2023年人工智能领域发展七大趋势
2022年人工智能领域发展七大趋势
有望在网络安全和智能驾驶等领域“大显身手”
人工智能已成为人类有史以来最具革命性的技术之一。“人工智能是我们作为人类正在研究的最重要的技术之一。它对人类文明的影响将比火或电更深刻”。2020年1月，谷歌公司首席执行官桑达尔·皮查伊在瑞士达沃斯世界经济论坛上接受采访时如是说。
美国《福布斯》网站在近日的报道中指出，尽管目前很难想象机器自主决策所产生的影响，但可以肯定的是，当时光的车轮到达2022年时，人工智能领域新的突破和发展将继续拓宽我们的想象边界，其将在7大领域“大显身手”。
增强人类的劳动技能
人们一直担心机器或机器人将取代人工，甚至可能使某些工种变得多余。但人们也将越来越多地发现，人类可借助机器来提升自身技能。
比如，营销部门已习惯使用工具来帮助确定哪些潜在客户更值得关注；在工程领域，人工智能工具通过提供维护预测，让人们提前知道机器何时需要维修；法律等知识型行业将越来越多地使用人工智能工具，帮助人们对不断增长的可用数据中进行分类，以找到完成特定任务所需的信息。
总而言之，在几乎每个职业领域，各种智能工具和服务正在涌现，以帮助人们更有效地完成工作。2022年人工智能与人们日常生活的联系将会变得更加紧密。
更大更好的语言建模
语言建模允许机器以人类理解的语言与人类互动，甚至可将人类自然语言转化为可运行的程序及计算机代码。
2020年中，人工智能公司OpenAI发布了第三代语言预测模型GPT—3，这是科学家们迄今创建的最先进也是最大的语言模型，由大约1750亿个“参数”组成，这些“参数”是机器用来处理语言的变量和数据点。
众所周知，OpenAI正在开发一个更强大的继任者GPT—4。尽管细节尚未得到证实，但一些人估计，它可能包含多达100万亿个参数（与人脑的突触一样多）。从理论上讲，它离创造语言以及进行人类无法区分的对话更近了一大步。而且，它在创建计算机代码方面也会变得更好。
网络安全领域的人工智能
今年1月，世界经济论坛发布《2021年全球风险格局报告》，认为网络安全风险是全世界今后将面临的一项重大风险。
随着机器越来越多地占据人们的生活，黑客和网络犯罪不可避免地成为一个更大的问题，这正是人工智能可“大展拳脚”的地方。
人工智能正在改变网络安全的游戏规则。通过分析网络流量、识别恶意应用，智能算法将在保护人类免受网络安全威胁方面发挥越来越大的作用。2022年，人工智能的最重要应用可能会出现在这一领域。人工智能或能通过从数百万份研究报告、博客和新闻报道中分析整理出威胁情报，即时洞察信息，从而大幅加快响应速度。
人工智能与元宇宙
元宇宙是一个虚拟世界，就像互联网一样，重点在于实现沉浸式体验，自从马克·扎克伯格将脸书改名为“Meta”（元宇宙的英文前缀）以来，元宇宙话题更为火热。
人工智能无疑将是元宇宙的关键。人工智能将有助于创造在线环境，让人们在元宇宙中体会宾至如归的感觉，培养他们的创作冲动。人们或许很快就会习惯与人工智能生物共享元宇宙环境，比如想要放松时，就可与人工智能打网球或玩国际象棋游戏。
低代码和无代码人工智能
2020年，低代码/无代码人工智能工具异军突起并风靡全球，从构建应用程序到面向企业的垂直人工智能解决方案等应用不一而足。这股新鲜势力有望在2022年持续发力。数据显示，低代码/无代码工具将成为科技巨头们的下一个战斗前线，这是一个总值达132亿美元的市场，预计到2025年其总值将进一步提升至455亿美元。
美国亚马逊公司2020年6月发布的Honeycode平台就是最好的证明，该平台是一种类似于电子表格界面的无代码开发环境，被称为产品经理们的“福音”。
自动驾驶交通工具
数据显示，每年有130万人死于交通事故，其中90%是人为失误造成的。人工智能将成为自动驾驶汽车、船舶和飞机的“大脑”，正在改变这些行业。
特斯拉公司表示，到2022年，其生产的汽车将拥有完全的自动驾驶能力。谷歌、苹果、通用和福特等公司也有可能在2022年宣布在自动驾驶领域的重大飞跃。
