就人工智慧這門科學來說，應該說現在還處在比較初級的階段，題主問的產業方面，可以說勢頭很好，但能夠真正落地的並不多。

一是機器人，這類研究機構和企業相對較多，也有一定成果，今年當然會繼續發展。

二是機器學習，這方面當然勢頭非常猛，應該會繼續爆發吧。

三是無人駕駛，google,百度等巨頭已經開始上路測試，也許今年會有實質進展。

總之基本都是趨勢向好，資本和企業也都大力追捧，但整體還是初級階段。

人工智慧今年仍然是保持著高速發展態勢，尤其是在、無人駕駛、無人倉儲、智慧家居，

人工智慧AI晶片領域會出現暴發式革新。

IDC認為到2018年，75%的開發商將會在更多的商業應用或服務中加入人工智慧功能；到2019年，IDC100%的物聯網專案將得到人工智慧的支援；

Gartner認為演算法將會在2018年改變全球數十億人的行為;30%的公司將在2020年前使用人工智慧技術來增加至少一個主要銷售流程;

從現實的發展可以推測2018年人工智慧將取得如下進展：

近日人工智慧晶片初創公司SambaNova System順利完成A輪融資，獲得Google Venture（GV）領投的5600萬美元；

谷歌推出號稱AI晶片顛覆者的TPU；

特斯拉去年首次承認正在研發「世界上最好的AI晶片」，為自動駕駛做準備；

阿里正在研發「阿里 AI 芯」；

中國晶片初創公司中，中科院背景的寒武紀、清華出身的深鑑科技、以及獲得高通、阿里投資的Kneron耐能，都在向傳統晶片巨頭髮起挑戰。特別是在手機終端、安防領域成功應用將加速產業發展。

華夏芯(北京)通用處理器有限公司1月2日釋出了中國首款擁有自主智慧財產權的人工智慧平臺型晶片“北極星”，標誌著國外廠商壟斷市場的局面開始被打破。

網際網路、智慧製造IPO綠色通道開啟，富士康、海爾、東土科技、用友智慧工業網際網路平臺等點燃了資本市場的熱情。智慧製造、智慧客服、智慧銷售(CRM)、智慧招聘、智慧財稅必將進一步深化。2017年德勤、普華、安永等紛紛推出自動化機器人RPA;國內如大賬房、賬益達紛紛推出智慧財稅機器人；智慧銷售領域巨頭騰訊佈局了企點、EC多家公司，雖然目前美其名曰SCRM，最終會發展成智慧銷售；

城鎮化進一步發展。超大型/新興城市如何智慧化管理一直在推進，是一個涉及到智慧安防、智慧交通、智慧環保、應急指揮等各個具體領域的綜合性解決方案。

今年應該是醫療方面會推廣比較快，無人駕駛還需很多硬體上的配套。智慧翻譯在語言理解上還有邏輯瓶頸不能解決。影象智慧識別就目前的這種思路，資料量太大。在智慧教育上，和現有教育體制還待磨合。智慧機器會在專業領域有所發展，但由於自動適應性不足所以難以推廣。中國在人工智慧程式設計技巧上雖然與世界同步，但由於中國工業化程序較短。尤其產業的科學管理上比較落後，導致資料上的收集不足，這方面會拖累中國產業智慧化升級的步伐。舉個例子，麥當勞在生產食品時有非常細的標準，所以不會因為人員流動而影響食品的質量。而我們中餐，一個師父一個法。所以向麥當勞之類的企業要實現智慧化是非常容易。

剛過去的2017年，被稱作人工智慧發展的“應用元年”。這一年，不管是AlphaGO戰勝人類圍棋世界冠軍、無人超市的營業、還是自動駕駛汽車的“上路”行駛，一一見證著人工智慧的足跡。相信2018年，人工智慧對國內各行各業扮演重要的角色。晶片產業一直是國外企業壟斷著核心技術（如英偉達、AMD，谷歌等），而人工智慧的核心在於人工智慧晶片，人工智慧晶片強調的是深度學習，深度學習對於計算速度的要求是非常恐怖的。在我們國內人工智慧晶片很多都是初創公司主導，讓我們來看看2018年人工智慧晶片在國內不同場景上的獨特優勢。1.寒武紀

寒武紀團隊是中國第一個專門從事計算機科學技術綜合性研究的國立學術機構。寒武紀是全球第一個成功流片並擁有成熟產品的人工智慧公司，其於2016年釋出了世界首款商用深度學習專用處理器——寒武紀1A。2018年是否會出來更先進的商用處理器值得我們期待。

2.深鑑科技

3.位元大陸

位元大陸是業內成立較早的晶片創立公司。其在2017年11月，釋出了全球首款張量加速計算晶片BM1680，以及板卡SC1/SC1+、智慧影片分析伺服器SS1等產品。除此之外，位元大陸將於2018年釋出第2代人工智慧晶片BM1682，計算能力將大幅提升。

