中國和美國目前是全球人工智能(英文簡稱AI)產業(yè)發(fā)展的領導者，僅在2015年，兩國在學術期刊上發(fā)表的AI相關論文接近1萬篇，而英國、印度、德國和日本加起來才大約相當于中美的半數(shù)。中國有著全球最多的數(shù)據(jù)量，擁有巨大應用市場，正在圍繞AI構建完善的產業(yè)生態(tài)鏈。我們有理由相信，AI將成為企業(yè)跨部門業(yè)務發(fā)展的“顛覆者”，漸趨成熟的AI技術正逐步向“AI+”進行轉變。我國將在AI關鍵技術領域獲得重大突破，推動關鍵場景應用逐步走向成熟。

類人腦芯片：中國探索起步并不晚

已經(jīng)存在了60多年的AI，為什么會在2016年突然之間熱起來?這必須要提及2016年年初谷歌發(fā)起的那場AlphaGo與韓國名將李世石的圍棋大戰(zhàn)。云計算帶來的計算能力指數(shù)級提升，用數(shù)據(jù)精準描述世界成為可能，機器學習的出現(xiàn)加快了人工智能算法的成熟，讓人工智能時代到來沒商量。

4月26日，在水鄉(xiāng)烏鎮(zhèn)，浪潮舉行了一年一度的合作伙伴大會，中國工程院院士、浪潮集團執(zhí)行總裁王恩東在大會上說，計算、數(shù)據(jù)和算法是AI時代來臨的三個支柱。AI離不開計算力，計算力是AI的第一個關鍵基石，它既包含了以FPGA、GPU為主的硬件運算平臺，專用的人工智能計算芯片，也包含以Haddoop、Goleam為代表的軟件平臺。

目前盡管與AI相關的運算只在數(shù)據(jù)中心中占比為10%，但是增長非常快，這讓AI計算成為新的需求。AI計算芯片是競爭焦點之一。

“從字符識別、語音識別到圖像識別，對計算能力的要求是一步一步往上走的，這一步往上走離不開計算能力提升和成本的大幅下降。而很多智能設備是移動的，不管是無人車還是服務機器人，都要求續(xù)航時間，對功耗降低有迫切需求。做AI智能設備有三步，識別、推理、行動，所以不僅僅是要它進行識別，還要它進行分析、挖掘信息，計算能力和功耗之間的矛盾就變得越來越突出了?！庇⑻貭栔袊芯吭涸洪L宋繼強在接受《中國電子報》記者采訪時表示。

在現(xiàn)有的條件利用圖形加速器(GPU)去做訓練、識別是最好的選擇，也正因為如此，英偉達的股票才蹭蹭往上漲，但通用CPU、GPU做處理AI應用并不是最合適的。于是就有了2016年8月10日英特爾對Nervana這個專用AI處理器公司的收購，其中Nervana的AI芯片處理速度是GPU的10倍。

事實上，人工智能需要與之更匹配的芯片。集成電路的發(fā)展越來越接近于物理極限，技術難度會越來越大，成本也會越來越高，摩爾定律似乎也有失效的一天。所以研究機構和IT業(yè)界一直在探索更接近于人腦的“類人腦”計算的芯片體系架構。

2014年IBM推出了可擴展的超大規(guī)模的神經(jīng)突觸計算機芯片SyNAPSE。這顆芯片類似人腦，由54億個晶體管組成，含有100萬個可編程神經(jīng)元、2.56億個可編程突觸，采用了異步驅動的方式，而不是一般計算機所使用的同步電路方式。

中國在類人腦芯片上的探索起步并不晚，2015年由浙江大學計算機學院牽頭，浙江大學與杭州電子科技大學的學者合作研制出了國內首款基于硅材料（CMOS）的支持脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡（SNN）的類腦芯片——“達爾文”芯片。該課題組認為，“達爾文”雖是國內首款支持脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的類腦芯片，但與國際先進水平的IBM TrueNorth芯片比較還有一定距離。