此外，由非营利的海洋研究组织ProMare及IBM共同打造的“五月花”号自动驾驶船舶（MAS）已于2020年正式起航。IBM表示，人工智能船长让MAS具备侦测、思考与决策的能力，能够扫描地平线以发觉潜在危险，并根据各种即时数据来变更路线。2022年，自动驾驶船舶技术也将更上一层楼。
创造性人工智能
在GPT—4谷歌“大脑”等新模型的加持下，人们可以期待人工智能提供更加精致、看似“自然”的创意输出。谷歌“大脑”是GoogleX实验室的一个主要研究项目，是谷歌在人工智能领域开发出的一款模拟人脑具备自我学习功能的软件。
2022年，这些创意性输出通常不是为了展示人工智能的潜力，而是为了应用于日常创作任务，如为文章和时事通讯撰写标题、设计徽标和信息图表等。创造力通常被视为一种非常人性化的技能，但人们将越来越多地看到这些能力出现在机器上。（记者刘霞）
【纠错】【责任编辑:吴咏玲】人工智能中光电技术的运用现状与趋势
摘要：人工智能是当今最具战略性和颠覆性的技术。光电技术与人工智能技术发展呈交叉融合、集成微型、高效低耗、开源开放、催变生新等特点。光电技术的集成化、微型化、低功耗化、多功能化和智能化发展，有助于构建人工智能生态体系，更好地为智能世界赋能。
关键词：光电技术;人工智能;应用;趋势预见;
Abstract：Artificialintelligenceisthemoststrategicanddisruptivetechnologytoday.Thedevelopmentofphotoelectrictechnologyandartificialintelligencetechnologyhasthecharactersofcrossfusion,miniatureintegration,highefficiency,lowconsumption,opensourceandinnovation.Theintegration,miniaturization,lowpowerconsumption,multi-functionandintelligentdevelopmentofphotoelectrictechnologyareconducivedtotheconstructionofartificialintelligenceecosystemandenabletheintelligentworld.
Keyword：Photoelectrictechnology;Artificialintelligence;Application;Trendforecast;
1、概述
人工智能是当今最具战略性和颠覆性的技术,其以强大的赋能性驱动着新一轮科技革命和产业变革,深刻地影响经济发展、社会进步和国际政治格局构建[1]。
当前,人工智能着重解决机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、无人驾驶等）“六会”问题[2]。光电技术在解决这“六会”的人工智能关键技术中应用十分广泛。
2、光电技术在人工智能领域的应用
光电技术在人工智能应用实践层面主要解决“会看”“会思考”“会行动”等问题,包括以下方面。
2.1、光子芯片
智能芯片是人工智能最核心的技术,相当于人工智能的“大脑”。人工智能基于对海量数据收集、处理、选择、交换、整合和分析。在此过程中,机器效能的消耗随着数据量激增而“与日俱增”,传统计算方式和硬件（传统芯片）显得“力不从心”,高速低耗的光子芯片应运而生。
光子芯片依托硅基光子集成技术,让光提供算力。光子芯片运算速度快、低延迟、抗电磁干扰、低能耗,计算能力为传统芯片的一千倍,但功耗仅为其百分之一。因而广泛应用于大数据、人脸识别、安防监控、AI金融、AI医疗、自动驾驶、无人机等所有低能耗应用领域。