人工智慧已經是業界公認的引領未來發展方向的戰略技術。而對於人工智慧晶片產業來說，在國家政策和資本技術的多重刺激下，人工智慧晶片的未來不可估量。

2018年，在國家戰略、市場創投和技術突破三重推動力的作用下，AI產業繼續成為社會的熱點，並形成為社會共識，這將令AI加速走向垂直領域的商業應用。

一、延續2017年AI產業趨勢，醫療、金融和無人駕駛仍是重頭戲。

去年人工智慧沒有在醫療領域產生爆發式效應，是因為AI+醫療的共享資料問題需要解決。接下來，醫療影像輔助診斷系統將會使患者受益。數字化儲存、關鍵演算法、雲平臺等資訊科技的突破，顯示時機初步成熟，在社會資本的孵化下會加速行業發展。

金融方面，現今各大銀行手中掌握了大量資料，金融科技的創新將是大家期待的課題。預計影片影象身份識別系統、智慧投顧等仍將是金融方面的重要應用。

交通運輸的領域已經廣泛受到AI的影響，發展智慧網聯汽車是趨勢所趨。自動駕駛汽車預計將在2018年上市。隨著各大公司佈局力度加大，無人駕駛技術產業出爐及規模化的日程表已經逐漸明晰。

二、其他產業方面的一些新動態

語音識別、人臉識別：智慧音箱、人臉識別等產品將會加大產能。專家預測會有一定泡沫。 AI晶片：傳統 CPU 的架構無法滿足深度學習的需求。基於GPU的通用晶片，其效能高、功耗大、價格高 ，適用於機器學習，代表企業是英偉達。基於FPGA的半定製化晶片，具高效能、低功耗的優勢，且更易於修改和程式設計，代表企業有英特爾、Xilinx、深鑑科技等；全定製化晶片（ASIC），在功耗方面更具優勢，研發週期長、但量產後成本更低，代表企業有寒武紀、地平線機器人、深鑑科技等。AI 晶片開闢了全新的賽道，一批企業有望實現彎道超車，已引起資本市場的關注。

保險：AI將透過自動化資料管理、改進索賠流程等 。

法律：AI用於處理法律檔案，從而減少查閱時間和提高效率，成為律師和審判員的助手。

教育 ：出現虛擬導師，AI幫助學生制定適應性學習計劃和個性化教育計劃，改變學生和老師的互動模式。

網路安全保障產業：這是完善人工智慧發展環境和公共支撐體系的關鍵。目前還沒有真正符合AI核心技術的工具或產品，不過這將逐步進入企業視野，有望形成核心產品和產業。

三、一點評估和總結

1、更多的併購將會發生。CBInsights的統計資料顯示，AI公司的收購競爭已經開始。公司之間爭奪知識資本和人才的結果，2018年也許是公司收購和被收購最多的一年，那些缺乏資料或演算法支撐的小公司將面臨被收購。

2、智慧製造將走向普及。新一代人工智慧技術在工業領域各環節的應用落到實地，將促進智慧製造的關鍵技術裝備得到創新發展，促使人工智慧產業面臨突破性發展。

3、2018年AI行業面臨去泡沫化和產業安全考驗。AI初創公司將進入淘汰賽階段，更多地考驗行業和企業的技術研發、商業化落地、品牌PR等綜合能力。找不到落地應用，未形成合理的商業模式的AI企業將遭遇危機。

4、大的方面，2018年預計較為堅挺的行業將是技術層面的AI晶片和AI演算法，應用層面的“AI+醫療”和“AI+汽車”。

1996年深藍戰勝了人類的象棋，開啟了人類與智慧計算機的大戰。在這之後，人們便把圍棋作為人類最後的壁壘：圍棋有著複雜的變化，如果用演算法來計算的話，是不可能實現的，機器是不可能取勝的。2016年阿爾法與圍棋世界冠軍、職業九段棋手李世石進行圍棋人機大戰，並以4比1的總比分獲勝。從此人類引以為豪的領域被打敗，人們開始重視人工智慧的發展。

經過兩年的發展，各種人工智慧機器人已經開始進入了人類生活的各個領域。從銀行到酒店，從軍事到科研。從繪畫到寫作……。2017年底，智慧機器人索菲亞稱為了第一個獲得國籍的機器。短短的兩年時間，人工智慧獲得了巨大的進步。那2018年人工智慧該何去何從呢？

軍事方面機器人的發展各國都是爭相進入的。目前各國都已經投入了大量的資金進行研究，機器人在軍事的運用正越來越大。

機器人在工業方面的運用最大的好處就是方便管理，節約成本。一個工業機器人可以不眠不休的工作，而且沒有怨言（在這方面人類是無法達到的）。任何一個老闆都喜歡聽話的員工，而工業機器人正好可以滿足他們的控制慾望。

