“ 學會分工，是人類社會進步的根本原因”

學習一項新的技術，首先要對它有一個清晰的認識，也就是我們常說的3W原則方法論，what——是什么，why——為什么，how——怎么做。

人工智能技術是一項多學科交叉的技術，其涉及領域非常廣泛，如果你對人工智能技術產業鏈沒有一個清晰的認識，那么你就會覺得很迷茫，并且會有很多問題。

今天，我們就從產業鏈的各個角度來對人工智能有一個清晰的認識。

人工智能全產業鏈分析

人工智能是一門多學科交叉的技術，并且從集成技術到最終應用有多個環節，涉及到硬件，軟件，數據，算法，應用等多個方面。

以下是對人工智能產業鏈的詳細分析：

基礎層

基礎層可以說是人工智能技術的地基，也就是底座；因為人工智能技術依靠的是強大的硬件設施以及龐大的數據基礎，還有相應的算法與框架。

計算硬件

計算硬件是計算機技術的基礎，而隨著大模型的出現對算力有了更加龐大的需求，特別是最近一年多GPU公司英偉達市值一度破紀錄，最終成為全球市值最大的企業。

計算硬件除了我們常說的CPU(中央處理單元)，GPU(圖像處理單元)之外，還有TPU(張量處理單元)，FPGA(現場可編程門列陣)，ASIC(專用集成電路)等多種計算資源。

數據存儲與管理

人工智能技術涉及到龐大的數據量，不論是模型參數還是訓練數據，都遠超傳統互聯網技術；因此，數據存儲與管理就成為了人工智能技術的底層支撐。

基礎算法與框架

在技術領域有句話叫，不要重復造輪子；因此，互聯網巨頭紛紛推出自己的人工智能開放框架，如果TensorFlow，PyTorch，Keras等。我們就可以依靠這些框架快速的構建自身的大模型系統，而不用全部從頭開始。

云計算

云計算起源于之前的IAAS，PAAS，SAAS等三種云服務；而大模型由于其體型龐大，傳統的基礎架構無法支撐其龐大的運算量；因此，大模型的訓練，微調和部署都需要依靠云計算平臺才可能實現。

技術層

技術層屬于人工智能技術的核心，包括算法，模型開發與訓練。

算法與模型

包括機器學習，深度學習，強化學習等多種AI算法，以及基于這些算法開發等模型，包括圖像分類模型，自然語言處理模型等。

開發平臺與工具

提供大模型等開發，訓練和模型部署的工具，如Jupyter Notebook, Colab，docker等；還有MLOps(機器學習運維)工具(與其類似的有DevOps)，如Kubeflow，MLFlow等。

數據處理與標注

包括數據來源(如互聯網，物聯網等)，數據的清洗，預處理，標注等流程

應用層

這是AI技術與具體應用場景相結合的部分，也是AI產業中最貼近用戶的一環。

行業解決方案

AI在各行各業中的應用，如自動駕駛，醫療診斷，金融風控，智能制造等；各行業都需要AI服務商開發符合特定行業和需求的AI產品與服務。

消費級應用

消費級應用也是面向普羅大眾的應用方向，比如AI助手，智能家居，內容推薦，游戲等。

支持與服務層

大模型等發展并不是一帆風順的，所以需要解決各種各樣的問題；包括技術支持，技術咨詢與培訓，標準化服務等。

咨詢與培訓

包括AI項目咨詢，技術培訓，人才培養等服務

法律與倫理

AI技術的發展，相關的法律法規還不健全，甚至會帶來一些倫理性的問題，如AI會不會控制人類， 人還是人嗎的問題。

AI技術前沿

AI技術需要不斷的發展與創新，因此AI技術的前沿研究是推動AI產業鏈進步的重要一環。

主要表現在深度學習，強化學習，多模態大模型，量子計算與AI結合等方面；而研究等主體主要是一些學術機構和企業，如國內外頂尖的大學，研究機構如MIT，openAI，以及具體企業如谷歌，微軟，臉書，國內的阿里，騰訊等。

還有一些科技公司成立的創新實驗室和孵化器，如國內具體企業紛紛加大對AI公司的資金投入。

總結

總之，AI技術的發展并不是一個一蹴而就的結果，而是一個循序漸進的過程；技術的發展促進AI的應用，而AI的應用又會反饋到技術的研究。

而推動整個AI產業鏈的進步，絕對不是一兩家企業或機構所能完成的；而是需要產業鏈上所有的環節一起努力，才能推動AI技術的進步與發展。

而我們每個人都可以成為這個產業鏈中的一個點或一環，這也是人類社會進步的根本原因——分工。

本文轉載自公眾號AI探索時代 作者：DFires

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