系統（1960年代-1970年代）：系統是一種可以模擬人類決策過程的軟件系統。在20世紀60年代和70年代，系統得到了廣泛的應用，例如DENDRAL系統用于化學物質的結構識別。推理機和基于知識的系統（1970年代-1980年代）：推理機是一種可以通過邏輯推理來解決問題的系統，基于知識的系統則是一種可以使用先前知識來解決問題的系統。這些技術被廣泛應用于語言翻譯、證券交易等領域。機器學習（1990年代-2000年代）：機器學習是指計算機系統可以通過從大量數據中學習來改進性能的技術。在20世紀90年代和2000年代，機器學習得到了大量的發展和應用，例如，搜索引擎、語音識別等領域。提供安全可靠、穩定的云端服務， 彈性可伸縮、能夠高并發。浙江珍云AI數字人

T云·集團版為集團類用戶五大營銷力賦能集團營銷五大賦能①全棧數據整合分析能力②集團全局數字資源管理能力③全網精確媒介智能推送能力④推廣素材智能分析生成能力⑤營銷數據挖掘及智能診斷能力解決問題①各自為戰，推廣信息無法規范、統一②集團無法直接監管下屬企業營銷推進成效③數據分散，營銷成功經驗難以分享復制④營銷資源重復采購缺乏合理高效利用⑤缺乏科學的流程營銷效果差重點技術①跨平臺數據實時分析技術②人工智能圖文生成技術③大數據商業營銷診斷技術④全網智能數據抓取與整合技術浙江珍云AI數字人自圖庫支持億級圖片量上規模庫，實現實時檢索、規模響應。

《重大領域交叉前沿方向2021》（2021年9月13日由浙江大學中國科教戰略研究院發布）認為當前以大數據、深度學習和算力為基礎的人工智能在語音識別、人臉識別等以模式識別為特點的技術應用上已較為成熟，但對于需要知識、邏輯推理或領域遷移的復雜性任務，人工智能系統的能力還遠遠不足?；诮y計的深度學習注重關聯關系，缺少因果分析，使得人工智能系統的可解釋性差，處理動態性和不確定性能力弱，難以與人類自然交互，在一些敏感應用中容易帶來安全和倫理風險。類腦智能、認知智能、混合增強智能是重要發展方向

數字人的應用場景數字人的應用領域多樣，主要在娛樂和服務行業，多場景應用無疑在元宇宙時代展現出其獨特的價值。尤其是5G、AI、算力等技術能力提高的背景下，其應用場景日益豐富。隨著5G萬物互聯時代的到來、深度學習和卷積神經網絡(CNN)利用大量的視覺推動基于人工智能(AI)的計算機視覺迅速改進,數字人在日常生活中更實際、深度的應用,例如影視動漫、數字營銷、文化旅游、通訊會議、教育教學等領域,并逐漸打破現實世界和虛擬世界的邊界。讓你的視頻更加生動。

機器學習（ML）是AI的一個子集。所有機器學習是AI，但不是所有的AI是機器學習。「AI」的興趣在現在表現于人們對「機器學習」的熱情，進展迅速且明顯。機器學習讓我們通過算法來解決一些復雜的問題。正如人工智能先驅ArthurSamuel在1959中寫道的那樣，機器學習是需要研究的領域，它給計算機學習的能力而不是明確地編程能力。大多數機器學習的目標是為特定場景開發預測引擎。一個算法將接收到一個域的信息（例如，一個人過去觀看過的電影），權衡輸入做出一個有用的預測（未來想看的不同電影的概率）。通過計算機學習的能力，通過優化任務衡量變量的可用數據，做出算法，來對未來做出準確的預測。針對圖片模糊、傾斜、翻轉等情況進行特別優化。福州AI數字人視頻魔方

畫面便捷調控，效率加倍。浙江珍云AI數字人

當計算機出現后，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無數科學家為這個目標努力著。如今人工智能已經不再是幾個科學家的，全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科，學習計算機的大學生也必須學習這樣一門課程，在大家不懈的努力下，如今計算機似乎已經變得十分聰明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深藍（DEEPBLUE）計算機戰勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或許不會注意到，在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬于人類的工作，計算機以它的高速和準確為人類發揮著它的作用。人工智能始終是計算機科學的前沿學科，計算機編程語言和其它計算機軟件都因為有了人工智能的進展而得以存在。浙江珍云AI數字人