人工智能趋势报告

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇人工智能趋势报告范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

人工智能趋势报告范文第1篇

全新分工，K结行政管理

管理者一半以上的工作时间都花在了协调和管控上，而这部分工作未来很可能会被人工智能接管（见图一）。目前，一些领先的新闻机构和华尔街金融机构已经开始利用人工智能报告生成器，借助数据量化分析来撰写新闻和分析报告。而且，它正慢慢渗透到专业的人力资源领域：它们可以对人类情感和个性特点进行评估并采取相应行动。

如果人工智能可以承担并加速处理日常工作，并提供强大的分析支持，那么新一代管理者的职责将发生怎样的变化？管理者还需掌握哪些技能？我们目前所熟知的管理者角色未来是否还存在？

高层乐观，中下层存疑虑

虽然高层管理者期待将人工智能纳入日常工作中去，但中下层管理者对此却并不乐观。当被问及他们是否能坦然接受由人工智能来监控和评估其工作时，42%的受访高层管理者表示“强烈同意”，但仅有26%的受访中层管理者和15%的基层管理者表现出同样的积极性（见图二）。

新兴经济体积极拥抱人工智能

调查发现，管理层对人工智能的接受程度还存在地域差异。具体而言，新兴经济体的管理者似乎更接纳人工智能。比如在被问及“未来决策过程中是否信任智能机器给出的建议”，新兴经济中46%的受访者表示强烈同意，而发达经济体中这一比例只有18%。同样，在对待“自带设备办公”（BYOD）这一工作方式上，新兴经济体管理者热衷于采用更具前瞻性的工具，来实现全球最佳实践和跨越式发展，从而领先竞争者（见图三）。

人工智能盲区：判断性工作

未来，人工智能能承担越来越多的常规性工作，甚至辅助人们的决策，但它无法做到面面俱到―尤其无法开展 “判断性工作”。在关键业务决策中运用人类经验和专业知识，正是人类判断力的真正价值所在。未来，创造力和社交能力无疑将变得愈加重要（见图四）。当人工智能大举进入企业管理领域并取代人力时，企业对创造力和社交能力的需求也将进一步加大。这将是劳动力市场的一种长期趋势―即企业不断强化对社交技能的需求，并给予优厚回报。

人工智能将助力新一代管理者迎接更大挑战

人工智能趋势报告范文第2篇

2021年，全球将会拥有18亿台PC，86亿台移动设备，157亿台物联网设备。而到2035年，物联网设备的数量将会超过1万亿台，相应的数据数量将会增长2400倍，从1 EB增长到2.3ZB。如何有效管理、控制和利用如此浩瀚的数据，人工智能是解决之道。因此，业界有了“得AI者得天下”一说。

正如英特尔公司副总裁、数据中心事业部数据中心解决方案部门总经理Jason Waxman在一次人工智能的会议上所言：“人工智能将变革企业业务运营方式以及人类与世界的交互方式。从海量数据分析中创造业务洞察，人工智能正在扮演着越来越重要的角色，并不断推动着行业的变革和转型。人类历史上一个伟大的时代正在到来。”

2016年，产业巨头们都将目光和资源投向人工智能领域。例如百度的无人驾驶汽车、微软开发的虚拟助手APP以及乐视推出的LeEco人工智能生态手机无一不是基于人工智能。特别是阿里，推出了ET机器人，拥有智能语音识别、图像或视频识别、情感分析等技术，这个机器人甚至被包装为“20年后马云的接班人”。

据不完全统计，2016年，中国的人工智能企业有709家，新增创业公司约有250家，与人工智能相关的投融资事件达到了近50起。于是有人称2016年为人工智能元年。

2016年，对于人工智能来说，更多的是褒扬和喧嚣。但是人工智能真的是无所不能？可以为所欲为吗？

Northpointe 公司开发了设计了一个被称为“少数派报告类型”人工智能系统，用以预测被指控的罪犯再次犯罪的几率。这一系统一问世便被指控带有种族偏见，因为相比于其它种族，黑人罪犯被标注为未来可能再次犯罪的概率要大得多。

7 月，一个由 Knightscope 平台所创造的一个所谓的“打击犯罪机器人”在硅谷的一家商场里使一个 16 月大的男童受伤。机器人伤人事件在2016年深圳高交会上也同样发生过一起。

5月，在佛罗里达的一条高速公路上，一位驾驶者乘坐一辆开启了 Autopilot 模式的特斯拉与一辆拖车发生了碰撞并最终陨命。

一系列的负面事件说明人工智能还有很大的缺陷和不足，更不能为所欲为。360董事长周鸿说，人工智能是风口也是泡沫，对人工智能要有客观理性的认识。人工智能不是在各个领域都能用，要找到深度学习、适合解题的领域。