中國在類人腦計算上的探索目前比較受關注的是中國科學院計算技術研究所陳云霽、陳天石主導的“寒武紀”課題組。

據(jù)介紹，寒武紀深度學習處理器的能效比主流CPU和GPU有兩個數(shù)量級的提升，具有較強的市場競爭優(yōu)勢，2016年被世界互聯(lián)網(wǎng)大會評為全球十五項“世界互聯(lián)網(wǎng)領先科技成果”之一。從2017年起，“寒武紀”課題組獲得了中科院為期18個月共計1000萬元的專項資金支持，用于項目研發(fā)及產業(yè)化。據(jù)中國科學院計算技術研究所智能處理器研究中心介紹，這1000萬元專項資金一方面用于人工智能芯片的基礎性研究，探索下一代人工智能芯片的架構、算法以及在一些新型場景（如AR/VR）中的應用開發(fā)方法。這將為我國參與智能時代國際芯片市場角逐打下科學和技術基礎。專項資金另一方面用于寒武紀芯片在各種智能云服務器、智能終端和智能機器人市場中的推廣，力爭在18個月內初步奠定寒武紀芯片在智能芯片市場上的地位。

陳云霽表示，現(xiàn)在“AlphaGo”需要數(shù)萬瓦功耗、巨大體積的云服務器來進行智能處理。寒武紀的目標是要讓1瓦以內功耗的攝像頭、手機，甚至手表都能和“AlphaGo”一樣“聰明”。寒武紀的優(yōu)勢集中在人臉識別、聲音識別等人工智能方面。比如，攝像頭、手機或個人電腦、高性能服務器嵌入寒武紀IP核或芯片后，將極大提高處理速度。

寒武紀芯片出來之后，是不是我們就不需要做龍芯了？答案當然不是。“處理器芯片是IT核心技術的根基，計算所最大的突破就是芯片技術的突破。這方面我們其實是三條道路同時在走，而且我覺得這三條道路可能長期并行?！?中科院計算所所長孫凝暉表示，龍芯是一條路，寒武紀是一條路，而與IBM、英特爾、AMD合作是另一條路。龍芯走的是“人有我有”之路，寒武紀走的是“彎道超車”之路，與IBM、AMD合作走的是“高鐵”之路。

4月25日，龍芯中科公司發(fā)布了龍芯二代，包括主頻到達1.5GHz的3A3000/3B3000處理器，其中，龍芯3A3000/3B3000的產品性能超過英特爾凌動系列、高端ARM系列，訪問帶寬達到國際主流處理器相當?shù)乃健?/p>

類人腦芯片不僅僅是中國芯片換道超車的機會。向陽表示，針對人工智能算法設計類人腦芯片將成為未來人工智能突破的重點，將為人工智能未來的良性發(fā)展奠定堅實的基礎。

系統(tǒng)/平臺：BAT最有資源去做

IBM大中華區(qū)CTO、中國研究院院長沈曉衛(wèi)在接受《中國電子報》記者采訪時表示：“在系統(tǒng)層面，未來的計算機應該如何做目前有很多探索，有很多方法來進行性能的提升，比如利用FPGA加速，比如通用計算機與專用計算機的結合，甚至是量子計算方面的突破?！?/p>

目前，IBM、微軟、谷歌、英特爾等都推出了自己的認知服務平臺，目標是聚集更多AI資源，做大生態(tài)系統(tǒng)。

中國目前在AI計算系統(tǒng)層面的主流的服務器廠以及云計算廠商都希望加入這場競爭，以各自的優(yōu)勢資源聯(lián)合伙伴來打造AI硬件平臺和軟件平臺。今年4月21日浪潮宣布成立了AI事業(yè)部。在4月26日，浪潮與百度聯(lián)合發(fā)布了面向更大規(guī)模數(shù)據(jù)集和深層神經(jīng)網(wǎng)絡的超大規(guī)模AI計算平臺——SR-AI整機柜服務器。該方案最大支持64塊GPU，峰值處理能力為512TFlop，比一般的AI方案性能提高5~10倍。

據(jù)有關人士透露，曙光也將成立AI事業(yè)部，如果消息確切，那么這將是中國又一家以計算能力為核心的系統(tǒng)廠商加入AI的系統(tǒng)平臺競爭。曙光原來就是以高性能計算發(fā)家的，自從這幾年推出“數(shù)據(jù)中國”戰(zhàn)略之后，曙光當然不可能放過AI帶來的這一輪機會。

在系統(tǒng)之上，需要平臺來構建新的認知應用。比如利用云的方式來提供認知API來更快創(chuàng)新，更好地創(chuàng)造認知應用，構建開放的平臺。

