今年七月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》），提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。
按照《规划》，我国新一代人工智能发展的战略目标为：到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径；到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
何谓新一代“人工智能”?
那么，什么是新一代人工智能？它包括哪些方面的内容呢？
“人工智能”这一概念，最早由美国的几位科学家在1956年提出，经过60多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控的新特征。大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统成为人工智能的发展重点，受脑科学成果启发的类脑智能蓄势待发，芯片化硬件化平台化趋势更加明显，人工智能发展进入新阶段，科技界称之为“新一代人工智能”。当前，新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。
新一代人工智能技术之所以取得持续性的进步和发展，背后的重要原因在于以深度学习（Deeplearning）、海量数据等为代表的重大技术得以突破。深度学习最重要的特点，是相比于传统的机器学习的方法，更加象是一种通用的方法论。用这种方法论，结合大数据的利用，可以把不同的行业的对于一些机器智能的需求，以较低成本的用这套方法解决，然后被实用化，这个对于整个人工智能的产业发展带来非常大的改变。其次是海量数据，这些数据指的是针对一定应用场景的行业数据，例如谷歌、特斯拉等企业通过采集巨大数量的数据，然后把这些数据进行机器的智能分析，才能让机器学会更加智能的判断方式。
从2011年起，无论是产业界，还是从学术界都积极开展人工智能技术领域的研究实践，投入巨大资金收购各种各样的初创公司，及对人才成本的争夺。这里面最典型的、也是最著名的是2014年谷歌用4亿美金收购人工智能公司DeepMind，这个由戴密斯·哈萨比斯带领的团队在2016年研发出了基于“深度学习”的阿尔法狗（AlphaGo），第一次让机器在围棋竞赛中战胜了人类，也正式宣告了人工智能时代的来临。
新一代人工智能究竟有多火？
据统计，截止2016年，全球科技巨头人工智能投资已达300亿美元！人工智能投资已成为世界领先的科技公司之间的专利和知识产权的（IP）竞赛。仅2017年上半年，全球人工智能领域的投资就达36亿美元（发生企业并购40起），其中，近40%的资金流向了ArgoAI和商汤科技这两家公司。前者最近因为获得了福特公司10亿美元的投资，而从成百上千家追逐自动驾驶梦想的公司中脱颖而出，他们将负责开发整套的“虚拟驾驶员系统”，包括摄像头、雷达、光线探测和LIDAR等全套传感器，以及软件和计算平台；后者主要从事人脸识别、图像识别、视频分析、无人驾驶、医疗影像识别等各类AI应用技术的开发。
由于市场发展仍存在不确定性，因此，专业机构对应用市场规模的预测出现了巨大的差异，以2025年为时间点，低增长的预期是6.44亿美元，而高增长的预期则达到了1260亿美元。从现阶段情况来看，机器人和语音识别是两个最受欢迎的投资领域。投资者更倾向于机器学习型的机器人公司，因为基于代码的初创公司能够快速扩展出新功能，且基于软件的机器学习公司比成本更高的基于机器的机器人公司更受欢迎。语音识别技术的发展正在彻底改变着人机交互的方式，识别准确率在从97%迈进到99%的进程中，将直接进入产业爆发的黎明，也引发各大巨头和资本开始造势布局。
调查显示，在目前采用人工智能技术的用户中，有20%集中在高科技/通讯、汽车/装配和金融服务行业，最典型的应用案例包括：汽车制造商使用人工智能技术开发自动驾驶车辆并改善运营；金融服务企业更倾向于在与客户体验相关的业务中使用AI技术，以改进预测和渠道，优化自动化运营业务，发展有针对性的市场营销活动。
为此，近年来国际企业界的各大巨头纷纷加大力度，开展各项人工智能专业技术的研发。例如亚马逊对机器人和语音识别的投资；Salesforce在虚拟代理和机器学习方面的开发；宝马、特斯拉和丰田在机器人和机器学习方面投资，以用于其无人驾驶汽车项目，其中丰田计划投资10亿美元建立一个致力于机器人和无人驾驶车辆AI技术的新型研究机构等。
2016年全球人工智能领域投资状况及用户采用分析（资料来源：麦肯锡）
机器学习成为人工智能领域的投资热点（资料来源：麦肯锡）
理想与现实，到底有多远？
在火热的市场行情背后，不得不面对的一个事实是，人工智能投资迅速增长，但是商业化滞后，以亚马逊、苹果、百度和谷歌等为代表的科技巨头在人工智能各种技术上的大力投入主要还是应用在内部的R&D研究上。在这些科技公司之外，大部分采用人工智能技术的公司仍处于早期实验性阶段，很少有企业大规模地部署AI技术。在麦肯锡对3000多名高级管理者的调查中显示，许多公司的领导并不清楚人工智能能为他们做什么，也不知道如何把AI技术融入到公司中，以及如何评估对AI投资的回报。
