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大数据支撑人工智能发展 应用爆发将迎拐点

随着大数据等技术发展，人工智能应用令人瞩目。有专家认为 ，这是20年来全球最重要的科技
，并将成为工业机器人、无人机 、无人驾驶等新兴产业的重要基础 。

人工智能应用爆发

记者从微软亚洲互联网工程研究院获悉，微软人工智能机器人“小冰”即将登陆屏幕 ，成为上海广播电视台东方卫视早间一档新闻直播节目的“主持人 ”
。

人工智能已成为当今学术界
、产业界
，甚至是社会上火热的话题。全球科技领域预言家、《失控》作者凯文.凯利日前表示，未来20年全球最重要的技术是人工智能 。

华安证券认为 ，“互联网+
”概念中
，随着人工智能技术的发展，可以看到利用互联网技术与人工智能自动化技术的深度融合将成为新的高精尖科技领域
。

微软亚洲互联网工程研究院院长王永东坦言 ，人工智能发展一开始发展缓慢，但这一两年随着互联网发展
，积累了许多数据，让普通用户贡献数据成为可能 ，以大数据和云计算的基础
，对人工智能的发展起到极大促进作用，将从前以算法为主的模式发展到“算法+大数据”结合的发展模式。搜索引擎和大数据技术是人工智能发展的基础 。

投资大幅增加

发达国家已充分认识到人工智能的战略意义 ，纷纷从国家层面加大投入。比如
，美国国防部 、欧盟在近年以资金或项目的方式支持人工智能技术的发展
。

外国科技巨头也加速在人工智能领域的投资和研发。有资料显示，截至2014年4月 ，谷歌已斥巨资收购了包括波士顿动力公司在内的多家机器人公司
，还不惜重金收购代表人工智能发展方向的深度学习神经网络技术公司 。脸书在2013年底宣布成立新的人工智能实验室，宣称要给人工智能带来重大突破 ，15亿用户所产生的数据和搜索技术成为其发展人工智能的基础
。微软也是较早研究人工智能的企业
，除了布局深度学习之外，微软还在软件层面加强了人工智能的应用和基础研究 ，并基于必应搜索技术以Windows10为入口直接推出了面向公众的人工智能产品小冰和小娜。

微软亚洲互联网工程研究院资深总监
、“小冰 ”项目负责人李笛直言，人工智能投入巨大
，微软进行了大量技术积累，未来将会提供人工智能的基础服务 ，再接入上下游相对应的垂直行业
，形成一种新的行业或矩阵 。

特斯拉CEO伊隆.马斯克最近宣布，将和多位硅谷投资人发起OpenAI人工智能项目 ，该项目获得了10亿美元投资
。

发展迎拐点

我国科技企业在人工智能领域的研发和人才等方面的投入不断加大
，人工智能领域的技术储备和积累与先进国家企业的差距不断缩小。据百度介绍，其已建成全球最大的深度神经网络 ，包含200亿个参数
，在人工智能多个应用领域达到世界领先水平 。

业内人士和专家认为，人工智能技术将极大提升和扩展人类的能力边界 ，对促进技术创新、提升国家竞争优势
，乃至推动人类社会发展产生深远影响
。当前，人工智能技术的发展已迎来拐点。

从宏观层面看 ，由于人工智能技术与互联网密切相关，而互联网的“泛在化”使其正在渗透进生产生活的各个角落
，因此人工智能技术对于人类社会的影响将是全面而深远的 。无论是机器人 、无人飞机，还是其他智能设备 ，都需有强大的人工智能系统作为核心技术支撑
。

从微观层面看
，人工智能有着改变操作系统
、互联网入口乃至各种传统产品的潜能。微软全球副总裁陆奇说，通过听觉和基于大数据和用户个性化研究 ，将极大提升用户体验和获取信息的方式 。比如
，作为操作系统层面上的人工智能，微软人工智能助手“小冰
”背后不仅可以连接整个互联网的大数据 ，更能将来自合作伙伴的信息、服务和产品囊括其中
，实现人工智能入口的价值。

未来人工智能的商业化潜力巨大
。陆奇认为，从商业角度看人工智能的发展具有颠覆性 ，很多商业模式和新的需求行为将随之形成。同时
，人工智能也是具有显著产业溢出效应的基础性技术，能够推动多个领域的变革和跨越式发展 。

百度公司CEO李彦宏认为 ，人工智能可以加速发现医治疾病的新疗法，降低新药研发成本
，促进医疗产业的创新；可带动工业机器人 、无人驾驶汽车等新兴产业的发展，将成为新一轮工业革命的推动器
。

“目前 ，可说是介入人工智能的较好时机。”李笛说
，“人工智能投入巨大，需要深入的积累 ，未来人工智能可能会形成产业链
，但现在还处于雏形 。 ”

李彦宏建议，国家需将传统“相马模式
”的科研机制 ，转变为“赛马模式”的市场机制
，吸引相关各方的广泛参与
。

同时，尽快搭建人工智能基础资源和公共服务平台 ，支撑各计划参与方的数据调用、模型调试和应用开发
，高效对接全社会的智力
、数据、技术和计算资源，依托统一平台实现资源共享 ，促进研发创新。

人工智能的商业化之路:前景和瓶颈有哪些

是未来发展趋势，随着竞争加剧
，人工智能商业化应用持续落地，产业化进程不断加快 ，家居 、汽车
、身份识别等场景沦为主战场 。

人工智能是当前毫无争议的最大热点和前沿技术
，与人类生活生产息息相关，可应用范围极广 ，如机器人、自动驾驶 、智慧医疗
、网络安全等领域
。这些领域市场规模一旦做大
，级别至少都在千亿，可见人工智能前景之广阔。

总的来说 ，人工智能发展渐入佳境
，资本热度只增不减 。据前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》统计，截至2016年11月 ，全球1485家人工智能公司总融资金额高达89亿美元
，远远超过2015年全年全球人工智能23.88亿美元的融资总额，未来有望维持强劲增势
。

据《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示 ，人工智能商业化难的第一个瓶颈来自于数据。而第二个瓶颈则在于更多应用场景的挖掘与构建 。业内人士分析说，一些人工智能应用确实起到了代替人类工作的作用
，有些甚至已高于人类的工作效率。

人工智能概念近几年开始面向大众普及，但是距离全面的应用仍较远
。围绕人的行为轨迹 ，如可穿戴、车载 、家居等应用场景
，打造面向大众的，有自主品牌的软硬结合的AI产品 ，并形成一定的规模
，将是目前人工智能从技术到产品，并实现商业化的靠谱之路。

此外 ，第三个瓶颈主要是技术研发水平 。人工智能技术研发水平能满足部分商业化发展的需求
，但存在极大的拓展深化和发展空间
。

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