人工智能技术的核心就在于语音、图像、自然语言理解和用户画像四个方面，对于内容识别而言不外乎文本、图像、视频及音频等信息，但其中以图像识别处理更具价值和意义。对于图像识别的技术原理基本上大同小异，围绕人工智能技术算法、数据及云计算三大要素。

对于人工智能在图像识别应用，简单的讲就是数据结合算法，以通用性计算方式进行数据运算使产品实现一定的图像识别处理功能。举个例子来说就是假如需要人工智能设备识别出一只兔子，最直接的方式就是给出成千上万张兔子的照片。尽管增加样本数据的丰富度和数量也能提升识别的准确度，兔子的形态色泽状态等千变万化，这就需要人工智能算法的接入使程序对源数据进行自动分析处理，并进行像素级别的算法标记标注，尽管程序不能达到和人一样的思维逻辑，可以理解长得像老虎的小动物就是猫，但却可以提高识别的精确度。

这也就是再高深的人工智能算法依然需要大数据作为基础，通过大数据学习标注生成识别模型从而实现简单的图像识别能力。而人工智能图像识别技术的先进性则是体现在算法和数据两个方面。算法需要将图像按照一定的规律进行识别生成相关模型，而数据就是算法生成模型的参考依据，两者之间的关系就在于优秀的算法可以使用减少数据量，同时越大的数据量可以提高算法的精度和效率。

总得来说图像识别技术是对人工智能技术最基础的应用，但却为发展人工智能提供了完整的研究方法和流程。如果以学生来比较在老师监督下学习的学生一样可以取得好成绩，但是可以自主学习的学生才更受喜爱。因此人工智能技术需要从监督学习到无监督自主学习还需要广大人工智能从业者及物联网服务企业的深耕。