身處人工智慧浪潮，是否真的願意泥沙俱下？

1784年，世界上第一台「珍妮」紡織機誕生，人類開始進入工業革命的浪潮之中，隨之工業革命以後浪拍前浪之勢，將人類從以蒸汽機為代表的第一次工業革命帶入內燃機為代表的電氣化時代，隨後再捲入信息社會開啟網路計算機時代。而今以信息化為代表的第三次工業革命熱潮尚未退下餘溫，人工智慧開啟第四次工業革命正如火如荼。

人工智慧為何如此快速發展。

首先得益於海量的數據資源，互聯網的發展提供了種類豐富的大數據，提升演算法有效性。與此同時，計算技術的變革使得硬體成本指數下降。助力人工智慧再度崛起。基礎演算法和AI平台的創新減少了傳統演算法和人類手工總結的不完整性，大幅提升演算法有效性。

這一切使得人工智慧數據更加可信可靠可用。

放眼全球，人工智慧的全產業鏈初具雛形，實體經濟正在歷經鳳凰涅槃前的挑戰與洗禮。

面向垂直領域的雲和大數據服務，諸如健康運、家居雲、工業雲、語音雲、圖形識別雲、AI計算雲……，與互聯網、物聯網、智能終端實現縱向融通。從消費到生產，實體經濟正邁向數字化、網路化、智能化。

人工智慧產業熱度逐步提升，市場規模逐漸擴大。我國的人工智慧企業數量已經接近1500家，在全球畏懼第二，是全球人工智慧發展高地之一。

GPU、DSP 、FPGA、ASIC以及類腦等人工智慧晶元創新頻繁，支撐雲測，端測AI計算需求。

優勢企業如谷歌、亞馬遜、臉書加快部署機器學習，深度學習底層平台，簡歷產業實施標準，目前業內近有40個AI學習框架，生態競爭異常激烈。

在櫃內典型企業如科大訊飛、商湯科技利用技術優勢建設開放技術平台，為開發者提供AI開發環境，建設上層應用生態。

美國在基礎理論、核心平台、應用技術、優勢企業發源地仍是人工智慧核心發源地之一，德國正大力發展智能智造技術，加拿大注重人才培養，加快技術創新孵化、商業化落地，英國在學術研究、創業創新、應用技術創新異常活躍。

同樣，中國在學術研究、產業化實現和應用先行，基礎理論和核心技術快速創新努力跟進。如今，北京成為AI成才和企業聚集地，江浙依託大數據基礎和資源豐富，加速AI與傳統行業融合創新，上海產學研協同發展，形成完善的創新鏈，廣東AI創新創業發達，產業鏈完善，產業化能夠快速實現。

加快關鍵技術布局，推動我國人工智慧產業生態化發展，也需要加快完善基礎環境，資本、人力、監管「三駕馬車」，共同驅動未來人工智慧產業蓬勃發展。

變革時代，每一個都是手握船槳的弄潮兒，順流而下還是逆流而上，是否真的願意泥沙俱下?

推薦閱讀：