无论是领导人出访还是企业家交流，人工智能都已是绕不开的热门词汇，人工智能的技术和产业发展日新月异。十年前，我们很难想象我们认识和不认识的人会被一张网无时无刻牢牢的连接在一起。今天，我们也很难想象天天操心的很多事将会在十年后基本上没我们什么事，甚至于人工智能指导我们生活的这些场景不以个体的喜好而转移。
人工智能一定会实用化，而中国在这方面的进展要快于美国。首先，人工智能是一个实用性技术。它并非Rocket Science。由于让人工智能变得火爆的神经网络技术在当时并不成熟，研究成员甚至于从来不提人工智能这个词，要么说自己是数据挖掘，最多说机器学习。如果没有最近几年的图像声音处理方面的需求爆发，深度学习实用化的进展不会如此之快。而图像声音处理的需求更要感谢智能手机的普及。
所有事情都是连接到一些，水到渠成自然发展起来的。但人工智能的未来不能只依赖于图像处理。人工智能如果要想持续性的发展，其实用性一定会拓展，从现在流行的图像声音处理拓展到其他复杂特征的问题中。
其次，人工智能实用性的拓展，这里特别强调了在大数据方面中美的差异。可以说没有大数据就没有人工智能。
中国和美国最大的共同特点就是人口很多，所以产生的数据量很大。但不同的是，美国的公司普遍是世界性公司，硅谷一向的理念是出生第一天就强调全球化（born to be a global company）. 但美国的移动应用的普及数不如中国，因为人口数量和移动应用的活跃度这两项指标都不如中国。但他们的数据可以通过全球其他市场来弥补。
中国的数据基本上就是国内产生，但架不住人口绝对数量巨大和高活跃度，中国大型互联网公司产生的数据规模并不比美国同行小多少。换而言之，我们局域网的体量可以和其他所有国家加到一起来媲美。
共同特点是两个国家的数据呈现几个封闭大岛周边围绕很多数据孤岛的现象。像谷歌垄断了搜索相关的数据，知道用户在 Web 上面从哪里来到哪里去。Facebook和腾讯接近垄断了社交网络，知道你关注了谁，和谁沟通了。阿里巴巴接近垄断了线上交易数据。
这些都是属于封闭的数据大岛，美国公司的特点是愿意用 API 的方式开放部分数据出去，中国大公司的特点是要么投资要么深度合作才有可能实现部分数据的开放。在这点上，微信的开放度是远远不够的，有巨大的改进空间。
但生活之中除了这些普世性的大应用，还有金融，内容，娱乐，交通，饮食等等一类的垂直大应用，也会形成很多数据孤岛。这些孤岛的数目在中国要多于美国，愿意和科技公司合作把数据交出去的概率更高 —— 一是中国的移动化更加彻底，形成的移动数据量更多；二是中国的各个垂直领域更加传统，对于移动化，智能化的需求更加迫切。
今天仍然有很多人质疑人工智能的未来。但人工智能的时代一定会来临。会在不断的质疑之中你突然回首，发现未来已来，发现生活的方方面面已经智能化和自动化。只是某些领域的到来可能会早于另外一些领域，在某些国家的到来要早于另外一些国家。
这一点上，我们作为中国人很幸运，因为人工智能在中国落地的速度可能会快于世界上任何一个角落，这给了这个领域的创业者和投资人巨大的机会。