那么在即将到来的2017年，人工智能会有怎样的发展轨迹呢？一家名为Datamation的网站进行了预测，指出了人工智能一些可能的热点应用领域

聊天机器人。在TechEmergence进行的一项2016年调查中，询问了人工智能的高管和创业者，什么人工智能应用在未来五年内可能会获得成功，而2017年将是普及之年。

应用开发。越来越多的企业正在将人工智能和深度学习功能集成到他们的Web应用、移动应用和内部的企业应用中。Gartner预计，到2018年，全球最大的 200家企业大多数都会利用智能应用，并使用大数据的完整工具包和分析工具，来优化自身的产品和改善客户体验。

医学研究。IDC在其《全球半年度认知/人工智能支出指南》中将诊断和治疗系统列为2016年吸引最多投资的领域之一，并表示在未来五年内，包括药物研究和发现以及诊断和治疗系统的使用案例将获得最大的发展。并预测在未来五年期间医疗健康人工智能投资的年复合增长率为69.3%。

智能硬件。英特尔最近详细描述了其将人工智能功能构建到其芯片中的努力，愿景是使人工智能“人人都能使用”（available for all）。其他开发商正在研究人工智能自动驾驶车辆、机器人和无人机。IDC预测，智能硬件收入将在未来五年内以超过60%的复合年增长率增长。

人工智能趋势报告范文第3篇

现在更多的人相信，人工智能可以很好地造福人类，机器学习能够很好地帮助人们解决工作和生活上的难题。

人工智能前景广阔

IDC的一份报告显示，认知计算和人工智能解决方案市场在2016年到2020年的年复合增长率将达到55.1%，认知计算和人工智能在各行各业中的广泛应用将推动其全球收入从2016年的近80亿美元增加到2020年的470多亿美元。

Gartner副总裁兼资深研究员大卫・卡利（David Cearley）在2017年重大技术趋势预测会上表示：“应用人工智能和高级机器学习实现了一系列的智能应用，包括物理设备（机器人、自动驾驶汽车、消费电子产品）、应用程序和服务（虚拟个人助理、智能顾问）。”卡利说，这些应用将以不同于以往的智能应用程序和智能产品的形式呈现出来，并为各种各样的网络设备、现有软件和服务解决方案提供嵌入式的智能。

Gartner执行副总裁、研究主管兼资深研究员达尔・普拉默（Daryl Plummer）在预测2017年重大技术趋势预测会上表示，到2020年，更智能的算法将会让人工智能改变全球10多亿工作者的状态。

在Gartner的的十大2017年重大技术趋势预测中，人工智能相关技术占据了前三名的位置，可见其技术的重要性。他们分别是：人工智能和高级机器学习、智能应用、智能产品。

第一，人工智能和高级机器学习。人工智能和高级机器学习由很多技术（比如深度学习、神经网络、自然语言处理）组成。Gartner认为，更先进的技术将超越基于规则的传统算法，创造能够理解、学习、预测、适应甚至有望自主运作的系统，从而让智能机器显得更加“智能”。

第二，智能应用。像虚拟个人助理这样的智能应用程序可以发挥人类助理的某些职能，让人们的日常工作变得更加容易（比如对电子邮件进行优先级排序），提高用户工作效率（通过突出最重要的内容和互动）。虚拟客户助理等其他智能应用程序更加擅长销售和客服等领域的任务。Gartner认为，这些智能应用程序有潜力改变现在人们的工作性质和职场架构。“未来十年，几乎所有的应用程序、服务都将包含某种程度的人工智能。人工智能和机器学习在应用程序和服务方面的应用将不断发展壮大，这将成为一个长期的趋势。”大卫・卡利举了一个麦当劳的案例，“麦当劳生产汉堡，智能应用每分钟通过照片分析超过1000个面包来检查其颜色、形态和芝麻分布状况，从而不断自动调整烤箱的温度和烘烤时间，可以大幅减少人工成本，并保证高质量。”

第三，智能产品。智能产品是指超出了刚性编程模型范畴的物理实体，通过应用人工智能和机器学习来实现高级行为，并与周围环境和人类更加自然地交互。

目前，日本长崎的Henn-ne宾馆已经开始使用10台类人机器人进行迎宾服务，代替了原来预订柜台的所有服务员。随着无人机、无人驾驶汽车和智能家电等智能产品的不断普及，Gartner预计各自为政的智能产品将转变为相互协作的智能产品。