生活服務方面，機器人正蓄勢待發。從以前的智慧掃地機器人到現在陪孩子說話的智慧機器人。相信在2018年各種家庭服務的機器會更加蓬勃發展。

隨著大資料的更加廣泛的應用，以後人工智慧肯定會進入人類的各方面。人類對智慧機器人的依賴度會越來越大。

對於人工智慧來說，人們一直抱著又愛又恨的態度，有人說AI人工智慧將成為解放人類勞動力的關鍵，也有人說人工智慧將會把人類代入萬劫不復的深淵。不管怎樣，AI的發展已成定局，但是對於2018年來說，人工智慧可謂是“悲喜交加”。

　　Uber無人駕駛測試車撞死行人事故、Google Duplex代替人類自動接打電話“以假亂真”引發了對AI道德倫理的廣泛熱議，近日歐盟正式釋出的人工智慧道德準則草案。

　　OpenAI的5v5 DOTA AI“Open AI Five”再次完勝人類、搜狗公司和新華社合作的全球第一個“AI合成主播”正式上崗。

Uber無人駕駛測試車撞死行人事故

　　3月19日晚，Uber無人駕駛SUV正處在無人駕駛模式，當時車上還坐著一名司機。一名女性在人行道外穿過一條四車道道路時被無人駕駛車輛撞倒，撞倒後被送往醫院，並最終因搶救無效死亡，這成了無人駕駛技術2018年最大的醜聞。

　　這件事故不僅影響Uber的無人駕駛計劃，還將影響到整個無人駕駛行業最終釋出能在公共道路上行駛的無人汽車的計劃。最的車禍調查結果是，行人在非人行橫道突然穿過馬路，但要負主要責任還是Uber自動駕駛汽車，因為它既沒有準確識別出前方的行人，也沒有在遭到障礙物時採取制動措施。

Google Duplex代替人類自動接打電話

　　5月9日，Google向大眾展示了一項名為Duplex的AI新功能——能代替人類預約理髮或者餐館。在演示過程中，它以假亂真地使用自然語言與真實人類對話溝通，而人類竟然完全沒有意識到電話的另一邊並非真人而是來自Google的 Duplex。

歐盟正式釋出的人工智慧道德準則草案

　　就像Google Duplex一樣，人們對於人工智慧的發展過於擔心，頻頻引發倫理道德爭議，所以，12月18日，歐盟人工智慧高級別專家組正式向社會發布了一份人工智慧道德準則草案，這份草案首先為“可信賴人工智慧”提出了一個官方解釋——“可信賴人工智慧”有兩個必要的組成部分：首先，它應該尊重基本權利、規章制度、核心原則及價值觀，以確保“道德目的”；其次，它應該在技術上強健且可靠，因為即使有良好的意圖，缺乏對技術的掌握也會造成無意的傷害。

OpenAI的5v5 DOTA AI“Open AI Five”再次完勝人類

　　美國當地時間6月25日，OpenAI宣佈其研發的人工智慧OpenAIFive已經能在Dota25V5團戰中戰勝人類。在此次的對戰中OpenAIFive先後戰勝了5支人類玩家團隊。而在不到兩個月的時間裡，OpenAI的5v5 DOTA AI“Open AI Five”在OpenAI組織的線下比賽中再次完勝人類團隊。

全球第一個“AI合成主播”正式上崗

　　11月7日，在第五屆世界網際網路大會上，由搜狗與新華社合作開發的全球首個全模擬智慧合成主持人——AI合成主播正式亮相。它根據所提供的文字，就能準確無誤地播送新聞，可以模擬人類說話時的聲音、嘴唇動作和表情，並且將三者自然匹配，逼真程度幾乎能以假亂真。”AI合成主播“實際上相當於是真實新聞主播一個“分身”，例如本次亮相的“AI合成主播”以新華社主播邱浩為原型，兩者的聲音以及外形都一樣。

　　人工智慧的發展然不少的人擔憂，臺積電創始人張忠謀在接受臺灣地區《經濟日報》專訪時表示：未來25年內，很多職業將被人工智慧（AI）取代。張忠謀認為未來AI會產生兩個問題：一是失業率會增加，很多行業從業人員會被AI取代，二是貧富差距會擴大。

那麼，面對未來的AI技術的發展，人們還有哪些優勢呢？

　　機器人不需要薪水、無需休息、不會請假、不會犯錯、沒有情緒……最關鍵的是，它們的成本比僱人要便宜很多。尤其是在機器人實現量化生產之後，其成本又會大幅下降。那麼人還有哪些優勢呢？我想，除了創造力，我們沒有什麼能比機器人做的更出色的能力了！因為畢竟是我們人類創造了人工智慧，創造了這些機器人。

　　所以緩解人工智慧帶來的潛在社會矛盾，唯一的辦法就是提升我們人類的創造力。換句話說，就是加強教育，而且是符合未來趨勢的素質教育。