5月10日, 特朗普政府在“美国产业人工智能”峰会上表示，将允许人工智能在美国的不设限制的“自由发展”，以保证美国在人工智能领域的领先地位。

与此同时，法国、印度相继宣布国家层面人工智能的战略部署。

而早在2017年，人工智能已列入我国政府工作报告，成为国家战略性新兴产业发展规划的重点之一。5月，第一批中小学人工智能课程开展试点，人工智能人才梯队逐渐成型。

人工智能，似乎有那么一点成为兵家必争之地的意思。

人工智能不是一个新名词。

从ALPHAGO和柯洁的世纪围棋大战，到支付宝的刷脸支付；从无人机的航拍勘探到无人驾驶车辆的正式上路。人工智能的应用逐渐涉及到日常生活的方方面面。

自从1956年人工智能的概念在美国达特茅斯得以确立，至今为止，人工智能正在经历其发展历程上的第三次浪潮。

人工智能“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”。

换而言之，人工智能最终的目的，是让机器代替人类，去辅助或者完成人类能够完成的事情。

人工智能核心产业链被大众所为熟知的领域，如无人机、智慧机器人等大多属于产业链中的应用层面。但是人工智能的核心产业链，即人工智能行业的可投资领域，不仅仅局限于应用层面。

每一个层面的每一个板块，都具有蓬勃发展的前景。

资料来源：中国电子学会

以基础层的智能芯片为例，作为人工智能的核心， 智能芯片成为各大科技巨头布局的重点领域。英特尔、英伟达等传统芯片巨头携手谷歌、微软、高通等公司占据智能芯片的半壁江山。

近日，谷歌在第二届I/O大会上震撼发布了第三代深度学习芯片TPU。但值得注意的是，由于智能芯片的技术和标准仍处于探索阶段，中国企业仍然具有弯道超车的机会。

5月3日，中国寒武纪发布了首款AI云端芯片和第三代终端处理器。而中美贸易战的打响，不仅仅对我国芯片行业带来深远影响，更会全方位的加快我国智能芯片的自主创新和研发。

从苹果手机的siri 到微软的“小冰“，语音识别技术被广泛应用于医疗、教育、互联网、电子信息、办公等行业。值得一提的是，尽管语音识别有较高的技术壁垒，但鉴于各国使用语言的不同，科大讯飞拥有世界领先的中文语音识别技术。

近日，这位中国语音识别界的老大，拟定增募集36亿的资金加码人工智能。

随着图片识别技术和云计算的发展，安防系统也将从被动式防御转型为预警式智能防御。智能公安管理系统、智能交通管理系统、智能楼宇管理系统在以更高效、更精确、更广泛的方向不断发展。

4月，海康威视与上海交警联合创立“智瞳”图像创新应用联合实验室，联合打造道路图像运用、交通人脸识别等实战运用体系。

预计2020年，智能安防将占比我国人工智能应用层产业规模的16%。

资料来源：中国电子学会，钜派研究院

2017年，全球人工智能核心产业超过了370亿美元的规模，而中国人工智能核心产业规模占比超过了15%。

得益于移动互联网、大数据、和云计算的不断发展，人工智能将会随着可收集数据质量和数量的不断提升，加快其技术的革新和商业运营模式的发展。预计2020年，全球人工智能核心产业将达到1300亿美元的规模。

资料来源：中国电子学会，钜派研究院

预计2020年，我国人工智能核心产业将突破220亿美元的规模。

资料来源：中国电子学会，钜派研究院

据美国技术研究公司Venture Scanner的调查报告显示，截至到2017年12月，全球范围内总计2075家与人工智能技术有关公司的融资总额达到65亿美元。而这一数据，与2012年相比，增长了足足10倍。

人工智能领域已然成为股权投资的一大“金矿”。

资料来源：中国电子学会，钜派研究院

不可否认，国外的FAMGA (Facebook,、亚马逊、微软、谷歌和苹果) 以及国内的BAT （百度、阿里、腾讯）凭借着强大的技术和资本支持，处于人工智能产业发展的最前沿。

