一、人工智能行业概述
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、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。
世界各国均十分重视对人工智能的研究。2015年以来，美国白宫科技政策办公室连续发布《为人工智能的未来做好准备》《人工智能、自动化与经济报告》和《国家人工智能研究和发展战略计划》。英国利用其科技人才优势，强调人工智能发展的实效性，缩短产学研的转换周期。德国以服务机器人为重点，加快智能机器人的研发和应用。服务机器人被列为德国联邦教研部“信息和通讯技术2020——为创新而科研”研究计划项目。联邦经济部的“工业4.0的自动化计划”包括6个机器人项目。此外，德国科学基金会资助大学开展机器人
基础理论研究。人工智能的应用领域十分广泛，包括传媒、教育、医疗、安防、农业等。人工智能是20世纪世界三大尖端科技之一，也被认为是21世纪三大尖端技术之一。探讨人工智能发展历程及其未来发展趋势，有助于我们更好地把握人工智能整体的发展脉络，促进人工智能及其相关领域研究的发展。
目前我国的人工智能技术主要集中在软件研发，在仿生学领域始终处于世界领先的水平，解决了许多人工智能发展的问题。我国人工智能技术的发展为世界人工智能的发展做出了极大的贡献，但目前我国人工智能水平仍然落后于国际先进水平。这就要求我国不断加大人工智能技术的研究力度，形成具有中国特色的人工智能技术，推动其长足发展。
二、人工智能行业现状
随着科技的发展，传统制造业，在现代化的技术面前变得毫无竞争优势，随着社会生产化程度的不断提高，高品质、高效率成为现代企业的基本要求，企业在生产过程中越来越需要具有高精度控制和智能控制的系统来操控企业的日常生产活动。由于对于智能控制系统的理解不同，智能系统的设计也具有一定的差别。智能系统具有以下的特点和优势：智能控制；能够自我的进行深入的学习行为和能力；对知识和信息具有处理、分析和表达的能力。具有对经验的积累与记忆的能力，这点非常重要，它是系统能够自我学习的基础。值得一提的是智能系统能够对自我进行修复和定期的系统升级，能够适应因生产变化所带来达到不变。截止2017年，全球人工智能（AI）企业分布呈现三足鼎立之势，主要集中在美、欧、中国等国家和地区。
资料来源：公开资料整理
从国内人工智能企业来看，有高达42%的企业应用计算机视觉相关技术，其次是语音和自然语言处理，两者占比总和43%，与计算机视觉占比相当。在目标市场行业中，人工智能+企业（融合医疗、金融、教育和安防等领域）总计占比40%，位居第一，其次是智能机器人行业、智能驾驶和无人机。与国外相比，国内企业更多关注人工智能应用环节。
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目前来看，中国人工智能产业的潜在发展力量非常大，人工智能产业正处于全球价值链的高端位置。产业主要集中在以人工智能技术：机器学习、计算视觉、自然语言处理等关键技术为核心，包括三个组成部分，涵盖数据提供和计算能力作为基本支持和生产应用。在现有成果的广泛被制造行业、教育、医疗、工业金融行业等应用,此外,技术在不断发展的技术,其在智能安防、可穿戴设备、智能手机、智能个人助手、智能驾驶、智能家居等领域也造成了非常广泛的影响。
我国人工智能行业处于爆发增长阶段,技术在垂直行业中开始渗透,公司和产品数量众多。2017年我国人工智能市场规模约216.9亿元,同比增长52.85。预计2018年将达到339亿元。预计2017-2020年的复合增速将达到48.5%,到2020年达到710亿元。
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随着人工智能技术的成熟，我国的智能家居渗透率将会快速提升，虽然仍落后于发达国家，但是在市场规模上将会十分庞大。2017年我国智能家居市场规模为908亿元，2018年我国的智能家居市场将会超过千亿规模，预计到2021年我国智能家居市场规模将达到4396亿元。
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人在车内双手和双服被占用,基于安全考虑,智能语音成了这一场景下最合适的交互方式。预计到2020年,语音交互在中国智能车载市场渗透率将超过50%。日前智能语音在车内的应用主要以车载导航为主,辅以查词、娱乐和拨打电话。当前最为现实的是把导航刚需体验做好,随着智能车载市场规模扩大,车内语音交互成为基本配置,由导航服务向其他需求扩散,以语音为入口连接各种服务,构建车联网生态。
中国智能车载市场规模稳定增长,2014年到2015年增輻最大,达到116%;预计2018年中国智能车载市场规模将达到378亿元人民币。基于安全性等因素考虑,车载端智能与手机端智能有极大的差别,语音基于其交互的自然性,被认为是未来人与车交互的主要入口路径。
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我国人工智能创投火热，人工智能企业投资事件数量和投资金额随时间上升，从2013年以后呈爆发趋势；其中2017年投资金额激增，达到582亿元，相比2016年增长了65.3%。
