此次人工智能熱潮與以往有本質(zhì)不同，是相關(guān)產(chǎn)業(yè)步入成熟的標(biāo)志。在深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和計(jì)算能力的共同推動下，人工智能第一次將實(shí)驗(yàn)室技術(shù)帶進(jìn)了產(chǎn)業(yè)實(shí)踐，第一次在機(jī)器視覺、語音識別等領(lǐng)域突破了普通用戶可接受的心理閾值，第一次在互聯(lián)網(wǎng)、金融、安防等先導(dǎo)行業(yè)創(chuàng)造出可觀的商業(yè)價(jià)值，第一次顯示出帶動整個(gè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)協(xié)同發(fā)展的巨大潛力。人工智能正進(jìn)入可長期持續(xù)發(fā)展的穩(wěn)健增長期。

人工智能在中國是方興未艾、如火如荼，在所有今天人工智能的領(lǐng)域，從機(jī)器人到智能金融、智能醫(yī)療、智能安防，智能教育、智慧城市，到后面已經(jīng)有了深度學(xué)習(xí)、推薦引擎、收拾控制、計(jì)算機(jī)視覺、語言識別、語義識別、自動駕駛，所有這些東西都能在中國找到，在世界上沒有任何一個(gè)國家有中國如此的人工智能進(jìn)步。

 　　對暴熱的“人工智能”概念，目前有兩種截然不同的看法：一種是“人工智能”春天到來的先聲，它將帶來巨大的風(fēng)口，創(chuàng)造出大量新的產(chǎn)業(yè)、帶來大量新的價(jià)值；另一種人工智能”概念的暴熱，只不過是資本熱潮下的又一輪泡沫，很快破滅。

對于一個(gè)產(chǎn)業(yè)，首先我們需要區(qū)分兩個(gè)概念——趨勢和波動，趨勢是由技術(shù)狀況、市場容量等基本面決定的，而波動則會受到短期投資因素的影響。從趨勢上看，人工智能將會大有可為。從技術(shù)角度看，目前的人工智能在算法、計(jì)算速度、存儲，以及數(shù)據(jù)積累等角度已經(jīng)取得了很多突破性的進(jìn)展。在未來幾年內(nèi)科技的迭代速度還將越來越快，更多實(shí)用的技術(shù)會被開發(fā)出來，這些都將為“人工智能”的應(yīng)用奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。而且從市場容量角度看，人工智能的應(yīng)用潛力更是大得驚人。

　　一方面，人工智能可以對大量勞動力密集型、重復(fù)性勞動進(jìn)行替代。大約47%甚至更高的崗位可能會受到人工智能的沖擊。雖然在現(xiàn)實(shí)中，人工智能對于勞動力的大規(guī)模替代還沒有發(fā)生，但可以預(yù)測對人工智能的需求會在未來幾年內(nèi)有一輪比較大的釋放。

　　另一方面，人工智能還將在工作輔助，以及消費(fèi)活動中擁有廣闊的用途。可以預(yù)見，在不久的將來，無論是在衣食住行的哪一個(gè)領(lǐng)域，都會有人工智能的用武之地。毫無疑問，這又將釋放出另一股龐大的需求。綜合以上幾方面的因素，我們有理由相信在較長期內(nèi)人工智能的發(fā)展趨勢必然是良好的。

　　但如果考慮短期波動，變數(shù)就比較多了。人工智能相關(guān)的產(chǎn)業(yè)都是新產(chǎn)業(yè)，其風(fēng)險(xiǎn)是比較大的。即使擁有了人才、技術(shù)和數(shù)據(jù)，最終能否開發(fā)出有應(yīng)用前景的產(chǎn)品，其實(shí)是很不確定的。即使最終能開發(fā)出相應(yīng)的產(chǎn)品，需要多少資金的投入來加以保證，事先也很難有預(yù)判。這些特征就決定了在短期內(nèi)找到真正有價(jià)值的項(xiàng)目很大程度上必須依賴運(yùn)氣——運(yùn)氣好就能找到風(fēng)口，運(yùn)氣不好就只能得到泡沫。

