AI技术体系知识图谱（文字结构化版）

本知识图谱以AI技术核心体系为根节点，按「基础层-技术层-应用层-工程化层-产业层」五层架构拆解，覆盖AI核心技术、关键分支、工程落地及产业应用，同时包含核心工具、技术标准和发展趋势，逻辑上层层递进，兼顾技术深度和产业广度，适配AI研发、工程化落地、技术选型等场景需求。

根节点：人工智能（AI）

定义：通过计算机模拟、延伸和扩展人类智能的技术科学，核心目标是实现感知智能、认知智能、决策智能的统一，分为弱AI（专用人工智能）（当前主流）、强AI（通用人工智能AGI）（研究方向）、超AI（理论概念）三大阶段。

第一层：基础层（AI技术的底层支撑）

AI技术实现的硬件、数据、数学理论基础，是所有AI应用的前提，核心分为3个子节点：

1.1 算力硬件

通用计算硬件：CPU（x86/ARM架构，Intel/AMD/鲲鹏）、服务器（机架式/刀片式/液冷）
专用AI算力：GPU（NVIDIA CUDA生态/AMD ROCm/国产昇腾）、TPU（谷歌）、NPU（寒武纪/瑞芯微/海思）、FPGA（赛灵思/英特尔）、ASIC（比特大陆/云天励飞）
算力基础设施：算力集群、边缘计算硬件（边缘盒子/边缘服务器）、云计算算力（公有云/私有云/混合云，阿里云/腾讯云/AWS/GCP）
算力配套：显存（GDDR6/HBM3e）、PCIe 5.0/6.0、液冷散热、分布式算力调度

1.2 数据基础

数据类型：结构化数据（数据库/表格）、非结构化数据（文本/图像/音频/视频/传感器数据）、半结构化数据（XML/JSON/HTML）
数据处理：数据采集（爬虫/传感器/众包）、数据清洗（去重/降噪/格式统一）、数据标注（人工标注/半监督标注/自动标注，工具：LabelImg/LabelMe/百度众包）、数据增强（图像翻转/文本同义替换/音频变速）、数据脱敏（匿名化/掩码/差分隐私）
数据资源：开源数据集（ImageNet/COCO/GLUE/OpenWebText）、行业数据集、自建私有数据集、数据湖/数据仓库
数据合规：GDPR/个人信息保护法、数据跨境、数据确权

1.3 数学与理论基础

核心数学分支：线性代数（矩阵/向量/特征值）、概率论与数理统计（概率分布/贝叶斯/假设检验）、微积分（导数/积分/梯度）、优化理论（梯度下降/凸优化/正则化）、图论（节点/边/图嵌入）
核心理论：计算复杂性理论、信息论（熵/互信息）、控制论

第二层：技术层（AI核心技术体系，分感知/认知/决策三大方向）

AI的核心技术实现，是连接基础层和应用层的核心，按智能实现阶段分为三大核心子节点，覆盖当前主流AI技术分支：

2.1 感知智能（让AI“看懂、听清、感知世界”，处理多模态输入）

核心目标：将物理世界的信号转化为计算机可理解的特征，是AI的入门级能力。

计算机视觉（CV）：图像分类、目标检测（YOLO/SSD/Faster R-CNN）、语义分割、实例分割、目标跟踪、图像生成（GAN/扩散模型）、OCR、人脸识别、图像修复、超分重建
语音处理：语音识别（ASR）、语音合成（TTS，端到端/Tacotron）、语音唤醒、声纹识别、语音翻译（ST）、情感语音分析
多模态感知：融合视觉/语音/传感器数据的感知技术、跨模态特征提取、环境感知（雷达/激光雷达融合，适配物联网/自动驾驶）
传感器感知（适配物联网）：温湿度/气压/加速度等传感器数据解析、多传感器融合、边缘感知

2.2 认知智能（让AI“理解、思考、推理”，处理抽象信息）

核心目标：让AI具备理解、推理、知识表达的能力，是从“感知”到“决策”的关键，当前主流为大模型技术体系。

自然语言处理（NLP）：基础任务：分词、词性标注、命名实体识别（NER）、句法分析、情感分析、文本分类、机器翻译（MT）进阶任务：问答系统（QA）、摘要生成、文本摘要、知识图谱构建、意图识别、对话系统（人机对话/聊天机器人）大模型相关：Prompt工程、Few-shot/Zero-shot、In-Context Learning（ICL）、思维链（CoT）、工具调用（Function Call）
知识表示与推理：知识图谱（本体构建/实体链接/关系抽取）、逻辑推理（演绎/归纳/溯因）、常识推理、因果推理
大模型技术体系（当前认知智能核心）：模型类型：大语言模型（LLM，GPT/LLaMA/文心一言/通义千问）、多模态大模型（GPT-4V/文心一格/通义万相）、行业大模型（垂直领域微调）核心技术：预训练（自监督/对比学习）、微调（全参数微调/LoRA/QLoRA/Adapter）、模型压缩（量化/剪枝/蒸馏）、上下文窗口扩展（RoPE/FlashAttention）、分布式训练（数据并行/模型并行/流水线并行）

