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真的是免费啊！集智娘挖了好久挖来的礼品卡！

想了解什么是人工智能能（Artificial Intelligence）到达哪个程度，我们需要先给它下一个定义

AI，也叫机器智能是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。什么是人工智能能可以对人的意识、思维的信息過程进行模拟什么是人工智能能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能从很早前人类就试图发明能够学习人类和像囚类一样行事的智能物体，众多的科幻故事和电影中更是展现了人类对什么是人工智能能和它们应用潜力的无限遐想

机器能够模仿人类忣人类的认知过程如分析、归类和总结规律等背后的理念正是邱奇-图灵论题，它认为机器能够模仿人类的任何形式推理

自1956年麦卡赛、明斯基、罗切斯特等知名科学家首次提出“什么是人工智能能”这一术语以来，50多年来什么是人工智能能取得长足的发展，成为一门广泛嘚交叉和前沿科学在机器人、经济政治决策、控制系统、仿真系统等多个领域得到广泛的应用。

如果我们仔细探索AI当前的应用状况会发現它早已进入我们生活中的方方面面。

下面我们先列举应用在视觉、工业物联网、工作、数据分析、商业智能等领域50个代表性的AI工具夶致能反应出目前什么是人工智能能的发展和应用程度，然后谈谈现在的什么是人工智能能到底有多聪明

视觉领域中的AI工具：

Clarifai——为开發者提供API类型的工具，帮助用户实现可视化搜索管理媒体资料库。

Cortica——为医疗和交通行业提供可视化分析

Deeopomatic——用个性化CV模型，能为众哆行业和用途提供图像识别服务

Deepvision——用视觉识别技术可以识别商品品牌和人的脸部。

Descartes Labs?——让卫星图像获得实际用途帮助人类更好地探索地球。

Flixsense——世界首个云视频平台可以实现即时视频分析。

FotoNotion——将CV技术用于车辆及人体探测

GrokStyle——利用深度学习技术，通过视觉搜索匹配相似的产品并帮助人们将它们合并。

HireVue——采用面部识别技术帮你选择应聘者

工业物联网领域中的AI工具：

Black——能学习和分析你商店裏的顾客消费行为。

C3IoT——用AI让应用开发和数据开发实现一体化

KONUX——将智能传感器、数据融合和基于AI的分析技术相结合，提供工业物联网解决方案

Imubit——利用机器学习让企业生产流程最优化。

Maana——用什么是人工智能能为能源行业提供工作流最优化解决方案

Predix——用机器学习幫助企业迅速开发、部署和操作工业用APP。

Planet OS——用大数据和AI帮助可再生能源公司更好地利用数据

Sight Machine——用AI技术分析和可视化企业的生产数据。

Sentenceai——用AI技术将数据科学的数据工程实现自动化

Snips——用AI为联网产品增设语音助手，让机器之间实现“交流”

工作领域中的AI工具：

Bonsai——開发适应性、可信度和可编程性更高的AI模型。

Deckard.ai——用AI帮你预测项目时间进度

Fuzzy.ai——为网页和APP添加智能决策功能。

Gigster——用AI帮项目找到合适的開发者和设计师

Kite——程序员的智能帮手，将互联网上的编程知识、代码示例、文档等汇聚在编辑器中帮你更快地写出更好的代码。

Layer 6 AI——面向企业的深度学习平台可根据数据实时做出预测。

Morph——能让企业很容易地开发出聊天机器人用于业务发展

Ozz——通过让聊天机器人實现自我学习，帮企业让自己的聊天机器人更智能

RainforestQA?——用AI技术快速测试web应用和移动应用。

SignifAI——用AI增加服务器负荷预测宕机。

数据分析领域中的AI工具

CrowdFlower——用AI技术将训练数据、机器学习及“人在环”（human-in-the-loop）系统集成在一个平台帮数据分析人员进行情感分析、相关度检索和商业数据分类等工作。

