此次人工智能热潮与以往有本质不同，是相关产业步入成熟的标志。在深度学习、大数据和计算能力的共同推动下，人工智能第一次将实验室技术带进了产业实践，第一次在机器视觉、语音识别等领域突破了普通用户可接受的心理阈值，第一次在互联网、金融、安防等先导行业创造出可观的商业价值，第一次显示出带动整个产业生态协同发展的巨大潜力。人工智能正进入可长期持续发展的稳健增长期。

人工智能在中国是方兴未艾、如火如荼，在所有今天人工智能的领域，从机器人到智能金融、智能医疗、智能安防，智能教育、智慧城市，到后面已经有了深度学习、推荐引擎、收拾控制、计算机视觉、语言识别、语义识别、自动驾驶，所有这些东西都能在中国找到，在世界上没有任何一个国家有中国如此的人工智能进步。

 　　对暴热的“人工智能”概念，目前有两种截然不同的看法：一种是“人工智能”春天到来的先声，它将带来巨大的风口，创造出大量新的产业、带来大量新的价值；另一种人工智能”概念的暴热，只不过是资本热潮下的又一轮泡沫，很快破灭。

对于一个产业，首先我们需要区分两个概念——趋势和波动，趋势是由技术状况、市场容量等基本面决定的，而波动则会受到短期投资因素的影响。从趋势上看，人工智能将会大有可为。从技术角度看，目前的人工智能在算法、计算速度、存储，以及数据积累等角度已经取得了很多突破性的进展。在未来几年内科技的迭代速度还将越来越快，更多实用的技术会被开发出来，这些都将为“人工智能”的应用奠定坚实的基础。而且从市场容量角度看，人工智能的应用潜力更是大得惊人。

　　一方面，人工智能可以对大量劳动力密集型、重复性劳动进行替代。大约47%甚至更高的岗位可能会受到人工智能的冲击。虽然在现实中，人工智能对于劳动力的大规模替代还没有发生，但可以预测对人工智能的需求会在未来几年内有一轮比较大的释放。

　　另一方面，人工智能还将在工作辅助，以及消费活动中拥有广阔的用途。可以预见，在不久的将来，无论是在衣食住行的哪一个领域，都会有人工智能的用武之地。毫无疑问，这又将释放出另一股庞大的需求。综合以上几方面的因素，我们有理由相信在较长期内人工智能的发展趋势必然是良好的。

　　但如果考虑短期波动，变数就比较多了。人工智能相关的产业都是新产业，其风险是比较大的。即使拥有了人才、技术和数据，最终能否开发出有应用前景的产品，其实是很不确定的。即使最终能开发出相应的产品，需要多少资金的投入来加以保证，事先也很难有预判。这些特征就决定了在短期内找到真正有价值的项目很大程度上必须依赖运气——运气好就能找到风口，运气不好就只能得到泡沫。

投资大咖们在推波助澜使得人工智能的泡沫肯定是有的，但是这个泡沫不妨碍伟大的公司已经在悄悄发展，有泡沫并不是坏事情。需要说明的是，泡沫并没有我们想象的那么可怕。人们对于某一产业的发展可能会高估，也可能低估。一旦估计过高，有过多资本流入，就会形成泡沫，这是正常现象。大多数情况下，通过市场调节很快能刺穿泡沫，让被高估的项目回归理性，而那些真正有价值的项目则会存活下来。

　　泡沫的产生和破灭其实也是一个价值发现的过程。诚然我们见证了互联网泡沫的破灭，但这并没有改变互联网崛起的大趋势——某种意义上讲，正是那次泡沫的破灭，让后来的互联网发展变得更加理性，同样的逻辑也适合于人工智能。与价值发现过程势必历经的泡沫不同，政策引导下所引发的“狂热”却是需要冷静旁观的。虽然出于好心，但部分偏向性的政策扶持可能会扰乱市场本身的逻辑。

