人工智能五个产业链

⑴ 人工智能的背后，最有“钱”途的行业是什么

目前，中国人工智能行业已经进入产业化阶段。根据中国国务院规划，2020年中国人工智能核心产业规模将达到1500亿元，并且此后十年将继续保持高速发展。

2018年行业融资热度也持续走高，iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，2018年中国人工智能领域共融资1311亿元，增长率超过100%，投资者看好人工智能行业的发展前景，资本将助力行业更好发展。

2019年1月18日，全球领先的新经济行业数据挖掘和分析机构iiMedia Research(艾媒咨询)权威发布《艾媒报告|2018中国人工智能产业研究报告——商业应用篇》。目前，中国人工智能行业已经进入产业化阶段。根据中国国务院规划，2020年中国人工智能核心产业规模将达到1500亿元，并且此后十年将继续保持高速发展。2018年行业融资热度也持续走高iiMediaResearch（艾媒咨询）数据显示，2018年中国人工智能领域共融资1311亿元，增长率超过100%，投资者看好人工智能行业的发展前景，资本将助力行业更好地发展。随着人工智能技术的进一步发展和落地，深度学习、数据挖掘、自动程序设计等领域也将在更多的应用场景中得到实现，人工智能技术产业化发展前景向好。

以下为报告节选内容：

⑵ 谁给我举几个例子 说说 什么是 产业链的低端，什么是产业链的高端

低端产业指技术含量低的产业，例如劳动密集型产业。

主要包括七大类：纺织品、服装、箱包、鞋类、玩具、家具、塑料制品。

这是一个目前能给我国每年带来三万亿人民币出口收入的庞大产业，但是我们需要警醒的是，世界上其他国家的劳动密集型产业也在迅速发展，并且增速还比我国要快。

高端产业

高端产业包括光电子产业、人工智能产业、数字产业、量子技术产业、超级计算产业、电磁能产业、氢能产业、高端装备产业、新材料产业、大健康产业。

(2)人工智能五个产业链扩展阅读

2018年2月，河北省人民政府印发了《河北省战略性新兴产业发展三年行动计划》的通知，其中确定了雄安新区未来几年的产业重点，制定了八大专项实施方案。该计划制定了包括大数据与物联网产业、信息技术制造业、人工智能与智能装备产业、生物医药健康产业、高端装备制造业、新材料产业、未来产业等八大专项实施方案。

无一例外均紧跟国家乃至世界的发展趋势保持一致，以智能化信息产业为重点。《计划》提出要建设3家省级战略性新兴产业示范基地，在雄安新区布局建设10个国家级创新平台和未来产业研究院。

⑶ 人工智能领域已出现哪些商业模式

人工智能在图像识别、语言识别和自然语言处理，以及人机交互、机器视觉、自动驾驶等方面专都已经属成功应用。人工智能产业链根据技术层级从上到下，分为基础层、技术层和应用层。基础层最靠近“云”，应用层最靠近“端”。未来将会产生五种商业模式
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

⑷ 中国人工智能产业还存在哪三项弱点

如今，“智能+”社会已步步临近，社会各界也正积极勾勒未来社会图景。国外人工智能巨头动作不断，在基础技术、应用领域方面都有诸多突破，可以总结为三点：基础研究能力强、跨界创新密集、人才红利持续发挥。

腾讯研究院发布的《中美两国人工智能产业发展全面解读》，从企业人数分布可以看出中美之间的巨大差异。报告显示，截至2017年6月，美国共有1078家人工智能企业，员工数量为78700名；中国有592家人工智能企业，员工数量为39200名，约为美国的50%。分领域来看，在处理器/芯片领域，美国员工人数是中国的13.8倍，美国17900人，中国1300人。中国在技术层领域的企业人数也远远落后于美国，仅在智能机器人领域人才稍多，为6400人，是美国同领域人数的3倍。

根据全球职场社交平台“领英”的数据，7成美国人工智能人才从业10年以上，而中国仅有4成相关人才有这样的从业经验。报告分析，这源于中国人工智能产业起步比美国晚，人才培养模式尚存差距。

中国高校在很长时间内并没有人工智能专业，而美国是人工智能概念的诞生地，基本上大院校都有人工智能专业和研究方向。根据美国国家科技委员会的人工智能全球大学排名，前20名中有16所是美国大学，这些大学源源不断地向科技企业输送人才。

