百度历经接二连三的变化后，终于迎来了一个好消息。5月底，百度与东软达成战略合作，互助扩张AI版图，实现优势互补。

百度作为国内最早布局人工智能的高新企业，在技术上，已经建立了完整的知识图谱、语言理解、语言生成等在内的语言和知识布局。百度首席技术官王海峰表示，“百度将持续推动人工智能发挥更大的价值，为促进国家社会经济发展和各行各业的智能化升级贡献力量”。

集成算法、数据、应用环境三方面是发展人工智能的必要条件，而东软在这三方面都处于优势地位。现如今，东软的人工智能技术应用已涉及到医疗、智能交通、智慧城市等多个领域。“支撑众多场景应用的，是东软自建的人工智能共性技术平台，这也是公司的最强优势所在。”东软集团董事长刘积仁曾在采访中这样说。

除了百度和东软的全面AI布局，阿里、腾讯等大企业也纷纷在人工智能领域布局。

相对来讲，阿里在AI上较为低调。虽然说得少，但做的很多。目前，阿里已经在城市、金融、汽车、家庭等多个场景推出了“产业AI”方案。这些方案和产品通过阿里云服务于各个行业。而腾讯也不甘落后，早在腾讯内部的许多产品中就使用了人工智能技术，如微信上的语音输入和翻译功能等。

从互联网巨头对AI的布局中我们可以看到，这些企业在人工智能领域的竞争态势，未来AI也将无处不在，再不追赶你就OUT了！

对未来进行“投资”，就像PC和互联网刚诞生的年代，那些率先学会打字、上网的弄潮儿一样，走在时代的前沿。

在人工智能发展初期阶段做好相关知识储备，就是一笔很好的投资。人工智能相关的知识领域有哪些呢？下面我们一起来看看。

一、Python核心编程

Python是一种功能强大的高级编程语言。从去年开始，其流行程度就得到了大幅提高。由于其通用性，所以它广泛用于各种任务，包括数据分析、自然语言处理、计算机视觉、web开发、各类App的内置脚本等等。Stack Overflow声称，Python是增长最快的编程语言，其增长速度甚至超过了第二大使用最多的编程语言Java。

二、机器学习与深度学习

作为人工智能的核心技术，机器学习和深度学习变得越来越火。它们到底是什么呢？又有什么不同呢？我们知道，机器学习是人工智能的子领域，而深度学习则是机器学习的子类。从理论上来讲，机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法，深度学习则是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。在应用场景中，机器学习应用于指纹识别、特征物体检测等领域，深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、智能监控等领域。相信未来，这两项核心技术会助力更多行业。

三、计算机视觉和图像处理

从概念层面上来讲，计算机视觉和图像处理有很大的关联性。计算机视觉的官方定义是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，简单地说，就像人类视觉的视觉推理过程一样，我们经过区分后对它们进行分类、大小排序等。图像处理是用计算机对图像进行分析（侧重在“处理”图像），以此达到所需结果的技术。另外，计算机视觉和图像识别在安防、交通、银行业、互联网金融等行业应用都十分广泛。

总的来说，随着人工智能技术基础设施的逐步强大，会出现一批又一批的优秀AI企业以及AI高端人才。要想在未来人工智能新时代站稳脚跟，你还不积极备战？