人工智能当前处于第三次大发展期，赋能产业升级。人工智能的概念最早在 20 世纪 50 年代提出，1956 年的达特茅斯暑期会议上正式提出了人工智能的概念。期间经历了三次发展浪潮，当前处于第三次大发展期。第一次浪潮发生在 1956~1976 年，主导理论是逻辑主义，主要成果是完成了一些定理证明以及逻辑程序语言 prolog。第二次浪潮发生在，1976~2006 年，主导理论是连接主义，主要成果是神经网络理论的提出以及应用。但是在实践中发现可以解决一些简单单一问题，对于复杂问题的处理效果不尽理想。第三次浪潮发生在 2006~现在，可以称之为基于互联网大数据的深度学习，将大数据、神经元网络和数学统计的方法结合在一起。第三次浪潮的理论基础和第二次浪潮类似，主要的差别在于基于神经网络的深度学习算法取得了巨大的成功。这里的主要推动因素包括了硬件的进步、卷积神经网络模型优化、参数训练技巧的发展等。 人工智能根据从底层到应用的技术逻辑可以分成基础层、技术层、应用层。人工智能根据从底层到应用的技术逻辑可以分成基础层、技术层、应用层。基础层从硬件和理论层面，为人工智能的实现提供了根本保障，主要包括AI 芯片和深度学习算法。AI 芯片的发展进步，提供了越来越强的计算能力；深度学习算法的建立，提供了 AI 解决问题的计算方法。 数据、算法、算力、领域专业能力是人工智能效果的关键。当前的人工智能应用的核心，是基于神经网络的深度学习，该方法的特点是需要根据特定应用目的，利用大量且优质的数据，对学习网络进行反复训练，通过传播算法，不断自动变换各层以及各节点的参数，以最终得到符合实际应用要求的训练结果。