1956年的達特茅斯會議首次提出人工智能的定義：使一部機器的反應方式像一個人在行動時所依據的智能。經過超過半個世紀的發展，人工智能已經渡過了簡單地模擬人類智能的階段，發展為研究人類智能活動的規律，構建具有一定智能的人工系統或硬件，以使其能夠進行需要人的智力才能進行的工作，并對人類智能進行拓展的邊緣學科。雖說人工智能是一門邊緣學科，屬于自然科學和社會科學的交叉，不過其涉及哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論等，也是非常高深的一門學問。人工智能就其本質而言，是對人的思維的信息過程的模擬。
人工智能的發展歷程
人工智能的發展可以分為三個階段——計算智能、感知智能、認知智能。第一個發展階段是在計算這個環節，它使得機器能夠像人類一樣進行計算，諸如神經網絡和遺傳算法的出現，使得機器能夠更高效、快速處理海量的數據。第二個發展階段就是感知智能，讓機器能聽懂我們的語言、看懂世界萬物。語音和視覺識別就屬于這一范疇，這些技術能夠更好的輔助人類高效完成任務。第三個發展階段是認知智能，在這一階段，機器將能夠主動思考并采取行動，比如無人駕駛汽車、智能機器人，實現全面輔助甚至替代人類工作。目前，人工智能還處于感知智能階段。
用來研究人工智能的主要物質基礎以及能夠實現人工智能技術平臺的機器就是計算機，人工智能的發展歷史是和計算機科學技術的發展史聯系在一起的。除了計算機科學以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。
人工智能應用七大領域
人工智能學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。人工智能具有廣闊的前景，日前“AI+”已經成為公司，發展至今，下面是2019人工智能應用最為廣泛的幾大場景。
家居
智能家居主要是基于物聯網技術，通過智能硬件、軟件系統、云計算平臺構成一套完整的家居生態圈。用戶可以進行遠程控制設備，設備間可以互聯互通，并進行自我學習等，來整體優化家居環境的安全性、節能性、便捷性等。值得一提的是，近兩年隨著智能語音技術的發展，智能音箱成為一個爆發點。小米、天貓、Rokid 等企業紛紛推出自身的智能音箱，不僅成功打開家居市場，也為未來更多的智能家居用品培養了用戶習慣。但目前家居市場智能產品種類繁雜，如何打通這些產品之間的溝通壁壘，以及建立安全可靠的智能家居服務環境，是該行業下一步的發力點。
零售
人工智能在零售領域的應用已經十分廣泛，無人便利店、智慧供應鏈、客流統計、無人倉/無人車等等都是的熱門方向。京東自主研發的無人倉采用大量智能物流機器人進行協同與配合，通過人工智能、深度學習、圖像智能識別、大數據應用等技術，讓工業機器人可以進行自主的判斷和行為，完成各種復雜的任務，在商品分揀、運輸、出庫等環節實現自動化。圖普科技則將人工智能技術應用于客流統計，通過人臉識別客流統計功能，門店可以從性別、年齡、表情、新老顧客、滯留時長等維度建立到店客流用戶畫像，為調整運營策略提供數據基礎，幫助門店運營從匹配真實到店客流的角度提升轉換率。交通智能交通系統是通信、信息和控制技術在交通系統中集成應用的產物。ITS 應用最廣泛的地區是日本，其次是美國、歐洲等地區。目前，我國在ITS方面的應用主要是通過對交通中的車輛流量、行車速度進行采集和分析，可以對交通進行實施監控和調度，有效提高通行能力、簡化交通管理、降低環境污染等。
醫療
目前，在垂直領域的圖像算法和自然語言處理技術已可基本滿足醫療行業的需求，市場上出現了眾多技術服務商，例如提供智能醫學影像技術的德尚韻興，研發人工智能細胞識別醫學診斷系統的智微信科，提供智能輔助診斷服務平臺的若水醫療，統計及處理醫療數據的易通天下等。盡管智能醫療在輔助診療、疾病預測、醫療影像輔助診斷、藥物開發等方面發揮重要作用，但由于各醫院之間醫學影像數據、電子病歷等不流通，導致企業與醫院之間合作不透明等問題，使得技術發展與數據供給之間存在矛盾。
教育
科大訊飛、乂學教育等企業早已開始探索人工智能在教育領域的應用。通過圖像識別，可以進行機器批改試卷、識題答題等;通過語音識別可以糾正、改進發音;而人機交互可以進行在線答疑解惑等。AI 和教育的結合一定程度上可以改善教育行業師資分布不均衡、費用高昂等問題，從工具層面給師生提供更有效率的學習方式，但還不能對教育內容產生較多實質性的影響。
物流
物流行業通過利用智能搜索、 推理規劃、計算機視覺以及智能機器人等技術在運輸、倉儲、配送裝卸等流程上已經進行了自動化改造，能夠基本實現無人操作。比如利用大數據對商品進行智能配送規劃，優化配置物流供給、需求匹配、物流資源等。目前物流行業大部分人力分布在“最后一公里”的配送環節，京東、蘇寧、菜鳥爭先研發無人車、無人機，力求搶占市場機會。安防近些年來，中國安防監控行業發展迅速，視頻監控數量不斷增長，在公共和個人場景監控攝像頭安裝總數已經超過了1.75億。而且，在部分一線城市，視頻監控已經實現了全覆蓋。不過，相對于國外而言，我國安防監控領域仍然有很大成長空間。
截至當前，安防監控行業的發展經歷了四個發展階段，分別為模擬監控、數字監控、網絡高清、和智能監控時代。每一次行業變革，都得益于算法、芯片和零組件的技術創新，以及由此帶動的成本下降。因而，產業鏈上游的技術創新與成本控制成為安防監控系統功能升級、產業規模增長的關鍵，也成為產業可持續發展的重要基礎。