投資大咖們在推波助瀾使得人工智能的泡沫肯定是有的，但是這個(gè)泡沫不妨礙偉大的公司已經(jīng)在悄悄發(fā)展，有泡沫并不是壞事情。需要說明的是，泡沫并沒有我們想象的那么可怕。人們對于某一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展可能會高估，也可能低估。一旦估計(jì)過高，有過多資本流入，就會形成泡沫，這是正?，F(xiàn)象。大多數(shù)情況下，通過市場調(diào)節(jié)很快能刺穿泡沫，讓被高估的項(xiàng)目回歸理性，而那些真正有價(jià)值的項(xiàng)目則會存活下來。

　　泡沫的產(chǎn)生和破滅其實(shí)也是一個(gè)價(jià)值發(fā)現(xiàn)的過程。誠然我們見證了互聯(lián)網(wǎng)泡沫的破滅，但這并沒有改變互聯(lián)網(wǎng)崛起的大趨勢——某種意義上講，正是那次泡沫的破滅，讓后來的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展變得更加理性，同樣的邏輯也適合于人工智能。與價(jià)值發(fā)現(xiàn)過程勢必歷經(jīng)的泡沫不同，政策引導(dǎo)下所引發(fā)的“狂熱”卻是需要冷靜旁觀的。雖然出于好心，但部分偏向性的政策扶持可能會擾亂市場本身的邏輯。

人工智能本質(zhì)而言，是對人的思維的信息過程的模擬。從字面上看就是人造的智慧，它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門技術(shù)科學(xué)。從工業(yè)信息化到智能制造、無人工廠，目前更延伸到無人駕駛汽車、無人駕駛船舶、無人化醫(yī)療裝備等熱門領(lǐng)域，似乎工業(yè)智能化、無人化時(shí)代近在眼前。

除了計(jì)算機(jī)科學(xué)和信息化、自動化以外，人工智能還涉及控制論、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等諸多門學(xué)科。弱人工智能如今不斷地迅猛發(fā)展，而強(qiáng)人工智能則暫時(shí)處于瓶頸。

目前發(fā)達(dá)國家都已經(jīng)紛紛推出了自己的人工智能計(jì)劃，人工智能已經(jīng)成為了發(fā)達(dá)國家經(jīng)濟(jì)體向前繼續(xù)邁進(jìn)的動力和標(biāo)志。

歐盟人腦計(jì)劃，旨在建立一套基于神經(jīng)科學(xué)的全新的、革命性的信息通信技術(shù)，建造一種模擬芯片，建造超級計(jì)算機(jī)；美國大腦計(jì)劃，已經(jīng)與谷歌、IBM等科技公司達(dá)成了合作，并獲得了多項(xiàng)人工智能重要科研成就；日本機(jī)器人計(jì)劃，為解決老齡化問題，推動日本經(jīng)濟(jì)繼續(xù)發(fā)展，日本推出了機(jī)器人計(jì)劃。通過機(jī)器人、無人搬運(yùn)機(jī)等人工智能技術(shù)的應(yīng)用，日本工業(yè)再次走上了世界前列；中國的人工智能技術(shù)剛剛起步，而人工智能對于中國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展是難得的一次新機(jī)遇。目前我國的經(jīng)濟(jì)正在加速從投資驅(qū)動為主向創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展為主的轉(zhuǎn)變，人工智能作為未來科技創(chuàng)新的決定性力量，它是中國經(jīng)濟(jì)繼續(xù)實(shí)現(xiàn)騰飛的有力保障。在未來的全球經(jīng)濟(jì)競爭中，可以說誰在人工智能上領(lǐng)先了，誰就能引領(lǐng)未來的新經(jīng)濟(jì)時(shí)代。

