自 20 世紀 50 年代「有思想的機器」誕生以來，軟件開發人員一直在試圖教會計算機如何像人類一樣思考。然而，在接下來的幾十年里，人工智能（AI）的發展速度并沒有快速增長。相關技術的研究也通常伴隨著停滯和挫折，因為開發成本過高，也缺乏足夠的數據量來支持人工智能算法。

　　然而，在過去十年中，計算能力大幅提升，深度學習算法不斷提高，機器學習變得更加強大，與此同時數據量的急劇增長也大大推動了這些算法的發展，人工智能從此進入了加速增長的新階段。經過了 60 多年，人工智能的發展已接近臨界點，完全具備實現大規模商用的潛力。

　　在中國，人工智能也插上了騰飛的翅膀。「百度大腦」就是其中一個推動因素。這是一家百度建立的研發平臺供第三方來開發人工智能應用，投資于無人駕駛汽車的研究，以及提供給蓬勃興起關注于機器學習應用及相關商業模式創業公司的利用。

　　然而，我們最新的一項研究表明，人工智能的迅速發展可能更有利于科技板塊，因為這一行業具有相關的人才、技術和資金，更易于推動人工智能的發展和普及。相比之下，中國的傳統行業還沒準備好利用人工智能技術，大多還沒把其視作戰略重點。

　　關鍵術語

　　人工智能是有關計算機系統的理論和發展，這類計算機系統能夠代替人類智能執行一般由后者執行的任務，比如視覺感知、語音識別、決策和語言轉換。

　　機器學習也是一種人工智能，可以不通過明確的編程就能讓計算機獲得學習的能力。機器學習專注于開發能自學的計算機程序，遇到新數據時，這些程序能夠自我成長并做出改變。

　　深度學習是人工智能的一項功能，主要通過模仿人腦的工作模式進行數據處理并生成供決策用的模式。深度學習是人工智能中機器學習的一個子集。深度學習具備的網絡能夠向無結構或無標簽的數據學習，而無需任何監督。

　　為了更好地了解人工智能對中國傳統行業的潛在影響，我們最近對80家公司展開了一項調查。其中60 家處于傳統行業，如零售、重工業和建筑業。另外，調查對象還包括 20 位人工智能專家，他們來自中國領先的互聯網公司，其中包括幾家初創公司。調查對象覆蓋各行各業，具有一定代表性，包括金融、醫療保健、零售、消費品、科技、媒體和電信。

　　有一點大部分受訪者都認同，那就是人工智能會成為其所在行業的一股顛覆性力量。盡管變化的步伐可能因行業不同而有所差別，但 90％的受訪者都認為，人工智能會從根本上改變自己的行業。在問到人工智能會怎樣產生影響時，受訪者提出了 100 多種潛在方式，從提高運營效率的應用程序開發，到全新的產品和服務開發，不一而足。

　　盡管人工智能帶來了一線曙光，但我們的研究表明，傳統行業公司仍在掙扎，猶豫該如何對這一技術進行投資。超過 40％的調查受訪者表示，所在公司的 CEO 并沒有將人工智能作為戰略重點，60％以上的人認為，所在公司在過去一年中，人工智能戰略并沒有取得令人滿意的進展。

　　在調查中，大多數高管指出，人才匱乏是制定具體人工智能戰略的主要障礙。事實上，中國只有不到 25％的人工智能從業者擁有超過 10 年的行業經驗，而在美國這一比例也只有 50％。一名首席技術官表示，開設機器學習相關專業的中國高等院校屈指可數。即便是有此專業，大多數學生也開發不出現實生活中能真正運用的應用程序。

　　鑒于以上種種挑戰，傳統行業的受訪者認為，要在這一領域取得成功，前景不容樂觀：84％的受訪者表示，人工智能最大的贏家可能是互聯網公司和創業公司，而不是現在的行業領軍者。

　　人工智能到了爆發的臨界點

　　在技術突破和應用機會不斷擴展的雙重推動下，人工智能走到了大規模應用的臨界點。四大趨勢表明，人工智能將給各行各業帶來顛覆性的變革：

　　1. 領先的半導體廠商及 CPU 和 GPU 企業均將人工智能視作核心目標，斥巨資投入大量處理技術，為人工智能及機器學習打下基礎。

　　2. 開源人工智能平臺的數量及規模持續激增，開發人員可以自由利用編程界面，使用各類工具、算法以及訓練數據，建立人工智能功能。

　　3. 數據資源的規模及種類也大幅增加，意味著可以對機器進行訓練，從而使其做出更快更好地決策。

　　4. 高科技巨頭以及風投機構對致力于「人工智能跨行業創新應用」的初創公司趨之若鶩。從 2010 年到 2014 年，人工智能初創公司的風險投資額增加了 20 倍以上。

　　我們對這種歷史性轉折并不陌生。當技術創新與市場力量匯聚在一起時，便會創造出足以扭轉整個行業局勢的產品。2007 年蘋果手機 iPhone 的發布就是這樣一個歷史時刻。當觸摸屏的成熟技術與移動電話的日益普及交織在一起時，便產生了足以改變整個行業領域的新產品。

　　雖然確切的時間仍無法預測，但人工智能似乎已走到了類似的爆發性歷史轉折點。人工智能的重大技術進步創造了大量機會，將催生出改變游戲規則的產品和服務。其中一項關鍵的應用便是語音識別。自然語言處理的成功率已接近 99％（技術臨界點），全球和中國的大型科技企業正在努力推出相應的家用網絡設備，如具備語音輸入技術的路由器。

　　在無人駕駛領域，關鍵技術也已接近臨界點：比如目標跟蹤算法，即用于識別車輛附近目標的算法，已達到 90％的準確率。再比如，固態激光雷達也已面市（類似于雷達，但以激光為工作光束），可用于收集車輛周圍環境的高頻數據。由于這些技術迅速進入成熟可行階段，各類大型科技公司，如谷歌、英偉達、英特爾和寶馬都在快馬加鞭，努力開發自動駕駛汽車。

　　中國將引領行業趨勢

　　盡管人工智能的發展主要受全球高科技企業的推動，中國企業也致力于在這一新興領域成為領導者。

　　例如，中國對本土半導體行業的打造主要強調發展機器學習所依賴的 CPU 和 GPU技術。百度以 96% 的準確率成為語音識別市場的領先企業，追上甚至趕超了谷歌、微軟及亞馬遜等競爭對手。預計中國的人工智能應用市場將以 50% 的增速逐年增長，遠遠超過全球市場 20% 的復合年增長率。

　　中國政府已經認定，人工智能是經濟發展新的引擎，因而投入資金開展學術研究，并為人工智能企業提供經濟獎勵。中國的互聯網巨頭將人工智能視為重點，而初創公司不斷開發各種人類智能應用，包括機器人、醫療衛生、以及無人機領域。部分中國公司（比如 NIST 的科大訊飛和 Imagenet 的?？低?/u>）在人工智能技術領域甚至超過了全球知名的競爭對手。