在中國，最有資源和可能性來做AI服務的平臺的是BAT。這三家先后以不同的維度和力度切入AI市場，這三家互聯(lián)網(wǎng)平臺公司都在思考如何抓住AI的機會。

2016年9月，在“2016百度世界大會”上，百度宣布開放百度大腦開放平臺、百度深度學習平臺，將人工智能列為公司核心戰(zhàn)略。而從目前來看，百度對AI投入力度最大，而且是希望其AI開放平臺能夠叫板IBM、微軟等AI平臺公司。

今年，百度牽頭成立的“中國深度學習技術及應用國家工程實驗室”正式揭牌，兼任該實驗室主任的林元慶表示，將以百度為核心，聯(lián)合合作伙伴一起推出國家級的七大AI應用平臺：深度學習平臺、生物特征識別平臺、聽覺感知平臺、視覺感知平臺、新型人機交互平臺、知識產權平臺和標準化平臺。

其中，深度學習平臺是最基礎的平臺，將由百度來搭建，核心基礎是百度的PaddlePaddle深度學習平臺，希望把這個建成中國最大的深度學習平臺。聽覺感知平臺包括語音識別、語音合成、語義理解，還有后端的一些資源，將由百度和清華大學一起做。視覺感知平臺，包括檢索識別、清晰圖像識別、醫(yī)學影像分析等。這個平臺由百度和北京航空航天大學共建。生物特征識別平臺包括人臉識別、生物特征識別、身紋識別、虹膜識別等身份識別。這平臺會由百度和清華大學共建。新型人機交換平臺會融合計算機視覺的AR，這個平臺由百度和北京航空航天大學共建。知識產權保護由中國信息通信研究院來打造，會包括知識產權分析、趨勢研究以及研發(fā)建議等。標準化平臺，則由中國電子技術標準化研究院來研究。

2016年 9月22日，騰訊AI實驗室宣布成立，將進行AI基礎理論研究及工程實現(xiàn)，推出機器人開放平臺，將騰訊的計算機視覺等AI核心技術共享給伙伴。2017年5月2日，騰訊宣布成立美國西雅圖AI實驗室。

據(jù)2016年10月13日舉行的阿里云棲大會透露出的信息，阿里正在演進，會變成云計算、人工智能的公司。阿里云總裁胡曉明說，過去用IaaS、PaaS和SaaS來區(qū)分云計算的模式，而人工智能時代的云計算平臺相當于一個云端大腦，不只是提供基礎設施、軟件或者平臺，而是提供云端AI，可以說是AIaaS（AI即服務）?！癊T”是阿里云正在著力打造的AI，它的特色在于基于強大的云計算和大數(shù)據(jù)處理能力，目前ET具備語音識別、圖像/視頻識別、交通預測、情感分析等技能，并朝著大數(shù)據(jù)AI的方向發(fā)展。現(xiàn)在阿里云正在打造N個ET大腦平臺，去年阿里云的ET城市大腦治理城市擁堵讓人印象深刻，在今年3月阿里云宣布了ET醫(yī)療大腦、 ET工業(yè)大腦。 ET醫(yī)療大腦其實就是一個開放的人工智能系統(tǒng)。除了阿里云的人工智能科學家參與，大量外部精良的算法與醫(yī)學經(jīng)驗也將被吸收其中，這樣ET將更快地成長為一名高級醫(yī)師。ET工業(yè)大腦是將阿里云的計算能力和深度學習的能力集成到一起，在流程制造的數(shù)據(jù)化控制、生產線的升級換代、工藝改良、設備故障預測等方面發(fā)揮巨大作用，未來ET將成為一個不斷吸收專業(yè)知識的 “大腦”，指揮各種類型的工業(yè)軀體，幫助越來越多的企業(yè)實行智能升級。ET工業(yè)大腦的行業(yè)效應正在顯現(xiàn)，新能源、化工、環(huán)保、汽車、輕工業(yè)、重工業(yè)等不同領域的更多企業(yè)正在投入智能制造的浪潮之中。