业内人士表示，由于人才匮乏，人工智能工程师的年薪水涨船高。博士毕业进入企业，起薪或可高达百万元，“否则根本留不住人”。而且，即便这样的人也很难“上手就用”，都要在公司经过数月至一年的专业培训。

目前，中国正在快速追赶美国人工智能人才的培养步伐。从论文发表数量来看，华人作者的领先优势日益明显。在“深度学习”领域，中国的论文数量从2014年开始超越美国。专家认为，人才培养是“智能+”发展的关键，而且，人才培养要与重点项目相结合，真正做到核心人才本土化、核心项目自主化。

《中国机器人产业发展报告》建议，应建立机器人行业亟须的多层次、多类型技能人才培养体系，建立校企联合培养人才的新机制。同时，建立培养标准体系，运用职业培训和职业资格制度加深与汽车、电子、化工、消防等相关行业合作，实现人才培养与企业需求的良好对接。

国务院2017年印发《新一代人工智能发展规划》，提到将“加快培养聚集人工智能高端人才”。伴随着巨大的市场需求和应用场景，我国有望吸引更多人才来华从事人工智能行业。

在面向2030年对我国人工智能发展进行的战略性部署中，我国新一代人工智能发展规划也明确提出了我国人工智能发展的“三步走”目标：

第一步，到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业进入国际第一方阵，成为我国新的重要经济增长点；第二步，到2025年，人工智能基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平，人工智能产业进入全球价值链高端，成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，我国成为世界主要人工智能创新中心，人工智能产业竞争力达到国际领先水平。

专家认为，要想让机器人渗透到人们生活，真正实现智能社会，一定要把相应的基础设施建设好，建立知识库、大数据库、面向各类具体问题的智能系统等。“这不仅要有技术，还涉及整个社会体系、服务体系和治理体系等。”业内人士呼吁，要加快机器人向各领域的应用，实现人机协调、跨界融合、共创分享，营造有利于机器人发展的良好生态。

瑞银研究报告显示：至2030年AI每年将为亚洲贡献经济价值高达1.8万亿至3.0万亿美元，将对金融服务、医疗保健、制造、零售和交通等行业产生巨大影响。这些行业加起来，相当于目前亚洲GDP的三分之二。

据统计，2000至2016年，中国人工智能企业数量累计增长1477家，融资规模达27.6亿美元。其中，2014至2016年三年是中国人工智能发展最为迅速的时期。这三年里新增的人工智能企业数量占累计总数的55.38%。另据艾瑞咨询公开数据，中国人工智能产业规模2016年已突破100亿元。

面对优势，还需戒骄戒躁；面对补足，还需踏实补强；我国应在人工智能产业发展的浪潮中争当“弄潮儿”。

未来已来，当时代的钟声缓缓敲响，新科技革命和产业变革将是最难掌控但必须面对的不确定性因素之一，抓住了就是机遇，抓不住就是挑战，必须在日新月异的科技大变革中、在国际合作与竞争的征程中加速前进。

⑸ 人工智能研究可以分几层

人工智能研究可以分为基础层、技术层、应用层，美国在技术难度大、技术带动效应强的基础层方面，不断取得研究以及实践进展；而中国在基础层方面能力稍弱，在技术层和应用层发力更多。

但是，中国在芯片基础研发领域仍然落后于美国企业，对进口芯片的需求居高不下。

从事计算机视觉识别的中国公司“旷视科技”品牌与市场中心总经理谢忆楠表示，在图像识别领域，公司同时应用英伟达和英特尔的芯片，目前还没有国产芯片能够完全取而代之。英特尔中国研究院院长宋继强也承认，我国人工智能领域不足之处在于我们原创理论创新、基础人工智能研发能力还不太够。中国学者需要在理论上有所突破。地平线机器人技术创始人余凯表示，在PC电脑与移动互联网时代，我们都错失了如操作系统等基础平台性技术，人工智能时代需要迎头赶上。

