大数据

数据是人工智能发展不可或缺的燃料，海量丰富的数据集对算法训练尤为重要。实现机器精准视觉识别的第一步，就是获取海量而优质的应用场景数据。伴随各类感应器和数据采集技术的发展，我们开始拥有以往难以想象的的海量数据，同时，也开始在某一领域拥有深度的、细致的数据。而这些，都是训练某一领域“人工智能”的前提。以人脸识别为例，训练该算法模型的图片数据量至少应为百万级别。

运算力

人工智能领域是一个数据密集的领域，传统的数据处理技术难以满足高强度、大数据的处理需求。AI芯片的出现让大规模数据效率的提升变为可能。其算法的处理需要大量的矩阵计算操作，因此特别适合使用并行运算芯片进行数据处理。应运而生出现了GPU、NPU、FPGA和各种各样的AI-PU专用芯片。而其中，出现最早的GPU为人工智能的发展做出了巨大的贡献。

算法

近几年，深度学习颠覆了语音识别、语义理解、计算机视觉等基础应用领域的算法设计思路，突破了人工智能算法的瓶颈。逐步成为机器学习研究中的一个全新领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。根据提供给它的大量的实际行为来自我调整规则中的参数，进而做出一些很准确的判断。