更智能的汽车

虽然去年出现了特斯拉智能驾驶系统出现故障造成交通事故这样的新闻，但是理论上讲，人工智能应用到汽车领域，实际上可以大幅度降低交通事故发生的概率。

斯坦福大学报告显示，自动驾驶汽车不仅能减少因交通事故导致的人员伤亡，还能改变人们的生活方式。在通勤途中，人们可以把更多的时间用于工作、娱乐，而不只是关注复杂的、让人懊恼的交通状况。

不过，现阶段也有不同的声音。“即便有时候显得很多余，但人类还是要在自动驾驶汽车方面拥有一定操控权。所以即便是自动驾驶汽车也要安装一个方向盘，以便司机必要时可以掌管车辆。但安装了方向盘又意味着人类的完全掌权，即司机坐在车里也要随时保持清醒并进行观察，时刻准备好接管车辆。”Gartner副总裁布莱恩・朴恩泰斯（Brian Prentice）在一次研讨会上表示，“这样一来，不仅抵消了自动驾驶相较于人类驾驶的大部分优势，也让人类司机从之前的积极操控汽车变为了被动监控行车隐患。”这个争议其实也是所有智能汽车项目所必须要面对的挑战。

布莱恩・朴恩泰斯表示：“智能汽车可以对周围环境做出反应，但智能汽车对周围环境是否真正理解了？周围环境对于智能汽车来说是完全不可控的一个因素，不是通过建立模型就能进行学习了解的一种事物。”

“τ谘蟹⒅悄芷车技术的团队而言，他们所面临的挑战就是要找出哪些事物或因素是智能汽车所能控制的，然后对它们的能力培养也就限定在这一范围之内即可。”布莱恩・朴恩泰斯表示，“全自动汽车的愿望是不可能变成现实的，任何汽车制造商都做不到这点，但朝着这一方向努力将会推动一些汽车行业更务实的进步，如汽车的机器学习技术将提升汽车的安全性和让汽车在处理一些状况时更具有经验。”

在联网汽车方面，Gartner预计到2020年，联网汽车的销量将达到6100万辆，是2016年的4倍以上。Gartner定义的联网汽车是通过嵌入式通信模块或移动设备接入互联网，为用户提供内容和服务，从车中传送数据，实现远程监控或管理车内系统。

Gartner的报告显示，从2016年到2020年，联网汽车将推动情景信息的需求增长150%。Gartner研发总监詹姆斯・海恩斯（James Hines）表示：“汽车越来越自动化，也将配备更多的感测技术，例如行车记录仪功能和雷达系统等。许多汽车将利用影像侦测功能来辨识附近的物体并对其进行分类，以便实现更加复杂的反应甚至更自主的驾驶。”

为了使汽车变得更加自动化和环保，2016至2020年间需要逐年在汽车内增加5%的嵌入式处理功能，比如即时摄影机和传感器，从而实现主动车距控制巡航系统、防撞与车道偏移警示系统等自动化驾驶功能。

回到现实中，在今年CES上，百度联合北汽展示了智能汽车解决方案。百度智能汽车自动驾驶解决方案目前已经可以做到全系统的低成本、可量产。借助百度人工智能的优势，从雷达、摄像头等传感器的数据收集，再到高精度地图等基础设施，都实现了成本的大幅降低，尤其是在高精度地图方面。

目前，百度高精度地图的自动化生产程度可达90%以上。地图生产通过多传感器校准和深度学习结合，实现全程自动化，人工操作仅为最后的人工校验，确保高精度地图绘制过程准确可靠的同时，降低了人工成本与时间成本。

百度高精度地图将绝对精度控制在0.6m范围以内，在相对精度范围内实现了厘米级定位。通过帧内关键点检测和点云拼接、路面提取等技术的运用，百度自蛹菔幌低晨梢远曰だ嘎费亍⒈曛颈晗吆驼习物等道路物体达到99.67%的识别准确率，从而实现对直道、弯道、车道变化和宽度变化的监测，这一系列行为的定位、侦查计算，甚至比有人驾驶更加安全可靠。值得一提的是，百度高精度地图还接入了Learning Map平台，依托多源感知数据处理、云服务中心和数据中心，可使百度高精地图具有智能化的自学习能力，无需人工采集就可以实现更新。

百度智能汽车还提供了包括车联网HMI人机交互系统。这其中就包括CarLife、CoDriver、MyCar和AutoMap四大产品。这些HMI车联网产品虽然功能侧重不同，但却搭载着同一人工智能应用――语音识别技术，为用户提供独特性、开放式、创新性的智能化场景应用体验。

