人工智能（AI）是指計算機系統具備的能力，該能力可以履行原本只有依靠人類智慧才能完成的復雜任務。硬件體系能力的不足加上發展道路上曾經出現偏差，以及算法的缺陷，使得人工智能技術的發展在上世紀80—90年代曾經一度低迷。近年來，成本低廉的大規模并行計算、大數據、深度學習算法、人腦芯片4大催化劑的齊備，導致人工智能的發展出現了向上的拐點。

　　人工智能是當前整個科技產業探索的未來方向，也是互聯網領域的下一個浪潮。

　　在谷歌、Facebook、IBM、微軟等領軍企業的帶領下， 全球對人工智能的關注度不斷提升，市場對各類語音識別、機器視覺等弱人工智能產品的需求得到進一步釋放。同時人腦科學研究、情緒感知等強人工智能有望在未來十年迎來突破。

　　人工智能市場潛力有多大？

　　2015年全球人工智能市場規模到達1683.9億元，預計2020年將達到近3700億元，年復合增長率達到17%。

　　中國“十三五規劃”的腦科學與類腦研究重大工程項目，將極大提升中國人工智能市場的供給質量，同時以百度為代表的互聯網企業已經充分認識到人工智能的未來前景，紛紛開展大規模的投入和布局，也充分刺激了中國人工智能市場的活躍度。2015年中國人工智能市場規模到達203.9億元，預計2020年將達到近530億元，年復合增長率為21%。

　　人工智能實力三階段

　　人工智能的概念很寬，所以人工智能也分很多種，我們按照人工智能的實力將其分成三大類。

　　弱人工智能Artificial Narrow Intelligence （ANI）： 弱人工智能是擅長于單個方面的人工智能。

　　強人工智能Artificial General Intelligence （AGI）： 人類級別的人工智能。強人工智能是指在各方面都能和人類比肩的人工智能，人類能干的腦力活它都能干。

　　超人工智能Artificial Super intelligence （ASI）： 牛津哲學家，知名人工智能思想家Nick Bostrom把超級智能定義為“在幾乎所有領域都比最聰明的人類大腦都聰明很多，包括科學創新、通識和社交技能?！背斯ぶ悄芸梢允歉鞣矫娑急热祟悘娨稽c，也可以是各方面都比人類強萬億倍的。

　　現在，人類已經掌握了弱人工智能。其實弱人工智能無處不在，人工智能革命是從弱人工智能，通過強人工智能，最終到達超人工智能的旅途。這段旅途中人類可能會生還下來，可能不會，但是無論如何，世界將變得完全不一樣。

　　科技巨頭與產業資本押注人工智能

　　人工智能火起來之后，不管是科技巨頭還是創業公司，都希望抓住紅利期機會。國內外科技巨頭通過自身研發或通過收購的方式，加緊在人工智能領域的布局，都想在這一領域占得先機。

　　計算處理及信息儲存的芯片巨頭，像英特爾、NVIDIA等公司，它們處于這一領域的最上游，為中下游產業鏈提供計算處理能力及相關解決方案，他們決定了人工智能發展的深度。其次是大數據產業鏈中的原始數據獲取方，包括運營商、BAT、微軟、谷歌、Facebook等把持互聯網入口的公司，它們掌握著機器學習必須的數據資源，決定了人工智能發展的廣度。

　　此外，還有人工智能技術的研發集團，其中自動駕駛、深度學習、語音識別以及圖像識別等領域都有著各自取得領先公司和團隊。諸如谷歌自動駕駛、IBM Watson、百度自動駕駛及語音識別、 DeepMind深度學習、特斯拉自動駕駛、科大訊飛語音識別等。

　　在創投圈里錢難拿的當下，人工智能領域依舊是一派熱鬧的景象。美國風投數據機構CB Insights就人工智能產業的投融資情況發布的一組數據報告顯示， 2016年第二季度里，盡管人工智能相關項目交易量下滑了10%，但交易金額卻達到了歷史最高水平（見下圖）。

　　在過去的5年（2011-2016）時間里，有30家AI領域的公司被巨頭收入囊中，谷歌、Facebook、IBM、英特爾、蘋果、 Salesforce等幾家動作頻頻。

