亊实上，人工智能并不存在一个精确的、被普遍接受的定义。在宽泛的意义上，人工智能可被定义为研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，与心理学、经济学、神经科学、生物学、工程学、统计学、语言学等众多学科存在交集。如遵从狭义的理解，人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
技术层面上，人工智能的实现主要以移动网络和传感器技术、云计算技术、神经网络技术和大数据技术的发展为基础，并在此之上形成了计算机视觉、机器学习、自然语义处理、机器人、语音识别五大核心技术。值得关注的动向是，虽然人工智能依赖硬件计算资源的快速发展而出现，但当前基于GPU的硬件计算能力已基本不构成人工智能应用的约束，在大多数情况下，软件是当前行业的主要关注点。不过，最近基于神经网络计算定制的硬件取得了显著的进展，或促进人工智能硬件与软件之间的严格耦合，是值得关注的发展方向。
人工智能实现的四大基础和所衍生的五大核心技术 | ||
必备基础 | 移动网络的发展和传感器普遍使用使得人与人、人与物之间的联系更加紧密 | |
云计算使低成本大规模并行计算变为可行，提供人工智能所需的计算能力 | ||
神经网络的不断进步使得机器学习尤其是深度学习的技术能力不断加强 | ||
大数据的积累和发展为训练人工智能的拟人化能力提供支撑 | ||
核心技术 | 计算机视觉 | 从图像中识别出物体、场景和活动 |
机器学习 | 系统无需遵照显式程序指令，依靠数据提升自身性能 | |
自然语义处理 | 计算机拥有人类般对自然文本的理解和处理能力 | |
机器人 | 将认知技术整合至如传感器等极小却高性能的硬件中 | |
语音识别 | 主要关注自动且准确的转录人类语音的一项技术 | |
与以往的计算机技术不同，人工智能不仅给予机器记忆和计算能力，而且赋予了其自主的推理能力和感知能力。更为极端的，如人工智能获得快速的自我进化能力，有朝一日甚至可能超越并取代人类，‚奇点届时将降临。毋庸置疑的是，作为一项革命性的技术，人工智能赋予机器近乎于人类的智能，这将深刻变革未来的经济和社会形态。即使在当前，人工智能已渗透至金融、医疗、攼府、制造、商业分析与决策等部分领域当中，正在助推相关产业提升放率或变革运行模式。
随着人工智能产业日益得到关注，相关领域的投资随之迅猛上涨。自2014年起，全球人工智能领域投资步入快速上涨通道，2015及2016上半年分别达到近60亿美元与40亿美元，加速上涨趋势依然明显。中国大陆方面，2014年人工智能投资额2.56亿美元相比2013年实现翻番，与全球增速基本一致；但2015年起，大陆人工智能投资金额实现跳跃式增长，迅速增至8.15亿美元，增速在200%以上；根据2016上半年6亿美元的投资金额判断，中国大陆投资仍将以30-40%的同比增速继续增长。单笔投资方面，无论全球范围还是中国大陆，2014年后均明显呈现上升趋势。
以全球人工智能领域的并购情况观察，2011年开始，全球被收购人工智能企业数量一路上升，并且于2015年出现明显的跳升；如以2016前三季度并购数量作为基准，假定各个季度均匀分布，则全年全球被收购人工智能企业数量将达到110家左右，同比增速将于2015年相访，未出现减速迹象。我们猜测，并购企业数量的迅速上升可能部分的反映了某些人工智能技术已趋于成熟，大型企业通过并购进入市场或整合标的预示着人工智能技术将加速推广应用。考虑到中国近两年来人工智能领域投资出现爆发式增长，预计后续与此相关的并购活动将逐步增加，或存在投资机会。
本文采编：CY327
