01、AI人工智能概念
AI 是研究、开发能够模拟、延伸和拓展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。人工智能的目标是让机器能够像人一样理解、思考和学习，即用计算机或其他智能体去模拟人的智慧，甚至具备与人类相当的智慧。除计算机科学外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
02、AI人工智能研究范围
人工智能的研究范围主要包括机器学习、语音识别、计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘等。人工智能是更广泛的概念，即让机器能够以人们认为“智能”的方式执行任务，而机器学习则是实现人工智能的一种方法。作为一种数据驱动的决策方法，机器学习使计算机能够自动解析数据、从中学习，在没有人工干预的情况下从中检索出事件发展的内在规律，从而对真实世界中的事件做出决策和预测。
03、AI人工智能包含内容
AI人工智能包含AI模型/算法和数据等基本要素，以算力资源作为支撑，依托于 AI 模型的生成、训练、推理等而实现智能化目标。AI 模型 / 算法从历史数据中学习规则，并基于学习到的规则对新数据做出预测或决策。AI 模型 / 算法指以机器学习模型为代表的各种算法，它通常具备可学习的参数，因此通信中传统的确定规则的物理层或 RRM 算法就不是 AI 算法；AI 模型 / 算法对推理结果的精准性和安全性有特定的要求。
04、AI人工智能模型训练
AI 数据指和 AI 模型 / 算法强相关的“训练样本”、“参数数据”和“输入输出数据”等，因此一般的网络或用户数据不一定是 AI 数据；AI 数据对数据格式和质量保障有特定的要求。AI算力指算力中用于处理分析AI数据，执行 AI 模型 / 算法的那部分算力，因此用于传统基带算法的算力就不是 AI 算力；AI 算力对计算硬件资源类型属性有特定的要求。