语音识别技术是百度智能汽车HMI人机交互系统带给用户最直接的智能行车体验感知。以定位“智能语音副驾驶”的CoDriver为例，基于百度的语音技术、自然语言处理技术，用户无论是进行对话，还是指令，其顺畅、快速的识别和响应，都让用户感知到身边存在一位知心且贴心的智能机器人。

在百度智能汽车与北汽进行的战略合作中，百度智能汽车就将对北汽多款车型进行CarLife适配，从而实现智能汽车的基础车联网升级。通过采用CarLife，达到智能手机与车的互联，驾驶者可以使用智能语音操控汽车地图和在线音乐等智能化汽车服务。百度智能汽车CarLife目前已与60家车企的150余款车型进行了适配。

随着用户的广泛使用，所有的智能汽车都会产生大量的数据，百度智能汽车大数据也衍生出价值极高的大数据服务产品。比如，通过对车主用户数据、车辆实时驾驶数据和道路地理信息数据等进行分析，百度智能汽车可以向汽车企业提供精准营销、车辆设计、用户服务管理体系等大数据服务。而车企可以依据这些数据，找到用户的需求点，研发出用户真正需要的产品和功能。

在国外厂商方面，NVIDIA联合创始人兼首席执行官黄仁勋与奥迪美国公司总裁斯科特・科奥格（Scott Keogh）共同在CES开幕主题演讲中表示，未来的奥迪车型将使用深度学习解决复杂的驾驶问题。双方第一阶段的合作将着重于NVIDIA DRIVE PX自动驾驶汽车人工智能平台。NVIDIA DRIVE PX平台使用经过训练的人工智能神经网络来理解周围环境，并确定安全的行进路线。

“NVIDIA是使用深度学习人工智能技术促进交通运输行业变革的先锋。” 黄仁勋在演讲中表示，“奥迪采用我们的DRIVE PX2人工智能汽车计算平台，将加快新一代自动驾驶汽车的生产，进而加速我们迈向未来更高驾驶安全性和新型移动服务的步伐。”

“奥迪用户追求顶尖的性能和技术。” 斯科特・科奥格表示，“因为我们对更安全的道路有着共同的追求。奥迪和NVIDIA的合作将扩展至深度学习和人工智能领域，从而以更快的速度将更高程度的自动化送上道路。”

奥迪Q7的自动驾驶演示活动成了本届CES上的亮点之一。乘客在无人驾驶的情况下，可以放心地坐在车辆的后排座位上享受旅行。这主要得益于奥迪Q7采用了NVIDIA DRIVE PX平台，并运行了NVIDIA Drive Works软件。奥迪Q7的深度神经网络NVIDIA PilotNet可以识别和理解车身周围的环境，安全地驾驶前行。演示过程中，路线会随时变更，车辆会通过各种情形的路面，有的带有标识，有的则没有任何车道标识，途中还会遇到需要绕行的模拟建筑区。

黄仁勋在主题演讲上描绘了人工智能将如何预测驾驶员需求的场景：用户早晨驱车前往办公室，车库大门自动打开，根据用户个人习惯调节空调温度，到达单位；晚上回家，同样的场景再次出现，而且汽车能够理解并回应用户自然会话语言的需求。

NVIDIA和奥迪的联姻结晶包括让人眼前一亮的奥迪MMI导航系统和奥迪虚拟驾驶舱。目前该系统已经应用于奥迪Q7、奥迪A4、奥迪TT等，涵盖SUV、轿车和跑车等领域。未来几个月，奥迪还将推出集成NVIDIA硬件和软件的新款A8。得益于zFAS（奥迪中央驾驶辅助控制系统），新款A8将成为全球首款配备拥堵驾驶系统（Traffic Jam Pilot）的自动驾驶汽车。

这里有必要解释一下zFAS。zFAS是一个软件与硬件结合的系统，它的长距离雷达可以获取前方250米的交通状况，激光扫描仪能捕捉到前方80米距离的高清晰画面，红外线照相机能够识别黑暗中的行人和动物，超声波传感器能够探测汽车周围的情况。通过这些传感器，zFAS可以在汽车行驶过程中实时获取各种数据，在瞬间对大量的数据进行分析，从而实现代替驾驶员操控汽车。即使是在空间狭窄的停车场，zFAS也可以实现自动泊车，还可以利用智能手机通过远程操作的方式将汽车驶离停车场。而且一旦汽车进入拥挤的堵车路段，它还可以实现紧随前车的自动驾驶模式。