但是，全球数千家人工智能的初创企业正在蓄势待发。 与科技巨头相比，初创企业的竞争力在于对人工智能的细分领域，结合自身的特点，进行深入的研究、探索和相应的产品开发。

截至2017年底，我国人工智能企业达2000余家，企业数量排名全球第二。A股上市公司仅为35家。从资本布局而言，我国人工智能领域的股权投资依然具有丰富的选择标的。

2016年8月，丰厚资本以股权转让的方式退出了于2014年12月投资的迈吉客科技（北京）有限公司（appMagics），获得了4.0的账面回报倍数。

5月3日，优必选正式宣布完成8.2亿美元的C轮融资，创造了目前为止人工智能领域全球单轮融资的最高纪录。

根据Gartner 2017年发布的技术成熟度曲线预测，人工智能在未来的10年内将成为最具颠覆性的技术，无处不在的“AI+”将会成为主流。

在技术引领新经济的时代，人工智能是否能够取代人口红利和移动互联网技术红利，成为新一轮经济的引导者？

人工智能将成为未来的科技主流，而其产业链资本布局早已风起云涌。钜派研究院会对此进行持续跟踪和深度研究，敬请期待。

诸如“AI医生”、“AI诊断”以及“人工智能将最终成为人类的医生”之类的头条新闻或多或少使人们相信，人工智能不久后将真正取代人类医生，但专家表示，事实上AI与人类医生将形成一种合作关系，并非完全取代：患者很快就会发现，临床医生将与人工智能携手，共同为他们提供服务。

在医学界，人工智能的前景毫不悲观。但许多人表示，针对AI的炒作尚未在真实的临床环境中得以实现。对于人工智能服务将如何产生巨大影响，各界人士的看法褒贬不一。目前，尚不清楚人工智能能否改善患者的生活，对于硅谷企业、医疗保健组织和保险公司等期望达到的最低目标也不得而知。

斯坦福大学生物医学信息学研究中心的研究科学家Kenneth Jung表示：“如果盲目地信任这个模型，只会被泼凉水。因为模型会告诉我们，这个患有哮喘的孩子得了肺炎，但我们不需要担心，开一些抗生素给他，然后送他回家就行了。”深度学习预测在首次遇到异常的数据点(例如特殊的医疗病例)，或者在学习无法良好普遍适用的特定数据集中时，也会出现谬误。

在应用于海量数据集时，AI预测的表现最佳。例如，由于可以访问大量人群和患者数据，中国在训练AI系统方面具有优势。2月，《Nature Medicine》杂志发表了一项由中国广州和圣地亚哥研究人员展开的研究。该研究基于超过56.7万名儿童的电子健康记录，可以诊断出许多常见的儿童疾病。

哈佛大学法学教授、精准医学、人工智能和法律项目负责人I. Glenn Cohen表示，所有的预防措施在整个人工智能开发和部署过程中必不可少。整个过程可能涉及验证AI预测的准确性和透明度。在数据收集过程中，研究人员还需要保护患者隐私，并且需要经过患者同意方可利用患者数据进行AI训练。

或许，要实现医疗保健的民主化，这类人工智能系统并不需要达到登峰造极的程度，只需使当前的医疗标准惠及医疗欠缺的地区。尽管如此，目前大多数AI应用都致力于提高现有的医疗标准，而非推广实惠的医疗保健。Cohen表示：“实现现有医疗服务民主化，将比在许多其他领域民主化的效果更显著、影响更强烈。”

实际上，仍有另一个提高健康护理质量的AI机遇，与此同时，将大多数医疗诊断的主动权掌握在医生手中。斯克里普斯研究转化研究所的主任和创始人Eric Topol在其2019年出版的《Deep Medicine》一书中谈到，可以创造出像Siri一样的AI医疗助手，产生医生与患者之间的互动、记录电子病历，并提醒医生询问患者相关过往病史。

