人工智能技術是科學和計算機相結合的產物，它利用計算機或者計算機控制的機器設備，模擬、學習和延伸擴展人類的智能，感知環境、獲取信息并利用獲取的知識得到最佳結果，能夠自行做出決策，獨立地解決問題。
數據、算法和計算能力是人工智能的關鍵三要素，數據是人工智能的基礎，是機器學習的前提；算法是人工智能的核心，將人工智能帶上了新的高度；計算能力是人工智能發展的保障，為算法實現提供有利支持。
人工智能技術是一個廣闊的研究領域，主要組成部分包括計算機視覺、深度學習、自然語言處理、機器學習和語音識別。
計算機視覺
計算機視覺是為了讓計算機具有自主適應環境的能力，能像人那樣通過視覺觀察并理解世界，主要用圖像采集設備與計算機等成象系統代替視覺器官，對目標進行識別、跟蹤、檢測和控制，然后對圖形進行處理和分析，從中獲取有效信息。廣泛用于醫療成像分析、人臉識別、安防監控、自動駕駛等。

深度學習
深度學習是機器學習的一種，在現有的數據基礎上進行學習操作，是機器學習一個新的領域。通過建立和模仿新皮層中神經元層中的活動，模仿人腦機制通過學習層次結構、表 示級別和抽象級別理解數據模式來解釋文字，圖像和聲音等數據，讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力。
自然語言處理
自然語言處理是利用計算機對自然語言進行智能化處理并提取有效信息的過程，擁有和人類一樣的文本處理的能力是人工智能技術最難的部分，通過對語音、語法、詞法、語義分析，讓機器能夠理解人類語言，用自然語言的方式與人類交流，實現人機之間的自然語言通信，最終擁有“智能”，常用的語音對話機器人就有這樣的能力。
機器學習
機器學習是實現人工智能的必經之路，是指計算機通過對已知情況的數據提升自身性能的能力。機器學習是訓練出來的，而不是明確地用程序編寫出來的，與人類學習的過程相似，在學習時自動發現情況，通過以往的經驗對新遇到的情況作出預測和判斷，比如銷售庫存預測、石油勘探等。
語音識別
語音識別是將人類的語言轉化為計算機可讀的數據，首先將語音信號轉化為電信號，預處理后進行特征提取，然后將提取出的特征與數據庫聲學模型對比，解碼搜索后識別出語言內容，方便計算機進行理解和操作。不過發聲時的語速、環境、噪音、口音、情緒等都會對語音信號的生成產生很大的影響，隨著深度學習的發展，語音識別進入了新的階段，常用在社交聊天、語音導航、語音撥號、智能音箱等。
除了上述幾點，人工智能技術還包括硬件優化、決策管理、生物識別、網絡防御、情感識別、自動化控制等內容。近年來隨著深度學習、計算處理能力發展以及互聯網大數據的爆發，讓人工智能在感知認知上實現了巨大突破，人工智能技術的發展和使用已成為必然。