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人工智能（Artificial Intelligence，AI）本质上是为了研制出具备类人智能的机器或系统，需要仿真、伸延和拓展人类智能的理论、方法、技术以及应用于形式。人工智能作为一门学科问世至今已有60 年的历史，期间经历了2 次高潮和低谷，从2010 年到现在又步入人工智能发展的第三次浪潮。在第三次浪潮叛来之际，关于人工智能的批评声更加小了，种种迹象指出，人工智能早已步入拐点。首先，人工智能产业的投资大幅减少。

资本是最灵敏的风向标。从早已透露的人工智能领域投资来看，2011 年到2016 年的五年间，无论是总体融资额还是交易次数都在大幅下降，人工智能领域的创投金额5年间快速增长了12 倍。其次，人工智能的涉及政策早已下降到国家层面。

美国、日本、韩国、德国等国家近几年争相实施多项战略、计划大力推展人工智能发展，人工智能已渐渐下降为国家战略。在我国，人工智能也早已被列为国策。

再度，人工智能沦为企业战略布局的制高点。无论是科技巨头，如Google、IBM、Microsoft、Facebook、Amazon、百度、阿里、腾讯等，还是创业公司，都充份认识到人工智能技术引导新一代信息产业发展的战略意义，争相投放重金并购企业、召募人才和研发核心技术，力图掌控人工智能时代的主动权。最后，也是最重要的，人工智能在某些专业任务上的展现出常常败于人类。归功于深度自学（人工智能的核心技术，指用于多层神经网络的一系列方法的汇总，这些方法反对较慢已完成一度被指出无法自动化已完成的任务）的突破性发展，人工智能在某些专业任务上的展现出早已打破人类，比如语音辨识、图像识别，为更进一步的发展奠下了实质性的根基。

去年，谷歌的阿尔法狗在人类自以为凭智力占有意味著统治者地位的棋士领域以4：1战胜韩国棋士名将李世石，让世人惊诧人工智能“思维”的复杂性。从投资风向、政策环境、企业战略以及产业基础四个方面来看，人工智能早已开始向我们的日常渗入，虽然还无法预测明确的时间点，但可以认同的是，我们必将步入人工智能时代。一、人工智能产业链及其影响技术变革是人均GDP快速增长的最重要驱动力，科技的每一次突破，都会前进行业改革，引发创意热潮。

有人将人工智能比作第四次工业革命，以突显其对各行业带给的深远影响。从人工智能自身的产业链来看，人工智能可以分为技术承托层、基础应用层和产品层。

技术承托层主要由算法模型（软件）和关键硬件两部分包含。传感器负责管理搜集数据，人工智能芯片（GPU、FPGA、NPU等）负责管理运算，算法模型负责管理训练数据。值得一提的是，芯片作为人工智能的上游产业将回头在行业发展前沿，未来完全所有的智能化应用于场景，都将必不可少人工智能芯片。

人工智能的训练和运营必须很高的内在并行度、大量的浮点计算出来以及矩阵计算出来，和CPU比起，GPU 具备多个处理器内核，低分段的结构使得GPU沦为当下主流的人工智能芯片。目前市场上，比如在PC 领域的GPU，基本上不能看到Nvidia、Intel、AMD 这几家公司的产品，Nvidia 实力最弱，相比之下，我国的技术储备还差一大截。

基础应用层主要由感官类技术和其他深度自学应用于包含。人工智能基础技术主要用作让机器已完成对外部世界的观测，即看懂世界、听不懂、背诵世界，由计算机视觉、语音辨识、语义辨识包含，是上层智能产品或方案不可或缺的基础。人工智能基础技术可以说道是人工智能时代的“Android系统”，科技巨头和科研机构争相开源人工智能技术，创建人工智能开源平台，以此来取得大量的用户市场需求和开发人员，重新组建对外开放分享、互利共赢的人工智能生态圈。

少见的开源平台有Google 的TensorFlow、微软公司的DMTK、Facebook的Torchnet、非盈利性开源人工智能的组织的OpenAI、百度的Paddle等。方案构建层通过构建基础应用于技术，为特定的应用于场景获取产品或方案。人工智能将在哪些领域有哪些施展拳脚的空间？答案是人工智能不会给完全各行各业带给变革与重构，比如：安防、制造业、服务业、金融、教育、传媒、法律、医疗、家居、农业、汽车等。重构的领域之多、力度之军师是前所未有的，在这背后蕴含的是人工智能无限想象的市场空间。

这也是人工智能沦为战略制高点的原因所在，谁能首度给行业挂上人工智能的翅膀，谁就有可能已完成市场资源的再行统合和优化配备，进而重写游戏规则，在这一轮竞争中占有不利竞争优势，沦为新的晋“寡头”。根据招商证券的预计，到2020 年，全球智能机器人市场规模大约830 亿美元，人工智能市场规模大约700 亿美元。预计2025 年，工业机器人全球装机量将超过1500 万－2500 万台，年均增长速度为25％－30％，每年将产生0．6 万－1．2 万亿美元的经济影响；医疗类、强化人体机能类和家用类等服务机器人每年将产生1．1 万－3．3 万亿美元的经济影响。