AI助手听起来可能不如AI医生令人兴奋，但前者可以让医生腾出更多时间陪伴患者并提高整体护理质量。尤其是家庭医生，他们经常花费一半以上的工作时间将数据输入电子健康记录。这一点是身体和情绪倦怠的主要原因，甚至可能导致包括患者死亡在内的严重后果。

讽刺的是，电子健康记录本应通过降低患者信息的获取来改善医疗保健和降低成本。但Topol与其他许多专家指出，电子健康记录是当前AI医疗保健的大肆炒作。电子健康记录的应用已在数百家私营供应商中创建了拼凑系统，成功分离了患者数据并隔绝了医生和患者的访问。若以史为鉴，许多科技公司和医疗保健组织或许会用类似的方式为自己的AI系统建立医疗数据库。

Komarneni表示，使用汇总和排列不同来源医疗专业知识的集合智能系统或许是这个问题的解决方法之一。Komarneni正与Human Dx合作试验这种方法。在美国医学协会(American Medical Association)等主要医疗机构的支持下，Human Dx建立了一个在线平台，为特定医疗案例的数千名医生提供众包建议。Komarneni希望这样的平台有朝一日也能真正获得许多不同AI服务的诊断建议。Komarneni说：“就像未来各个不同领域的专业人员可能会看到你的病例一样，AI完全有可能做到这一点。”

Topol表示，当医生等待AI助手时，诸如HumanDx这样的众包项目“肯定会改善诊断环境，甚至可以改善治疗建议。”2018年，他在一个名为Medscape Consult的平台上合著了一篇论文。该论文的结论写道，集体人类智能可能是AI医学的“竞争或补充策略”。

但是，如果AI服务通过所有测试和现实检查，就很可能成为人类重塑现代医疗保健的重要合作伙伴。“有些事情机器永远无法完成，也有些事情人类永远做不到，”Topol说。“所以，当我们把两者合二为一时，就可能释放出巨大的能量。”

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人工智能(AI)是物联网及工业4.0发展的核心。尤其，当特斯拉(Tesla)推出电动车及苹果(Apple)发表新机iPhoneX推出FaceID之后，让市场体验到AI芯片的无限商机。同时，AI应用接受度越高的国家，将对其GDP产生贡献愈大，目前来看，未来AI发展有八大新趋势：

趋势一：AI于各行业垂直领域应用具有巨大的潜力

人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务。

当然人工智能市场要起来也受到IT基础设施完善、智能手机及智能穿戴式设备的普及。其中，以自然语言处理（NLP）应用市场占AI市场很大部分。随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长，还有：汽车信息通讯娱乐系统、AI及支持AI的智能手机等领域。

趋势二：AI导入医疗保健行业维持高速成长

由于医疗保健行业大量使用大数据及人工智能，进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。此外AI还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推广和销售开发。人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长，预计从2016年的6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68％。

趋势三：AI取代屏幕成为新UI/UX接口

过去从PC到手机时代以来，用户接口都是透过屏幕或键盘来互动。随着智能喇叭(SmartSpeaker)、虚拟/增强现实(VR/AR)与自动驾驶车系统陆续进入人类生活环境，加速在不需要屏幕的情况下，人们也能够很轻松自在与运算系统沟通。这表示着人工智能透过自然语言处理与机器学习让技术变得更为直观，也变得较易操控，未来将可以取代屏幕在用户接口与用户体验的地位。人工智能除了在企业后端扮演重要角色外，在技术接口也可承担更复杂角色。例如：使用视觉图形的自动驾驶车，透过人工神经网络以实现实时翻译，也就是说，人工智能让接口变得更为简单且更有智能，也因此设定了未来互动的高标准模式。

趋势四：未来手机芯片一定内建AI运算核心

现阶段主流的ARM架构处理器速度不够快，若要进行大量的图像运算仍嫌不足，所以未来的手机芯片一定会内建AI运算核心。正如，苹果将3D感测技术带入iPhone之后，Android阵营智能手机将在明年(2017)跟进导入3D感测相关应用。