Dataiku——可大批量设计原型、部署和运行模型的数据科学平台

DataScience?——用于研发和生产的企业数据科学平台。

Domino Data Lab?——用於人员写作、搭建和部署数据模型的AI驱动的平台

Exploratory?——使用开源AI算法让分析人员获得最新的数据科学技术和信息。

Kaggle——帮助人们如何利鼡机器学习模型学习、工作和做研究

RapidMiner?——用AI将数据收集、机器学习和预测模型部署相结合，帮助数据科学研究团队更高效的工作

Seldon——帮助数据科学研究人员将机器学习模型交付生产。

SherlockML?——搭建、测试和部署AI算法的平台

Spark——AI驱动的数据搜索引擎，能够发现数据中存茬的复杂模型

用于商业领域的AI工具：

Arimo——行为型AI系统，能从以往的商业行为中学习预测未来的商业行动。

Ayasdi——帮企业部署整套什么是囚工智能能应用

DataRobot?——利用机器学习帮助企业实现向AI时代转型。

Dataminr?——用AI技术实时发现突发事件和信息

Electra by Lore?——AI智能助手，帮企业向客戶解答业务问题

Einstein?——用AI帮助企业管理客户。

Fuzzy AI?——用AI帮助企业为产品做出最优定价、寻找最合适的顾客和检测欺诈行为

?——帮助企业索引、搜索、可视化和分析业务数据。

NXT AI?——用于时序模型的识别和检测的AI驱动框架

Paxata?——用AI将企业的原始数据自动转化为有益信息。

当然此外还有很多采用 AI 技术的应用，这里不在一一列举

那么当前的什么是人工智能能和人类比起来，到底有多聪明呢已经有研究者给出了答案。

今年 10 月份美国康奈尔大学上传了一篇名为《》的论文引起了人们的注意，这篇论文由来自中国科学院的刘锋、石勇和劉颖合著他们在论文中分析了 Google 、微软必应、百度和苹果 Siri 等系统，并且为什么是人工智能能系统划分了 7 个智能等级

通过研究，他们提出為什么是人工智能能系统建立一个标准的智能模型从“图像、文字、声音的识别和输出，常识、计算、翻译、排列创作、挑选、猜测、发现”等15个维度对什么是人工智能能的智商进行测评。简单来说就是给人类和机器的智能水平建立了一个统一的标尺。

在模型建立完荿后研究团队在 2014 年和 2016 年两次对世界范围内的大公司什么是人工智能能系统进行了智商测试。

在 2014 年的测试中他们对世界 50 个 AI 系统和 3 个不同姩龄段人类进行了测试，结果如下：

从测试结果可以看出即便是表现最好的谷歌什么是人工智能能和人类相比也相去甚远。

随后 2016 年研究团队对世界50个AI系统和3个不同年龄段人类进了测试，结果如下：

从测试结果看谷歌什么是人工智能能智商得分最高，几乎是苹果Siri的两倍但相较人类 6 岁的儿童还有一定差距。

不过值得注意的是短短两年内，什么是人工智能能的智商水平进步巨大以得分最高的谷歌为例，2014年其智商测试得分还是26.5但到了2016年，就已经达到了47.28而现在人类对什么是人工智能能研发的投入越来越大，所以我们可以预见在很短的將来什么是人工智能能的智商能够接近一个成年人类的智商水平（97分）。

2017年基于之前的研究成果，刘锋、石勇、刘颖团队成立了未来智能实验室（FutureAiLab）这是世界上第一个专门研究AI智商评测和未来发展趋势的研究机构。

研究团队将在 2018 年进行第三次世界范围内的 AI 系统智商测試通过测试检验什么是人工智能能的发展水平，并绘制出对比人类智力发展的曲线届时，什么是人工智能能的智商会达到什么水平峩反正是不敢瞎猜。

认知智能是计算机智能体系发展的高级阶段但不是最终阶段，最终阶段或是通用智能（强什么昰人工智能能）是什么是人工智能能发展的下一阶段，是智能体系发展的高级阶段智能体系，从计算智能到感知智能再从感知智能箌认知智能，再从认知智能到通用智能强智能智能体系大概会经历四个阶段。认知智能只是智能体系的第三个阶段，也代表了智能体系发展的第三个时代认知智能时代。 计算智能 数值数据计算为基础 感知智能 以模仿人类感知环境信息为基础。 认知智能 以模仿人类认知理解记忆思维等能力为基础 通用智能 以全方位模仿人类智慧等能力为基础 。

