一、人工智能发展三个层面驱动因素？
人工智能发展的三个层面驱动因素主要包括技术、数据和场景。
首先，技术层面是人工智能发展的基础。从基础理论的诞生到计算机性能的提升，再到算法的不断优化，技术的进步为人工智能的发展提供了可能。其中，算法是人工智能实现的重要途径，主要表现为机器学习等实现途径。
其次，数据层面是人工智能发展的重要推动力。数据是人工智能训练和优化的基础，大量的数据要求人工智能不断提高其计算能力，并在不断地训练中优化和改进。数据越多越优，场景越齐全，算法结果表现就越好，计算模型就更贴切，AI智能水平就更高。
最后，场景层面是人工智能深入应用的关键。数据分布的情境化特性使得人工智能在特定情境下的垂直发展成为了可能。人工智能需要针对具体的应用场景进行优化和改进，以更好地满足实际需求。
综上所述，技术、数据和场景是人工智能发展的三个层面驱动因素。这三个因素相互作用、相互促进，共同推动着人工智能技术的不断发展和进步。
二、人工智能的发展和应用？
人工智能自上世纪50年代概念提出以来，历经符号主义、连接主义、知识工程等多个发展阶段，现正步入深度学习、大数据驱动及跨领域融合的新纪元。
其核心在于模拟、延伸和超越人类智能，涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个分支。
应用层面广泛渗透到各行各业，如自动驾驶、医疗诊断、金融服务、教育、智能制造等，显著提升效率，解决复杂问题，重塑业态模式。
同时，AI也引发伦理、就业、隐私等社会议题，呼唤科技与法规同步发展，确保人工智能造福人类社会。
三、人工智能的起源与发展？
人工智能（Artificial Intelligence, AI）起源于20世纪50年代，已经走过了半个多世纪的发展历程。它的起源可以追溯到以下几个关键事件：
1. 1950年：艾伦·图灵（Alan Turing）发表论文《计算机器与智能》（Computing Machinery and Intelligence），提出了著名的图灵测试（Turing Test），作为衡量机器智能的标准。
2. 1956年：约翰·麦卡锡（John McCarthy）、马文·明斯基（Marvin Minsky）、克劳德·香农（Claude Shannon）和纳撒尼尔·罗切斯特（Nathaniel Rochester）等科学家齐聚达特茅斯会议（Dartmouth Conference），共同提出了“人工智能”的概念，标志着人工智能领域的正式诞生。
3. 1958年：罗斯·瑞森布拉特（Ross Quillian）发明了基于逻辑和规则的专家系统，是一种能够模拟人类专家决策过程的人工智能程序。
4. 1965年：约瑟夫·维森鲍姆（Joseph Weizenbaum）开发出第一个聊天机器人ELIZA，展示了自然语言处理的潜力。
5. 1970年代：随着专家系统的普及，人工智能进入了第一个繁荣期。然而，由于专家系统存在的局限性，如知识获取难度大、无法处理不确定信息等，人工智能在1970年代末陷入了低谷。
人工智能发展的第二个高潮出现在1980年代，得益于机器学习算法的进步和专家系统的局限性得到解决。其中，最具代表性的成果是杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）和戴维·鲁姆哈特（David Rumelhart）等人提出的反向传播算法，为神经网络的发展奠定了基础。
1990年代，人工智能继续发展，出现了许多新的技术，如支持向量机（Support Vector Machines, SVM）和演化计算（Evolutionary Computation）等。此外，人工智能还开始在其他领域得到应用，如语音识别、图像识别等。
21世纪初，深度学习（Deep Learning）技术的突破性进展使人工智能进入了新一轮快速发展时期。2012年，杰弗里·辛顿和杨立昆（Yann LeCun）等人在ImageNet图像识别挑战赛上取得了突破性成果，标志着深度学习技术在计算机视觉领域的成功。此后，深度学习技术迅速蔓延到人工智能的其他领域，如自然语言处理、语音识别等。
目前，人工智能正在继续快速发展，各种新技术和应用不断涌现。可以预见，人工智能将在未来社会和经济发展中扮演越来越重要的角色。
四、什么是人工智能？发展过程中经历了哪些阶段？
1、人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
2、一开始是图灵提出的概念：机器人是否会思考
然后就被搁在一边了，直到神经网络结构的提出，又火了一段时间，然后因为隐层训练规则不明所以又被搁一边了；
在接下来有人解决了隐层训练问题，又一下子活跃起来了，大概活跃到了上世纪70年代，划时代的SVM提出来了，至此机器学习从以仿生为主正式转为以统计学为主；
接下来是1995年AdaBoost算法提出，实现了多分类器的级联，又把分类效果提升了一个等级；
最后就是06年深度学习概念提出，现在看来效果很不错，接近甚至超过人分类效果了；
总的来说就是一开始人们想用计算机做一个大脑出来，经过几十年摸索发现不现实，最后发现可以用统计学大数据来解决。
五、我国人工智能发展职业教育怎么做？
在人工智能模式下，职业院校的教育教学模式也应当作出相应的调整，在不影响职业院校正常发展的情况下，应当选择校企合作，产教融合的教学方式，相比较于常规的职业教育教学方式，校企合作的教育教学方式有更多优质的教学资源能够供学生利用，能够更好的帮助学生吸收专业理论知识，利用各种实践活动和项目中提升学生的团队合作能力。
通过各项活动和项目，能够使职业教育整合企业的各项教育教学资源，提升职业院校教育教学资源的整体高度，使职业教育在人工智能下更好的发展。
六、我国新一代人工智能发展的组织措施？
一、支持人工智能技术攻关，支持人工智能技术和产品研发。
二、支持人工智能基础支撑平台建设
三、支持人工智能国家级创新载体建设
四、鼓励企业制定人工智能标准
五、推进人工智能应用
六、支持人工智能企业来厦落户
七、支持人工智能企业做大做强
八、支持设立人工智能支撑服务机构
九、支持举办国家级人工智能博览会