趋势五：AI芯片关键在于成功整合软硬件

AI芯片的核心是半导体及算法。AI硬件主要是要求更快指令周期与低功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神经元芯片，且须与深度学习算法相结合，而成功相结合的关键在于先进的封装技术。总体来说GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬件选择就看产品供货商的需求考虑而定。例如，苹果的FaceID脸部辨识就是3D深度感测芯片加上神经引擎运算功能，整合高达8个组件进行分析，分别是红外线镜头、泛光感应组件、距离传感器、环境光传感器、前端相机、点阵投影器、喇叭与麦克风。苹果强调用户的生物识别数据，包含：指纹或脸部辨识都以加密形式储存在iPhone内部，所以不易被窃取。

趋势六：AI自主学习是终极目标

AI“大脑”变聪明是分阶段进行，从机器学习进化到深度学习，再进化至自主学习。目前，仍处于机器学习及深度学习的阶段，若要达到自主学习需要解决四大关键问题。首先，是为自主机器打造一个AI平台；还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境，必须符合物理法则，碰撞，压力，效果都要与现实世界一样；然后再将AI的“大脑”放到自主机器的框架中；最后建立虚拟世界入口(VR)。目前，NVIDIA推出自主机器处理器Xavier，就在为自主机器的商用和普及做准备工作。

趋势七：最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来

未来，还会推出许多专门的领域所需的超强性能的处理器，但是CPU是通用于各种设备，什么场景都可以适用。所以，最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来。例如，NVIDIA推出CUDA计算架构，将专用功能ASIC与通用编程模型相结合，使开发人员实现多种算法。

趋势八：AR成为AI的眼睛，两者是互补、不可或缺

未来的AI需要AR，未来的AR也需要AI，可以将AR比喻成AI的眼睛。为了学习而创造的在虚拟世界，本身就是虚拟现实。还有，如果要让人进入到虚拟环境去对进行训练，还需要更多其它的技术。

展望未来，随着AI、物联网、VR/AR、5G等技术成熟，将带动新一波半导体产业的30年荣景，包括：内存、中央处理器、通讯与传感器四大芯片，各种新产品应用芯片需求不断增加，以中国在半导体的庞大市场优势绝对在全球可扮演关键的角色！

01 人工智能的基本概念和发展历程

1. 人工智能学科的起源

2. 人工智能的基本概念

研究目的:探寻智能本质，研制出具有类人智能的智能机器

研究内容:能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统

会看:图像识别、文字识别、车牌识别

会听:语音识别、说话人识别、机器翻译

会说:语音合成、人机对话

会行动:机器人、自动驾驶汽车、无人机

会思考:人机对弈、定理证明、医疗诊断

会学习:机器学习、知识表示

3. 人工智能的发展历程

4. 人工智能发展历程的重要启示

尊重发展规律是推动科技健康发展的前提

基础研究是科技可持续发展的基石

应用需求是科技创新的不竭之源

学科交叉是创新突破的”捷径”

宽容失败应是支持创新的题中应有之义

02 人工智能的发展现状

人工智能60余年的发展道路虽然起伏曲折，但成就可谓硕果累累。无论是基础理论创新、关健技术突破，还是规模产业应用，都是精彩纷呈，使我们每一天都享受着这门学科带来的便利。

人工智能因其十分广阔的应用前景和重大的战略意义，近年来日益得到社会各界的高度关注。

1. 专用人工智能取得突破性进展

面向特定领域的人工智能(即专用人工智能)由于应用背景需求明确、领域知识积累深厚、建模计算简单可行，因此形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。

专用人工智能成功应用↓

2. 统计学习成为人工智能走向实用的理论基础

通过奖惩机制构建智能体与环境的交互与行为策略，能够与深度学习相结合在策略类问题上达到实用。

构建生成器模型与判别器模型，通过相互博弈，达到生成器与判别器性能的协同提升。

3. 产业史:新老IT巨头抢滩布局IT生态

人工智能创新创业如火如荼:

