人工智能未来发展趋势-人工智能未来趋势-人工趋势智能未来发展前景
人工智能技术在科技企业持续进行深度学习以及开展技术创新等推动下，正不断取得突破。金融、交通、医疗、教育、农业、制造业等场景存在应用需求，切合这些场景的商业模式也已出现，这推动了人工智能技术的快速发展。随着人工智能在移动互联网、智能家居等领域不断发展，我国的人工智能产业将持续且高速地成长。我国人工智能行业的市场规模预计在 2022 年将达到 680 亿元。未来国内人工智能行业发展的五大趋势：
一、机器学习与场景应用将迎来下一轮爆发
统计显示，到 2018 年 6 月为止。在全球人工智能领域获得投资的公司里，按平均融资额度来排名的话，五大业务依次为：机器学习（应用类）；智能机器人；计算机视觉（研发类）；机器学习（研发类）；视频内容识别等。
目前中国地区在人工智能领域获得投资最多的五大细分领域分别是：计算机视觉（研发类）；自然语言处理；私人虚拟助理；智能机器人；语音识别。从投资领域以及发展趋势来讲，未来国内人工智能行业的资本将会主要流向机器学习这个方向以及场景应用这个方向。
数据储存容量提升了，技术能力也提升了，这为机器学习的爆发提供了基础保障。机器学习是人工智能的核心技术，也是涵盖面最广的应用手段。然而，现阶段由于运算能力存在局限，通用解决方案的研发门槛也受到限制，所以基于安防、智能生活、教育和健康等场景的场景应用，就成为了大多数国内企业在人工智能领域的突破口。
二、专用领域的智能化仍是发展核心
因为 GPU（图形处理器）的计算速度每半年性能增加一倍，且基础技术平台在飞速发展，所以企业在构建人工智能神经网络方面取得了前所未有的突破。然而，由于人工智能各领域技术和算法非常复杂，在未来 20 年内，人工智能的应用仍将主要集中在人脸和图像识别、语音助手以及智能家居等专用领域。
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从上述产业链环节构成以及投资分类能够看出，优势企业的核心竞争力主要集中在特定领域的专用技术研发方面。其中，在计算机视觉领域的研发和应用已经达到了国际一流水平，在语音识别领域的研发和应用也处于国际一流水平，并且专业应用机器人的研发有望在近 10 年内迎来突破性的发展。
可以预见，在从专业领域向通用领域过渡时，自然语言处理和计算机视觉这两个方向将成为人工智能通用应用的重要突破口。在未来 20 年里，随着各专用领域差异化发展日益成熟，通用领域研发所需的技术和数据也将迎来突破。
三、产业分工日渐明晰，企业合作大于竞争
专用领域应用开发逐渐成熟，且存在差异化技术门槛，这使得国内人工智能产业将逐步分化为底层基础构建、通用场景应用以及专用应用研发这三个方向。
腾讯等企业在底层基础构建方面，依托自身的优势，为行业链条的各公司提供基础资源支持。同时，它们会将自身优势转化为通用和专业应用领域的研究，以此形成自身生态内的人工智能产业链闭环。阿里巴巴等企业在底层基础构建方面，凭借自身的数据、算法、技术和服务器优势，为行业链条的各公司提供基础资源支持。同时，它们也会把自身优势转化为通用和专业应用领域的研究，从而形成自身生态内的人工智能产业链闭环。百度等企业在底层基础构建方面，依靠自身的这些优势，为行业链条的各公司提供基础资源支持。同时，它们会将自身优势转化为通用和专业应用领域的研究，进而形成自身生态内的人工智能产业链闭环。华为等企业在底层基础构建方面，利用自身的数据、算法、技术和服务器优势，为行业链条的各公司提供基础资源支持。同时，它们会把自身优势转化为通用和专业应用领域的研究，最终形成自身生态内的人工智能产业链闭环。
在通用场景应用领域，科大讯飞、格灵深瞳、融合现实以及旷视科技这些企业，它们主要以计算机视觉和语音识别作为发展方向，进而为安防、教育以及金融等领域提供通用的解决方案。
专用应用研发集中了大部分硬件和创业企业。其中有以小米为代表的智能家居解决方案商。还有出门问问这类的差异化应用提供商。也包含了优必选这类的差异化应用提供商。
四、系统级开源将成为常态
任何一个人工智能研究分支都涉及极为庞大的代码计算。并且还有漏洞排查以及跨领域交叉的情况。所以任何一家企业都不可能在封闭环境内实现取得阶段性突破这种情况。
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可以看到的趋势是，微软等企业将人工智能视为未来核心竞争力，并且这些企业先后开放了自身的人工智能系统；雅虎等企业也将人工智能视为未来核心竞争力，同样先后开放了自身的人工智能系统。
需要明确的是，开源并非意味着核心技术和算法的全部出让。底层系统的开源能让更多企业从不同方面参与到人工智能相关领域的研发中。这为行业层面新产品的快速更新迭代以及共同尝试错误提供了一个良好且规范的共生平台。对于开放企业来说，这也保证了它们能与行业的最新前沿技术保持同步。
腾讯、阿里巴巴、百度和科大讯飞等在人工智能领域取得领先优势的企业基于此，都在不同维度和空间开放了自身的人工智能系统。并且在未来，随着专用领域应用的普及以及通用技术应用需求的增强，这种开放性还会持续不断地加大。
五、算法突破将拉开竞争差距
算法是人工智能实现的核心，它将成为未来国内人工智能行业最大的竞争门槛。比如，某公司旗下的搜索算法实验室每天都要进行 200 多次改进，目的是完成从关键字匹配到知识图谱、语义搜索的算法创新。
在未来竞争的重点——机器学习领域，监督学习、非监督学习以及增强学习这三个方面算法的竞争将会进入极为激烈的阶段。并且正是由于算法层面的突破，才使得腾讯优图、科大讯飞和格灵深瞳等企业在图像识别以及计算机视觉领域取得了突破性的进展，达到了国际一线的技术水平。
目前国内人工智能算法总体发展情况来看，工程学算法已经取得了阶段性的突破。然而，基于认知层面的算法水平却亟待提升，而这一领域正是未来竞争的核心所在。
总体而言，基础技术的成熟促使了存储容量以及机器学习等人工智能技术得以提升。然而，鉴于现阶段运算能力以及大规模 CPU 和 GPU 并行解决方案存在局限，当下国内人工智能的发展主要集中在计算机视觉、语音识别、智能生活等方向。在这个网络发达且竞争激烈的时代，创业若要赢得未来，就必须把握趋势。
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