2.3 决策智能（让AI“做选择、优化、规划”，输出行动指令）

核心目标：让AI根据感知和认知的结果，做出最优决策，是AI落地的最终价值体现。

机器学习（ML）：传统机器学习是决策智能的基础，分为三大类监督学习：回归（线性/逻辑回归）、分类（SVM/决策树/随机森林/XGBoost/LightGBM）无监督学习：聚类（K-Means/DBSCAN）、降维（PCA/t-SNE/UMAP）、关联规则挖掘（Apriori）半监督/弱监督学习：结合少量标注数据和大量无标注数据的训练、伪标签技术
深度学习（DL）：基于神经网络的端到端学习，是当前决策智能的核心基础网络：CNN（卷积神经网络，适配CV）、RNN/LSTM/GRU（循环神经网络，适配序列数据）、Transformer（自注意力机制，适配NLP/多模态，主流架构）、MLP（多层感知机）进阶网络：GAN（生成对抗网络）、扩散模型（Diffusion Model）、自编码器（AE/VAE）、图神经网络（GNN，GCN/GAT/GraphSAGE，适配图数据）
强化学习（RL）：让AI通过“试错”学习最优决策，适配动态环境核心框架：马尔可夫决策过程（MDP）、Q-Learning/SARSA、策略梯度（PG/PPO）、价值迭代/策略迭代融合技术：深度强化学习（DRL，DQN/PPO）、强化学习+大模型（LLM-RL）、多智能体强化学习（MARL）
优化算法：智能优化（遗传算法/粒子群优化/蚁群算法）、组合优化、在线优化、动态规划

第三层：工程化层（AI技术落地的核心保障，适配研发/部署/运维）

AI工程化是将技术层的算法转化为可落地、可复用、高可用系统的关键，也是AI从实验室走向产业的核心环节，覆盖研发-训练-部署-运维-监控全流程，核心分为5个子节点，适配Docker/云原生/边缘计算等主流工程化技术：

3.1 AI研发工具与框架

深度学习框架：TensorFlow/PyTorch（主流）、MXNet/Caffe2、PaddlePaddle（百度）、MindSpore（华为）
大模型专用框架：Transformers/Hugging Face生态、LLaMA Factory、vLLM/TGI（推理加速）、DeepSpeed/Megatron-LM（训练加速）
机器学习工具：Scikit-learn、XGBoost/LightGBM、Pandas/Numpy/Matplotlib（数据处理）
多模态工具：OpenCV（CV）、Librosa（语音）、FFmpeg（音视频处理）
低代码AI平台：百度飞桨、阿里云PAI、腾讯云TI-ONE

3.2 AI模型训练与调优

训练模式：单机训练、分布式训练（数据并行/模型并行/流水线并行/张量并行）、混合精度训练（FP16/FP8/INT4）
调优技术：超参数调优（网格搜索/随机搜索/贝叶斯优化）、正则化（L1/L2/Dropout）、早停（Early Stopping）、梯度裁剪
训练算力调度：K8s/容器化调度、Slurm/MPI、算力监控（Prometheus/Grafana）

3.3 AI模型部署与推理

部署形态：云端部署（微服务/容器化）、边缘部署（边缘盒子/边缘服务器）、端侧部署（手机/嵌入式设备/物联网终端）、端云协同部署
部署技术：模型导出（ONNX/TensorRT）、推理加速（TensorRT/TorchServe/Triton Inference Server）、容器化部署（Docker/K8s）、Serverless部署
轻量化部署：模型量化（INT8/INT4/FP4）、模型剪枝、知识蒸馏、小模型设计（MobileNet/YOLO-Nano）

3.4 AI系统开发与集成

开发架构：微服务架构、前后端分离、云原生架构
集成技术：API接口开发（RESTful/GRPC）、中间件（Redis/Kafka/RabbitMQ）、数据库（关系型MySQL/PostgreSQL，非关系型MongoDB/Redis/Neo4j（知识图谱））
跨端集成：物联网设备集成（MQTT/CoAP协议）、Web集成（JavaScript/Node.js）、移动端集成（Android/iOS）