实际上，目前的科技水平能够达到的比较接近实用化，或者说能够快速产业化的人工智能技术（或泛人工智能技术）是：机器识别——机器如何对图像和视频进行理解；语音识别——机器如何更加听懂人说的话；还有自然语言处理——一段文字性的内容，机器如何把它翻译成能够理解的结构化的内容；从中可以看到，这些技术背后主要是依赖人工智能新的算法引擎。
人工智能发展中最重要的四个因素分别是人才、数据、基础设施和半导体芯片，缺一不可。人工智能发展的同时，对企业、开发者、政府和员工提出了更高的挑战，劳动力需要学习新技能，利用AI而不是与AI竞争，吸引AI人才和投资；并且法律和监管方面的挑战也需要取得进展，否则可能会阻碍AI的发展。人工智能依赖于数字基础，通常要使用独特的数据进行训练，这意味着企业必须要加快数字化进程，如建立正确的数据生态系统，构建或采用适当的AI工具，以及适应工作流程、能力和文化。
另外，在今天要做深度计算，即上亿数据做几十亿次非常复杂的神经网络运算时，必不可少要运用强大的运算能力，包括几百块GPU进行网络的结合，这需要非常强力的深度神经网络运算平台的搭建，这也是对人工智能基础设施的要求。同时，在人工智能半导体芯片的开发过程中，要求解决三个问题：首先是处理大量的数据；其次是构建用于并行处理的互连；第三是降低功率损耗。目前解决方案仍然很少，芯片包括CPU、GPU、FPGA和DSP等各种组合，在英特尔、谷歌、英伟达、高通以及IBM等公司的开发方案中大部分至少需要一个CPU来控制整体系统，再通过各种类型的协处理器来进行流数据的并行处理。
如何正确评估人工智能的投入价值？部分业内专业人士认为，必须面向实际应用，考察该项技术对于特定认知问题的解决能力是否可以达到或者说超越人类的水平，其应用价值在于放到整个产业里去，帮助不同的产业和行业解决现有生态业务链上的一些具体问题，以提升生产效率和降低成本。
中国人工智能发展欣欣向荣
现阶段，中国互联网巨头BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）三家企业引领着国内人工智能产业的发展，同时，数百个初创公司在不同的AI细分和应用市场上建立服务模型，主要业务包括：
（1）基础服务，如数据源和计算平台
（2）硬件产品，如工业机器人和服务机器人
（3）智能服务，如智能客服和商业智能
（4）技术能力，如图像识别和机器学习
根据iResearch的报告显示，在目前中国的应用市场上，语音和图像识别分别占到整体AI市场的60%和12.5%；有71%的AI公司集中在应用开发上，其他则主要从事算法研究，其中55%专注于机器视觉，13%专注于自然语言处理，9%则在从事基础机器学习的研究。按照中国人工智能联盟的发展规划，未来3年，产业发展目标可以概括为“54321”——孵化50项人工智能产品；培育40家人工智能企业；建设3个地方创新基地；推动20项示范应用工程；打造1个通用技术平台。
人工智能同样是目前中国国内投资的热门领域，从乌镇智库和网易科技的联合报告显示，2012年到2016年上半年之间，流入中国AI领域的投资共达到26亿美元，位列全球第二，是美国的七分之一、英国的三倍。在与太平洋另一边的硅谷巨头们相比时，领衔中国AI发展的BAT毫不逊色，尽管从研发成本量比较，BAT与谷歌和微软不在一个量级上，但是比例上已经十分接近，从研发成本占营收的比例来看，百度已经达到14.4%，十分接近谷歌（15.5%）和微软（14.5%）。从人力资源比较，BAT也已经可以比肩硅谷巨头，腾讯研发人员的比例达到51%，位居首位，阿里巴巴和百度紧随其后，分别为45%和43%，均高于谷歌（38%）和微软（32%），如下图所示。
中国互联网巨头BAT在人工智能研发投入的统计（资料来源：高盛）
高盛的分析指出，在数据和基建两方面，中国也已经拥有了优势。中国拥有14亿人口，每年产生的数字信息约占全球的13%，预计到2020年，随着中国成为全球最大的经济体，中国产生的数字信息会占到20%至25%。BAT也利用了中国的人口优势，在搜索、电商、社交/游戏领域获得巨大的数据。在基础设施方面，随着全球领先的科技公司通过开源DeepLearning平台吸引资源和人才，百度在2016年9月开设了自己的ML平台PaddlePaddle；2017年4月，百度宣布开发自动驾驶平台，在这个取名为Apollo的计划中，任何层面的开发者都可以加入。不过，在AI发展的四个要素中，高盛认为中国只差一个环节，那就是GPU图像处理芯片的开发，这一行业拥有极高的行业壁垒，全球范围内由三大巨头英特尔、ADM和Nvidia占据主导，2015年美国政府宣布禁止英特尔和其他芯片巨头向中国出售用于科研的高端处理器，对于一直以来依赖国外芯片的中国而言是个打击。
人工智能，正奔跑在路上。在这场世纪之战中，借助国家制定的统一规划，为中国新一代人工智能产业的发展指明了前行的方向与道路。发展人工智能是一项复杂的系统工程，需要构建一个开放协同的人工智能科技创新体系，针对原创性理论基础薄弱、重大产品和系统缺失等重点难点问题，建立新一代人工智能基础理论和关键共性技术体系；同时，也要布局建设重大科技创新基地，壮大人工智能高端人才队伍，促进创新主体协同互动，形成人工智能持续创新能力，只有这样，才能抢占人工智能科技的制高点，实现社会生产力的新跃升，提高中国人工智能技术的国际竞争力。