從應用集成平臺來看，目前主要集中在語音引擎系統(tǒng)和視頻分析軟件領域。自然語言處理以及圖像識別是目前技術最為成熟并應用最廣的兩個維度。談及語音識別，需要提及科大訊飛。語音技術，簡單來說就是讓各種機器能夠像人一樣能聽會說，其中語音識別是讓機器能聽懂人講話，語音合成是讓機器能夠說話。如今這項技術幾乎已經(jīng)應用到所有行業(yè)。2016年，科大訊飛在智能語音及人工智能核心技術上持續(xù)保持國際領先地位，持續(xù)加大投入訊飛超腦項目，努力實現(xiàn)“從能聽會說到能理解會思考”。

早些時間，科大訊飛董事長劉慶峰表示，在語音技術領域，科大訊飛可以擊敗蘋果和騰訊。雖然在公司市值上，雙方遠不在一個量級上，但是通過建立一個智能語音生態(tài)系統(tǒng)，覆蓋教育、金融、家電、醫(yī)療、手機、汽車，科大訊飛就有可能實現(xiàn)從200億元市值到千億元的蛻變。

創(chuàng)新工場的人工智能報告顯示，雖然TensorFlow、MXNet等深度學習框架已被數(shù)以萬計的研發(fā)團隊采納，相關開源項目的數(shù)量也在飛速增加，但一個完整人工智能生態(tài)所必備的，從芯片、總線、平臺、架構到框架、應用模型、測評工具、可視化工具、云服務的模塊化與標準化工作，尚需三年或更長時間才能真正成熟。中國希望在這一輪人工智能生態(tài)競爭中獲得優(yōu)勢，而目標比較遠大的傳統(tǒng)IT公司、BAT等互聯(lián)網(wǎng)巨頭都希望利用各方資源，讓自己能夠成為AI平臺公司，成為AI生態(tài)中最有話語權的核心企業(yè)。

算法/數(shù)據(jù)：中國是數(shù)據(jù)大國

這輪AI浪潮的到來，AI算法的日漸成熟功不可沒。麥肯錫不久前公布了一篇長達20頁報告，對中國AI當下發(fā)展狀態(tài)進行了全面而細致地介紹。麥肯錫認為，中國在算法開發(fā)方面與其他國家相當。實際上，中國的研究者在開發(fā)用于語音識別和定向廣告的算法方面已經(jīng)取得突破。得益于全球的開源平臺，中國企業(yè)能夠快速復制其他地方開發(fā)的最先進的算法。

然而，中國在基礎研究方面落后于美國和英國。一個主要原因是人才短缺。美國超過一半的數(shù)據(jù)科學家有10多年的工作經(jīng)驗，而在中國，經(jīng)驗不足五年的研究人員高達40％。中國目前擁有不到30個專注于人工智能的大學研究實驗室。

此外，中國的AI科學家在計算機視覺和語音識別等領域著力更多，相比其他專門領域不成比例。大學的AI項目也能得益于更高的數(shù)學和統(tǒng)計學能力，為在該領域保持全球領先付諸努力。此外也可以考慮改變提供科研經(jīng)費的模式，以促進更多的創(chuàng)新。

這輪AI浪潮，算法的日漸成熟功不可能，但是現(xiàn)在大家把注意力過多地放在算法上，其實是有偏頗的。向陽表示，人工智能產業(yè)的發(fā)展離不開海量數(shù)據(jù)的支撐，數(shù)據(jù)訓練量的大小影響著算法實現(xiàn)的成熟度。有人說，AI這個小孩的成長離不開數(shù)據(jù)這個養(yǎng)料的喂養(yǎng)，之所以在這個時間節(jié)點能夠“瘋長”起來很關鍵的原因是有足夠豐富的數(shù)據(jù)。

阿里云iDST總監(jiān)初敏表示，算法、數(shù)據(jù)、計算平臺、用戶、商業(yè)模式，用互聯(lián)網(wǎng)的思維把這五個因素串起來，AI迭代才能非常快。以更快的速度使用反饋數(shù)據(jù)來更新模型，形成這樣的正循環(huán)周期后，效果就會越來越好。哪怕就是算法不變，只要能不斷的反饋數(shù)據(jù)并不斷優(yōu)化，過一兩個月之后，它的能力也會好很多。

