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站在深蘭科技的角度，小深是這樣看待技術和賦能的。目前，深蘭科技的核心技術包括計算機視覺、自動駕駛、生物智能、認知智能，深蘭科技的產品和解決方案基本上都是基於這幾種技術而研發出來的。

而我們研發產品的過程，可以當做是技術賦能的過程。打個比方，我們察覺到傳統的公交車有很多弊端，比如司機的安全性問題，乘客的安全性問題，舒適度和虧損不盈利問題，然後我們通過把計算機視覺技術和生物識別技術應用在車上，形成自動售賣機解決部分盈利問題，我們把自動駕駛技術賦能與傳統公交車上，這樣司機就可以充當安保角色，解決了安全問題等等，我們通過洞察需求，把技術合理的賦能與應用場景，做到技術的落地和賦能。

類似於這樣的例子在深蘭比比皆是，如果感興趣可以看看我們這篇關於教育方面的知乎推文：

深蘭科技 DeepBlue AI：AI教育 | 深蘭科技「一手通」落地建青實驗學校?

zhuanlan.zhihu.com圖標

講真，對於人工智慧行業來說，技術首先是底層、是核心、是基石，沒有實實在在的技術，只是純粹嚷嚷著「人工智慧」的口號、想要扛起這個大旗，蹭蹭熱度、沾沾光的，自然撐不了多久就被市場淘汰了。賦能則是每個AI企業在打好基礎後，去實現自身核心技術、實現真正價值的挑戰。

而以極天信息為例的話，技術方面我們自2007年成立以來專註自然語言處理核心技術，特別是語義網（Ontology，也稱本體論）與知識圖譜方面的研究，在2012年還與中山大學共同成立了智能信息處理實驗室，進行智能信息處理基礎技術研究。賦能方面則是會根據具體業務場景、聚焦客戶需求，探索AI技術如何能夠幫助到客戶、提升商業運轉的效率，比如針對客服工單分析我們研發了智能工單分析系統，針對銀行信用證審單，我們研發了智能審單系統

宏觀上來說的話，之前回答過類似的問題，可以詳戳瞭解

求問：人工智慧AI與人工智慧AI?的定義與區別？ - 極天信息的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/358028060/answer/930187595

這是一個非常好的問題，在當前人工智慧受到廣泛關注的背景下，瞭解人工智慧的技術和了解如何通過人工智慧來賦能都有比較重要的意義。

理解人工智慧的「技術」可以從人工智慧的技術體系入手，目前人工智慧的技術體繫有六大組成部分，其中自然語言處理、計算機視覺和機器學習（深度學習）這三個方向的熱度比較高，目前也有大量的研究生都會選擇這三個方向，就業情況也有不錯的表現。從人工智慧未來的發展趨勢來看，未來人工智慧領域的人才需求將依然以研髮型人才為主，所以當前要想向人工智慧方向發展，可以考慮讀一下研究生。

理解人工智慧的「賦能」，應該從人工智慧技術的落地應用入手。目前人工智慧產品要想實現落地應用，對於場景的要求是比較高的，通常需要大數據、物聯網、雲計算等技術作為支撐。在5G通信的推動下，未來物聯網領域將成為人工智慧技術的重要落地應用場景，所以目前很多企業都比較關注物聯網的建設。

對於傳統行業企業來說，要想獲得人工智慧技術的賦能，首先需要做好兩件事，其一是立足自身的行業特點來規劃人工智慧發展路線，其二是完成人才結構升級。不同行業在採用人工智慧賦能時會有不同的策略，比如製造業更注重智能機器人在生產環境中的使用，而科技類企業往往比較注重通過人工智慧技術來提升數據處理能力，從而促進研發和創新。

最後，人工智慧行業目前依然處在發展的初期，隨著人工智慧技術的不斷發展，人工智慧技術的賦能方式也會不斷產生變化。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智慧領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。

如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！

「技術」是單純拋開業務講AI相關的「術」，比如某個演算法、某個網路結構、某個優化方法等等；「賦能」更多是將AI技術作為一個工具，最終給業務帶來的提升，比如人臉識別技術去「賦能」機場安檢，或者某個CTR預測演算法去「賦能」廣告點擊率等等。做個比喻，人們常說「磨刀不誤砍柴工」，磨刀就是鍛煉你的「技術」，砍柴則是你的「賦能」。

人工智慧技術，是指理論研究後的具體應用。就應用而言，一種是提高智能產品的能力，從弱智能向強智能演變。第二種是讓沒有智能的相關行業變得至少有點智能，哪怕是弱智也好。

題主你也是報創新班的嗎，一模一樣的問題哈哈。。說實話這種問題幾天內是沒有不會出現有用的答案的，不如找一些相關方面的回答慢慢看

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