更智能的家居

科尔尼的报告显示，中国将在2020年前成为亚洲最大的智能家居市场。到2020年，全球智能家居的整体规模将由目前的100亿美元增长至500亿美元，并有望在2030年激增至4000亿美元。到2030年，亚洲智能家居市场销售额将超过1150亿美元，占据全球市场25%以上的份额。

中怡康的数据显示，2017年，智能家电生态将会成为行业主流，预计智能电视的零售额渗透率将达到93%；智能白电的零售额规模达到709亿元，零售额渗透率将达到23.9%。

科尔尼合伙人、亚太区通信与电子业务负责人道博斯坦（Nikolai Dobberstein）表示：“近年来中国已经成为全球增长的关键推动力之一。首先，国家整体经济的快速增长带来家庭收入水平增加；其次，中国成为全球最大的互联网市场。这两大因素将让中国成为亚洲乃至全球最大的智能家居市场之一。”

道博斯坦J为，中国已经拥有完善的设备和技术生态系统，能够加速智能家居行业的发展。腾讯、百度和阿里巴巴等本土技术巨头，以及小米和海尔等已经在生产智能家居产品的本土设备制造商将成为行业的主要推动者。但是由于牌照和审查制度等原因，国际技术公司很难打入中国智能家居市场。

报告指出，四个重大的变化趋势使得联网智能家居在亚洲成为现实，同时，这四大趋势将加速智能家居市场的进一步扩张。

首先是互联性和智能化。智能手机在技术和处理能力方面的进步大大提高了家居设备的互联性。大数据和人工智能的采用，让部分应用能够迎合用户的需求和期望，使得家居生活日益智能化。

其次是互操作性。随着不同制造商生产的产品之间的互操作性不断增强，智能家居应用在消费者中逐渐普及。产业联盟为标准化协议和开放平台所做的努力使得智能家居生态系统不断完善。

再次是产品成本。几乎各类家居设备都已经是自动化产品，有80%已经实现了智能化并且在市面上可以购买。随着关键技术和部件的成本下降，智能家居设备如洗衣机、冰箱和门锁等的价格也将更加亲民。

最后是全新盈利模式。智能家居应用正在与更广泛的网络相联，从而连接生态系统内的所有企业，催生全新的盈利模式。例如带有液晶显示器的联网冰箱可以通过线上广告带来收入。

智能家居市场为行业内的所有企业都提供了宝贵机会，但是要取得成功，必须要同时具备几个关键的因素，包括平衡本地和全球战略，从产品导向快速转变为服务导向，找到正确的合作伙伴，整合智能家居集成平台。

随着智能语音市场的不断扩容，在众多智能家居产品中，语音助手成了行业内的关注热点。可以说，现阶段智能语音是人工智能巨头间的必争之地。谷歌和亚马逊正在开发的新技术，让用户可以获得更好的体验。除此之外，微软、苹果都在积极拓展其生态系统，三星、脸谱等巨头也在进行知识储备。

Gartner预测，到2018年，30%的人机交互通过自然语言完成。百度首席科学家吴恩达认为，语音搜索准确率从95%提高到99%，是人机交互应用爆发的转折点，到2020年，至少50%的搜索将是语音搜索。可以说，自然语言交互就是下一代的人机界面。未来，人工智能与家居行业的融合，将为人们带来全新的体验。

以人们最常用到的家电空调为例，现在已经在市面上进行销售的智能产品非常多，比如可以对用户的使用习惯和周围空间进行认知，并通过云网络连接到设备的传感器和摄像头收集数据，借助非结构化数据进行学习的LG空调；具备自动清洁功能、能够通过Siri控制、能自学用户行为习惯、记录分析能耗情况并自动调整运行模式的海尔空调；基于腾讯物联云技术，通过手机QQ控制家电运行状态的美的空调。

美的集团近日了其“智能+”战略，推出了“i+智能”系列产品计划，要让各个设备实现互联的同时也具备智能交互等功能，以实现家电设备的互联互通、智能学习。四川长虹近日也了人工智能电视长虹CHiQ（启客）。这款电视基于完善的技术逻辑与大数据运营，实现了自然语音交互、深度学习和应用软件自动迭代等系统能力的整合。

长虹认为，CHiQ人工智能电视在认知层面取得了重大突破，基于长虹自主研发的Ciri+语音平台，实现了以人为中心的高效语音交互协同和语义识别与理解。语音识别率达到97%，人与电视的自然语音交互距离达到30米，即用户在家中任意角落都可以用语音和电视交互。