為什么全球的互聯(lián)網(wǎng)巨頭在這一輪AI浪潮中能夠獨領風騷，與其擁有大量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)有直接關聯(lián)，在中國擁有最多互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的也是BAT。而事實上傳統(tǒng)的IT企業(yè)之所以紛紛與互聯(lián)網(wǎng)巨頭達成這樣或那樣的合作關系，目的也非常清晰，就想得到對方大量的用戶數(shù)據(jù)。

2015年IBM收購了Weather Company，因為這家公司擁有大量的天氣數(shù)據(jù)。2016年， IBM收購醫(yī)療數(shù)據(jù)與分析服務提供商Truven Health Analytics。這是IBM公司在一年內進行的第四起與醫(yī)療數(shù)據(jù)相關的重大交易。

另外一起引起業(yè)界轟動的數(shù)據(jù)收購是來自今年3月13日英特爾以153億美元巨款收購以色列自動駕駛公司Mobileye。資料顯示，Mobileye曾經(jīng)是特斯拉Autopilot半自動駕駛系統(tǒng)的提供商，是27家汽車制造商的碰撞預測系統(tǒng)的供應商，占目前整個市場份額的70%左右。關于這樁收購，英特爾首席執(zhí)行官科在奇在寫給公司員工的內部信中解釋道：“你們中很多人都會心生疑問，為什么我們認為自動駕駛對英特爾的未來如此重要？答案是數(shù)據(jù)。我們的戰(zhàn)略是讓英特爾成為每一種技術、每一個行業(yè)數(shù)據(jù)革命的驅動力量。我們是一家數(shù)據(jù)公司。我們聚焦的業(yè)務、我們解決方案的提供方向，都在于創(chuàng)造、使用和分析海量的數(shù)據(jù)?！?/p>

中國公司的數(shù)據(jù)意識的覺醒并非今天才開始。從2015年開始，全國政協(xié)委員神州控股董事局主席郭為的提案就一直與數(shù)據(jù)開放共享有關。今年郭為的政協(xié)提案有四項，包括：醫(yī)療大數(shù)據(jù)、智能制造、數(shù)據(jù)的公共化與市場化、農業(yè)信息化，同時兼顧大數(shù)據(jù)的開放共享、創(chuàng)新應用、機制保障。

另一家同樣意識到必須從做IT基礎設施浮游到數(shù)據(jù)層才能獲得更大價值的中國IT企業(yè)是曙光公司，兩年前它就開始打出了“數(shù)據(jù)中國”旗號，聯(lián)合眾多企業(yè)成立了航天星圖、中科三清、曙光易通，鎖定數(shù)據(jù)。航天星圖專注于地理空間大數(shù)據(jù)處理、可視化應用，中科三清由曙光與中科院物理所合資專注于大氣、水以及土壤污染的預報、預警，治理評估和應急提供可行性的解決方案。曙光易通在靜脈識別技術的基礎上，自主研制開發(fā)出了知能易通指靜脈采集驗證系統(tǒng)。

除了傳統(tǒng)IT企業(yè)在搶數(shù)據(jù)資源，事實上中國也涌現(xiàn)了很多運營和經(jīng)營數(shù)據(jù)的公司，比如數(shù)據(jù)堂、星圖數(shù)據(jù)、百分點等，并涌現(xiàn)了更多公共數(shù)據(jù)開放平臺，比如今年以來，貴州省公安、交通、等部門都在開展數(shù)據(jù)共享交換，特別是工商與國稅、地稅部門已經(jīng)在共享交換平臺上實現(xiàn)了“五證合一”“一照一碼”的業(yè)務辦理。

數(shù)據(jù)顯示， 2015年中國數(shù)據(jù)總量占全球數(shù)據(jù)總量的13%，據(jù)預測，到2020年中國的數(shù)據(jù)總量將占全球數(shù)據(jù)總量的比例達到20%，屆時中國將成為世界第一數(shù)據(jù)資源大國和全球的數(shù)據(jù)中心。

雖然中國將是世界上數(shù)據(jù)總量最大的國家，但是目前中國的數(shù)據(jù)開放和數(shù)據(jù)交易還遠遠沒有起來，中國要想加快AI的應用，必須要更大力度，更大范圍地構建開放數(shù)據(jù)生態(tài)，讓AI有更多的數(shù)據(jù)“飼料”。