目前全球的科技巨頭諸如谷歌、騰訊、微軟、IBM等都已經(jīng)紛紛涌入到了人工智能領(lǐng)域，正在圖像、語音識別技術(shù)、深度學(xué)習(xí)、無人駕駛、智能家居、機(jī)器人等層面展開激烈的競爭。人工智能定然將會徹底改變我們的生活方式，并給市場帶來無限的商機(jī)，促進(jìn)和帶動經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，成為中國實(shí)現(xiàn)彎道超車，提升綜合國力和影響力的絕佳機(jī)會。

目前現(xiàn)狀：

1、前沿科研與產(chǎn)業(yè)實(shí)踐尚未緊密銜接，除少數(shù)垂直領(lǐng)域憑借多年大數(shù)據(jù)積累和業(yè)務(wù)流程優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)，已催生出營銷、風(fēng)控、智能投顧、安防等人工智能技術(shù)可直接落地的應(yīng)用場景外，大多數(shù)傳統(tǒng)行業(yè)的業(yè)務(wù)需求與人工智能的前沿科技成果之間尚存在不小距離。面向普通消費(fèi)者的移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用與人工智能技術(shù)之間的結(jié)合尚處在探索階段?？茖W(xué)家和研究者所習(xí)慣的學(xué)術(shù)語境，與創(chuàng)業(yè)者和工程師所習(xí)慣的產(chǎn)品語境之間還無法快速銜接。

2、人才缺口巨大，人才結(jié)構(gòu)失衡，全球目前擁有約25萬名人工智能專業(yè)人才，其中美國約占三分之一。這一數(shù)量級的人才儲備遠(yuǎn)無法滿足未來幾年中人工智能在垂直領(lǐng)域及消費(fèi)者市場快速、穩(wěn)健增長的宏觀需求。人才供需矛盾顯著，高級算法工程師、研究員和科學(xué)家的身價(jià)持續(xù)走高。人才結(jié)構(gòu)方面，高端人才、中堅(jiān)力量和基礎(chǔ)人才間的數(shù)量比例遠(yuǎn)未達(dá)到最優(yōu)。

3、數(shù)據(jù)孤島化和碎片化問題明顯，數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)安全對人工智能技術(shù)建立跨行業(yè)、跨領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)模型提出了政策、法規(guī)與監(jiān)管方面的要求。各垂直領(lǐng)域的從業(yè)者從商業(yè)利益出發(fā)，也為數(shù)據(jù)的共享和流轉(zhuǎn)限定了基本的規(guī)則和邊界。

4、可復(fù)用和標(biāo)準(zhǔn)化的技術(shù)框架、平臺、工具、服務(wù)尚未成熟，雖然很多深度學(xué)習(xí)框架已被數(shù)以萬計(jì)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)采納，相關(guān)開源項(xiàng)目的數(shù)量也在飛速增加，但一個(gè)完整人工智能生態(tài)所必備的，從芯片、總線、平臺、架構(gòu)到框架、應(yīng)用模型、測評工具、可視化工具、云服務(wù)的模塊化與標(biāo)準(zhǔn)化工作，尚需三年或更長時(shí)間才能真正成熟。

5、一些領(lǐng)域存在超前發(fā)展、盲目投資等問題。目前的人工智能技術(shù)只有在限定問題邊界、規(guī)范使用場景、擁有大數(shù)據(jù)支持的領(lǐng)域才能發(fā)揮最大效能。但創(chuàng)投界存在盲目追捧，不顧領(lǐng)域自身發(fā)展程度，或利用人工智能來包裝概念等現(xiàn)象，可能傷害整個(gè)行業(yè)的健康發(fā)展。

6、創(chuàng)業(yè)難度相對較高，需要更多支持。與互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代、移動互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的創(chuàng)業(yè)相比，人工智能創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)面臨諸多新的挑戰(zhàn)。