更智能的交互

最近，美国佐治亚理工学院（Georgia Tech University）的学生们十分惊讶地发现，他们乐于助人的助教居然一直是一个机器人。尽管在使用初期遇到一些困难，但是现在机器助教回答学生们问题的正确率高达97%。佐治亚理工学院的研究发现，学生们退学的主要原因是缺乏支持。因此，他们设计了这款机器助教。

有了人工智能，人们的学习方式会发生改变：速度不同，起点不同。人工智能将会把人们引入未来，人们会以更个性化的方式学习。世界上没有任何一个教育体系能为每一个孩子都配备一个家庭教师，而人工智能可以满足这一需求。

微软现在做的事情和美国佐治亚理工学院类似，不过他们的愿景更加宏大――构建跨越媒介、应用、服务与基础架构的真正的人工智能系统。“我们一直在努力实现技术全民化。有了人工智能，我们便可以通过以下两种方式来实现这个目标：一种是将其融入像Office 365这样的产品中，另一种是构筑一个平台，让其他人也能在此平台上开发产品和不断创新。” 微软全球执行副总裁沈向洋博士表示。这个平台被称为微软认知服务，它包含了25个应用程序接口，可以提供诸如语音、语言、知识和搜索之类的智能功能。

当前，我们正处于向计算领域下一代主流平台进军的早期阶段。由于人工智能领域所取得的一系列重大进展，新一代平台将以对话这一人类最自然的行为为核心来构建。新的时代正在到来，人机交互的方式将从过去人类操作计算机的时代进入到让计算机了解人类和人类的动机并积极予以回应的新时代。

对话，一方面是强调完成任务、提升生产力，另一方面是情感连接。要想真正实现人工智能，就必须从两个方面同时发力。

微软的长远战略是，像小娜（Cortana）这样的应用不但要有智商，还要有情商。基于这一理念，微软再次进行创新，Zo到来了。

Zo是一款社交聊天机器人，她是基于微软在中国和日本大获成功的人工智能社交聊天机器人小冰与凛菜而打造。现在，你可以在Kik社交平台上与她交谈，就像和人类朋友聊天一样。未来，微软计划将Zo扩展到其他社交平台，例如Skype和Facebook Messenger。

Zo是利用海量互联网社交内容构建而成的。她从人类互动行为中学习，以便从情感与智能角度做出响应，提供独特的观点，并懂得礼节与表达情感。但是她同样还有强大的核对与平衡机制，以保护自己免遭不当利用。

微软在描摹人工智能与对话计算的前景时，还有一个很重要的部分是应用所扮演的角色，比如小娜。现在，在全球13个国家和地区，有超过1.45亿人正在使用小娜。小娜可以没有限制地跨平台、跨各种连接设备使用。

微软认为，每个人都应该拥有自己的个人助理，以便在我们奋力打拼的同时，帮我们处理好一切问题。“要实现这样的目标，我们需要先关注一下个人助理可以帮助你分担哪些工作。我们当中有一半人会通过电子邮件，定期为自己发送任务或提醒。许多人会使用任务清单。我就曾在办公室的墙壁上贴便笺。”微软合作伙伴群组计划经理马库斯・阿时（Marcus Ash）表示，“我们正在想方设法把那些影响用户掌控全局的问题清除掉。”

人工智能趋势报告范文第4篇

国际趋势科技巨头们在人工智能的战场上厮杀不断。一边积极搭建人工智能平台，成立人工智能研究院，全世界范围内网罗人才，一边通过投资并购扩张自己的人工智能帝国版图，逐鹿中原，雄心勃勃。国际巨头中，谷歌自2012年以来已经收购了11家人工智能公司，接下来是苹果、Facebook 和英特尔，微软、亚马逊、英特尔也不遑多让。

市场调查公司 CB Insights 的研究报告显示，2011 年至 2016 年，近 140 家致力于推进人工智能技术研发的初创企业陆续被知名科技企业收购，仅在 2016 年就有 40 多家相关企业被收购。无论是海外科技巨头，还是国内的阿里、百度、腾讯等公司都在通过并购获取 AI 技术专利，人工智能相关公司的并购新闻也越来越多。

BATJ 的投资版图国内的 BATJ 也大力开辟疆域，雷锋网根据 IT 桔子公开的数据，查找了 BATJ 自 2013 年以来所有的投资记录，从中筛选出他们在人工智能领域的投资和收购事件，由此也可窥见科技巨头在人工智能领域的战略布局。

一、百度：布局深远，领域最广雷锋网去年前盘点过百度收购和投资的人工智能公司，根据列表显示，百度收购了3家人工智能公司（美国 2 家，中国 1 家），投资的公司有 18 家，其中有 5 家美国公司，12 家中国公司，1 家以色列公司。人工智能热门领域 AI 芯片、自动驾驶、语音交互、医疗健康、智能家居等都有所涉及。

