人工智能技术总体来说可分为两层

人工智能技术，作为现代科技发展的重要标志之一，已经渗透到社会的各个领域。它的发展和应用不仅极大地推动了科技进步，也对社会产生了深远的影响。从基础理论到应用实践，人工智能技术可以分为两个主要层面：理论研究和技术实现。

一、理论研究

1. 算法与模型：在理论研究方面，人工智能技术侧重于算法和模型的构建。这包括深度学习、强化学习等先进的机器学习方法，以及自然语言处理、计算机视觉等关键技术。这些算法和模型是人工智能技术的基础，它们能够模拟人类的认知过程，从而实现对数据的学习和理解。

2. 知识表示与推理：人工智能技术的理论研究还包括知识表示和推理机制的研究。这涉及到如何将复杂的知识和信息有效地编码和存储，以及如何利用这些知识进行有效的推理和决策。这为人工智能技术的发展提供了理论基础，也为实际应用提供了支持。

3. 伦理与法律问题：随着人工智能技术的广泛应用，伦理和法律问题也逐渐凸显。如何在保障个人隐私、防止滥用数据的同时，促进人工智能技术的发展，成为了一个亟待解决的问题。这要求人工智能技术的研究者不仅要关注技术本身，还要关注其对社会的影响，以及如何在技术发展中平衡各方利益。

二、技术实现

1. 硬件发展：人工智能技术的技术实现离不开高性能的硬件支持。GPU、TPU等专用硬件的出现，使得大规模数据处理和复杂计算成为可能。同时，云计算、边缘计算等技术的发展，也为人工智能提供了更广阔的计算平台和资源。

2. 软件生态：人工智能技术的实现还需要丰富的软件生态支持。开源框架、工具链等软件的开发，为开发者提供了便捷的开发环境和工具。同时，各种AI应用和服务的涌现，也为人工智能技术的应用提供了丰富的场景和实践机会。

3. 行业应用：人工智能技术的技术实现最终要体现在具体的行业应用中。自动驾驶、智能医疗、智能家居等应用场景的实现，不仅展示了人工智能技术的强大能力，也推动了相关产业的发展和进步。这些应用的成功实施，为人工智能技术的进一步发展和应用提供了宝贵的经验和启示。

综上所述，人工智能技术的整体发展可以划分为理论研究和技术实现两个层面。理论研究为技术实现提供了理论基础和技术支持，而技术实现则是理论研究成果的具体应用和实践。两者相互促进，共同推动着人工智能技术的发展和应用。未来，随着研究的深入和技术的进步，人工智能技术将在更多领域展现出其独特的价值和潜力。