产业变革正在悄然发生
人工智能再度起航，产业化万事俱备
近年来，计算机、互联网、云计算、大数据等新一代信息技术的迅猛发展为人工智能赋能，人工智能迎来又一轮发展热潮，并成为新一轮科技革命和产业变革的新阵地。从人工智能的三要素（即以算法为核心，计算能力和数据为基础）来看，已具备产业化应用条件。互联网的广泛普及为人工智能在产业中的应用创造了良好条件，随着各行各业的互联网化，数据正呈几何级数爆发式增长；云计算可以使各行各业便捷地获取计算能力；深度学习、机器视觉、语音识别、自然语言处理、生物特征识别等算法和技术也已有较大进步。这些瓶颈的突破，为人工智能的产业化奠定了基础。
产业化应用初露头角，不断催生新业态、新模式
近年来，人工智能在诸多行业领域的应用正在不断探索，有些人工智能应用已进入商用。
人工智能与制造业融合发展。美国的工业互联网，德国的“工业4.0”，我国的“中国制造2025”都强调和推动制造业向智能化方向发展。智能制造将管理软件、控制系统、数控设备以及人和供应链连接起来，借助云计算、大数据和人工智能实现智能化生产。山东潍柴正在通过在生产设备上安装传感器、控制器，使设备可感知可控制，并通过实现设备—生产线—产品间的互联互通，使产品能够实现工艺过程仿真、产品和设备状态在线检测控制、物流智能拉动、制造资源优化配置等，从而争取实现小批量、个性化定制生产能力。工业机器人，如焊接机器人、搬运机器人、装配机器人等也在越多越多的工厂车间部署，未来在制造业中发挥的作用将越来越大。
人工智能正在助力实现精准农业。CeresImaging公司通过无人机遥感采集农田光谱数据来监测农作物生长状况（例如营养情况、是否缺水等），经分析得出结论，帮助农民更好地掌握农作物生长情况，合理进行施肥和灌溉。农业机器人公司BlueRiverTechnology开发的LettuceBot拖拉机机器人在田间运行时，通过照相设备每分钟扫描约5000株幼苗，利用机器学习以及计算机视觉技术识别作物和杂草.如果确定植株是杂草或长势不好的作物，会利用农药喷雾杀死植物，如果机器判断两棵幼苗种植间距过小，则会拔掉一棵。通过该机器人可减少90%的化学药剂使用。无人驾驶汽车成为各巨头争相布局的人工智能领域。其利用传感器、雷达、摄像机、激光测距仪等不断对周边环境进行探测，感知路况信息，传达到驾驶系统进行分析，并结合地图信息得出行驶或者规避动作，再传达至汽车零部件，实现自动驾驶。根据麦肯锡报告，无人驾驶汽车目前在矿场、农场等一些地方已经开始商用。报告估计，全球每天开车上班的人超过10亿人次，无人驾驶汽车普及后，这些驾驶员每人每天可以节约50分钟；无人驾驶汽车成熟并普及后将大大减少交通事故，目前每年因为交通事故造成的经济损失约为2120亿美元，而无人驾驶汽车可以将这一数字降至300亿美元。
在交通治堵和预测方面，基于历史数据、实时路况信息、信号灯数据等多方面数据，通过机器学习算法，可以实现交通拥堵的提前预测，提醒管理者提前采取相应措施，并辅助进行道路合理规划设计和交通信号调整。
医疗领域，人工智能辅助诊断已开始应用。如海纳医信聚焦于医疗影像的大数据分析挖掘，通过对高发疾病影像特征的提取，利用人工智能、机器学习等算法，实现对肺癌、结肠癌、乳腺癌、高血压、糖尿病、脑梗等多种疾病的识别。
客服机器人已得到较为广泛应用。京东JIMI机器人可以为客户提供7×24小时的精准智能应答，提高用户购物体验。“智齿客服”可以自动回复85%以上的同质化问题，还可通过客户反馈等数据了解分析客户，为企业后期客户管理及经营决策提供数据支持。
未来随着技术进步和产业升级演进，人工智能与传统产业的融合将不断加深，新的应用场景将不断涌现，未来人工智能甚至将会像现在的互联网一样，广泛深入融入到经济社会的方方面面。
人工智能用途广泛
赋能企业经营管理
随着产品和服务的日新月异，客户需求也更加多变，并且越来越呈现个性化，依靠传统手段难以对大量客户进行全面细致的把握，而人工智能则能够帮助企业解决这一难题。通过人工智能客户关系管理系统，企业可以与客户间进行销售、营销和服务上的交互，系统可对海量客户资源进行深度分析、总结，向客户提供满足其个性化需求的产品、服务和解决方案，提高客户满意度和忠诚度,还可在充分分析客户需求、地域等因素基础上，以更为合理的形式投放广告、拓展市场。
助力企业舆情分析
人工智能可以科学客观地分析外界对企业的各方面评价，并作出结论辅助企业领导层决策。如日立制作所宣布，已经开发出了一套可以对企业的经营决断提供帮助的人工智能系统，这套系统可以多个主题为对象，对海量新闻报道数据进行分析，得出客观结论，并提供赞成或者反对的相关依据，供决策者在企业经营中参考，该系统有望在3年以内走向实用化。
科学优化员工管理
