感谢邀请。

站在深兰科技的角度，小深是这样看待技术和赋能的。目前，深兰科技的核心技术包括计算机视觉、自动驾驶、生物智能、认知智能，深兰科技的产品和解决方案基本上都是基于这几种技术而研发出来的。

而我们研发产品的过程，可以当做是技术赋能的过程。打个比方，我们察觉到传统的公交车有很多弊端，比如司机的安全性问题，乘客的安全性问题，舒适度和亏损不盈利问题，然后我们通过把计算机视觉技术和生物识别技术应用在车上，形成自动售卖机解决部分盈利问题，我们把自动驾驶技术赋能与传统公交车上，这样司机就可以充当安保角色，解决了安全问题等等，我们通过洞察需求，把技术合理的赋能与应用场景，做到技术的落地和赋能。

类似于这样的例子在深兰比比皆是，如果感兴趣可以看看我们这篇关于教育方面的知乎推文：

深兰科技 DeepBlue AI：AI教育 | 深兰科技「一手通」落地建青实验学校?

zhuanlan.zhihu.com图标

讲真，对于人工智慧行业来说，技术首先是底层、是核心、是基石，没有实实在在的技术，只是纯粹嚷嚷著「人工智慧」的口号、想要扛起这个大旗，蹭蹭热度、沾沾光的，自然撑不了多久就被市场淘汰了。赋能则是每个AI企业在打好基础后，去实现自身核心技术、实现真正价值的挑战。

而以极天信息为例的话，技术方面我们自2007年成立以来专注自然语言处理核心技术，特别是语义网（Ontology，也称本体论）与知识图谱方面的研究，在2012年还与中山大学共同成立了智能信息处理实验室，进行智能信息处理基础技术研究。赋能方面则是会根据具体业务场景、聚焦客户需求，探索AI技术如何能够帮助到客户、提升商业运转的效率，比如针对客服工单分析我们研发了智能工单分析系统，针对银行信用证审单，我们研发了智能审单系统

宏观上来说的话，之前回答过类似的问题，可以详戳了解

求问：人工智慧AI与人工智慧AI?的定义与区别？ - 极天信息的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/358028060/answer/930187595

这是一个非常好的问题，在当前人工智慧受到广泛关注的背景下，了解人工智慧的技术和了解如何通过人工智慧来赋能都有比较重要的意义。

理解人工智慧的「技术」可以从人工智慧的技术体系入手，目前人工智慧的技术体系有六大组成部分，其中自然语言处理、计算机视觉和机器学习（深度学习）这三个方向的热度比较高，目前也有大量的研究生都会选择这三个方向，就业情况也有不错的表现。从人工智慧未来的发展趋势来看，未来人工智慧领域的人才需求将依然以研发型人才为主，所以当前要想向人工智慧方向发展，可以考虑读一下研究生。

理解人工智慧的「赋能」，应该从人工智慧技术的落地应用入手。目前人工智慧产品要想实现落地应用，对于场景的要求是比较高的，通常需要大数据、物联网、云计算等技术作为支撑。在5G通信的推动下，未来物联网领域将成为人工智慧技术的重要落地应用场景，所以目前很多企业都比较关注物联网的建设。

对于传统行业企业来说，要想获得人工智慧技术的赋能，首先需要做好两件事，其一是立足自身的行业特点来规划人工智慧发展路线，其二是完成人才结构升级。不同行业在采用人工智慧赋能时会有不同的策略，比如制造业更注重智能机器人在生产环境中的使用，而科技类企业往往比较注重通过人工智慧技术来提升数据处理能力，从而促进研发和创新。

最后，人工智慧行业目前依然处在发展的初期，随著人工智慧技术的不断发展，人工智慧技术的赋能方式也会不断产生变化。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智慧领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智慧等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

「技术」是单纯抛开业务讲AI相关的「术」，比如某个演算法、某个网路结构、某个优化方法等等；「赋能」更多是将AI技术作为一个工具，最终给业务带来的提升，比如人脸识别技术去「赋能」机场安检，或者某个CTR预测演算法去「赋能」广告点击率等等。做个比喻，人们常说「磨刀不误砍柴工」，磨刀就是锻炼你的「技术」，砍柴则是你的「赋能」。

人工智慧技术，是指理论研究后的具体应用。就应用而言，一种是提高智能产品的能力，从弱智能向强智能演变。第二种是让没有智能的相关行业变得至少有点智能，哪怕是弱智也好。

题主你也是报创新班的吗，一模一样的问题哈哈。。说实话这种问题几天内是没有不会出现有用的答案的，不如找一些相关方面的回答慢慢看

推荐阅读：
相关文章