一、人工智能的定义

“根据AI领域两位泰斗斯图亚特·罗素（Stuart Russell）和彼得·诺维格（Peter Norvig）合著的经典著作《人工智能：一种现代的方法》，人工智能的核心目标是通过计算机程序或机器来模拟人类智能，涵盖语言理解、问题解决、学习、认知和决策等多方面能力。因此，AI的本质在于算力和算法的发展，而非依赖于物理形态。基于这一理念，本次榜单专注于非具身智能企业，排除了如机器人（例如优必选）、智能汽车（例如小鹏汽车）、智能飞行器（例如大疆）和智能家居（例如科沃斯）等具身智能企业。”

二、人工智能、机器学习、深度学习的关系

人工智能AI ⊇ 机器学习 ⊇ 深度学习

1.人工智能

人工智能(artificial intelligence, AI)，是一个很大的概念。

2.机器学习

机器学习(Machine Learning)

(1)监督学习和无监督学习 (unsupervised learning)

3.深度学习

深度学习(Deep Learning)，依赖于神经网络。通过复杂的神经网络，机器可以被训练，根据特征来区分猫和狗等物体的。随着神经网络的进一步发展，机器已经学会自己分析特征。只要给的训练集越多，机器的识别率就越高。现如今，机器的识别正确率已经达到了95%以上，即，已经超过了人类分辨物体的正确率。

三、应用

至于计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP），它们并不是深度学习的子集，而是应用领域。深度学习是实现这些应用的常见方法，但它们本身属于人工智能或机器学习的应用方向。具体来说：

计算机视觉（CV）：使用机器学习和深度学习等技术，让计算机能够理解和处理图像和视频。

自然语言处理（NLP）：涉及到计算机如何理解、处理和生成自然语言（如文本和语音）。

因此，CV和NLP并不是深度学习的子集，它们是人工智能的应用领域，而深度学习是其中的一种实现技术。