如果你曾經好奇人工智慧（AI）使用的是什麼程式語言，那麼你並不孤單。人們通常會想到霓虹閃爍的實驗室和神祕的數學運算──但真實的答案卻更平易近人、略顯繁瑣，也更貼近人性。不同的語言在不同的階段都能發揮優勢：原型設計、訓練、最佳化、服務交付，甚至在瀏覽器或手機上運作。在本指南中，我們將摒棄空泛的理論，直奔主題，讓你能夠輕鬆選擇合適的技術棧，而無需對每一個細微的決定都猶豫不決。當然，我們會多次人工智慧使用的程式語言，
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人工智慧使用什麼程式語言？
簡而言之：最好的語言就是能讓你以最小的阻力，將想法轉化為可靠結果的語言。詳細來說：
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生態系統深度－成熟的函式庫、活躍的社群支持、開箱即用的框架。
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開發者速度－語法簡潔，程式碼易讀，內建電池。
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效能逃生艙－當你需要極致速度時，無需重寫整個系統，即可使用 C++ 或 GPU 核心。
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互通性－簡潔的 API、ONNX 或類似格式、便利的部署路徑。
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目標表面－可在伺服器、行動裝置、Web 和邊緣裝置上運行，且運作方式靈活。
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工具的現況——調試器、效能分析器、筆記本、套件管理器、CI——應有盡有。
說實話，你很可能會混用幾種語言。這裡是廚房，不是博物館。 🍳
簡而言之：你的預設是 Python 🐍
大多數人選擇Python來進行原型設計、研究、微調，甚至是生產流水線，因為其生態系統（例如 PyTorch）強大且維護良好，並且透過 ONNX 實現的互通性使得與其他運行時環境的遷移變得簡單直接 [1][2]。對於大規模資料準備和編排，團隊通常會選擇Scala 或 Java以及 Apache Spark [3]。對於精簡、快速的微服務， Go或Rust可以提供穩定、低延遲的推理。當然，當產品需要時，您也可以使用 ONNX Runtime Web 在瀏覽器中執行模型 [2]。
那麼……人工智慧在實踐中使用了什麼程式語言呢？一個友善的「三明治」：Python 用於大腦，C++/CUDA 用於體力勞動，而像 Go 或 Rust 這樣的語言則用於使用者實際進入的入口 [1][2][4]。
對比表：人工智慧語言概覽📊
| 語言 | 觀眾 | 價格 | 為什麼有效 | 生態系筆記 |
|---|---|---|---|---|
| Python | 研究人員、數據人員 | 自由的 | 海量庫，快速原型製作 | PyTorch、scikit-learn、JAX [1] |
| C++ | 性能工程師 | 自由的 | 低階控制，快速推理 | TensorRT、自訂操作、ONNX 後端[4] |
| 鏽 | 系統開發人員 | 自由的 | 記憶安全與速度較慢的射擊 | 不斷增長的推理箱 |
| 去 | 平台團隊 | 自由的 | 簡單並發，可部署服務 | gRPC、小圖像、簡易操作 |
| Scala/Java | 數據工程 | 自由的 | 大數據管道，Spark MLlib | Spark、Kafka、JVM 工具 [3] |
| TypeScript | 前端演示 | 自由的 | 透過 ONNX Runtime Web 進行瀏覽器內推理 | Web/WebGPU 運行時 [2] |
| 迅速 | iOS 應用程式 | 自由的 | 設備本地推理 | 核心機器學習（從 ONNX/TF 轉換） |
| Kotlin/Java | 安卓應用 | 自由的 | 流暢的 Android 部署 | TFLite/ONNX 運行時移動版 |
| 拉 | 統計學家 | 自由的 | 清晰的統計工作流程與報告 | 插入語，整潔的模型 |
| 茱莉亞 | 數值計算 | 自由的 | 高效能且文法易讀 | Flux.jl，MLJ.jl |
是的，表格間距確實有點古怪。而且，Python 並非萬靈藥；它只是你最常用的工具[1]。.
深度解析 1：Python 在研究、原型設計和大多數訓練中的應用 🧪
Python 的強大之處在於其生態系的引力。借助 PyTorch，您可以獲得動態圖、簡潔的命令式程式設計風格以及活躍的社群；更重要的是，在需要發佈時，您可以透過 ONNX 將模型移交給其他執行時間 [1][2]。更棒的是：當速度至關重要時，Python 無需使用 NumPy 進行緩慢的向量化，也無需編寫自訂操作來嵌入框架暴露的 C++/CUDA 路徑 [4]。.
一個小故事：一個電腦視覺團隊用 Python notebook 編寫了缺陷檢測原型，用一周的圖像進行了驗證，導出為 ONNX 格式，然後將其交給使用加速運行時的 Go 服務——無需重新訓練或重寫。研究循環保持靈活；生產過程保持穩定（這是最好的穩定）[2]。
深度解析 2：C++、CUDA 與 TensorRT 助力極致速度 🏎️
大型模型的訓練在 GPU 加速的堆疊上進行，而對效能要求極高的操作則在 C++/CUDA 中完成。最佳化的執行時間環境（例如，TensorRT、具有硬體執行提供者的 ONNX Runtime）透過融合核心、混合精度和圖優化帶來顯著的效能提升 [2][4]。首先進行效能分析；僅在真正影響效能的情況下才建立自訂核心。.