3.5 AI运维与监控（MLOps）

MLOps核心：模型版本管理（DVC/Git LFS）、实验跟踪（MLflow/WandB）、数据版本管理
运维监控：模型性能监控（推理延迟/吞吐量/显存占用）、模型效果监控（精度/召回率漂移）、数据漂移/概念漂移检测、日志监控（ELK）
自动化：自动化训练/部署/更新、A/B测试、模型重训练、故障自愈

第四层：应用层（AI技术的垂直领域落地，结合行业场景）

AI技术在各行业/场景的具体应用，核心是将技术层的能力与行业需求结合，分为通用场景和垂直行业两大子节点，覆盖当前AI落地的主流领域：

4.1 通用AI应用场景（跨行业复用）

生成式AI（AIGC）：文本生成、图像生成（Midjourney/Stable Diffusion）、视频生成（Sora/Runway）、音频生成（语音/音乐）、3D生成、数字人
智能问答/聊天机器人：智能客服、知识库问答、通用对话机器人（ChatGPT/文心一言）
智能推荐：个性化推荐（电商/视频/资讯）、协同过滤、内容推荐
智能搜索：语义搜索、多模态搜索、个性化搜索
智能自动化：RPA（机器人流程自动化）、AI+自动化测试、智能办公

4.2 垂直行业AI应用（深度结合行业需求）

物联网（IoT）：AIoT（智能传感器/边缘智能/设备预测性维护）、智能家居、智能工业、智能安防、智慧农业
自动驾驶：L2-L4级自动驾驶、环境感知、路径规划、决策控制、车路协同
金融科技：智能风控、量化交易、智能投顾、OCR票据识别、反欺诈、智能客服
医疗健康：医学影像诊断（CT/MRI识别）、辅助诊断、药物研发（AI制药/分子模拟）、健康监测、智能医疗设备
工业制造：工业质检（视觉检测）、预测性维护、智能排产、数字孪生、工业机器人
传媒文创：内容生成（文案/海报/视频）、智能排版、版权检测、内容审核
教育：智能题库、个性化辅导、作业批改、AI助教、教育测评
零售：智能导购、客流分析、库存预测、无人零售、商品推荐
智慧城市：智能交通、智慧安防、城市治理、环境监测、智慧政务
航空航天：卫星影像分析、飞行器故障预测、航线规划
农业：作物病虫害检测、产量预测、智能灌溉、无人机植保

第五层：产业层（AI的产业生态与发展保障）

AI技术落地后的产业格局、政策法规、发展趋势，是AI产业可持续发展的核心，分为4个子节点：

5.1 AI产业生态

核心玩家：科技巨头（谷歌/微软/亚马逊/百度/阿里/腾讯）、AI初创企业（OpenAI/Anthropic/商汤/旷视）、算力厂商（NVIDIA/AMD/华为/寒武纪）、行业解决方案提供商
产业链条：算力供应、数据服务、算法研发、模型训练、应用开发、行业落地
开源生态：Hugging Face/GitHub AI开源社区、开源模型/框架/数据集、开源硬件

5.2 AI政策与法规

全球政策：各国AI发展规划、AI监管政策、算力基础设施政策
合规要求：AI伦理规范、算法透明度、算法备案、反算法歧视、生成式AI内容监管
行业标准：AI技术标准、算力标准、数据标准、模型评估标准

5.3 AI伦理与安全

AI伦理：公平性、透明性、可解释性、负责任的AI、人机协作
AI安全：模型安全（对抗样本/模型投毒）、数据安全、隐私保护（联邦学习/差分隐私/同态加密）、AI网络安全、生成式AI内容安全

5.4 AI发展趋势

技术趋势：通用人工智能（AGI）研究、大模型轻量化/低成本化、多模态大模型融合、大模型+机器人、AI+科学计算（AI for Science）、边缘智能/端云协同
产业趋势：AI与实体经济深度融合、行业大模型规模化落地、AIoT/数字孪生普及、算力普惠化、AI创业向垂直领域下沉
人才趋势：AI工程化人才（MLOps/AI开发）需求激增、跨学科AI人才（AI+行业）成为主流、大模型调优/提示工程人才稀缺

核心关联关系（各层之间的逻辑连接）

基础层支撑技术层：算力决定模型训练/推理的效率，数据决定模型的效果，数学理论是算法设计的基础；
技术层赋能应用层：感知/认知/决策智能的组合，满足不同行业/场景的AI需求，应用层反向推动技术层的迭代（如行业需求推动大模型微调/轻量化）；
工程化层连接技术层和应用层：将实验室的算法转化为可落地的系统，解决AI落地的“最后一公里”问题；
产业层保障全体系：政策法规/伦理安全保障AI技术合规落地，产业生态推动AI技术的商业化和可持续发展，发展趋势指引技术层和应用层的研发方向。

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