現(xiàn)在的人工智能最新發(fā)展是可以進(jìn)行學(xué)習(xí)、判斷，但由于人工智能只能在某一特定學(xué)科里面學(xué)習(xí)，無法做到全面智能化。所以，在可知的將來，人工智能只能為人類服務(wù)，暫時(shí)威脅不了人類。

中國人工智能發(fā)展水平是在世界領(lǐng)先的。從技術(shù)層面分析，中國人工智能專利申請(qǐng)數(shù)量與論文數(shù)量均居世界首位。從資本層面分析，中國人工智能企業(yè)對(duì)國外的資本均有較大的吸引力，尤其是研發(fā)能力較強(qiáng)的幾個(gè)獨(dú)角獸企業(yè)吸引到了資金額較大融資。技術(shù)和資金的支持將助力中國人工智能產(chǎn)業(yè)更好地發(fā)展。

中國是全球人工智能領(lǐng)域最活躍的國家

人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)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)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

從清華大學(xué)中國科技政策研究中心的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以看出，全球主要國家都很重視人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)性研究。1997-2017年這20年間，中國人工智能領(lǐng)域論文總量居世界第一，數(shù)量接近40萬篇，比位列第二的美國還多了將近4.2篇。

根據(jù)WIPO統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2018年中美日三國人工智能專利數(shù)量占全球人工智能專利總數(shù)的75%。中國專利數(shù)量領(lǐng)先，美國和日本，專利數(shù)量占比為37%，成為全球人工智能專利申請(qǐng)數(shù)量最領(lǐng)先的國家。

中國人工智能企業(yè)數(shù)量僅次于美國

目前，中美兩國人工智能企業(yè)數(shù)量占據(jù)全球總量的60%。根據(jù)中國信通院數(shù)據(jù)，截至2018年6月底，美國人工智能企業(yè)數(shù)量為2039家，世界排名第一；中國以1040家企業(yè)位居第二。

在人工智能基礎(chǔ)層、算法層、技術(shù)層和應(yīng)用層，國內(nèi)已經(jīng)涌現(xiàn)出一批有相當(dāng)實(shí)力的人工智能企業(yè)。如在芯片領(lǐng)域有華為海思、寒武紀(jì)科技等企業(yè)；算法和綜合領(lǐng)域有百度、騰訊、阿里；智能語音領(lǐng)域有百度、科大訊飛等企業(yè)；計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域有商湯科技、曠視科技等企業(yè)。越來越多的高科技企業(yè)廣泛涉足人工智能領(lǐng)域，并且到目前為止，中國已初步建立了完整的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈。

中國人工智能領(lǐng)域融資金額近六年來增長了近30倍

中國人工智能領(lǐng)域相關(guān)投資活躍，增長迅速。融資資金額從2013年到2018年，六年時(shí)間增長了近31倍。從2013年到2018年上半年，中國人工智能領(lǐng)域累計(jì)融資金額全球占比60%，超過美國的29%，世界排名第一。

中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢

智能物聯(lián)網(wǎng)。過去聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備是像個(gè)人電腦、手機(jī)、智能音箱這些天生智能的產(chǎn)品，而接下來，以聯(lián)想為代表的人工智能企業(yè)將通過嵌入智能的模塊、芯片或者協(xié)議等方式，讓家里的冰箱、空調(diào)，工廠里的機(jī)床，汽車、飛機(jī)引擎，以及醫(yī)院里的X光機(jī)、CT機(jī)等傳統(tǒng)設(shè)備，都能夠變成智能設(shè)備，具備實(shí)時(shí)在線、與人交互等智能化能力。"

傳統(tǒng)IT向智能基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)型。IT基礎(chǔ)架構(gòu)的智能化是各行各業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型必不可少的基礎(chǔ)設(shè)施。在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心，像服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)這些架構(gòu)是分離的，每需要做一個(gè)應(yīng)用，企業(yè)需要分別夠買服務(wù)器、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，效率非常低，硬件設(shè)備的利用率不到10%。而智能基礎(chǔ)架構(gòu)，是用軟件定義，融合、超融合的技術(shù)來構(gòu)筑的IT基礎(chǔ)架構(gòu)。

自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)將會(huì)更加突出。從根本上改變機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的一個(gè)趨勢是AutoML。它將使業(yè)務(wù)分析師和開發(fā)人員能夠發(fā)展可以解決復(fù)雜場景的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而無需經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí)模型的典型培訓(xùn)，業(yè)務(wù)分析師可以專注于業(yè)務(wù)問題，而不是迷失在工作流程中。

以上數(shù)據(jù)來源于前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《中國人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》。