百度自身在 AI 领域布局颇深，推出了 Apollo、DuerOS 等平台，而投资和收购的项目更多地是集中于“智能机器平台”和"行业智能化"这两个层次，包括各类智能硬件设备制造和设计商等。

（随时更新，欢迎补充）

二、腾讯：热衷赛道，喜欢出海腾讯在 AI 领域布局稍晚，但后发优势强劲。成立了三大 AI 实验室，分别是 AI Lab，优图实验室和微信 AI。此外，去年腾讯成立 AI 加速器，扶持人工智能创业，使人工智能技术产业化。不管是国内和还是国外投资，腾讯的主流策略是投“赛道”。例如，腾讯看好自动驾驶，既投资了蔚来汽车(NIO)，也投了特斯拉（占 5% 的股份），智能机器人领域也舍得下重注。

从图表来看，腾讯共投资了 21 家人工智能创业公司，其中，美国 6 家，加拿大 1 家，中国 14 家。机器人领域比重最大，有 7 家之多，其他领域有医疗健康、智能硬件、自动驾驶、智能家居等。

（随时更新，欢迎补充）

三、阿里：出手阔绰，偏爱独角兽阿里以阿里云为基础，从家居、零售、出行、金融和智能城市、智能工业 6 大方面展开产业布局，以及从视觉、语音、算法到芯片构建立体合作伙伴生态。阿里的人工智能项目"ET大脑"也升级为开放的 AI 生态，还启动"千里马计划"，通过赛事来招募合作伙伴。

阿里今年收购了先声互联，其他均为投资，共有 15 家，其中美国 2 家，法国 1 家，中国 12 家。阿里热衷独角兽明星创业公司，商汤、旷视、寒武纪、思必驰等皆纳入麾下，投资领域集中在机器人、人脸识别、语音交互、智能硬件、自动驾驶等。

（随时更新，欢迎补充）

四、京东：聚焦自身业务和前三大巨头比起来，京东投资数最少，共 8 家，且均为中国公司。2018 年参投的加推科技对标自家业务，布局微信智能销售。此外，在机器人、自动驾驶、智能家居、智能音响、金融数据服务领域皆有所涉猎。

（随时更新，欢迎补充）

小结：

人工智能趋势报告范文第5篇

在全球范围内的人工智能领域，美国是当之无愧的领头羊。从《为人工智能的未来时刻准备着》到《国家人工智能研究与发展战略规划》，再到《人工智能、自动化与经济》，美国白宫对于人工智能这一话题提出的白皮书一直在不断更新换代。再加上，斯坦福大学将人工智能纳入百年研究计划;硅谷对AI技术虎视眈眈。美国的人工智能发展呈现出怎样一条路径？

上有国家扶持 下有高校支持

上个世纪50年代，“人工智能”一词横空出世，只是当时的它远没有现在这么酷。万事开头难，此后的50多年中，一系列失败的研究和不断宣告破产的实验室实验让人们对AI产生了怀疑。直至2011年，AI才逐渐从实验室步入到了现实世界，真正进入主流产业。

在三起两落的AI进程中，美国秉承着“不抛弃、不放弃”的理念，始终保持着在AI界的领军地位。这除了得益于联邦研究基金和政府实验室的支持外，更离不开政府的高度重视。2013年起，美国开始多项人工智能计划。去年，该国政府对人工智能的开发更是紧锣密鼓，美国前总统奥巴马提出了“轻干预、重投资”政策，在基础和应用领域建立对话机制。随后，美国国家科技委连续了两个重要战略文件《为人工智能的未来时刻准备着》和《国家人工智能研究与发展战略规划》。

两份文件侧重点各有不同。《为人工智能的未来时刻准备着》明确指出在未来AI发展过程中美国当局应担当怎样的角色：优先考虑开展基础、长期的人工智能研究，并制定发展自动和半自动武器的政策。同时，该报告建议成立一个类似国防预先研究计划局的机构，并在该领域优先开放培训数据和数据标准;美国交通部（DOT）应完善监管框架，将全自动车辆和无人机等新型交通工具设计整合至交通系统，相关部门应考虑人工智能与网络安全的相互影响。

