人工智能领域的未来和挑战

　　人工智能的基础平台需要三大要素：超算能力、顶尖的深度学习算法人才、海量的数据资源。每一样都有极高的门槛，这决定了基础层只能是少数巨头能够把控的领域。科技巨头长期投资基础设施和技术，同时以场景应用作为流量入口，积累应用，成为主导的应用平台，将成为人工智能生态构建者(如Google、Amazon、Facebook、阿里云等)。在某个行业应用场景数据资源相同的情况下，基础层的企业因为能够从最基本的神经网络模型算法作出相应的适配和改进，往往体现出其他企业难以超越的优势。

　　我们将人工智能依据实力划分为三类：

　　3、技术供应商将继续完善商业服务链条

　　数据驱动的深度学习算法通过一个函数来实现诸多场景与物体的准确分类，但泛化能力差，碰到新考题缺乏分析能力，问题的解决有赖于常识的建立与基于先验假设的逻辑推断，这将使计算机视觉与语言接轨，由感知智能上升至认知智能。再进一步，分类仅为视觉系统应有的基础功能之一，终极目的应为打造出可与世界交互的机器人智能视觉系统，由机器人所要解决的更加综合复杂的现实问题来驱动其选择要感知的事物与感知的精准度，支撑其圆满完成任务。

　　2、AI正成为基础设施，AI-aaS降低企业智能化实施门槛

　　超人工智能：在各个领域均可以超越人类，在创新创造、创意创作领域均可超越人类，可解决任何人类无法解决的问题。

　　人工智能行业之机器视觉未来发展趋势

　　人工智能是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。凡是使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，均可认为使用了人工智能技术。作为一种基础技术，人工智能在很多行业都有广泛应用。五道集团于12月17日发布《 AI研究报告—人工智能领域的未来和挑战》，对未来人工智能领域的行业生态及应用进行了分析预测。

　　弱人工智能：仅擅长某个单方面应用的人工智能，超出特定领域外则无有效解决能力；

　　我们认为，从目前人工智能的应用场景来看，当前人工智能仍是以特定应用领域为主的弱人工智能，如图像识别、语音识别等生物识别分析，如智能搜索、智能推荐、智能排序等智能算法等。而涉及到垂直行业，机器人示教器维修，人工智能多以辅助的角色来辅佐人类进行工作，机器人示教盒维修，诸如目前的智能投顾、自动驾驶汽车等，而真正意义上的完全摆脱人类且能达到甚至超过人类的人工智能尚不能实现。我们预计，未来随着运算能力、数据量的大幅增长以及算法的提升，弱人工智能将逐步向强人工智能转化，机器智能将从感知、记忆和存储向认知、自主学习、决策与执行进阶。

　　1、巨头掌握基础层资源，成为生态构建者

　　4、芯片行业中国有望弯道超车