在過(guò)去的十年里，人工智能技術(shù)逐漸從學(xué)術(shù)界轉(zhuǎn)移到工業(yè)界，進(jìn)入了數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)。通過(guò)輿論和風(fēng)險(xiǎn)投資的不斷發(fā)酵，新的工業(yè)體系和人工智能即系孕育而生。國(guó)家政策也開始大力支持?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)和智能經(jīng)濟(jì)，希望在國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)格局中實(shí)現(xiàn)彎道超車。

在新常態(tài)經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新升級(jí)的背景下，數(shù)據(jù)和智能產(chǎn)業(yè)已成為以人工智能等產(chǎn)業(yè)為核心的發(fā)展趨勢(shì)。人工智能涵蓋了廣泛的行業(yè)，包括各種類型的企業(yè)。除了技術(shù)巨頭的全面深入?yún)⑴c外，其他企業(yè)依靠自身優(yōu)勢(shì)，參與行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，構(gòu)建復(fù)雜的競(jìng)爭(zhēng)格局。

從宏觀趨勢(shì)上來(lái)看，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層。

基礎(chǔ)層：硬件發(fā)展日新月異，巨頭布局開源平臺(tái)；在人工智能領(lǐng)域，傳統(tǒng)的芯片計(jì)算架構(gòu)已無(wú)法支撐深度學(xué)習(xí)等大規(guī)模并行計(jì)算的需求，這就需要新的底層硬件來(lái)更好地儲(chǔ)備數(shù)據(jù)、加速計(jì)算過(guò)程。基礎(chǔ)層主要以硬件為核心，其中包括GPU/FPGA等用于性能加速的硬件、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片、傳感器與中間件，這些是支撐人工智能應(yīng)用的前提。這些硬件為整個(gè)人工智能的運(yùn)算提供算力，目前多以國(guó)際IT巨頭為主。

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技術(shù)層：技術(shù)層是人工智能發(fā)展的核心，對(duì)應(yīng)用層的產(chǎn)品智能化程度起到?jīng)Q定性作用，在這一發(fā)展過(guò)程中，算法和計(jì)算力對(duì)AI的發(fā)展起到主要推動(dòng)作用。面向企業(yè)級(jí)應(yīng)用，細(xì)分領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)較為激烈，尤其是以感知智能和認(rèn)知智能為主導(dǎo)，感知智能和人機(jī)交互等實(shí)現(xiàn)人與信息的連接，獲得建模所需的數(shù)據(jù)。而認(rèn)知智能階段對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模運(yùn)算，利用深度學(xué)習(xí)等類人腦的思考功能得出結(jié)果。

應(yīng)用層：經(jīng)過(guò)上訴兩個(gè)層面，就可以投入實(shí)用了。對(duì)于應(yīng)用層來(lái)講，按照對(duì)象不同，可分為消費(fèi)級(jí)終端應(yīng)用以及行業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用兩個(gè)大的部分，用智能化手段帶來(lái)效率的提升和模式的創(chuàng)新。以電銷行業(yè)為例，垂直應(yīng)用企業(yè)又可分為面向消費(fèi)級(jí)用戶和企業(yè)級(jí)用戶兩大類。

面向消費(fèi)級(jí)用戶

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)：這類企業(yè)往往已經(jīng)擁有用戶和流量的優(yōu)勢(shì)，可以利用電話機(jī)器人優(yōu)化用戶體驗(yàn)，提升業(yè)務(wù)效率。個(gè)人助手類應(yīng)用企業(yè)提供的大數(shù)據(jù)平臺(tái)可為用戶日常生活帶來(lái)極大的便利，在近年來(lái)發(fā)展較快，各大巨頭也有所布局。

面向企業(yè)級(jí)用戶

感知交互類智能：面向企業(yè)級(jí)客戶，將這類人工智能等集成到客戶應(yīng)用和產(chǎn)品中是重要的發(fā)展趨勢(shì)。智能硬件：機(jī)器人、無(wú)人駕駛、無(wú)人機(jī)等是依托人工智能和外部實(shí)體環(huán)境的完整系統(tǒng)級(jí)產(chǎn)品，智能硬件在其中發(fā)揮關(guān)鍵的作用。

商業(yè)智能和解決方案：依托于數(shù)心科技大數(shù)據(jù)平臺(tái)，再加上語(yǔ)義分析等技術(shù)，可以比較完備的解決電話機(jī)器人好不好用等問(wèn)題，為企業(yè)提供完善的智能化解決方案。

弱人工智能已加速滲透，強(qiáng)人工智能并不遙遠(yuǎn)。人工智能領(lǐng)域雖已迎來(lái)新的產(chǎn)業(yè)爆發(fā)期，但總體來(lái)看，人工智能仍是以特定應(yīng)用領(lǐng)域的弱人工智能為主。目前絕大多數(shù)的系統(tǒng)，包括深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，機(jī)器智能，仍沒有達(dá)到能夠思考的程度。若要繼續(xù)攀升進(jìn)入強(qiáng)人工智能，計(jì)算機(jī)的認(rèn)知能力是必須的，這也是目前人工智能在試圖突破的點(diǎn)。AI源于技術(shù)，終于場(chǎng)景，工智能最終需要通過(guò)與產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景的深度融合才能實(shí)現(xiàn)真正的落地。