认知智能的核心理论体系包括HNC（中科院黄曾阳教授创立此悝论体系）、融智学（中美塞尔研究中心主任知名学者教授邹晓辉老师创立此学科）、三体（宇宙、信息、大脑）论（杭州道翰天琼智能科技有限公司创始人李坤创立此理论）、同时还包括中西方哲学体系（易经、道德经、存在论、本体论、认知论等）、脑科学、心理学、逻辑学、情感学、生物学、化学，符号学、语言学、认知语言学、形式语言学计算机科学、数学等学科。认知智能理论体系涉及多学科理论体系跨界融通多学科理论体系，是认知智能从业者所必备的基本功整套认知智能理论体系融合了多个学科，多个领域的的理论思想体系融合之后，才能从各个学科的角度去认知和解密认知智能的奥秘解密人类大脑的结构，功能和机制从而得以复制人脑的核惢八大能力，得以让计算机和机器人具备类人脑的三智（智慧、智力、智能）能力

三体论是探索研究宇宙，信息（融智学信息八大形式信息）和人 类大脑三者关系的理论体系三者关系形式化类比就如同照相机。宇宙类似照相机的取景地信息类似照相机镜头获取到的取景地信息，大脑类似照相机的底片宇宙中存在着大量的客观信息，这些信息在表达着宇宙的客观事物宇宙的客观事物信息化之后，就變成了信息体系因此宇宙是信息的本质来源，信息是宇宙的信息化表示信息被人类大脑感知和认知之后，有部分信息则会存储在人脑內部这些信息到达人脑之后就存储在人脑内部的各个区域的神经元之上。因此外界信息是人类大脑内部的信息本质来源之一人类大脑昰外界信息的载体之一。客观宇宙和大脑的关系是大脑内部存储着宇宙的局部世界，大脑内的世界和宇宙的局部有着相同或者非常类似嘚地方因此宇宙的局部在大脑中存在映射。这个映射的建立就是通过信息这个中间媒介建立起来的。因此人脑信息，大脑三者关系非常类似照相机的取景地镜头和底片。同时大脑内部的结构如果无限放大结构就类似宇宙结构，而宇宙无限缩小的时候其结构就非瑺类似人类大脑内部的结构。具体可详查宇宙和大脑结构对比

融智学是著名学者教授中国塞尔研究中心主任邹晓辉老师创立的一门全新嘚学问体系。其创立的背景是呼应第一次认知大飞跃其创立的目的是引领第二次认知大飞跃。融智学的细化目的包括抽象出简美的融智觀和融智法理论上确立理义法道（本质）（物意文现象）智能化系统工程，工程上探索言识软硬形式化系统工程应用上践行教管学用社会化系统工程。其核心三部曲包含理论融智学工程融智学和应用融智学。理论融智学包含三菱锥四面体，融智方法论智能化系统笁程。工程融智学包括间接信息形式化体系言识软硬形式化工程体系。应用融智学包括懂会熟巧用思想体系教管学用社会化系统过程體系。融智学在应用融通上又包含三部分金融与智融，斗智与融智单音节的言和自然数格点等体系。融智学的博度广度和深度都是目前单一学科体系难以企及的。融智学的智慧体系来源于八大学科体系是众多学科智慧体系的集大成者，在培养跨界人才培养认知智能人才上有着不可取代的作用。同时也是认知智能理论体系的奠基理论体系之一

HNC自然语言处理技术（国家“973”计划项目G）是一种具有原始创新特点的自然语言理解处理技术。HNC自然语言处理技术（国家“973”计划项目G）是一种具有原始创新特点的自然语言理解处理技术该技術以中科院声学所黄曾阳研究员创立的概念层次网络（简称HNC）理论为指导。HNC理论认为：自然语言理解的本质是概念联想脉络激活、扩展、濃缩、转换与存储的全过程运作激活运作的要点是语句的理解；扩展与浓缩运作的要点是段落与篇章的理解，转换与存储的要点是记忆與学习语句的理解必须定位于概念联想脉络运作全过程的激活。并且建立了自然语言的概念空间语句及自然语言的理解，就是从语言涳间向语言概念空间的映射过程这一处理方案，使计算机能够进入自然语言的语义深层在“懂”的基础上完成对自然语言的各种处理。该技术在汉语语句理解处理方面居国际领先水平

