從未來發展空間及行業增長速度來看，機器學習、影象識別、智慧機器人是市場空間較大、發展速度較快的3個細分領域。
諮詢公司Tractica指出，未來機器學習將以超過60%的年複合增長率保持高速增長，預計到2024年，市場規模將達到上百億美元。
市場規模已經相對較大的影象識別領域的發展前景同樣十分光明。在未來5年內將以42%的年均複合增長率保持快速增長。
隨著智慧機器人應用範圍的不斷拓展，全球智慧機器人市場有望迎來快速增長期。全球第二大市場研究諮詢公司Markets and Markets釋出的資料顯示，機器人市場規模講義20%的年均複合增長率保持快速增長，2020年將達到80億美元。如果單從軟體來看，機器人軟體市場規模年均複合增長率將達到30%。
從投資回報率及產業成熟度角度來看，上述3個細分領域的發展前景仍較為樂觀。顯而易見，風險投資熱衷於將資金投入那些投資回報率較高的新興業態，而對人工智慧幾大細分領域的融資情況可以很好地反映出它們的投資回報率。
Venture Scanner釋出的統計資料表明，從總融資額度、企業平均融資額度2個指標來看：機器學習都高居榜首；影象識別的總融資額度及企業平均融資額度位列第二；由於智慧機器人領域的企業數量相對較少，雖然其總融資處於劣勢，但它以1400萬美元的企業平均融資額度在該項排行榜中排名第三。
從各個細分領域的企業成立時間來看，這3個細分領域的企業平均年齡較小，各方面的發展仍存在較大的提升空間，未來一段時間內，將成為人工智慧市場向前發展得強大推力。
從應用場景拓展廣度的角度來看，除了上面3個細分領域發展前景較為良好外，自然語言處理也有望迎來快速發展期。機器學習技術在媒體、消費、廣告領域有著較為廣泛的應用，未來將會向金融、教育、加工製造、生物製藥等領域快速拓展。影象識別技術在體育、娛樂、安防、無人駕駛、工業製造等方面的應用十分普遍，未來幾年內還將向智慧機器人研發及生產方向滲透。
自然語言識別目前在智慧家居、物聯網、可穿戴裝置等領域已經有所應用，未來將會在服務機器人研發領域創造出巨大的價值。當然，由於同種語言不同口音、背景噪音、同音異形等問題的存在，自然語言識別的發展受到一定的阻礙。
隨著智慧機器人技術及功能研究的不斷深入，未來它還將在農業、工業、醫療保健、航空航天、搶險救災等領域源源不斷地為人類創造價值。
綜上所述，機器學習、影象識別、智慧機器人是人工智慧產業鏈中具備良好發展前景的幾大領域。
總體而言，人工智慧未來應用前景非常廣闊，對於製造業來說是一次轉型升級的重大機遇。
然而，在目前的情況下，人工智慧依然面臨著一些技術性難題，主要表現在以下3個方面：
在基礎設施層方面，模擬人體感官功能的諸多感測器沒有實現高度整合、統一感知協同的控制系統，這就導致感測器即使蒐集到了大量的資料，也不能進行統一的處理、分析和應用。
要想真正解決這一問題，需要在軟體整合及類腦晶片研發方面取得實質性突破。軟體整合乃是人工智慧不斷向前發展的重要基礎，而根據人工智慧演算法設計出的類腦化晶片，則是人工智慧產品高效精準地提供各種服務的核心所在。
在強人工智慧的技術研發方面，如今的研究仍處於探索期，情緒感知、人工意識等高等級的智慧技術仍停留在理論階段。在這一方面取得突破的關鍵點在於腦科學研究領域，即透過研究人類大腦的演化過程、如何對身體實現控制等，賦予人工智慧產品真正的分析理解能力。
在應用層的智慧硬體平臺方面，由於人工智慧技術仍處於初級發展階段，企業開發出的服務機器人對不同環境的適應能力、智力水平、感知系統仍存在一定的缺陷，這使得服務機器人很難像正常人一樣進行推理、分析、學習。
要在這方面取得突破的關鍵在於智慧無人裝置領域。目前，不僅傳統汽車製造商在積極佈局無人駕駛汽車，百度、谷歌等網際網路巨頭同樣在積極探索相關技術及軟硬體裝置。另一種典型的智慧無人裝置——無人機也即將迎來爆發式增長，可智慧跟蹤、躲避障礙的智慧無人機的出現，極大地提升了無人機產品的應用前景。
