的理论、方法、技术及应用系统所构建而成的，其构建过程中综合了计算机科学、数学、生理学、哲学等内容。

　　人工智能产业链的主要包含三个核心环节——基础技术、人工智能技术和人工智能应用。其中，基础技术主要包括数据平台、数据存储以及数据挖掘等，人工智能技术包括语音识别、自然语言处理、图像识别和生物识别等，人用智能应用有工业4.0、无人驾驶汽车、智能家居、智能金融、智慧医疗、智能营销、智能教育以及智能农业等。

　　人工智能的基础技术主要依赖于大数据管理和云计算技术，经过近几年的发展，国内大数据管理和云计算技术已从一个崭新的领域逐步转变为大众化服务的基础平台。而依据服务性质的不同，这些平台主要集中于三个服务层面，即基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS） 和软件即服务（SaaS）。

　　人工智能技术平台主要专注于机器学习、模式识别和人机交互三项与人工智能应用密切相关的技术，是人工智能产业链中的技术层，通过感知智能和认知智能等各项技术完成以往只有人能做到的特定任务。简单来说，人工智能技术平台是人工智能应用的技术手段。

　　人工智能应用涉及到专用应用和通用应用两个方面，这也是机器学习、模式识别和人机交互这三项人工智能技术的落地实现形式。目前国内人工智能应用正处于由专业应用向通用应用过渡的发展阶段。

　　专用领域的应用涵盖了目前国内人工智能应用的大多数应用，包括各领域的人脸和语音识别以及服务型机器人等方面。

　　目前，国内语音识别企业在通用识别率上，各企业的成绩基本维持在95%左右，真正的差异化在于对垂直领域的定制化开发。

　　语音识别已经成为人工智能应用的一个重点，通过语音控制设备简单方便，在各个领域兴起了研究应用的热潮。数据、算法芯片是语音识别技术的3个关键，大量优质的数据、精准快速的算法和高性能语音识别芯片是提升语音识别的核心。语音是人工智能产品的主要入口，乃兵家必争之地也。

　　当前语音识别在智能家居、智能车载、智能客服机器人方面有广泛的应用，未来将会深入到学习、生活、工作的各个环节。国内外许多大公司都在倾力研究此技术，并不断推出实际产品。比如小语智能的智能营销和智能客服系统，采用深度学习、语音识别、机器学习等技术，能够帮助用户快速精准的识别出意向客户，解决客户问题，效果明显。

　　目前，智能机器人市场持续火爆，企业通过不同方式涉足机器人产业的局面近乎疯狂。据不完全统计，目前，有70余家上市公司并购或者投资了机器人、智能自动化项目，而中国机器人相关企业的数量超过了4000家。

　　按照不同时期的技术成熟度、推广应用度不同，人工智能的每个阶段可以被分为实验室阶段、试点阶段、推广阶段和普及阶段。实验室阶段重点是针对算法的训练和研究；试点阶段的特征是大企业切入，出现试点应用；推广阶段意味着技术已经推广到大中型企业应用，云端资源集中计算；普及阶段则实现分布式计算，普及到个人在具体细分场景下的应用。目前，我国正处在感知智能的试点阶段。主要的试点领域包括：智能硬件、机器人、虚拟场景、安防、虚拟服务和商业智能。

　　随着人工智能在我国移动互联网、智能家居等领域的发展，我国人工智能产业将持续高速成长。随着相关政策的加速落地，我国人工智能产业已步入新的发展阶段。当前人工智能行业基础条件已经具备，随着深度学习算法日趋成熟以及数据资源的加速增长，人工智能技术有望不断提升，机器视觉和自然语音处理等人工智能技术将迎来发展新机遇。

　　人工智能的生态格局，无论是专用还是通用领域，都围绕底层-中层-顶层的技术和产品架构逐渐成形，每一层架构中，都有不同的企业参与，最终形成围绕AI技术，产品和服务的生态圈。

　　基础资源支持层通过部署大规模GPUCPU并行计算构成的云计算资源池（定义为超级运算平台）来解决AI所需要的超强存储和运算处理能力问题，并辅以能够抓取到汇聚了人类智慧的海量信息的大数据工厂作为数据集，为AI技术层的实现提供有利支持。

