，还不到分级别的程度
目前只分类，既以智能高低，分强AI与弱AI。
弱AI就是你现在看见的，从简单的计算器到电脑，然后是什么深蓝，再到如今各种建立在大数据统计分析基础上的，通过唯相模拟人脑自能的小冰、小白等等，以及最新热炒的无人驾驶。
强AI至少需要具有人的智能，目前仅在科幻中可见。
至于高等级人工智能的定义，其实质是相对于人的另外一种智慧物种了。创造人工智能就是创世纪，而创造者就是造物主。而对智能的量化，既智能高低的数值评判上，有“Nb混杂全部IX(t)，连接所有FNG，其连接量可作间接描述智能的量化标准。”