　　近日，英特爾宣布將收購人工智能初創企業Nervana Systems，另一科技巨頭蘋果也表示將收購人工智能公司Turi。近一年里，360人工智能研究院、搜狗“清華大學天工智能計算研究院”等多家企業相繼成立。從硅谷到中國，人工智能技術成為科技企業熱衷開掘的對象。

　　國際科技巨頭在人工智能領域頻頻發力，一方面網羅頂尖人才，一方面加大投資力度。自然語言處理、計算機視覺、規劃決策等AI細分領域近期進展顯著，很多新的應用和產品已經驚艷亮相。

　　人工智能需突破的關鍵節點

　　人工智能市場產品結構主要分為智能硬件平臺和軟件集成平臺兩類。其中智能硬件平臺主要指具備完整機械結構系統、驅動控制系統、能源動力系統、感知系統、人機交互功能一體化機器。軟件集成平臺是指提供具備自然語言處理或圖像分析識別功能的集成化平臺。

　　盡管全球人工智能的發展呈現出蓬勃發展的勢頭，但仍有許多關鍵領域關鍵節點的問題需要重點突破。

　　一是數據流通和協同感知有待提升?；A設施層的數據支撐環節，依然存在數據流通法律缺失，高價值數據難以得到有效利用的問題；在感知環節，仿人體五感的各類傳感器都有成熟產品，但缺乏高度集成、統一感知協調的中控系統，對于各個傳感器獲得多源數據無法進行一體化的采集、加工和分析。未來的突破點將發生在軟件集成環節和類腦芯片環節。

　　二是強人工智能尚未實現關鍵技術突破。在技術研發層，目前進展屬于初級階段，對于高層次的人工意識、情緒感知環節還沒有明顯的突破。人腦智能的產生原理尚未研究清楚，“腦科學”研究還處于摸索階段。未來的突破點將發生的腦科學研究領域。

　　三是智能硬件平臺應用性和自主化存在差距。 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，短期內難以接近人的推理學習和分析能力，難以接近人的判斷力，不具備與人類同級別的視覺、聽覺、嗅覺和觸覺等感知力，難以可靠而經濟地步行或者跑步，難以具備人手級別的執行力。未來的突破點將是在智能無人設備方面。

　　人工智能投資機會

　　目前市場關心的IT和互聯網領域的幾乎所有主題和熱點（智能硬件、O2O、機器人、無人機、工業4.0等），其發展突破的關鍵環節都是人工智能。

　　由于技術的復雜度，未來5－10年內，專用領域的智能化是AI應用的主要方向，在更遠的將來，隨著技術的進一步突破，通用領域的智能化有望實現。無論是專用還是通用領域，人工智能都將圍繞“基礎資源支持－AI技術－AI應用”這三層基本架構形成生態圈。

　　在專用領域的智能化階段，有能力的企業都希望打通三層架構。他們有的將從上往下延伸，如蘋果、海康威視、小米等智能硬件企業；有的試圖從下往上拓展，如百度、谷歌、Facebook、IBM等互聯網和IT的巨頭，以及科大訊飛、格靈深瞳等AI技術新貴。產業格局更多地表現出“競爭”而非“合作”，整個行業依然處于野蠻生長的初期階段。所以該階段最值得投資的是已經具備先發優勢的AI企業，無論他目前處于哪一層都可以。

　　從市場進入空間、價值爆發時間點、技術成熟度、產業投資回報率等四個方面進行評價，綜合比較分析，深度學習、機器視覺、服務機器人、智能無人設備將是最具投資價值的四個領域。

　　國內創業公司，人工智能方向的大致有200家左右，其中一半獲得了投資，超過70%的公司主攻圖像或語音識別這兩個分類（如科大訊飛、云知聲、格靈深瞳、出門問問、曠視科技、圖普科技、騰訊優圖等），人臉識別水平可比肩甚至超過美國。創業公司限于自身的技術和資金實力，唯有希望在細分領域上取得突破。

　　小結：以人工智能為代表的新一代產業群正在崛起，可以預見，人工智能的時代即將全面到來。