⑹ 人工智能的产业链有哪些

人工智能产业链清晰，可分为基础层、技术层和应用层。

1、人工智能的产业链——数据和计算能力是人工智能的基础

底层主要是数据采集和操作。传感器和数据服务主要负责收集数据，人工智能芯片(GPU、FPGA、ASIC、类脑芯片)和云计算负责计算。

互联网和移动互联网的快速发展使人们的生活产生了大量的数据,并从中受益的爆发大数据的概念,数据积累和马克高度重视国内,从数据收集、数据分析、数据管理和数据应用,形成一个完整的产业链,这也为国内人工智能输入大量数据训练提供了一个坚实的基础。

2、人工智能的产业链——人工智能技术逐渐成熟，为未来的发展提供了动力

在收集数据之后，技术层所做的就是模拟人脑，有效地处理和分析数据。算法是技术层的核心内容，将人工智能发展推向高潮的最著名的人工智能算法就是深度学习算法。

国内研究主要集中在人工智能技术层、自然语言处理、计算机视觉和机器学习等方面。计算机视觉占55%，自然语言处理和机器学习分别占13%和9%。这一集中也使国内资源成为世界上的三大优势。

根据36kR研究所的不完全统计，中国有104家计算机视觉公司，但其中大多数公司的发展道路尚不清楚，在人脸识别领域，公司之间的竞争十分激烈。

我国的人脸识别精度已达到世界领先水平。根据国际权威人脸识别公司测试发布的最新测试报告，一家国内公司首次在评估中获得第一名，超越了长期以来全球人脸识别算法第一名的Vocord。

国内企业在自然语言处理领域也处于世界领先地位。目前，科大讯飞、网络、Spitzer和YunZhisheng在研究方面已经取得了一定的成果。科大讯飞在中国自然语言处理和语音识别领域处于领先地位。科大讯飞在语音识别、语音合成、语音评价等方面代表了国际最高水平。科大讯飞在许多国际竞赛中都获得了第一名。

3、人工智能的产业链——人工智能产品和服务相继推出，得到市场的广泛认可

在中国人工智能的应用中，BAT无疑是第一梯队，拥有大量的资源。其中，网络是行业领先者。阿里巴巴和腾讯也在推进人工智能项目。他们正凭借规模迎头赶上。虽然目前落后于网络，但其发展潜力不可低估。horizon robot等独立的人工智能企业，以及京东、搜狗、滴滴、头条等在互联网细分领域取得的垂直优势也值得关注。

中国巨大的消费市场可以产生无数的细分市场。互联网渗透到各个行业和领域，为人工智能的应用提供了最有形的参考。与互联网相比，人工智能的应用场景只会更加广阔。

以上就是《人工智能的产业链是什么?这才是人工智能发展的真相》，目前，人工智能技术在网络安全领域的应用需求旺盛，技术优势突出，产业发展势头良好。然而，与人工智能相关的核心算法和技术还不成熟，如果你想知道更多的人工智能安全的发展，可以点击本站其他文章进行学习。

⑺ 人工智能产业将寻求哪三方面的突破

未来将扎实推进理论发展，加强新技术整合能力

如今，“智能+”社会已步步临近，社会各界也正积极勾勒未来社会图景。国外人工智能巨头动作不断，在基础技术、应用领域方面都有诸多突破，可以总结为三点：基础研究能力强、跨界创新密集、人才红利持续发挥。

第一步，到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业进入国际第一方阵，成为我国新的重要经济增长点；第二步，到2025年，人工智能基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平，人工智能产业进入全球价值链高端，成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，我国成为世界主要人工智能创新中心，人工智能产业竞争力达到国际领先水平。

专家认为，要想让机器人渗透到人们生活，真正实现智能社会，一定要把相应的基础设施建设好，建立知识库、大数据库、面向各类具体问题的智能系统等。“这不仅要有技术，还涉及整个社会体系、服务体系和治理体系等。”业内人士呼吁，要加快机器人向各领域的应用，实现人机协调、跨界融合、共创分享，营造有利于机器人发展的良好生态。

瑞银研究报告显示：至2030年AI每年将为亚洲贡献经济价值高达1.8万亿至3.0万亿美元，将对金融服务、医疗保健、制造、零售和交通等行业产生巨大影响。这些行业加起来，相当于目前亚洲GDP的三分之二。

据统计，2000至2016年，中国人工智能企业数量累计增长1477家，融资规模达27.6亿美元。其中，2014至2016年三年是中国人工智能发展最为迅速的时期。这三年里新增的人工智能企业数量占累计总数的55.38%。另据艾瑞咨询公开数据，中国人工智能产业规模2016年已突破100亿元。