深入解析 3：Rust 和 Go 打造可靠、低延遲的服務 🧱
當機器學習應用於生產環境時，討論的焦點就從F1賽車的速度轉移到了永不拋錨的家用轎車。 Rust和Go這種清晰的職責分離和最小的運維認知負擔[2]。
深度解析 4：Scala 和 Java 在資料管道和特徵儲存中的應用 🏗️
人工智慧離不開優質數據。對於大規模 ETL、串流處理和特徵工程， Scala或Java結合 Apache Spark 仍然是主力軍，它們將批次和串流處理整合在一個框架內，並支援多種語言，使團隊能夠順暢協作 [3]。
深度解析 5：瀏覽器中的 TypeScript 和 AI 🌐
在瀏覽器中運行模型已不再是花哨的技巧。 ONNX Runtime Web 可以在用戶端執行模型，從而為小型演示和互動式元件提供預設的私有推理，且無需伺服器成本 [2]。這非常適合快速產品迭代或嵌入式體驗。.
深度解析 6：使用 Swift、Kotlin 和可移植格式實現行動 AI 📱
設備端 AI 可改善延遲和隱私。常見的做法是：先用 Python 訓練模型，匯出為 ONNX 格式，再轉換成目標平台（例如 Core ML 或 TFLite）所需的格式，最後再用Swift或Kotlin。關鍵在於平衡模型大小、準確率和電池續航時間；量化和硬體感知操作有助於實現這一點 [2][4]。
實際應用中的技術堆疊：可以隨意混搭，無需顧慮🧩
一個典型的AI系統可能看起來像這樣：
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模型研究- 使用 PyTorch 的 Python notebooks。
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資料管道- Spark on Scala 或 PySpark（為了方便起見），使用 Airflow 進行調度。
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最佳化- 匯出為 ONNX；使用 TensorRT 或 ONNX Runtime EP 進行加速。
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Serving - Rust 或 Go 微服務，具有輕量級的 gRPC/HTTP 層，可自動擴充。
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客戶- 使用 TypeScript 編寫的 Web 應用程式；使用 Swift 或 Kotlin 編寫的行動應用程式。
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可觀測性－指標、結構化日誌、漂移偵測和少量儀錶板。
每個項目都需要所有這些嗎？當然不是。但是繪製車道圖可以幫助你了解下一步該走哪條路[2][3][4]。.
選擇人工智慧程式語言時常見的錯誤😬
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過早過度優化－先編寫原型，證明其價值，然後再追求奈秒的提升。
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忘記部署目標－如果它必須在瀏覽器中運行或設備上運行，那麼在第一天就規劃工具鏈[2]。
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忽略數據管道——在粗糙的特徵上建造的華麗模型就像在沙上建造的豪宅[3]。
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單體架構思維－你可以用 Python 進行建模，並透過 ONNX 使用 Go 或 Rust 進行服務。
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追求新奇——新框架很酷；可靠性更酷。
根據場景快速選擇🧭
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從零開始－使用 PyTorch 進行 Python 程式設計。添加 scikit-learn 以進行經典機器學習。
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邊緣運算或延遲關鍵型應用- 使用 Python 進行訓練；使用 C++/CUDA 和 TensorRT 或 ONNX Runtime 進行推理 [2][4]。
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大數據特徵工程- 使用 Scala 或 PySpark 進行 Spark 開發。
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Web優先應用程式或互動式示範- TypeScript 與 ONNX Runtime Web [2]。
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iOS 和 Android 版本- 使用 Core-ML 轉換模型的 Swift 或使用 TFLite/ONNX 模型的 Kotlin [2]。
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關鍵任務服務- 使用 Rust 或 Go 提供服務；透過 ONNX [2] 保持模型工件的可移植性。
常見問題：所以……人工智慧到底用的是什麼程式語言？ ❓
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研究中
使用什麼程式語言 Python，有時使用 JAX 或 PyTorch 專用工具，底層使用 C++/CUDA 以提高速度 [1][4]。 -
生產環境呢？
用 Python 進行訓練，用 ONNX 匯出，當節省毫秒時間很重要時，透過 Rust/Go 或 C++ 提供服務 [2][4]。 -
JavaScript 足以滿足 AI 的需求嗎？
對於演示、互動式小部件以及透過 Web 運行時進行一些生產推理來說，是的；但對於大規模訓練來說，還不夠 [2]。 -
R語言過時了嗎？
沒有。它在統計、報告和某些機器學習工作流程方面仍然非常出色。 -
Julia 會取代 Python 嗎？
也許有一天會，也許不會。科技的普及需要時間；今天就使用能幫你掃清障礙的工具吧。
TL;DR🎯
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為了速度和生態系統的便利，建議從Python
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需要加速時，請使用C++/CUDA
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使用Rust或Go，可獲得低延遲的穩定性。
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使用Scala/Java on Spark 保持資料管道的穩健運作。
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在產品故事中，不要忘記瀏覽器和行動裝置路徑。.
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最重要的是，選擇能最大限度降低從構思到最終達到阻力的組合。這才是人工智慧程式語言——不是單一的語言，而是合適的組合。 🎻
參考
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Stack Overflow 2024 開發者調查- 語言使用與生態系訊號
https://survey.stackoverflow.co/2024/ -
ONNX Runtime（官方文件） - 跨平台推理（雲端、邊緣、Web、行動裝置）、框架互通性
https://onnxruntime.ai/docs/ -
Apache Spark（官方網站） — 針對大規模資料工程/科學與機器學習的多語言引擎
https://spark.apache.org/ -
NVIDIA CUDA 工具包（官方文件） - 用於 C/C++ 和深度學習堆疊的 GPU 加速程式庫、編譯器和工具
https://docs.nvidia.com/cuda/ -
PyTorch（官方網站） —廣泛用於研究和生產的深度學習架構
https://pytorch.org/