2015年,麻省理工学院研究者研制出一种可以与传统的计算机结合进行深度学习的新型光学计算芯片（3]。2017年,普林斯顿大学研究者研制出第一枚光子神经形态芯片[4],其依靠入射光线的明暗实现运算,这个过程不需电力运作,不损耗能源。德国研究人员在毫米级光子芯片上搭建了全光神经网络,且网络内不存在光电转换[5]。清华、北大、北交大等高校博士组成的研究团队成功研发第一枚国产光子人工智能芯片[6]。中科院研发的云端人工智能芯片理论峰值速度,已达每秒128万亿次定点运算[7]。
2.2、机器视觉与计算机视觉
机器视觉是应用价值最高的人工智能技术,它使机器“开眼看世界”,实现“从识人知物到辨识万物”。机器视觉就是用机器代替人眼进行测量和判断,它综合了模拟、数字电子、计算机、图像处理、传感器、机械工程、光源照明、光学成像等跨学科前沿技术。机器视觉具有准确性、客观性、稳定性等特点,在安防及交通摄像头、无人驾驶、金融、医疗等领域广泛应用。
计算机视觉就是利用计算机和其辅助设备模拟人的视觉功能识别、跟踪和测量目标并进行图形处理。美国麻省理工学院研究者将人工智能和光学技术结合研发的“密集对象网络（DON]”系统,可以使机器人更好地理解和操纵物体,甚至是它们从未见过的随机物体[8]。
2.3、光电传感器
传感器是人工智能获取信息的重要器件,是人工智能技术的硬件基础。传感器技术是人工智能与万物互联的必备条件,传感器是人工智能的核心部件,它如同人类的五官,采集和转换外界信息。光电传感器一般由光源、光学通路和光电器件组成,其功能就是将光信号转换为电信号。
光电传感器体积小、重量轻、易升级,传输没有测量误差,应用领域十分广泛,常见的如智能停车系统、智能水表、智能交通、智能家居、可穿戴设备等。当前研究的热点是智能光电传感器,它集成了人工神经网、人工智能、信息处理等技术,较传统传感器反应速度更快、精度更高、重量更轻、能耗更低,成为人工智能的关键因素[9]。
2.4、光储存
光储存是人工智能的重要基石。人工智能应用必须依靠海量数据,爆炸式增长的数据,对承载数据的基础设施性能及能耗等提出了更高的要求,依靠磁硬盘驱动器的传统存储难以满足之一需求,新一代光存储技术由此“大显神通”。
光存储的原理就是利用光子与物质的作用,将图像、语言、文字以及相关数据等各种信息记录下来,应用时再读出。光学存储芯片不发热,硬盘设备功耗低。当前,大数据和云存储技术已经支撑人工智能在安防领域应用。全息光存储具有超大存储容量、超高的存储密度和越快的存取速度,成为研发重点。贝尔实验室的衍生公司Inphase公司已经在这一领域取得突破。
3、光电技术在人工智能领域应用趋势预见
进入人工智能时代,现代科学技术也进入了爆发期。光电技术的智能化、集成化、网络化、多功能化趋势日益显现,在人工智能领域应用呈现出如下特点。
3.1、交叉引领,融合应用
人工智能领域与光电技术交叉渗透、融合发展是基本趋势。诸多人工智能需要解决的问题,也正在是光电技术的发展需要解决的问题。
美国斯坦福大学研究直接在光学芯片上训练人工神经网络,让光学电路实现基于电子的人工神经网络的关键功能,从而实现成本更低、速度更快、能耗更低地执行任务[10]。
科学家正在研究应用机器学习改善传统的光学和光电技术。通过将机器学习、神经网络引入视觉技术中形成人工智能视觉技术,显着提升数据处理量和速度。医学成像引入人工智能通过胸部X光检查诊断肺炎,精度比人类放射科医生更好。我国科学家发明的基于激光成像技术和人工智能的监控系统,可在45公里远处实施目标识别[11]。
3.2、集成微型,高效低耗
诸多技术集成是人工智能技术的显着特点,设备或器件微型化、多功能化、集成化和低能耗是人工智能领域光电技术发展趋势。
光芯片集成化和微型化已经实现突破。IBM研发整合光路到硅基板上,实现“口袋一样小的装置能拥有自动驾驶车一样的运算能力”[12]。中国信科研制的100G硅光收发芯片,在不到30平方毫米的硅芯片集成近60个光器件[13]。
光电传感器的方向为多功能化、终端应用集成化。随着精密加工、微电子、集成电路等技术的发展及新材料的应用,光电传感器中的一些器件尺寸已走向微米级甚至纳米级。半导体蒸镀技术、光刻技术、精密微加工及组装技术等日益突破,同一基板整合诸多敏感器件不再是难题。可以预见,微型化、多功能化、集成化和低能耗、智能化的光电传感器将逐步取代传统的传感器。