面对优势，还需戒骄戒躁；面对补足，还需踏实补强；我国应在人工智能产业发展的浪潮中争当“弄潮儿”。

未来已来，当时代的钟声缓缓敲响，新科技革命和产业变革将是最难掌控但必须面对的不确定性因素之一，抓住了就是机遇，抓不住就是挑战，必须在日新月异的科技大变革中、在国际合作与竞争的征程中加速前进。

⑻ 人工智能应用在那些行业，比较适合

虽然不能太夸大人工智能，但该项技术的应用似乎已经势不可挡。
马化腾认为，人工智能演化的第一步肯定会成为人类的帮手，成为人类研究和解决下一代技术时的一个重要的助手。但AI在怎么发展都是战术性的，是一种支持和帮助。比较复杂的战略以及没有多次重复规律的领域，还是离不开人脑的判断。未来计算机和信息科学都会在生物科学以及人们生活的方方面面产生很大的作用。从腾讯方面来说，AI是发展的方向之一。他认为，在足够垂直的细分领域里还是有机会的。这些方面代替人，比人做得好是有可能的。所以公司现在在找细分领域里，一些可以应用到AI和信息技术的商业机会。各种研究再怎么天花乱坠，最终还要看是否能提高效率、改善用户体验。
在汤晓鸥看来，目前人工智能在三个方面应用的比较多：一是语音识别。这个是相对成熟，也是第一个突破的。二是视觉，现在的主战场就是在视觉领域，而且看的能力的场景是非常多的。三是自然语言的理解，就是要像大脑一样解决问题，这件事情目前是完全没有解决的。现在这一块很热，很多国内外的公司都做对话机器人，但这其实是非常难的一件事情，因为它对各种背景知识以及条件的要求是非常多的。
自然语音技术的应用到底有多难，为此他还举了好几个例子，比如说一句“上次我交给你的那件事，你给我办了”，语音机器人是判断不了具体什么时间以及什么事情的。这就需要很多的背景，但这都还没有解决。目前市面上的应用是比较简单的，主要是问一下餐馆、影院这些比较固定的场景。还有一个问题是，很多智能机器人完全是由人来控制的，比如他开玩笑道，有的机器人是5点要下班的，因为后台操作它的人5点就下班了。还有Siri团队会搜集一些比较难的问题，然后自己回答，当我们问到相关问题时，就会得到相同的答案。
虽然马化腾和汤晓鸥都看好人工智能的发展，但因为两家公司发展阶段的不同，导致他们做的事情也有些不同。
马化腾认为，人工智能与医疗和教育的结合是比较难的。腾讯投了大量与医疗和教育相关的公司，但感觉只了解到皮毛。因为这个产业链太长了，从各个角度来说只做了一小部分。虽然路还很长，但也是看到一些迹象可以与医疗和教育进行结合。比如用AI将教育的个性化系统进行提升。因为现在的教育可以利用信息技术，能针对每一个人、对不同的教育内容的反馈来决定下一步的教育的内容。利用信息技术的远程、视频宽带，以及配对和匹配这些技术手段和产品可以将学生和教师进行更好的适配，提供更加灵活的方式和更好的体验。
而对于创业公司商汤科技来说，短期来说首先是要活下来，所以不能挑高大上的事情做。汤晓鸥说，公司第一步要做安防，因为安防到处都是，每个摄像头几百万。然后是手机，手机有视觉、图像等很多需求，目前商汤已经在和很多手机厂商合作。第三是直播，做广告植入和特效也需要很多的视觉要求，像faceu和一直播都是商汤在提供核心技术。
从中期和长期来说的话，公司会布局金融领域，无论是开户还是内部的大数据运算、智能投顾等，都会用到人工智能。虽然这些技术普及后，可能公司再去推进业务没那么容易。但是人工智能还有很多的用处，比如做个性化的保险服务。而自动驾驶、医疗、芯片三大领域，在未来5-10年会有很大的应用。目前这三个行业的融资是最多的，但需要多做原创技术，而且还需要跟大厂商合作才能取得更大的进展。