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三、人工智能发展的机遇与挑战
我国人工智能的机遇
国家对人工智能技术的高度重视和大力扶持，使得我的人工智能技术有着先天的政策优势和发展环境。技术方面的优势在于，我国丰富的数据资源和计算机运算速度的提高。自21世纪以来，互联网公司发展态势良好，网站和电商企业如同雨后春笋般出现。改革发展几十年来，基于我国大人口基数，数据资源量有着很优良的储备，这就为我国人工智能技术方面的数据方面提供了坚实的基础。我国的超级计算机的运算速度也为人工智能技术发展提供了运算的支撑，也为我国的人工智能技术以及产业链在世界舞台的领导地位奠定了基础。同时因我国政府的大力支持，在高校内开设了很多人工智能相关的课程，为AI领域培养了一大批专业性的人才，同时还在不断挖掘潜在的人才，从而不断壮大我国人工智能技术方面的技术专业人才队伍。从现今世界形势来看，正是将人工智能技术落地到具体产业的黄金时期，若是能够抓住这次基于，中国的人工智能技术定能处于在世界先进的地位。
我国人工智能面临的挑战
人工智能技术的快速发展，也为现阶段的中国带来一系列的挑战。一为AI人才的储备方面，还是存在严重不足的问题。与很多发达国家相比，AI技术人才的培养是相当不健全的。二是数据平台的建设方面，信息孤岛问题非常严重。人工智能技术想要取得巨大发展，必须要有大量的数据和算法改进训练作为其支撑，但就现今中国形式来看，依旧缺乏一个具有全国统一性质的人工智能技术平台，数据的碎片化和孤岛化非常的明显。三为部分领域凸显出来的社会问题。人工智能技术的不断壮大，其落地场景日益增多，定会导致部分行业的失业问题。社会竞争的不断加大，很多企业都迈向了自动化发展的轨道，这些企业中从事流水线的员工就会被企业所淘汰。所以，企业人工智能化程度越高，自动化程度就越高，失业潮也就在所难免，这就在一定程度上造成社会稳定和国家安全的失衡。
四、人工智能发展趋势
人工智能研究已步入第三次高潮期。随着人工智能的快速发展，其应用领域将进一步扩大，人类的生产方式与生活方式将发生革命性的变化。人工智能高度发达后，人机将实现和谐共处，人机边界模糊。基于智能机器所创造的巨大财富，人类将最终解放并进入共产主义社会。
（一）人工智能的应用领域将进一步扩大
现今，人工智能的实际应用领域包括：指纹识别、专家系统、自动规划、机器视觉、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、自动程序设计、机器人学、智能搜索、定理证明、博弈、智能控制、语言和图像理解、遗传编程、掌纹识别等。随着计算机科学、大数据等相关领域研究的不断深入，人工智能的应用领域将进一步扩大。人工智能在计算机领域得到了广泛重视，在机器人、政治经济决策仿真系统以及控制系统中得到了一定的应用。从广义上讲，人工智能将在金融、安防、制造业、汽车、医疗、教育、传媒、广告、法律、智能家居、农业发挥愈来愈重要的作用。
（二）人工智能将替代人类传统职业，引发人类生产方式的革命性变化
每一次技术革命都将引发人类生产方式的重大变革。第一、二次工业革命后，蒸汽机、电力极大地提高了社会生产力，人类由以农业生产方式为主转变为以工业生产方式为主，劳动人口由第一产业涌入第二产业。机械化、自动化后，农业和工业均剩下了依赖人类智力或经验的工作。由于服务业同样依赖人类的智力或经验，所以服务业难以被机器取代。然而，随着计算机科学、大数据等相关领域的发展，人工智能获得了前所未有的突破。在一定程度上，人类的智力或经验同样可以被模拟，从而打破了人类守住自己职业的最后一道防线。一些单调、重复或需要记忆或需要大量数据的行业，如服务员、会计、司机、文员、快递员、保姆等工作将率先被人工智能取代，大量人员将从第三产业退出。需要更多智力或经验的岗位，如医生、教师、律师、记者、设计师也将受到人工智能的深刻影响，可能被部分取代，人类的生产方式将面临革命性变化。
（三）人工智能将渗入到人类生活的各方面，引发人类生活方式的重大变革
农业社会中，绝大多数人生活在相对封闭的农村聚落中，交通不便，相互的沟通交流十分困难。进入工业社会，人类生产方式发生重大变化，人口开始从农村涌入城市，人类整体的城市化率不断提高。随着人工智能的高速发展，智能化产品将成为人类生活的必需品。基于物联网技术，万事万物都将被智能化。无人驾驶汽车将走进人们的日常生活，智能课堂将提高学生的学习效率以及教师的工作效率，智能化的厨房将使烹饪更加健康、有趣。总之，随着人工智能及相关领域的快速发展，人工智能的应用领域将进一步扩大，在改变人类生产方式的基础上，将促使人类生活方式发生重大变革，人类社会即将转变为智慧社会。
（四）智能机械将与人体结合，人机边界模糊
随着人工智能技术的不断发展，智能芯片体积将越来越小，功能越来越强大，万物皆可植入智能芯片以实现互联。人类身体也可植入智能芯片。例如，人造智能手臂、人造智能脏器、人造智能眼睛等，乃至人类大脑都可植入智能芯片，以帮助人类瞬间记忆，减轻学习压力。智能机器将具备与人沟通的能力，甚至具备理解能力和智力，人类社会将进入一种人机共存、和谐共处的状态。
本文采编：CY340