創(chuàng)新工場發(fā)布的《投資AI生態(tài)，共贏智慧未來》創(chuàng)新工場人工智能戰(zhàn)略白皮書顯示，數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)安全對人工智能技術建立跨行業(yè)、跨領域的大數(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)的共享和流轉限定了基本的規(guī)則和邊界。此外，許多傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)據(jù)積累在規(guī)范程度和流轉效率上還遠未達到可充分發(fā)揮人工智能技術潛能的程度。

麥肯錫表示，在數(shù)據(jù)方面，首先，中國的大技術公司通過它們專有的平臺收集數(shù)據(jù)，中國在創(chuàng)建數(shù)據(jù)友好（data-friendly）的生態(tài)系統(tǒng)方面落后于美國，缺少統(tǒng)一的標準和跨平臺的共享。第二，世界各國都發(fā)現(xiàn)，開放政府數(shù)據(jù)有助于私營部門的創(chuàng)新，但中國的公共部門開放的數(shù)據(jù)相對少。最后，限制跨國的數(shù)據(jù)流動（data flows）也使中國處于全球合作中的不利地位。

場景/應用：今年是中國AI落地年

近年來，人工智能在語音、語意、計算機視覺等領域實現(xiàn)了很大的突破，并加速應用到生活的各個領域。在科大訊飛董事長劉慶峰看來，2017年是中國人工智能應用的落地年，成為人工智能產業(yè)發(fā)展的分水嶺。他認為，應用才是人工智能發(fā)展的硬道理，只有技術不斷地應用在各個領域，才能得到發(fā)展。

“沒有場景支持的AI研究是空中樓閣?！彬v訊集團董事長馬化騰這樣說。這些年，人工智能技術的快速發(fā)展，讓AI在個人助理、汽車領域、醫(yī)療健康、安防、電商零售、金融、教育等方面的應用覆蓋了生活的各個方面。

百度公司總裁張亞勤表示，百度要做人工智能時代的操作系統(tǒng)，需要建立一個生態(tài)，沒有場景的人工智能是沒有用的。百度未來10~20年的戰(zhàn)略都押注在人工智能領域，公司所有的資源和技術都向其傾斜。所以，百度將其和家居、醫(yī)療、汽車、教育等垂直行業(yè)結合，并和家電企業(yè)、汽車廠商等企業(yè)進行合作，開放數(shù)據(jù)API，希望加快各個行業(yè)的智能步伐。

人工智能在汽車領域的應用前景十分廣闊，其中自動駕駛最受人關注。在自動駕駛領域，很多廠商已經(jīng)深耕數(shù)年，這讓2016年成為自動駕駛充分競爭的一年。今年百度智能汽車正式亮相，向全球展示了百度在高精地圖生產制造、自動駕駛環(huán)境感知等領域的領先技術，并發(fā)布自動駕駛開放平臺RoadHackers。通過應用AI技術，能夠提高公共交通和交通系統(tǒng)的安全性和效率，自動駕駛車輛也可以減少交通事故、緩解交通壓力，為實現(xiàn)指揮交通發(fā)揮重要作用。日前，阿里巴巴與杭州市政府合作，通過整合AI技術的交通信號燈使城市交通更加智能化，減少了擁堵，在特定區(qū)域提升了11%的交通流量。吉利汽車搭建新一代核心業(yè)務系統(tǒng)整體上云，實現(xiàn)了傳統(tǒng)業(yè)務的在線化和數(shù)據(jù)化運營，助力吉利汽車引領汽車行業(yè)的“互聯(lián)網(wǎng)+”潮流。

很多行業(yè)專家認為AI將成為企業(yè)跨部門業(yè)務發(fā)展的“顛覆者”， 隨著人工智能的發(fā)展，漸趨成熟的AI技術正逐步向“AI+”進行轉變。相較于受到技術和法律限制的無人駕駛汽車，更多人認為智能醫(yī)療顯然更容易實現(xiàn)“落地”。智能診療系統(tǒng)可以大幅度提高醫(yī)生診療效率，準確率也更高，機器人的智能健康體檢系統(tǒng)也可快速建立個人健康檔案，因此不少企業(yè)和科研機構正在布局智慧醫(yī)療領域，成為廠商布局AI的下一個“藍?！?。據(jù)了解，日前國防科技大學相關團隊研發(fā)的醫(yī)療機器人對外公布，該機器人通過運用超級計算機的大數(shù)據(jù)運算以及人工智能技術，可以提供掛號、診療、體檢等一體化智能醫(yī)療服務，包括智能掛號、智能診療、智能健康體檢三大功能系統(tǒng)。百度在醫(yī)療O2O智能分診、人工智能參與的智能問診、基因分析和精準醫(yī)療、基于大數(shù)據(jù)的新藥研發(fā)等四方面進行研發(fā)，期望把幾十萬臺服務器的運算能力和最先進的算法，運用到醫(yī)療和健康領域。