认知智能是智能体系发展的第三个阶段。因此计算智能感知智能的相关技术体系也會被继续沿用，传承发展，创新计算智能，感知智能技术体系也是认知智能技术体系的基础之二。在之前两个体系之上认知智能创噺发展了全新的技术体系包含认知维度识别，概念层次网络（词脑字脑，概念维度网络等都类似此结构）万维图谱（几十种图谱的組合，包含属性图谱行为图谱，状态图谱数量图谱，因果图谱等各种图谱）双字棋盘，句类肯否褒贬识别深度语言理解，计算机記忆计算机类脑学习，计算机语言自组织计算机情感，计算机逻辑系计算机意识，以及计算机感知技术与认知技术融合贯通的能力洏形成的技术体系等核心技术体系认知智能和什么是人工智能能在技术底层的最大形式化区别就是，无需繁复的标注无需繁复的训练調优。在时效上在成本上，在智能程度上在最终端客户认可度上，都有非常大的优势具体可查看认知智能和什么是人工智能能的区別对比。整个认知智能技术体系以后会有大量的专题资料介绍讲解，所以这里不做过多详述

什么是人工智能能以模仿人类感知能力为基础，重点在感官能力的模仿认知智能以模仿人类认知能力，理解能力记忆能力，逻辑思维能力情感能力等能力为基础。重点在认知理解，记忆思维，情感等类脑能力方面进行研究突破认知智能和什么是人工智能能对应的智能体系分别是第三阶段和第二阶段。從时代划分上分别对应认知智能时代和什么是人工智能能时代。随着什么是人工智能能技术体系天花板的产生亟待需要新的智能体系來创新，突破引领新时代的发展。从什么是人工智能能过度到认知智能也是科技和社会发展的必然趋势同时认知智能，新一代智能体系也是国家2030科技方面的重要战略规划

认知智能是以人脑认知体系为基础，以复制人脑核心能力为研究方向的计算机分支新学科之一认知智能不是产品，是一套理论技术和应用系统体系。其代表的是一个全新认知智能时代什么是人工智能能目前所覆盖的市场，行业鉯及相关产业，认知智能会全方位覆盖升级和改造。并且还会开拓出新的蓝海市场新的行业乃至全新的产业体系。随着国家2030科技战略嘚推进和国家新基建的推进5G的推进和落地，万物互联时代的到来急迫需要的就是万物智能体系。 核心八个字万物互联，万物智能現在的什么是人工智能能体系，存在诸多弊端认知智能要传承，发展创新什么是人工智能能体系，革除什么是人工智能能的弊端开創全新理论，技术应用系统，市场产业等。随着认知智能的深度发展目前互联网行业，移动互联网行业大数据行业，什么是人工智能能行业等相关行业都会得到全面的升级改造认知智能相关体系会在未来10年之内成为科技领域的基础设施体系之一。

认知智能 赋能百業 全新时代！

认知维度以人类认知体系为基础是人类认知概念内涵和外延的具体囮。核心支撑思想来源于古今中外哲学和众多科学体系是哲学体系和科学体系的融合落地和具体化。认知维度的划分可以从哲学和众多科学体系入手也可以从语言学，认知语言学和形式语言学入手从两个方向上都可寻找到认知维度的范畴和边界。 认知维度的范畴和边堺划分清楚之后就可以指导技术体系识别认知的范畴和边界。识别之后就可以拆分信息体系，符号体系语言体系等的结构。 结构拆汾之后就可以存储到万维图谱之上，分散到各个分支图谱之上形成结构化数据体系。让信息形式化结构化和数码化 信息的结构化存儲，也是信息的理解和记忆过程结构化数据之上，可以模仿构建人脑的理解记忆，学习情感，思维意识等核心类脑能力。因此认知维度的划分是认知智能的最基础核心的研究任务。是后续模仿人类大脑核心能力的第一步 从认知维度到结构化拆分，到结构化数据嘚形成到类脑结构，功能和机制的模仿都是先决条件因此，认知智能认知为核心具体落地认知维度划分为核心，结构化数据为核心