人工智能通过记录、分析员工的行为数据，可以辅助员工管理及提升员工工作效率。如，河北三秒软件正在研发人事管理系统，通过档案、考勤、业绩、工作实效等量化数据和行为数据分析，对员工进行行为趋向研判，进而辅助管理层的人事调整决策。日立通过安装在企业员工身上的名片型传感器，收集员工工作时间内的作息习惯与情绪表现，并借助大数据分析和人工智能进行判断后，发送信息到员工手机中，提供员工在工作中进行交流的各项建议。据称，这一解决方案大大提升了企业内员工交流的和谐度，增加了员工工作时的幸福感。目前，日立在集团内已经进行了600位员工的测试，预计2016年年底之前将会把该项测试实用化。而且该解决方案已经获得三菱东京UFJ银行、日本航空等企业的13份订单需求。
未来前景可期
技术创新取得长足进步，但仍然任重道远
技术创新是推动人工智能发展的首要驱动力，各巨头也纷纷在技术领域展开布局，谷歌、微软、IBM、Facebook、百度等巨头持续发力深度学习、神经网络等算法研究，在图片识别、机器翻译、语音识别、决策助手、生物特征识别等领域已推出了一批创新产品。人工智能准确度正在不断提高，如微软亚洲研究院在2015ImageNet计算机视觉识别挑战赛上，将图像识别系统错误率降低至3.57%，远低于2014年的6.6%，且该错误率已与人类表现不相上下。虽然人工智能技术已经有了显著进步，但仍然存在诸多局限和有待突破的瓶颈，比如人工智能需要通过大量高质量样本的学习，大部分人工智能系统只能执行单一的特定任务，当问题变化时人工智能便“抓瞎”了，因此人工智能在诸多领域还远不能挑战人类智能。未来，人工智能要从情感、行为和认知三个维度模拟人类，还有很长的路要走，需要不断优化或创新算法，并结合计算能力提升和数据积累，从目前的弱人工智能，逐渐向具有主动学习和认知能力的强人工智能方向发展。
开源成为主流，人工智能加速走向应用
近两年,为争取人工智能领域更多主导权，开源模式成为巨头们的一致选择。Facebook人工智能研究院推出一组基于开源的深度学习工具。亚马逊推出托管服务亚马逊机器学习，让开发者能够轻松使用历史数据开发并部署预测模型。谷歌开源了第二代机器学习平台TensorFlow，使用该平台的项目已经超过600个。Facebook开源了针对神经网络研究的服务器“BigSur”。百度先后开源了关键人工智能软件Warp-CTC和人工智能综合平台“百度大脑”底层的深度学习平台Paddle。开源除了促进优化人工智能算法和技术外，也加快了人工智能的应用普及。如IBM沃森开放了强大的人工智能计算能力，成为诸多创业公司的伙伴。目前，沃森生态系统包括350家公司，77000名开发人员，应用范围从医疗、工业到金融服务和零售业，并逐步走进新能源、污染防治、城市管理、交通、食品安全、社区服务等领域。
百亿级市场快速增长
人工智能得到全球空前瞩目，市场呈现快速增长态势，语音识别、机器视觉、生物识别、工业机器人、服务机器人等人工智能产品市场需求正得到不断释放。根据赛迪顾问发布的《2016中国人工智能产业演进及投资价值研究》报告，2015年全球人工智能市场规模达到1683.9亿元，预计2018年将达到2697.3亿元，复合增长率达到17.0%。国内市场方面，2015年中国人工智能市场规模达到203.9亿元，预计2018年将达到361亿元，复合增长率为21%。
产业领域群雄并起
企业融资活跃度不断提升
全球人工智能领域的企业融资日趋活跃。根据VentureScanner统计数据，近年来全球人工智能领域的投资金额已呈爆发增长态势。2014年人工智能企业融资总量首次超过10亿美元，2015年融资总量更是超过12亿美元。2016年前三个月的不完全统计显示，全球在人工智能领域的投资已经超过4亿美元，反映出资本对人工智能的兴趣正在快速增长。随着人工智能产业化应用的推进，未来投融资将随之继续增长。
巨头通过投资并购开疆拓土
近两年，谷歌、苹果、微软、IBM、英特尔、百度等巨头通过并购投资布局人工智能的热度持续升温，重点布局了机器学习、语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域。人工智能投资并购活跃度从表1和图2中可见一斑。
可见，当前人工智能正处在快速推进期，未来发展前景广阔，各大公司都在纷纷抢占前沿阵地。但是值得注意的是，人工智能作为技术要和市场紧密结合，必须要找到能够投入市场的有效切口。人工智能依托于大数据、机器视觉、语音识别等技术，企业要找准自己最适合的点进行投入。真正意义上的人工智能大规模进入实用领域，还需要等待一段时间。在这个过程当中企业需要注意到不能够浮躁的炒作概念，政府也需要形成良好的环境来应对人工智能的一系列问题。人工智能，等风来。