AI與金融的結合也是非常前沿而熱門的領域，比如智能投資顧問、金融預測與反欺詐融資授信、安全監(jiān)控預警、智能客服以及服務型的機器人等都成為企業(yè)研究的熱點。例如，浙商銀行打造金融行業(yè)云，解決了吞吐量大、高并發(fā)等問題，建立大數(shù)據(jù)分析處理平臺，創(chuàng)新銀行用戶畫像、征信、風險預警等大數(shù)據(jù)服務；平安科技大數(shù)據(jù)平臺產品“平安腦”已經(jīng)在提供服務，應用于風險量化、反欺詐、智能推薦、健康醫(yī)療、智能運營等領域。

在人工智能成為全球IT巨頭最新角斗場的今天，家電行業(yè)也掀起了人工智能的熱潮，不少家電企業(yè)都瞄準了人工智能，有些企業(yè)潛心研發(fā)AI技術，將其應用于家電產品，而有些企業(yè)則是通過并購或合作等手段，切入機器人市場。

在今年以來，長虹、美的、格力、格蘭仕等都在向智能制造轉型，在機器人生產及應用領域進行布局。同時，幾乎所有的家電廠商都立足“Smart Home”，將人工智能和智慧家庭更緊密地結合在一起。今年在長虹發(fā)布了以電視機為中心的人工智能平臺AI Center，TCL也在彩電春季新品發(fā)布會上首次揭開人工智能電視面紗，聯(lián)合各方在人工智能及云服務上將數(shù)據(jù)打通，實現(xiàn)資源共享。此外，包括小米、微鯨、愛奇藝等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也看好AI發(fā)展前景，進行大力布局。據(jù)愛奇藝首席技術官湯興介紹，愛奇藝引入了AI大數(shù)據(jù)機器學習技術，進行類準識別，使防盜刷系統(tǒng)變得更加高效?？梢钥吹?，在智慧家庭領域，廠商已經(jīng)開始從硬件產品到內容服務、大數(shù)據(jù)整合以及人工智能等多維度打造智能客廳，搶占極具價值的家庭入口。

盡管我們已經(jīng)看到AI在越來越多的領域開花，但是李開復表示，除少數(shù)垂直領域憑借多年大數(shù)據(jù)積累和業(yè)務流程優(yōu)化經(jīng)驗，已催生出營銷、風控、智能投顧、安防等人工智能技術可直接落地的應用場景外，大多數(shù)傳統(tǒng)行業(yè)的業(yè)務需求與人工智能的前沿科技成果之間尚存在不小距離。面向普通消費者的移動互聯(lián)網(wǎng)應用與人工智能技術之間的結合尚處在探索階段。

市場/投資：AI概念確實有點過熱

人工智能正在描繪一個巨大的市場未來，人工智能將催生數(shù)個千億美元甚至萬億美元規(guī)模的產業(yè)。以金融行業(yè)為例，據(jù)高盛公司估計，到2025年人工智能可通過節(jié)省成本和帶來新盈利機會創(chuàng)造大約每年340億至430億美元的價值。賽迪顧問數(shù)據(jù)顯示，2015年全球人工智能市場規(guī)模為1683.9億元，預計2018年將逼近2700億元，年復合增長率達到17%。麥肯錫預計，至2025年人工智能應用市場總值將達到1270億美元。

當一個產業(yè)熱起來，必然伴隨著資本熱投。全球對人工智能的投資金額數(shù)據(jù)顯示，2016年為42.5億美元，近五年的年均增長率達到50.11%。從人工智能企業(yè)的合并收購和IPO的數(shù)量來看，從2012年的僅僅2項上升到2016年的68項，人工智能領域的全球風投也從2012年的 5.89億美元猛增至2016年的50多億美元，可以說整個市場是越來越活躍。截至今年1月，創(chuàng)新工場投資了30多家直接利用人工智能技術創(chuàng)造商業(yè)價值的創(chuàng)業(yè)公司。