　　数据工厂相当于人脑中的记忆关联过程：将某个词同时与其他词或是某个场景等等建立起动态关联的过程。因此，通过数据挖掘和搜索算法对数据工厂中的知识库和信息库进行分类与关联的技术能力同样是人工智能企业的重要进入门槛。

　　AI技术层的作用是基于底层提供的计算存储资源和大数据，通过机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术，例如语音识别、语义识别和计算机视觉等。

　　中间层的运行机制和人类的思维形成过程高度相似，是从感知到思考再到最终的决策行动甚至是创造，核心是机器学习技术的应用。

　　专用智能产品和服务专用智能的应用水平不断提升将推进智能产品和服务的智能化程度。为了能够满足用户需求，智能产品和服务需要多种不同的AI技术支撑。

　　为了实现无人驾驶，车辆需要配置激光测距系统、车道保持系统、GPS惯性导航系统、车轮角度编码器等设备，通过收集到的数据实时生成前方路面的三维图像，并用计算机视觉技术判断潜在的风险。

　　为了能够通过不断地观测和学习用户习惯的舒适温度来对室温进行动态调整，并节约能源，Nest安装了六个传感器，不停地对温度、湿度、环境光以及设备周边进行监控和衡量，它能判断房间中是否有人，以决定是否自动关闭调温设备。

　　微信朋友圈的信息流（Feeds）广告推送基于自然语言解析、图像识别和数据挖掘技术，通过分析用户朋友圈语言特性，以及朋友圈图片内容，根据对用户收入和消费能力的分析来刻画用户画像，并决定投放何种广告。

　　智能产品和服务是否能够切中用户的痛点需求，依赖于人工智能技术在产品背后能够给予多大的支撑。杀手级的智能产品和服务必然是建立在强大的AI技术支撑下的。

　　中国人工智能企业主要集中于北京、广东及长三角，占中国人工智能企业总数的80.57%。从省市发展的情况上看，无论是企业数还是融资规模，北京均领跑于全国，其人工智能企业融资规模占全国比重超过50%。值得注意的是，尽管上海的企业数占全国比重为15.17%，但融资规模比重却仅有5.57%，对比北京、广东，上海平均每笔融资的规模并不大。北京、广东平均单笔融资在千万美元以上，而上海仅为400多万美元。

　　科技企业对开源技术和深度学习等方面的推动，人工智能技术不断突破。交通、医疗、教育、制造业等场景的应用需求和切合确定场景的商业模式出现推动人工智能快速发展。随着人工智能在我国移动互联网、智能家居等领域的发展，我国人工智能产业将持续高速成长。预计到2023年，国内中国人工智能行业市场规模将达到777亿元。

　　《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《“十三五”规划纲要》、《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》陆续发布。人工智能作为新一代信息技术产业五大发展方向之一，我国政府细化了在培育人工智能产业生态和推动人工智能技术在各领域应用等内容。

　　基础技术近年来国内企业技术进步较大，为人工智能产业发展打下了坚实的基础。技术层和应用层的持续推进为人工智能产业发展提供了源源不断的动力，推动行业向更远更深层次发展。

　　国内各家科技巨头公司通过自身研究、投资并购等不断加大对人工智能领域的投入。同时，国内一大批创业型公司也积极投入人工智能领域，大规模的资本进入，持续的技术研发推动人工智能产业快速发展。

　　近两年来，以谷歌为代表的巨头公司纷纷开始开源化自身核心产品。不仅有机器学习软件平台，还有相关硬件平台和完整软件源代码。开放源代码可以吸引外部人才参与项目协作，并改进相关技术。

　　通过利用机器学习技术进行自然语言的的深度理解，一直是工业和学术界关注的焦点。在人工智能的各项领域中，自然语言处理是最为成熟的技术，由此引来各大企业纷纷进军布局。在未来3年内，成熟化的语音产品将通过云平台和智能硬件平台快速实现商业化部署。

　　智慧城市的发展将在安防、交通监控、医疗、智能社区等多个领域全面刺激人工智能产业发展。未来，各行业的应用需求以及消费者升级发展的需要将有效激活人工智能产品的活跃度，促进人工智能技术和产业发展。

　　人口红利消失，劳动力成本增长，服务机器人开始在多个行业对传统人工进行辅助或替代，未来家用服务机器人与智能家居将进一步结合，实现更多场景化服务，智能服务机器人成为未来发展的主流。

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