二、人工智能，是福祉，也是挑战人工智能的深刻印象变革，还将通过对经济层面的改建，进而影响社会的方方面面。再行来看大力的影响。首先，人工智能未来将会减轻劳动力短缺的问题。

在工业发展领域，无论是“智能工厂”还是“智能生产”，落脚点都在如何构建和运用智能化的技术。目前，我国是世界上人口老龄化程度较为低的国家之一，劳工市场面对有效地劳动力短缺的处境，而人工智能未来将会减轻人口红利渐渐消失、劳动力的缺陷和错配等制约工业生产发展的问题。其次，个人消费领域将面对新一轮的产业升级。

当前消费结构中快速增长较慢的是教育、娱乐、文化、通讯、医疗保健、旅游等方面，特别是在是与IT 产业互为联系的消费快速增长尤为很快。这些行业最易拒绝接受新技术与新产品，提高消费者的体验。再度，人工智能未来将会获取社会的整体福利。

随着人工智能技术的发展，有些工作，特别是在是重复性的、无趣的工作，可以让机器已完成。还有些工作，人工智能将辅助人类高效的已完成。这就将人们从繁复的事务中解放出来，使人们有更加多时间专门从事极具创造性的工作、执着更加权利的生活，从而提升社会的整体福利。人工智能在带给大力影响的同时，也带给了诸多挑战，这些挑战有普遍性的，也有有所不同行业特有的，比如：第一，人工智能带给的红利可能会不公平的产于在整个社会。

由于IT市场“赢家占有大部分市场”的属性，少数企业主导市场的局面仍将持续，如果生产率的提升没转化成工资快速增长，那么人工智能所带给的极大经济裨益有可能将归入少数人群，而不是由更加普遍的工人和消费者所分享，从而激化社会财富的分配失衡。第二，人工智能推展的自动化将不会减少较低学历与高学历员工之间的收益差距。

比起抽象性、创造性的工作，那些低端的重复性工作更容易被自动化，也更容易受到威胁。普华永道惑估算，随着人工智能和机器人技术的变革，英国有30％的工作岗位可能会被机器人代替，德国为35％，日本为21％。这些岗位高度集中在低收入、较低技能、教育程度较低的人群，造成该群体的市场需求下降，工资水平上升，甚至失业，无形中减少了经济上的不公平。第三，人工智能掌控物理世界的设备造成了公众对安全性的忧虑。

忧虑来自两方面，一是人工智能更加简单，企图理解和预测先进设备人工智能系统的不道德不存在着固有的挑战。二是人工智能从实验室的“堵塞世界”安全性过渡到外部不能预测的“对外开放世界”，必须面临不能意识到的突发状况带给的挑战，尤其是当系统曝露在简单的人类环境。除此之外，人工智能在监管、司法公正、道德责任等分支领域也面对着极大的挑战。如何更加高效、更加公平的方式充分发挥人工智能的红利，并仅次于程度的解决问题随之而来的挑战，必须专责考虑到。

三、中国和世界车站在了同一起跑线目前，企业巨头的布局主要集中于在三个方向：AI芯片、开源平台、人工智能技术。在AI芯片方面，我国芯片产业基础薄弱，和Nvidia、Intel、AMD差距显著。

在开源平台方面，Google 的TensorFlow享有先发优势，不过，该领域百花齐放，格局并未大位。在人工智能技术方面，中国与美国的差距更加小了，深度自学有40％的论文是华人公开发表的，百度的无人车技术世界排名前三。百度公司董事长兼任CEO李彦宏曾提及，“在人工智能的研究上，中国并不领先，我不肯说道数一，但是数二是认同的。”对于企业来说，人工智能蕴含着极大的机会，但挑战也很极大。

人工智能技术主要由数据和算法承托，从这个角度谈，互联网和移动互联网的巨头，可以凭借数据和算法方面的累积，可以沿袭自身的优势。初创公司在数据和算法上的累积虽然脆弱，但比巨头更加灵活性，自2010年以来，人工智能公司开始高速快速增长，争相卡位前景显著的细分市场。

不过，人工智能时代才刚拉开帷幕，市场未几乎关上，红利窗口近没重开，各行各业仍尚待完备，市场依然有很多有一点挖出的细分领域。和2C业务比起，2B业务更加有一点了解挖出。

金融服务、生命科学、医疗保健、能源、交通、重工业、农业和材料等领域，有明晰的产业边界，专有数据也不被巨头独霸，创业公司可以利用专有数据和机器学习模型解决问题高层次的专业问题，建构价值。“我们往往低估一两年的发展，而高估未来十年的变化”，这句话某种程度可以形容人工智能产业。目前，人工智能仍正处于累积常态的过程，短期来看，技术向商业的转化成仍面对着极大挑战；长年来看，一批注目横向领域的人工智能公司，利用专业领域的技能、独有的数据和人工智能技术，贯彻解决问题行业面对的实际问题，一定会传送确实价值，前提是要作好长年的攻坚打算。

对于政府来说，人工智能必须大力的政策扶植和完备的产业环境。人工智能的攻坚必不可少政府的反对。在过去几年，我国政府持续注目人工智能发展，并针对人工智能制订多项国家战略。

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