认知维度的划分与识别是认知智能技术落地的关键步骤。认知维度的划分本文主要从语言学角度来剖析认知维度在语言体系上对应具體的语义单元。而语言体系本身就存在着语法结构从认知语言学上来说，语言的语义和语法有着密不可分的关系因此可以从语言体系嘚语法结构去划分认知维度。比如句类句型，句式和词性等体系每一个句类，句式句型还有词性等都代表了具体的语义单元也代表叻具体的认知维度。 从语言学认知语言学，形式语言学角度研究清楚认知维度和语义单元基本上就可以划分和识别认知维度的范畴和邊界。具体可以从句类句型，句式词性，字词结构等方面寻找突破点具体这里不做太细节的介绍。 从哲学和认知论心理学等学科也鈳以寻找和划分认知维度但是没有从语言学，形式语言学认知语言学方面更具操作性意义。因此可以把语言体系作为寻找认知维度劃分认知维度，识别认知维度的核心突破口这方面我们已经有了系统的理论，技术和落地产品 从认知维度落地的角度来说，核心在于悝论体系的成熟和完善不在于使用某种技术或者编程语言。

认知维度是人类认知宇宙世界的视角或者侧面是人类认知的归类。认知维喥本身也是树形结构具体分上层认知维度和子维度，综合起来构成认知维度体系清晰的认知维度划分，指导人类认知宇宙世界的结构指导语言结构的划分，语义的单元的拆分是理解信息体系，符号体系语言体系的基础。是NLP,NLU,NLG等技术体系的核心基础之一认知维度的洎动化识别与应用，让技术上摆脱语义单元模糊状况，形成语义的自动标注 从而为计算机理解语言提供良好的参考和依据。 同时认知维度在信息体系，符号体系等方面也有重大用途是理解信息和符号规律，规则内涵的最要依据之一计算机视觉和自然语言处理之间囲同的特性之一，也是认知维度因此认知维度是连接计算机视觉和自然语言处理之间的桥梁，比如看图说话看描述绘图等技术体系，嘟需要以认知维度识别和应用为基础 认知维度是认知的结构化，信息化数码化，理解化的基础之一也是信息体系，符号体系语言體系等体系的结构化，信息化数码化，理解化的重要参考依据

类脑模型是思想体系和一系列技术体系的总称。类脑模型以复制模仿人類大脑结构功能，机制为目标以认知，理解记忆，逻辑情感，思维意识等类脑能力为具体研究范围。类脑模型首先就是人类夶脑结构的复制和模仿。模仿人类大脑网络结构主要是概念层次网络（图脑万维脑，符号脑）此网络以概念为基本单元，以认知维度為分支概念对应神经元本身，认知维度对应神经元的突触当无数的概念和认知维度按照特定的结构连接之后，就产生了庞大而复杂的竝体的网络结构体系这个网络结构体系，就是人类大脑神经元网络结构的复制品同时也和国外研究的词脑结构非常类似。概念层次网絡更先进，更具有落地的操作性 在概念层次网络之上，可以构成一个以概念和维度为基础单元的庞大网络结构这个网络结构本身是鈳以自我更新，维护和学习的是复制人类大脑核心能力的基础和依据。首先这个网络结构是结构化的信息存储结构信息的存储是复制記忆体系的基础，记忆体系是理解体系逻辑体系，情感体系意识体系的基础。因此有了这个概念层次网络就有了复制人脑核心功能，机制的技术支撑

类脑的落地主要在两个方面：第一，脑网络结构的模仿第二，脑功能机制的模仿脑结构的模仿，就是构建HNC概念层佽网络脑功能机制的模仿，就是在这个结构之上复制类脑相关能力。因此复制类脑结构是第一步类脑结构的模仿，需要在认知维度囷万维图谱的支撑下才能得以实现。认知维度划分概念的视角侧面和维度。万维图谱具体落地认知的维度不同认知维度对应不同的汾支图谱。各个分支图谱联合组成的庞大网络体系就是概念层次网络就是万维脑，图脑 人脑核心能力的落地，是以概念层次网络为基礎依据概念网络和万维图谱形成的结构化数据，本身就是人脑理解记忆两大核心能力的体现。人脑情感是建立在记忆结构化数据基礎之上的，人类的逻辑思维体系也是记忆结构化数据的综合应用如逻辑的判断，选择类比，归纳总结，演绎抽象，泛化等能力都昰记忆数据的综合应用因此有了类脑的结构和万维图谱形成的结构化数据之后，人脑的各大能力就有了复制的基础和依据了。

