人工智能(AI)是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，被認為是計算機科學(xué)的一個分支。人工智能的產(chǎn)業(yè)化進程始于上個世紀(jì)90年代，在2000年后進入加速發(fā)展時代。2006年以后，隨著算法的進步、全球數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長，以及計算能力大幅度提升，人工智能產(chǎn)業(yè)將席卷全球，人工智能的應(yīng)用產(chǎn)業(yè)化也開始爆發(fā)式增長。

人工智能作為未來全球產(chǎn)業(yè)競爭力的關(guān)鍵獲得全球各國的共識。美國總統(tǒng)特朗普2019年2月簽發(fā)了名為“維持美國在人工智能領(lǐng)域領(lǐng)先地位”的總統(tǒng)令，強調(diào)美國必須推動人工智能的技術(shù)突破，要保持美國在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢。英國秉持穩(wěn)重、冷靜的態(tài)度推進人工智能發(fā)展，更注重人工智能基礎(chǔ)性研究。

法國政府日前公布國家發(fā)展人工智能戰(zhàn)略計劃，預(yù)定在2022年以前斥資6.65億歐元，將利用法國在數(shù)學(xué)研究方面的優(yōu)良傳統(tǒng)，把人工智能發(fā)展提升到全球最高水平。日本和韓國相繼發(fā)布人工智能國家戰(zhàn)略，加快完善人工智能發(fā)展頂層設(shè)計。

從產(chǎn)業(yè)規(guī)?？矗鶕?jù)統(tǒng)計，2018年全球人工智能核心產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模超過555.7億美元，相較于2017年同比增長50.2%。賽迪研究院的數(shù)據(jù)顯示，截至2019年3月底，全球活躍人工智能企業(yè)達到5386家，其中美國為2169家、中國大陸為1189家、英國為404家、加拿大303家、印度則是169家。全球范圍內(nèi)美國與中國投資較為密集，其次為歐洲、印度、以色列。

一般而言，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層?；A(chǔ)層是整個產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)，也是高投入、高回報的產(chǎn)業(yè)，主要是研發(fā)硬件及軟件，如芯片、傳感器、數(shù)據(jù)資源、云計算平臺等，為人工智能提供數(shù)據(jù)及算力支撐。技術(shù)層和應(yīng)用層門檻稍低，是眾多創(chuàng)業(yè)企業(yè)的切入點。

美國在基礎(chǔ)層和技術(shù)層的AI企業(yè)數(shù)量約是中國的兩倍，美國的產(chǎn)業(yè)發(fā)展從底層技術(shù)開始再向上游應(yīng)用拓展，而中國則更多在應(yīng)用側(cè)進行創(chuàng)新，逐步向底層技術(shù)進行滲透。亞馬遜、谷歌、Facebook和IBM引領(lǐng)人工智能技術(shù)的發(fā)展，作為互聯(lián)網(wǎng)時代的巨頭企業(yè)，他們擁有更多的資源來收集數(shù)據(jù)，從而擁有更多的數(shù)據(jù)可供使用。

谷歌公司是第一家大規(guī)模開展人工智能研究的公司，名為“谷歌大腦”的研究項目涵蓋了機器學(xué)習(xí)、自然語言理解、機器學(xué)習(xí)算法和技術(shù)以及機器人技術(shù)等領(lǐng)域。中國的百度、科大訊飛、阿里、騰訊等企業(yè)也在人工智能領(lǐng)域大展拳腳。

在人工智能產(chǎn)品中硬件產(chǎn)品占比超過50%，計算芯片及智能傳感器比重最大。2017年全球傳感器市場為269億美元，預(yù)計2023年達到706億美元，而2023年全球人工智能芯片市場規(guī)模也將達到108億美元。目前，美國、歐洲、日本依托多年的積累，在基礎(chǔ)層占據(jù)明顯的優(yōu)勢?；裟犴f爾、博世、ABB等國際巨頭全面布局了智能傳感器，基本處于壟斷地位。在智能芯片領(lǐng)域，英偉達、高通、英特爾、德州儀器等企業(yè)一直是該領(lǐng)域的核心企業(yè)，控制著全球人工智能發(fā)展的命脈，中國的華為、地平線、寒武紀(jì)等企業(yè)在不斷追趕。

目前，全球人工智能的投融資主要集中在AI+(垂直行業(yè))、計算機視覺、數(shù)據(jù)服務(wù)和智能機器人等領(lǐng)域。中國人工智能創(chuàng)業(yè)公司所屬領(lǐng)域分布中，計算機視覺領(lǐng)域擁有最多創(chuàng)業(yè)公司，曠世科技、云從科技等企業(yè)均從這個領(lǐng)域開始發(fā)力，另外一個集中的領(lǐng)域是服務(wù)機器人，其次是語音及自然語言處理領(lǐng)域，智能醫(yī)療、機器學(xué)習(xí)、智能駕駛等也是相對比較熱門的領(lǐng)域之一。人工智能驅(qū)動經(jīng)濟向服務(wù)化、高端化方向轉(zhuǎn)型，驅(qū)動社會向靈活化、智慧化方向轉(zhuǎn)型。借助人工智能，傳統(tǒng)的商業(yè)和行業(yè)可以獲取額外的高附加值。

未來依然是中美主導(dǎo)全球人工智能的發(fā)展。算法的成熟、大規(guī)模的投入和平臺型廠商的推廣是AI場景化加速的主要原因。在互聯(lián)網(wǎng)時代，中美占據(jù)了先機，涌現(xiàn)出一批世界級的互聯(lián)網(wǎng)和IT企業(yè)，在“人工智能+”時代，這些企業(yè)依托強大的平臺運營和資源整合能力，依然是人工智能產(chǎn)業(yè)龍頭。
? ? ? ?同時，不論是機器學(xué)習(xí)、生物識別，還是自動駕駛等，都需要龐大的數(shù)據(jù)作為“訓(xùn)練”“學(xué)習(xí)”的支撐。美國在訓(xùn)練的數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)理論、芯片軟硬件水平方面全球遙遙領(lǐng)先，中國擁有全球最大的互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模、全球最大的人才儲備規(guī)模，這些條件其他國家不具備。

人工智能產(chǎn)業(yè)未來的道路布滿了崎嶇和坎坷。回顧人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程經(jīng)歷了“三起兩落”，兩次過高的預(yù)期難以得到實現(xiàn)。目前人工智能的崛起，更多基于深度學(xué)習(xí)算法的突破，特別是基礎(chǔ)技術(shù)圖像、語音和語義識別技術(shù)。人工智能正處于從“不能用”到“可以用”的技術(shù)拐點，但是距離“很好用”還有諸多瓶頸。
? ? ? ?在強人工智能尚未看到明顯希望的前提下，弱人工智能的本質(zhì)和前提是通過分析大量歷史數(shù)據(jù)，從中學(xué)習(xí)總結(jié)相應(yīng)的知識，建立相關(guān)模型對以往的數(shù)據(jù)進行解釋并預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。AI企業(yè)商業(yè)化道路還處于早期階段，從全社會看，AI在企業(yè)的滲透率偏低，過分依賴場景和數(shù)據(jù)，同時還有很多技術(shù)有待突破。