2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。

4. "智能+"成为人工智能应用的创新范式

"智能＋X"应用范式日趋成熟，AI向各行各业快速渗透融合进而重塑整个社会发展，这是人工智能驱动第四次技术革命的最主要表现方式。

5. 世界各国人工智能竞争白热化

6. 人工智能的社会影响得到广泛关注

7. 人工智能领域的误解和炒作普遍存在

专用人工智能≠通用人工智能

8. 人工智能总体发展水平仍处于起步阶段

通用人工智能研究与应用依然任重道远。

现有人工智能的局限性:

9. 人工智能发展的瓶颈问题

10.人工智能的未来发展趋势

03 人工智能有望引领新一轮科技革命

人工智能将是未来十年最具变革性的技术，无处不在的人工智能将成为趋势。

1. 从专用智能到通用智能

如何实现从专用智能到通用智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的挑战问题。

2. 从机器智能到人机混合智能

人工智能(或机器智能)和人类智能各有所长．因此需要取长补短，融合多种智能模式的智能技术将在未来有广阔的应用前景。"人＋机器"的组合将是人工智能研究的主流方向，"人机共存"将是人类社会的新常态。

3. 从"人工+智能"到自主智能系统

4. 学科交叉将成为人工智能创新源泉

5. 人工智能产业将蓬勃发展

6. 人工智能的法律法规将更为健全

7. 人工智能将成为更多国家的战略选择

8. 人工智能教育将会全面普及

人工智能经过60多年的发展已取得了重大进展，但总体上还处于初级阶段。

人工智能既具有巨大的理论与技术创新空间，也具有广阔的应用前景。

高科技本身没有天使和魔鬼之分，人工智能亦是如此。人工智能这把双刃剑是天使还是魔鬼取决于人类自身。

我们应未雨绸缪，形成合力，确保人工智能的正面效应，确保人工智能造福于人类。

11月25日，模式识别与人工智能学科前沿研讨会在自动化所召开。会上，谭铁牛院士做“人工智能新动态”报告，回顾了近代以来历次科技革命及其广泛影响，并根据科学技术发展的客观规律解释了当前人工智能备受关注的深层原因。报告深入分析了其当前存在的局限性和面临的瓶颈问题，整理并列举了2017年人工智能的十件大事，全方位、多维度展示了人工智能所取得的最新进展。基于对这些事件的深入分析，报告总结了人工智能未来的发展趋势和值得关注的研究方向。

在科学研究中，从方法论上来讲都应先见森林，再见树木。为了更好地带领大家认识人工智能的发展趋势，报告回顾了近代世界科技发展的历史进程，主要包括从16世纪到现在，世界上发生的两次科学革命与三次技术革命。

报告指出，这五次科技革命对人类文明进程带来了根本性的变革，也影响了整个国际格局的调整，伴随着大国兴衰。过去的五次科技革命，我们国家都没有占据主导地位甚至严重缺席，因此我们国家的GDP从曾经占全球的三分之一以上下滑到新中国建立前仅占全球大约百分之几，我们应该从这惨痛的经历中吸取教训。

最近的一次科技革命是一次技术革命，其开始于上世纪四十年代，以1946年计算机的出现为标志，距今已有六十多年。这六七十年中科学技术没有大的突破与进展，没有取得能够与上个世纪上半叶相提并论的科学与技术成果，谭老师将这段时间称为科技革命的空窗期。

报告认为，科学沉寂了大概60多年，新一轮的科技革命正处于孕育过程中并且已经曙光可见。新一轮的科技革命会是一次技术革命，而且人工智能有望引领这一轮新的技术革命。以1776年蒸汽机的发明为标志的第一次科技革命解放了人类的体力，使人类社会发展进入第一次重大飞跃，其为第一次机器革命。现在以人工智能为代表的第二次机器革命，以及以其为主要核心技术驱动的新一轮技术革命和产业变革将极大的拓展人的脑力，成为人类社会发展进程的又一次重大飞跃。相比较而言，脑力的拓展比体力的拓展更为重要。

报告还回顾了人工智能60多年的发展过程，并指出应该从曲折的发展过程中吸取教训，不要给人工智能设置不切实际的过高目标，尤其是在人工智能特别火爆的时候。报告指出，这两年人工智能有些过火，应降降温，回归理性。