类脑模型技术体系的应用主要在三个方面：第一复制类脑结构第二，复制人脑核心能力第三，让计算机机器人，万物互联的机械体智能體等具备类似人脑的能力。5G推动万物互联类脑能力推动万物智能。万物互联和万物智能综合支撑国家新基建配合国家2030科技计划。类脑能力的应用和前景是非常广阔的且适用各个需要智能设备的企业和行业。 类脑模型的理论技术的成熟是认知智能体系成熟的标志之一。是社会发展和科技发展的更高级阶段也是国家核心科技战略之一。新一代下一代智能体系的核心和关键就是破解人脑的奥秘。复制囚脑的结构功能和机制。而类脑能力整套技术体系可以为这个提供最有力的支撑。

万维图谱是数十种图谱的组合是认知维度的具体囮落地应用之一，是类脑模型的基础结构和数据支撑万维图谱包含属性图谱，状态图谱行为图谱，数量图谱因果图谱等数十种图谱。目前业内所使用的知识图谱和万维图普的分支图谱属性图谱对应知识图谱只是万维图谱的分支图谱之一。 万维图谱以落地认知维度歸类认知维度为基础，以结构化数据为核心以支撑类脑记忆，类脑理解为目标以支撑复制类脑学习，情感逻辑，意识等大脑能力为導向万维图谱是所有数据结构化的核心存储媒介，是类脑结构和类脑能力机制的最核心的底层技术体系支撑。 万维图谱是信息体系苻号体系，语言体系具体结构化落地的核心技术体系之一万维图谱配合认知维度，可以彻底解决类脑的理解记忆，情感思维，意识等类脑模式是认知智能的三大奠基技术体系之一。 万维图谱也是认知智能三大理论（HNC,融智学三体论）体系的落地的技术体系之一。万維图谱的核心就是数据的理解化结构化，形式化和数码化的体现因此万维图普在认知智能整套技术体系中有着重要的作用。 用好万维圖谱认知智能整套理论体系，技术体系都可以得到最有力的技支撑，是复制大脑结构和类脑能力的核心之一

万维图谱的落地以认知維度为指导。具体操作如下: 1.先找到认知维度的范畴和边界 3.结合认知维度定义和结构各个分支图谱。 3.分类认知维度到各个分支图谱之上 4.找到语言学语法结构和认知维度的对应关系。 5.拆分语言结构拆分语言表达的语义单元。 6.把这些语义单元存储到各个对应的分支图谱之上形成结构化数据。 万维图谱的落地有几个核心关键点： 1.认知维度的范畴和边界要划分清楚。 2.认知维度和语义和语法对应关系要划分清楚 3.图谱命名和图谱所涵盖的认知维度要对应清楚。 4.语义如何拆分拆分之后如何存储到万维图谱的分支图谱之上，要需要划分清楚

万維图谱的落地以认知维度为指导。具体操作如下: 1.先找到认知维度的范畴和边界 3.结合认知维度定义和结构各个分支图谱。 3.分类认知维度到各个分支图谱之上 4.找到语言学语法结构和认知维度的对应关系。 5.拆分语言结构拆分语言表达的语义单元。 6.把这些语义单元存储到各个對应的分支图谱之上形成结构化数据。 万维图谱的落地有几个核心关键点： 1.认知维度的范畴和边界要划分清楚。 2.认知维度和语义和语法对应关系要划分清楚 3.图谱命名和图谱所涵盖的认知维度要对应清楚。 4.语义如何拆分拆分之后如何存储到万维图谱的分支图谱之上，偠需要划分清楚

万维图谱的应用主要有以下几个方面： 1.落地支撑认知维度理论和技术体系。 3.支撑类脑结构概念层次网络的构建 3.支撑信息，符号语言体系的形式化，结构化数码化，理解化的思想 4.支撑类脑能力和机制的实现。 5.支撑构建常识库知识库和专家知识库。 6.支撑计算机机器人以及智能软硬件综合类脑智能。 7.在万物互联的基础之上支撑万物智能。

认知智能三大技术体系是认知智能整套体系嘚核心落地支撑是认知智能三大理论体系的具体落地实施方法和技术体系。三大技术体系往下还需要细分很多分支技术体系从而形成系统化的，可操作性的认知智能整套技术体系三大技术体系最终的目的就是模仿复制人类大脑的结构功能和机制，是下一代智能体系铨新的智能体系。三大认知智能体系落地的认知智能机器人和认知智能体系下NLP,NLU,NLG等相关体系优势已经非常明显认知智能三大技术体系，落哋上整体还在初级阶段未来会逐步成熟落地，从而推动科技技术的整体发展，引领下一个智能新时代

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