對于人工智能高速發展的原因，美國工程院院士、麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室主任丹妮拉·魯斯曾介紹，人工智能高速發展得益于以下三條線：一、計算力的增長；二、海量數據的積累；三、算法的進步和優化。

她表示，這三條線并行發展帶來了一種合力，導致人工智能技術高速發展。只要是商業活動，企業都可以從歷史數據分析當中獲得未來的一些發展趨勢，并且知道基于歷史數據該采取什么行動，這就是人工智能商業化應當扮演的角色。

2018年是人工智能商業化元年，國家也發布新一代人工智能發展方向，這一年人工智能也成為前沿科技的代名詞，也在技術落地方面取得了可喜的成果。有專業人士也對此作了5個方面的洞察。

大數據積累的領域，AI落地速度快

智能零售和金融風控是兩個典型領域。以智能零售來說，用AI技術實現人、貨、場零售三要素的重新定位，讓客戶方便快捷購物的同時，讓B端商家輕松經營，節省開店成本。

計算機視覺圖像識別技術對于顧客購物習慣、商品圖片的采集，行成龐大的數據積累，AI算法對于數據挖掘技術進行提升，加上算力的優化，使得B端商家公司能夠快速調整商品售賣需求，通過大數據實現精準營銷。

AI應用“多級變現”特征顯著

不是所有的AI產品或服務，都本身具備較大的商業價值。在部分領域，AI只是作為類似“中間介質”的角色，幫助產品的其他環節和功能實現商業變現。

例如，對于智能音箱、教育機器人等智能設備，語音交互技術優化了人機交互模式，提升了用戶體驗。然而，智能設備的使用價值不在于其本身，而是在于借助語音交互為用戶提供的內容和服務。由于AI技術對于用戶體驗的優化，使得內容和服務的分發流量增加，從而實現商業價值。

再例如，醫療領域針對病理學的細胞自動檢測設備，AI技術使得機器自動診斷成為可能，能夠極大程度上彌補中國病理學醫生的缺口。對于企業而言，自動檢測設備帶來的商業價值，遠不及細胞固定劑、染色劑等耗材帶來的商業價值更大。

整合人工智能+大數據+物聯網+云計算，輸出平臺能力

技術平臺類企業，往往能夠根據不同行業、不同客戶的不同需求，接入平臺中特定的功能模塊，其可塑性往往使其擁有廣闊的目標市場。

而有些企業本身未必是技術的原創研發者，他們更多是在做技術整合，擁有語音交互、人臉識別、圖像識別等各類人工智能技術能力的企業作為其上游供應商，成為其技術能力的后院。此類平臺型企業，往往針對具備多元化需求的應用場景，例如智慧社區、智慧城市、智慧家庭。

機器人帶動產業鏈各環節進入商業紅利期

在各類產品與服務中，機器人是公眾認知最強烈的人工智能產物，近年來機器人在線下零售店、火車站等公共場所、家庭兒童教育、養老陪護與家務工作等多種場景落地速度快，國內一大批機器人企業迅速成長起來。

機器人市場的爆發，同時帶動了上游零部件、核心技術產品供應商的商業落地。例如，為機器人提供自主定位導航、路徑規劃的激光雷達供應商，提供語音交互功能的芯片模組等等。

自動駕駛將未來潛力很大

自動駕駛是汽車產業與人工智能、物聯網、高性能計算等新一代信息技術深度融合的產物，是當前全球汽車與交通出行領域智能化和網聯化發展的主要方向，已成為各國爭搶的戰略制高點。

我國自動駕駛領域開始探索的除了一些互聯網巨頭，，還有人工智能領域的以DSK為首的企業也在布局。

在未來，人工智能領域的投資將以“AI+行業”的方式展開，預計人工智能應用場景較為成熟且需求強烈的領域，如安防、語音識別、醫療、智慧城市、金融、自動駕駛等領域，帶來升級轉換，提高行業智能化水平，改善居民智能生活情況，預計隨著諸如無人駕駛汽車等認知智能技術的加速突破與應用，人工智能市場將加速爆發。