未来10年，人工智能将成为最具破坏性级别的技术，主要是因为卓越的计算能力、漫无边际的数据集、深度神经网络领域的超乎寻常的进步。通过运用AI技术，人类可以充分利用数据对AI进行训练，解决若干人类解决效率低或难以解决的问题。未来几年我国人工智能行业发展趋势如下：
目前中国地区人工智能领域获得投资最多的五大细分领域是计算机视觉(研发类)、自然语言处理、私人虚拟助理、智能机器人和语音识别。数据储存容量和技术能力的提升为机器学习爆发提供了基础保障，而机器学习又是人工智能的核心技术和涵盖面最广的应用手段；但由于现阶段运算能力的局限和通用解决方案的研发门槛限制，基于安防、智能生活、教育和健康等场景的场景应用成为了大多数国内企业在人工智能领域的突破口。
基于GPU计算速度和基础技术平台的飞速发展，企业对于人工智能神经网络的构建取得了前所未有的突破。由于人工智能各领域技术和算法的复杂性，未来20年内人工智能的应用仍将集中于人脸和图像识别、语音助手和智能家居等专用领域。而优势企业的核心竞争力主要集中于特定领域的专用技术研发；其中，计算机视觉和语音识别领域的研发和应用已处于国际一流水平，专业应用机器人的研发也有望近10年内迎来突破性发展。
可以预见的是，在由专业领域向通用领域过渡的过程中，自然语言处理与计算机视觉两个方向将会成为人工智能通用应用最大的两个突破口。在未来20年内，通用领域研发所需的技术和数据也会随着各专用领域差异化发展的日臻成熟而迎来突破。
随着专用领域应用开发的成熟和差异化技术门槛的存在，国内人工智能产业将逐渐分化为底层基础构建、通用场景应用和专用应用研发三个方向。
在底层基础构建方面，企业将依托自身数据、算法、技术和服务器优势为行业链条的各公司提供基础资源支持的同时，也会将自身优势转化为通用和专业应用领域的研究，从而形成自身生态内的人工智能产业链闭环。
在通用场景应用方面，企业将主要以计算机视觉和语音识别为方向，为安防、教育和金融等领域提供通用解决方案。
任何一个人工智能研究分支都涉及到异常庞大的代码计算，加上漏洞排查与跨领域交叉，任何一家企业都无法做到在封闭环境内取得阶段性突破的可能。
底层系统的开源将会让更多企业从不同维度参与到人工智能相关领域的研发，这为行业层面新产品的快速迭代和共同试错提供了一个良性且规范化的共生平台。于开放企业而言，这也确保了它们与行业最新前沿技术的同步。
一些在人工智能领域取得领先优势的企业都在不同维度和空间开放了自身的人工智能系统。而在未来，随着专用领域应用的普及和通用技术应用需求的增强，这种开放性还会不断地加大。
作为人工智能实现的核心，算法将成为未来国内人工智能行业最大的竞争门槛。在未来竞争的重点机器学习领域，监督学习、非监督学习和增强学习三个方面算法的竞争将进入白热化阶段。而正是算法层面的突破造就了腾讯优图、科大讯飞和格灵深瞳等企业在图像识别和计算机视觉领域取得了突破性进展和国际一线的技术水平。目前国内人工智能算法的总体发展而言，工程学算法虽已取得阶段性突破，但基于认知层面的算法水平还亟待提高，这也是未来竞争的核心领域。
业内人士表示，从自动驾驶汽车的崛起，到复杂的虚拟助手诞生，我们已经清晰地看到人工智能的能量。未来几年，人工智能将会持续发展，它的能力也会随着技术的进步不断的提高，并覆盖到越来越多的行业中去。
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