目前，各地政府也密集出臺人工智能產業(yè)配套扶持資金政策，真正解決了企業(yè)發(fā)展的實際問題，目前已經(jīng)有超過30個城市將機器人產業(yè)作為當?shù)氐闹攸c發(fā)展對象，各地政府建成和在建的機器人產業(yè)園達到40余家。從各地產業(yè)政策上看，北京提出的人工智能產業(yè)扶持領域最為全面，覆蓋了從腦科學到智能硬件制造的全產業(yè)鏈環(huán)節(jié)；上海作為國家機器人檢測與評定中心總部，提出到2020年平均每年新增3000臺以上機器人；沈陽作為國家機器人檢測與評定分中心之一，擁有新松機器人等企業(yè)基礎，政策上提出設立200億元機器人產業(yè)發(fā)展基金。在未來5年，北京、沈陽和上海將在人工智能產業(yè)實現(xiàn)領先發(fā)展。

從投資領域價值分析來看。創(chuàng)新工場認為，在金融、醫(yī)療、安防、教育、能源、機器人、互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)升級、傳統(tǒng)行業(yè)的流程自動化及商業(yè)智能等方面，人工智能都具有千億美元以上的市場潛力。而自動駕駛技術對于交通運輸和汽車制造業(yè)的顛覆，更具有無法估量的經(jīng)濟價值。

賽迪顧問從市場進入空間、價值爆發(fā)時間點、技術成熟度、產業(yè)回報率等方面對人工智能相關投資機會進行分析認為，從產業(yè)投資回報率分析，機器視覺值得投資。目前圖像識別的技術成熟度低于自然語言處理，為新興企業(yè)從軟件技術上突破帶來機遇，尤其以“face++”和格林深瞳為代表，迅速崛起。在自然語言處理上，科大訊飛占領70%以上市場，具備了一定技術壁壘，語音識別領域已經(jīng)較難切入。

從技術成熟度分析，深度學習值得投資。深度學習為這輪人工智能產業(yè)刮起了強勁颶風，“AlphaGo”的成功最核心價值就歸功于它，目前互聯(lián)網(wǎng)廠商紛紛推動深度學習平臺建設，比如阿里DTPAL、百度大腦，硬件廠商則忙著推出深度學習一體機，比如中科曙光聯(lián)手英偉達推出的XSystem、華碩攜手吉浦推出深度學習一體機ZenSystem。未來而言，開源和云計算將是主流，所以基于云平臺的深度學習的投資價值不言而喻。

從應用和技術自主度分析，服務機器人和智能無人設備值得投資。目前中國智能工業(yè)機器人75%以上被國外“四小龍”分食，中國尚處于工業(yè)機器人的普及階段，因此具備人機交互、環(huán)境感知的智能工業(yè)機器人普及仍有待時日。而在服務機器人和智能無人設備領域，中國軟件集成方面已經(jīng)具備國際領先水平，通過攻克相對較低的硬件研發(fā)門檻，將能夠實現(xiàn)快速市場普及。同時，人工智能能與社會生活各個領域緊密結合，家庭清潔機器人、殘障看護機器人、宅住安全和監(jiān)護機器人應運而生。隨著老齡化社會的到來和人們生活水平的提高，能夠提供教育、醫(yī)療、娛樂等專業(yè)化服務的智能機器人開始受到追捧。服務機器人和智能無人設備將成為投資新藍海。

作為一名投資人李開復表示，在選擇人工智能項目時會注重三個因素：一看創(chuàng)始人團隊中是否有技術專家；二看是否能夠解決實際的商業(yè)問題；三看是否針對單一領域。尤其第一點，例如創(chuàng)新工場投資的無人駕駛公司馭勢科技CEO吳甘沙，便是原英特爾中國研究院院長。

就像李開復談及的投資首要因素是人一樣，現(xiàn)在AI的人才在市場上的價碼也越漲越高，新一輪開源化浪潮將成為人才爭奪的主戰(zhàn)場，目前各家人工智能公司都在積極招募機器學習人才。李開復甚至認為，當下人工智能概念確實有點過熱，明年初將會出現(xiàn)第一波倒下的AI公司。