3.3、智能驱动,开源开放
智能化、自动化和数据化、网络化是现代科学技术的发展趋势。
苏黎世联邦理工学院和苏黎世大学研发的具有“机器学习功能的光声扫描仪,可以从“稀疏数据”中生成高质量图像。劳伦斯·伯克利国家实验室和加利福尼亚大学伯克利分校研究者使用机器学习和神经网络提高同步加速器光束性能的稳定性[14]。
开源开放已成人工智能领域的发展趋势。当前研发方向是实现开源深度学习平台与人工智能芯片结合,构筑“芯片+操作系统”生态。光学芯片、智能视觉等必将顺应这一趋势,在构建人工智能生态系统过程中,实现自身新突破新发展。
3.4、迭代升级,催变生新
人工智能时代也是技术大爆发的时代,包括人工智能技术在内的诸多技术持续迭代升级,不断催变生新。
传统光学与现代计算机系统相结合产生智能光学,在天文军事、医学等领域都有着广泛的应用[15]。
光速深度学习正在成为现实。加州大学洛杉矶分校研究使用3D打印生成“全光学”人工神经网络,可以分析大量数据并以光速识别目标,开辟了光速深度学习新境界[16]。
新一代智能光电传感器将具有分析、判断、自适应、自学习的功能。近年研发的基于双目视觉技术的3D感测方案,具有低功耗、高灵敏度特点,在机器人和VR等领域广泛应用[17]。
荷兰埃因霍芬理工大学光子集成研究所开发的“全光开关”,数据写入比现有技术快成百上千倍,还不需耗费能量[18]。美国麻省理工学院研发的“密集对象网络(DON)”系统可以帮助机器人在杂乱的环境中拾取特定物体,理解物体的方向系统[19]。
4、结论
人工智能的发展并非一蹴而就,也非某一两项技术支撑,需要多项技术共同发力。光电技术在人工智能领域应用占据重要席位,两者相互促进、相互交融,不断推陈出新,迭代升级。随着光电技术在集成化、微型化、低功耗化、多功能化和智能化等方面不断取得突破和进展,将更好的助力人工智能的未来。
参考文献
[1]佘惠敏.核心关键技术薄弱,人工智能发展之路还很长[N].经济日报,2019-12-10.[2]李宁.人工智能技术在计算机中的发展和应用[J].科技风,2018(7).[3]JesseDunietz.光电计算机的出现照亮了人工智能的未来[T](李凌译),搜狐网,2017-07-06.[4]刘霞.首枚光子神经形态芯片问世[N].科技日报,2016-11-20.[5]张新蕾.光学在人工智能算法的专用硬件中的作用[J].中国激光,2019(10).[6]解析光子芯片的优势与应用[Z],电子发烧友网,2019-01-08.[7]李宁.人工智能技术在计算机中的发展和应用[J].科技风,2018(7).[8]whatcan.人工智能相机:可能让无人驾驶汽车和无人机技术获得新突破[Z],搜狐网,2018-10-04。[9]魏延斌.智能传感器技术研究[J].交通科技与经济,2006(6).[10]郭婷.斯坦福证明光学芯片上训练人工神经网络[Z],电子发烧友网,2018-07-29.[11]我国科学家推出基于激光成像技术和人工智能的监控摄像头[J].光行天下,2019-05-10.[12]佚名.光学芯片成为人工智能新方向[Z],中国机电网,2017-08-19.[13]李舒.中国电子科技集团研制成功多核DSP芯片[J].新华网,2016-12-27.[14]佚名.人工智能提高了光声成像的质量和可用性[Z].中国光学期刊网,2019-11-12.[15]梁宇宏.浅析智能光学发展现状[J].科技资讯,2017(31).[16]佚名.美大学用3D打印“全光学深度神经网络”运算速度接近光速[Z],搜狐网,2018-09-29。[17]喻扬.基于结构光和双目视觉的工件3D重建与测量[D],2018(4).[18]佚名.新一代光子存储器:快速且高能效[Z].腾讯网,2019-01-15.[19]佚名.人工智能和光学技术结合在一起生产出挑剔的机器人[N].机器人库早报,2018-12-09.
