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　　據悉，人工智能（Artificial Intelligence）是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。簡單來說，作為計算機科學的一個分支，它生產出一種與人類智能相似的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等，用于代替復雜環境中人類工作。

 

　　2016年是智能歷史上一個具有紀念意義的年份，它是一個時代的結束，也是新時代的開端。AI產業從數據、算法、計算能力上都有很大的進展，公眾也意識到AI時代快要到來了。各大廠商也紛紛布局人工智能行業，谷歌、facebook以及微軟等，都已經提前在人工智能中走在前列。

 

 

　　據統計數據顯示，人工智能產業化蓬勃發展，2015年全球人工智能市場規模為1270億美金，今年預計將達到1650億美金2018年將超過2000億美元。全球人工智能初創企業已有855家，橫跨13個門類，總估值超過87億美元。

 

　　但是，人工智能是一門極富挑戰性的科學，雖然已經有了一些進展，雖然互聯網技術的迭代升級已經愈加迅疾，但是真正要實現量產普及，無論產品、市場還是技術，都還有著很遠的路要走。說人工智能的時代來臨為時尚早，我們尚需靜心等待。

 

　　眾多技術難題亟待突破

 

　　隨著互聯網時代的發展，前所未有的大數據、更高維的機器學習模型和更高效的特征分令人工智能近期不斷取得突破。

 

　　然而，這些要素目前還有諸多技術難點有待突破。數據的時序性、模型的解釋性、特征工程的復雜性等技術難題，仍是橫在人工智能工業應用前的技術鴻溝。在技術研發層面，目前取得的進度依然屬于初級階段，對于更高層次的人工意識、情緒感知環節還沒有明顯的突破。

 

　　仿人體五感的各類傳感器缺乏高集成度、統一感知協調的中控系統，對于各個傳感器獲得的多源數據無法進行一體化的采集、加工和分析。應用層的智能硬件平臺，服務機器人的智能水平、感知系統和對不同環境的適應能力受制于人工智能初級發展水平，短期內難以有接近人的推理學習和分析能力，難以具備接近人的判斷力。

 

　　因此，盡管人工智能被寄予厚望，其中也不乏停留在空想階段的“畫餅”人工智能技術。

 

　　真正的人工智能產品少之又少

 

　　雖然資本對于人工智能的追逐向來是毫不吝嗇的， 2016年到目前為止，共有超過200家專注于人工智能的公司完成了近15億美元的融資。但是真正有產品、有場景、可應用的產品卻少之又少，更不用談工業化應用。因為數據、場景、人工智能算法三者缺一不可才會誕生好的產品。

 

　　面對資本對這一行業的追捧，“虛火大于明火”十分恰當，在很多業內人士看來，真正有場景、有產品，有能夠切入到場景產品的創業者，或者真正有數據的創業者是比較少的。很多是懂人工智能的專家沒有切入的產品。

 

　　反過來很多人有產品上的切入點，但是可能沒有人工智能相應的技術。雖然從事人工智能研發的企業也越來越多，但在聯合基金創始人邱浩眼中，很多機器人離我們期待的智能還差很遠。目前所看到的一些產品，它真正的交互或者所謂智能的部分離商用也好，實用也好，甚至到有用都還有一點距離。

 

　　人工智能市場尚處于萌芽狀態

 

　　目前，人工智能可適用的領域并不大，雖然根據投資規模計算，未來將是萬億級的市場規模，但是目前市場實際成交來看，寥寥無幾。

 

　　人工智能市場尚處于孵化培育的起步階段，依舊有不短的路要走，這需要前述技術和產品的強力支撐。而從全球范圍來看，各個企業對于人工智能的應用還普遍處在萌芽和投入階段，特別是在涉及人工智能的語音識別、圖像識別等核心技術上，普遍都在實驗室階段，還沒有形成體系，更沒有形成商業壁壘和產業格局。

 

　　今年4月，百度的無人車、人工智能等創業項目獨立出來，直接由百度創始人李彥宏管理。阿里創始人馬云首次提出互聯網已從IT時代進入DT時代。阿里人工智能戰略正是基于DT時代的大商業體系展開。借助阿里的全球化電商零售平臺以及云計算和大數據平臺優勢，阿里正在實施大數據人工智能，為電商購物提供精準參考。騰訊則基于自身一直以來在游戲和社交領域的資源，以用戶娛樂生活體驗為切入，進行以點式擴散方式推動人工智能在相關領域的垂直布局。但這些都只是萌芽布局，并不具備成熟的市場環境和產品體系。

 

　　人工智能將是人類智能的延伸，必然是未來的大趨勢之一，但是目前離普及還非常遙遠。從市場情況來看，未來突破點將出現在智能無人設備領域。智能無人汽車處于全球各大車企巨頭爭相布局階段。另一方面，目前無人機市場已經快速啟動，而具備自動跟蹤、智能避障的智能化無人機使得性能上得到了跨越式提升。