從未來發展空間及行業增長速度來看，機器學習、影象識別、智慧機器人是市場空間較大、發展速度較快的3個細分領域。
諮詢公司Tractica指出，未來機器學習將以超過60%的年複合增長率保持高速增長，預計到2024年，市場規模將達到上百億美元。
市場規模已經相對較大的影象識別領域的發展前景同樣十分光明。在未來5年內將以42%的年均複合增長率保持快速增長。
隨著智慧機器人應用範圍的不斷拓展，全球智慧機器人市場有望迎來快速增長期。全球第二大市場研究諮詢公司Markets and Markets釋出的資料顯示，機器人市場規模講義20%的年均複合增長率保持快速增長，2020年將達到80億美元。如果單從軟體來看，機器人軟體市場規模年均複合增長率將達到30%。
從投資回報率及產業成熟度角度來看，上述3個細分領域的發展前景仍較為樂觀。顯而易見，風險投資熱衷於將資金投入那些投資回報率較高的新興業態，而對人工智慧幾大細分領域的融資情況可以很好地反映出它們的投資回報率。
Venture Scanner釋出的統計資料表明，從總融資額度、企業平均融資額度2個指標來看：機器學習都高居榜首；影象識別的總融資額度及企業平均融資額度位列第二；由於智慧機器人領域的企業數量相對較少，雖然其總融資處於劣勢，但它以1400萬美元的企業平均融資額度在該項排行榜中排名第三。
從各個細分領域的企業成立時間來看，這3個細分領域的企業平均年齡較小，各方面的發展仍存在較大的提升空間，未來一段時間內，將成為人工智慧市場向前發展得強大推力。
從應用場景拓展廣度的角度來看，除了上面3個細分領域發展前景較為良好外，自然語言處理也有望迎來快速發展期。機器學習技術在媒體、消費、廣告領域有著較為廣泛的應用，未來將會向金融、教育、加工製造、生物製藥等領域快速拓展。影象識別技術在體育、娛樂、安防、無人駕駛、工業製造等方面的應用十分普遍，未來幾年內還將向智慧機器人研發及生產方向滲透。
自然語言識別目前在智慧家居、物聯網、可穿戴裝置等領域已經有所應用，未來將會在服務機器人研發領域創造出巨大的價值。當然，由於同種語言不同口音、背景噪音、同音異形等問題的存在，自然語言識別的發展受到一定的阻礙。
隨著智慧機器人技術及功能研究的不斷深入，未來它還將在農業、工業、醫療保健、航空航天、搶險救災等領域源源不斷地為人類創造價值。
綜上所述，機器學習、影象識別、智慧機器人是人工智慧產業鏈中具備良好發展前景的幾大領域。
總體而言，人工智慧未來應用前景非常廣闊，對於製造業來說是一次轉型升級的重大機遇。
然而，在目前的情況下，人工智慧依然面臨著一些技術性難題，主要表現在以下3個方面：
1、資料流通和協同化感知有待提升在基礎設施層方面，模擬人體感官功能的諸多感測器沒有實現高度整合、統一感知協同的控制系統，這就導致感測器即使蒐集到了大量的資料，也不能進行統一的處理、分析和應用。
要想真正解決這一問題，需要在軟體整合及類腦晶片研發方面取得實質性突破。軟體整合乃是人工智慧不斷向前發展的重要基礎，而根據人工智慧演算法設計出的類腦化晶片，則是人工智慧產品高效精準地提供各種服務的核心所在。
2、強人工智慧尚未實現關鍵技術突破在強人工智慧的技術研發方面，如今的研究仍處於探索期，情緒感知、人工意識等高等級的智慧技術仍停留在理論階段。在這一方面取得突破的關鍵點在於腦科學研究領域，即透過研究人類大腦的演化過程、如何對身體實現控制等，賦予人工智慧產品真正的分析理解能力。
3、智慧硬體平臺易用性和自主化存在差距在應用層的智慧硬體平臺方面，由於人工智慧技術仍處於初級發展階段，企業開發出的服務機器人對不同環境的適應能力、智力水平、感知系統仍存在一定的缺陷，這使得服務機器人很難像正常人一樣進行推理、分析、學習。
要在這方面取得突破的關鍵在於智慧無人裝置領域。目前，不僅傳統汽車製造商在積極佈局無人駕駛汽車，百度、谷歌等網際網路巨頭同樣在積極探索相關技術及軟硬體裝置。另一種典型的智慧無人裝置——無人機也即將迎來爆發式增長，可智慧跟蹤、躲避障礙的智慧無人機的出現，極大地提升了無人機產品的應用前景。