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随着数字化时代的到来，人工智能被广泛应用。特别是在家居、制造、金融、医疗、安防、交通、零售、教育和物流等多领域。
1、智能制造
随着工业制造4.0时代的推进，传统的制造业在人工智能的推动下迅速爆发。人工智能在制造的应用领域主要分为三个方面：
（1）智能装备：主要包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人和数控机床等。
（2）智能工厂：包括智能设计、智能生产、智能管理及集成优化等。
（3）智能服务：个性化定制、远程运维及预测性维护等。
2、智能家居
智能家居主要是引用物联网技术，通过智能硬件、软件、云计算平台等构成一套完整的家居生态系统。这些家居产品都有一个智能AI你可以设置口令指挥产品自主运行，同时AI还可以搜索你的使用数据，最后达到不需要指挥的效果。
3、智慧金融
人工智能在金融方面可以进行自动获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服和金融云等。
展开全文4、智能医疗
智能医疗主要是通过大数据、5G、云计算、大数据、AR/VRh和人工智能等技术与医疗行业进行深度融合等。智能医疗主要是起到辅助诊断、医疗影像及疾病检测、药物开发等作用。
5、智慧教育
主要是指人工智能在教育领域实现信息化，利用数字化、网络化、智能化和多媒体化等基本特征进行开放、交互、共享、协作、泛在等信息技术促进教育现代化交流。
6、智能安防
智能安防主要是利用人工智能系统实施的安全防范控制，在当前安全防范意识不断加强的环境下，智能安防市场应用广泛。其中主要应用在人体、行为、车辆、图像方面进行分析。
7、智慧物流
物流行业在人工智能、5G技术的推动下迅速发展。物流利用智能搜索、推理规划及计算机视觉等技术仓储、运输、配送和装卸等自动化改革，实现了无人操作一体化。
8、智慧交通
智能交通是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。主要通过智能设计路线出行的方法改善堵车、拥挤及交通事故等。
9、智慧零售
人工智能在零售领域应用广泛，包括无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人车和无人仓等。
综上所述，人工智能应用领域广泛，相信未来在人工智能的推动下，人工智能系统将应用到更多的领域当中。返回搜狐，查看更多
责任编辑：人工智能都在哪些领域有所应用
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随着社会的发展人工智能已经逐渐走进并融入我们的生活，且应用在各个行业领域，AI不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，同时也为我们的生活带来了许多改变和便利。现如今，人工智能都在哪些领域有所应用？今天我们就来了解下。
一、无人驾驶汽车
相信大家都不陌生，无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术却包含很多，例如：计算机视觉、自动控制技术等，这些技术的组成才形成了一套完整的无人驾驶。
随着近年来，人工智能浪潮的兴起，无人驾驶再次成为人们热议的话题，国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如，Google的GoogleX实验室正在积极研发无人驾驶汽车GoogleDriverlessCar，百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划，其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相央视春晚。
但由于人们发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的，要真正让无人驾驶实现商业化还有很长的路要走。
二、人脸识别
这项技术已经走进了大多人家里，人脸识别也称人像识别、面部识别，主要是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。现阶段人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，其将应用在更多领域，给人们的生活习惯带来更多改变。
三、机器翻译
机器翻译其实算是计算语言学的一个分支，它是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程，机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（NeuralMachineTranslation，NMT）。目前，该技术当前在很多语言上的表现已经超过了人类。
四、声纹识别
其实，生物的特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别，声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。
声纹识别的工作过程为，系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库，当说话人再次说话时，系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比，从而识别出说话人的身份。
相比于传统的身份识别方法（如钥匙、证件），声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点，在现有算法优化和随机密码的技术手段下，声纹也能有效防录音、防合成，因此安全性高、响应迅速且识别精准。
目前，声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例，可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域，落地场景丰富。如：支付宝、微信就运用了该项技术登录自己的账号。
五、智能客服机器人
智能客服机器人在生活中也越来越常见了，它是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。
当用户访问网站并发出会话时，智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等，快速分析用户意图，回复用户的真实需求。同时，智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库，能对用户咨询的常规问题进行标准回复，提高应答准确率。如对大多数电商企业来说，用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题，如果在该场景运用智能客服机器人，这样可以减少人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答，从而提高在更多复杂问题的客户群体中及时提供服务。
智能客服机器人还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务，它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。
六、智能外呼机器人
智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。
在外呼期间，它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图，而后采用针对性话术与用户进行多轮交互会话，最后对用户进行目标分类，并自动记录每通电话的关键点，以成功完成外呼工作。
七、智能音箱
相信大家对智能音箱也不会陌生，属于语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作，这类设备相信很多人家里已经拥有。
八、个性化推荐
个性化推荐也是生活中常见的一项应用，是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。
个性化推荐系统已经广泛存在于各类网站和App中，本质上，它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量，依托推荐引擎算法进行指标分类，将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类，经过协同过滤算法，实现精确的个性化推荐。
九、医学图像处理
医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。
要知道传统的医学影像诊断，主要通过观察二维切片图去发现病变体，这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术，可以对医学影像进行图像分割、特征提娶定量分析和对比分析等工作，进而完成病灶识别与标注，针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画，以及手术环节的三维影像重建。
十、图像搜索
要知道，在早期我们是是无法进行图片搜索的，要知道图像搜索分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，因为当时程序技术还无法支持识别图片内容，随着AI的发展，图像搜索在近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，基于AI深度学习的图像搜索，已经逐渐提升了该项技术，用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求，如搜索同款、相似物比对等。
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