⑼ 人工智能龙头股

闪牛分析：

人工智能利好政策预期增强，市场层面行情火爆来袭！下一步人工智能的看点有哪些？谁是这波行情的龙头股呢？

一、人工智能利好预期

人工智能再次席卷A股，这次是江南化工裹挟这思创医惠来了一次突袭。整个人工智能板块一度领涨各大板块，却最终没稳住，无奈成就冲高回落的局面！

想必，大家都会期待人工智能再次上演去年的故事。问题是，人工智能再次成为市场焦点的概率有多大？

二、投资人工智能的关键逻辑

要想预判这样的问题，需要结合人工智能产业本身的政策、发展状况和市场层面的投资逻辑、资金流向等多方面因素分析。

大体来看，根据科技部的消息，人工智能政策有望中短期发布，那么人工智能的行情还是值得期待；而市场层面的因素变数太多，难以把握，但可以结合人工智能产业本身来分析。

就人工智能产业来看，产业链分为基础层、技术层、应用层。而每个产业链又包涵很多子领域。

基础层：芯片、大数据、算法系统、网络等多项基础设施；

技术层：计算机视觉、语音语义识别、机器学习、知识图谱等（目前发展势头比较猛）；

应用层：涵盖领域有金融、安防、智能家居、医疗、机器人、智能驾驶、新零售等多个场景

通过这样的分析，百晓生可以得到一个结论：本轮人工智能行情的主要看点有两个，一是在应用层领域具备核心竞争力的企业；另一个是基础层面涉及的大数据、云计算等软件领域。

换句话说，接下来人工智能的行情具有一定的“工业互联网”+“独角兽”色彩，所以在布局上，可以留意“人工智能”+“工业互联网”+“独角兽”多重共振的个股；而节奏上，谨慎跟进，大胆持有！

另附人工智能重点股：

⑽ 人工智能的兴起我们需要准备什么

要说今年最火的，莫过于共享经济和人工智能。20年前，一台名叫“深蓝”的IBM超级电脑击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫，奠定了人工智能发展的基础。20年后，谷歌Deepmind团队开发的AlphaGo再一次打败了人类最强棋手，带动了人工智能发展的浪潮。

过去的10年间，移动互联网和物联网的出现逐渐改变了人们的生活方式，也积累了大量的数据基础，这些都成为了发展机器智能的基础。有人评论说，人工智能是时代发展的必然产物，之所以在过去的20年没有火起来，主要是受到半导体、数据积累、以及智能硬件发展的掣肘，如今半导体技术不断成熟，大数据和云计算发展完善，智能硬件的发展更加智能，这赋予了人工智能感觉、感知、神经中枢、智能处理等行为，未来人工智能的前景将更加广阔。

7月7日，在2017首届北大创新论坛的圆桌互动环节，北京大学人工智能创新中心主任、网络创始七剑客之一雷鸣；上海鸿凯投资公司总经理、复旦大学金融学博士檀江来；上海赢基财富公司董事长王进；广联达科技股份公司董事、高级副总裁刘谦就人工智能的发展来了一场“唇枪舌战”。

人工智能时代，我们该忧虑什么？人工智能的未来在哪里？人工智能将如何影响行业发展？

以下内容根据速记整理：

Q：人工智能发展这么快，我们该担心吗？

檀江来：回顾人类最近100年的工业史，发展速度越来越快，难免让人有点担心。如果未来人工智能快速发展，人类控制不了机器怎么办呢？我个人的观点是，未来3-4年，人工智能可能不会发展的那么快。人类对新技术的应用不会像潮水一样，马上就影响我们的生活和行业。比如，这两年投资领域流行一个词叫智能投顾，又称机器人投顾，是数字化投顾的一种，具体是指“通过互联网技术，以投资者的风险偏好和财务状况为依据，利用大数据和量化模型，为客户提供基于指数型基金的资产配置方案和财富管理服务，并根据市场情况进行持仓追踪和动态调整”。中国目前大概有上千个量化交易的团队，智能投顾主要集中在银行和证券业，对这些领域的发展有推动作用，未来还有很大的发展空间。

王进：关于人工智能，发达城市、高等院校研究院所在谈论，国外也在谈论，甚至在偏远的西部省区，绝大多数的产业规划里也都把大数据、人工智能作为了当地的支柱产业和未来发展方向，可见人工智能在中国的火热程度。