人工智能本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。从字面上看就是人造的智慧，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技术科学。从工业信息化到智能制造、无人工厂，目前更延伸到无人驾驶汽车、无人驾驶船舶、无人化医疗装备等热门领域，似乎工业智能化、无人化时代近在眼前。

除了计算机科学和信息化、自动化以外，人工智能还涉及控制论、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等诸多门学科。弱人工智能如今不断地迅猛发展，而强人工智能则暂时处于瓶颈。

目前发达国家都已经纷纷推出了自己的人工智能计划，人工智能已经成为了发达国家经济体向前继续迈进的动力和标志。

欧盟人脑计划，旨在建立一套基于神经科学的全新的、革命性的信息通信技术，建造一种模拟芯片，建造超级计算机；美国大脑计划，已经与谷歌、IBM等科技公司达成了合作，并获得了多项人工智能重要科研成就；日本机器人计划，为解决老龄化问题，推动日本经济继续发展，日本推出了机器人计划。通过机器人、无人搬运机等人工智能技术的应用，日本工业再次走上了世界前列；中国的人工智能技术刚刚起步，而人工智能对于中国的经济发展是难得的一次新机遇。目前我国的经济正在加速从投资驱动为主向创新驱动发展为主的转变，人工智能作为未来科技创新的决定性力量，它是中国经济继续实现腾飞的有力保障。在未来的全球经济竞争中，可以说谁在人工智能上领先了，谁就能引领未来的新经济时代。

目前全球的科技巨头诸如谷歌、腾讯、微软、IBM等都已经纷纷涌入到了人工智能领域，正在图像、语音识别技术、深度学习、无人驾驶、智能家居、机器人等层面展开激烈的竞争。人工智能定然将会彻底改变我们的生活方式，并给市场带来无限的商机，促进和带动经济的发展，成为中国实现弯道超车，提升综合国力和影响力的绝佳机会。

目前现状：

1、前沿科研与产业实践尚未紧密衔接，除少数垂直领域凭借多年大数据积累和业务流程优化经验，已催生出营销、风控、智能投顾、安防等人工智能技术可直接落地的应用场景外，大多数传统行业的业务需求与人工智能的前沿科技成果之间尚存在不小距离。面向普通消费者的移动互联网应用与人工智能技术之间的结合尚处在探索阶段。科学家和研究者所习惯的学术语境，与创业者和工程师所习惯的产品语境之间还无法快速衔接。

2、人才缺口巨大，人才结构失衡，全球目前拥有约25万名人工智能专业人才，其中美国约占三分之一。这一数量级的人才储备远无法满足未来几年中人工智能在垂直领域及消费者市场快速、稳健增长的宏观需求。人才供需矛盾显著，高级算法工程师、研究员和科学家的身价持续走高。人才结构方面，高端人才、中坚力量和基础人才间的数量比例远未达到最优。

3、数据孤岛化和碎片化问题明显，数据隐私、数据安全对人工智能技术建立跨行业、跨领域的大数据模型提出了政策、法规与监管方面的要求。各垂直领域的从业者从商业利益出发，也为数据的共享和流转限定了基本的规则和边界。

4、可复用和标准化的技术框架、平台、工具、服务尚未成熟，虽然很多深度学习框架已被数以万计的研发团队采纳，相关开源项目的数量也在飞速增加，但一个完整人工智能生态所必备的，从芯片、总线、平台、架构到框架、应用模型、测评工具、可视化工具、云服务的模块化与标准化工作，尚需三年或更长时间才能真正成熟。

5、一些领域存在超前发展、盲目投资等问题。目前的人工智能技术只有在限定问题边界、规范使用场景、拥有大数据支持的领域才能发挥最大效能。但创投界存在盲目追捧，不顾领域自身发展程度，或利用人工智能来包装概念等现象，可能伤害整个行业的健康发展。

6、创业难度相对较高，需要更多支持。与互联网时代、移动互联网时代的创业相比，人工智能创业团队面临诸多新的挑战。