最后一点在近期热映的欧美电影《速度与激情8》中已有体现――犯罪分子远程操控人工智能车辆制造了连环车祸事件。

《国家人工智能研究与发展战略规划》则制定了一个可追踪AI研发投入进度和最大化投入影响的技术框架，同时说明了联邦资金资助人工智能研发的优先顺序。根据该文件，2015年联邦政府在AI相关技术方面已投入约11亿美元。此外，该报告还包含开发人机协作的有效方法、理解和应对人工智能带来的伦理问题，以及人工智能研发人才需求等七项战略规划。

说到人才需求，一个领域的兴旺与衰落与其从业者的储备途径休戚相关。美国似乎早就意识到了人工智能的研发与其他IT技术不同，它需要更多持续性、基础性的理论研究工作作为支撑。从顶层设计出发，增强AI基础理论的研究和核心技术的突破，强化科研和技术人才的培养与引进，是AI发展的永动力。

由于产业链已经相对完善，在美国，谷歌、Facebook、微软、IBM、HP等硅谷巨鳄在AI人才的招聘上互挖墙脚早已成为家常便饭。与此同时，诸如拥有世界上最大人造神经网络系统的斯坦福、可研发制造机器苍蝇的哈佛等院校也为美国的人工智能领域不断注入新鲜血液。据悉，基本上具有一定规模的美国院校都雇有人工智能教授。以美国卡梅隆大学为例，该校就设有专门的机器人研究所，其中仅教授就有百余位之多。

此外，浓郁的学术氛围也让AI发展得到良性循环。百度IDL创立者、地平线机器人技术创始人及CEO余凯曾表示，为了让自己保持更多的思考，他至今仍会频繁去美国参加一些学术会议，“国外技术创业比较多，大家探讨的是数学公式及算法，而在中国大部分在讲趋势、概念，如果PPT上放上公式就变得很无聊，心态比较浮躁”。

学习&识别 让智能更智能

尽管目前人工智能已经进入了以“深度学习”为主要标志的第三次复兴，但如同其他身处AI领域的很多人一样，B2B营销软件开发公司Demandbase副总裁阿曼（Aman Naimat）还是会经常思考一个问题：AI会保持今天的发展态势，还是会进入到另一个寒冬？他撰写的《美国人工智能新市场》报告显示，虽然如今众多行业都涉及人工智能，但无论是这项技术的应用程度还是行业中涉及该技术的企业数量，都还只是皮毛而已，有些行业中只有少数几十家公司涉猎于此。这促使IT、软件行业成为了AI领域里的佼佼者。

IBM为了实现人工智能的普及，在商业化上花费重金。谷歌随后宣布，人工智能和机器学习将成为谷歌所有产品的核心部件。捷足先登，在谷歌行动之前，亚马逊早已推出基于AI和自然语言理解的智能家居产品――智能音箱Echo和它的音频控制助手Alexa。

亚马逊的保密工作做得十分到位，Alexa、Echo项目启动许久后才向外界透露风声。Alexa机器学习首席科学家兼副总裁罗希特・普拉萨德曾表示，Alexa的开发灵感源于《星际迷航》中的计算机，亚马逊起初只是计划开发一个可以与人智慧交流的计算界面。这一初期目标与谷歌不谋而合。

或许是因为对市场能否接受AI技术充满太多的不确定，智能音箱Echo最初只对受邀会员进行销售，经历了近一年的试水后，才向所有用户展现了它的庐山真面目。关于产品的销量，亚马逊延续了其保密到底的作风，这更引发了大众的好奇心理，有第三方报告认为，Echo的市场份额已经超过Bose、罗技、Sonos等其他一流扬声器制造商的份额。

作为先行者，亚马逊自然会面临诸多挑战，经历多个产品迭代后，2016年度，亚马逊开始关注研发一些离散、可完成的产品。这其中会涉及到一个专业名词――“向后开发流程”，即在流程伊始开发团队先拟定给客户阅读的内容文件，之后再由此为起点向后开发。与以往的研发流程相比，“向后开发流程”更像是在逆行，而亚马逊当时似乎希望可以逆行得更彻底些，将Echo设计成一款没有任何显示屏的音频控制扬声器。这意味着Echo所具备的AI技术和学习能力要更为完善，甚至是超越当时市面上的最高水平，因为它不是像Siri、Cortana一样强调语音，而是百分之百地依赖语音。对此，普拉萨德曾表示，“失去”显示屏，用户在进行操作时除了语音控制别无选择，而开发只用语音控制的计算机，这绝对是AI领域，乃至IT行业最自然的发展方向。

分析亚马逊的人工智能之路，不难发现，AI进化的两把钥匙分别是学习能力和识别能力，亚马逊在最开始就把目光锁定于此。亚马逊通过AI，解决了如何在充满嘈杂对话的场景中，让扬声器智能识别“唤醒词”。