不过，对于人工智能，我有几个方面的担忧：

第一，人工智能到现在都没有一个总体的规划和布局，会不会像之前的项目一样，盲目上马，最后落得一地鸡毛？

第二，人工智能会以加速度的方式改变人类文明，它带来的影响比计算机技术还大。80年代初有一部美国电影叫《星球大战》，当时觉得影片中的很多场景都是幻想，结果都实现了。所以，我的感觉就是，如果这次人工智能的机会抓不住，以西方为代表的工业社会就会和发展中国家形成一个新的鸿沟。未来发展中国家在新的制造方面就很难形成产业优势，这是我的第二点担忧。

第三，刚刚鄂维南院士提到，中国在人工智能产、学、研上的投入比例非常低。这里有一个数据，不只是人工智能产业链，在技术产业化方面，中国高等院校的比例也只有不到5%。这意味着我们超过90%以上的研究成果是被浪费的。我们一直在模仿西方国家，在资本的推动下、模式的推动下，市场大环境的推动下，实现了快速的发展。但是，模式容易创造，真正的技术进步还是需要沉淀的。

刘谦：其实，人工智能已经融入我们的日常生活了，比如我们开车使用的导航，就是人工智能应用的一种。以前，我们开车的时候才用导航，现在，即使去熟悉的地方也会开着导航，因为导航可以智能匹配最优路线，让我们的出行更方便，更智慧。

《人类简史》里面提到了三次革命，最重要的一次是认知革命，即通过数据和科技改变我们的生活。也正是因为认知革命，才会把整个社会从原来的传统模式带入一个新的模式。所以，我认为人工智能一定是未来社会的发展趋势，而且会给经济发展和社会形态带来巨大变化。

与其担心人工智能，不如拥抱人工智能。2015年，AlphaGo刚开发出来的时候只有10到12岁的智商，但是它打破了人机仿真学的模式，通过大数据、云计算、深度学习，让人工智能技术不断进化。另外，人工智能不是单一的智能，未来它可以实现万物互联。

所以，如果用开放和拥抱的心态看人工智能，它是行业进步的大方向，但也绝对是一个大挑战。

雷鸣：从去年3月AlphaGo赢了棋手李世石，人工智能就开始进入大众视野并且越来越热。从技术角度来说，人工智能有三个基础组成部分：数据、算法和预算能力。预算能力随着GPU的提升发展很快，现在一个GPU服务器的运算能力是过去的几百倍，而且还在以一年半到两年的速度翻番。

另外就是数据，计算机被发明之后，数据的增长速度基本上是一年翻一番。关于深度学习，一开始方法非常差，最近几年有了质的变化，这就是现在的数据和运算能力深度学习模型，基本上可以接近人脑，或者超过人脑。

在应用方面，人工智能在各个垂直领域都有一定程度的替代性。各个领域，但凡通过学习和掌握重复提供标准化服务的，人工智能都可以替代，包括智能投顾、自动驾驶、安保、审计、简单的法律处理、在线医疗诊断等等。人工智能一旦找到一个真正的风口，发展速度是非常之快的。

Q2：结合产业，探讨一下未来人工智能的影响和愿景？

檀江来：我先谈一个例子。前段时间我们去考察科大讯飞的一个项目，是利用人工智能帮助学校老师改卷子。我们都知道，试卷里客观题比较好判断，对比选项就可以，但是主观题就比较麻烦，需要根据教学大纲里内容分析判断。但是科大讯飞做到了，并且已经在教育领域里面耕耘了好多年，很多学校都在用他们的产品，很多学生也在用。大家都知道中国家长最大的投资是小孩的教育。据科大讯飞内部的数据，目前已经有1万多所学校用了他们的产品，中国最优秀的100所学校有60多所在用他们的产品。这是一个了不起的市场。

希望未来在中国在金融市场上，我们也可以见到的一个比较好的人工智能标的，供大家参考。

王进：从社会需求来看，人工智能是一个必然趋势。我们知道，在北京上海这样的一线城市，企业最头痛的一件事就是不断上涨的人力成本。每个企业都在寻找降低成本的方式，其中一个就是技术进步带来的劳动生产率的提高，人工智能恰恰就可以提供这种可能性。

以我大学同学的公司为例，这个公司每年有80%的机器替代人工；还有另一个例子是相机行业，以前大家出门都是背着一个笨重的相机，现在人工智能也把这个行业给颠覆了。

所以，未来企业家招人的时候可能考虑更多的是需要引进几个机器人来替代工人。

刘谦：我们企业是专门服务于建设行业的。目前来看，建筑行业有很大的转型空间。

首先是建筑数字化，即以后我们交付的除了建筑实体，还有数字虚体；第二个数字化是整个建筑流程数字化；第三个是参与各方的数字化。这也是人工智能影响建筑行业的基础。

目前，全国有8000万的建筑从业人员，里面有5000万建筑工人。这些建筑工人在哪儿？在什么地方工作？每天上下班出勤情况怎么样？从业学历怎么样？这些都需要用数字化记录下来。这是第一个特征。

第二个特征是要把建筑行业的人与物、物与物在线连接起来。以前都是通过摄像头来操作，未来我们会把建筑实体和建筑物提前通过数字模型连接起来，把建筑物所有的信息传到数字虚体里面，然后再反向影响建筑实体，这样就构成了数字建筑。当我们完成数字化和在线化以后，就形成了非常重要的数据基础，整个建筑物也会走向智能化。

未来，人工智能带给传统行业的改变就是万物互联，但如果说人工智能会不会给建筑行业带来一些威胁，我觉得有两个。一是，如果人工智能在某些算法和数据采集上出现问题，可能导致安全事故发生；二是，当我们掌握大数据和人工智能技术之后，人可能更难控制了，那时候真正的威胁可能是来自于人。

未来，人工智能发展更多的不是技术本身，更重要的是我们的看法和我们本身。

雷鸣：人工智能进入每个行业都会衍生出很多的新事物，比如智能预警大楼、智能安防、智能制造，智能物流、智能驾驶等等，未来我们的生活会被数字包围。

Q3：人工智能将真正影响世界，这一点是确认无疑的。目前中国在这方面有没有领先优势和主动权？大家应该怎么样做？

檀江来：毫无疑问，人工智能已经在影响人类，未来会更加深刻的影响着我们的生产和生活。关于中国在人工智能领域的优势，我个人觉得有几点：

一，相比较美国，中国在人工智能领域的研究比较靠前，至少在人工智能的发展中，中国抢了一些先机。美国的优势在于可以吸引全世界的人才，中国政府如果可以把国内空气质量改善一下，相信优秀人才也会留在国内。

二，在中国，人工智能最迫切需要改善的领域可能是医疗。在之前的工业革命中，机器代替人已经很完整了，剩下的空间其实没有那么大。反倒是医疗行业，需要人工智能可能更迫切一些。

王进：我觉得政府在人工智能发展进程中，脚步走的稍微有点快。我们可以看到，各地政府在实际的生产过程中占用了大量资源。这种资源往往是不计较投入产出的，还造成了资源浪费。换一种说法就是，我们产、学、研模式没有理顺。实际上，我们可以把中央政府的很多投资放到专业机构中，让它发挥专业机构的培育和引领作用。

同样，我们也可以借鉴一些国外的做法，建立一些国家产业基金，重点扶持包括人工智能在内的重点行业。中国一定要跟世界接轨，吸引全世界最优秀的人才，最创新的想法，来实现人工智能的产业化、市场化。

刘谦：我们可以看到，在中国有80%的产业数据都集中在政府里面。如果政府把这些产业数据开放，支持我们国家的创新研究和人工智能技术研究，将会有一个非常好的促进作用。

另外，对于各个国家而言，人工智能正处在百花齐放、万家争鸣的阶段，需要尽管推动国家层面制定人工智能相关产业的政策和配套制度，这些也将对人工智能发展起到正向引导作用。

所以，我们要相信政府，相信市场，相信未来。

雷鸣：从国际角度来看，中国在人工智能的优势确实不错。中国有巨大的人才池，华人在人工智能领域的相应论文数量占了全球的将近一半。这是中国的第一点优势。

第二点，中国有非常大的市场优势。

第三点是说一下医疗领域。中国的医生数量很多，但是高质量的医生很少，这是我们的缺陷。但是落后并不见得是坏事，人工智能时代，中国完全可能在医疗行业实现超越。