2017年科技圈最火的概念無疑是人工智能，有人稱之為人工智能元年；也有一部分人不認同，認為人工智能又是一個泡沫，是從不缺概念的科技行業又一次概念炒作。

有人這樣的總結：回顧歷史，人工智能每隔15年必火一次，結果都是雷聲大雨點小。

2017年5月，AlphaGo再勝人類；6月，騰訊宣布正式進軍AI， 向外開放在計算機視覺、智能語音識別、自然語言處理等領域的人工智能技術；7月，“百度AI開發者大會”(Baidu Create 2017)上，百度CEO李彥宏乘無人駕駛的汽車；國務院印發《新一代人工智能發展規劃》(以下簡稱《規劃》)，宣稱AI教育要從娃娃抓起；8月，寒武紀科技完成一億美元A輪融資，由國投創業，阿里巴巴創投、聯想創投、國科投資、中科圖靈、元禾原點、涌鏵投資聯合投資；10月，阿里宣布投資千億成立達摩院，在全球各地建立實驗室， 啟動人工智能領域爭奪戰計劃，用于涵蓋基礎科學和顛覆式技術創新的研究……在深圳，無人公交車駛上街頭；北京也公布了無人公交車監管計劃。

互聯網巨頭都“all in 人工智能了”，你怎么看？筆者個人認為，2017年人工智能不是空穴來風，2017年就是人工智能元年。

與之前雷聲大，雨點小的概念炒作不同， 有兩個基礎性技術支撐，一是深度學習，一是大數據。

深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

2000年后，計算機產業的發展帶來了計算性能、處理能力的大幅提高，尤其是以谷歌為代表的前沿企業在分布式計算上取得了深厚積累，成千上萬臺計算機組成的大規模計算集群早已不再是稀罕物。

而互聯網產業的發展則使搜索引擎、電子商務等公司聚集了數以億計的高質量的海量數據。

正是計算技術，大數據，深度學習三方合力推動了當下人工智能的繁榮。

當下人工智能復興的最大特點是AI在語音識別、機器視覺、數據挖掘等多個領域走進了業界的真實應用場景，與商業模式緊密結合，開始在產業界發揮出真正的價值，以前則只限于學術研究。

這一切是2017年人工智能繁榮的大背景，也是互聯網巨頭紛紛搶灘人工智能的原因。

萬事俱備，2018年人工智能將在下面五個方面獲得較大發展，形成創業、創新、投資的風口。

一、機器人與服務，機器人技術已經開始影響各行各業，從制造業到農業、零售業及服務業，無所不包。

根據國際機器人聯合會提供的數據，全球工業機器人達數百萬臺，而汽車制造過程中有80%的工作都由機器完成。

二、無人駕駛汽車，除了百度外，奧迪和谷歌等大公司已經開始致力于無人駕駛汽車的開發試驗，而其他許多企業也加大力度，開拓新的解決方案。

無人駕駛汽車有望在能效和安全性能上超越需要有人掌握方向盤的普通汽車。

三、智慧城市，許多城市會將服務、公共設施以及道路接入互聯網。

這些智慧城市將能夠對能源、物料流、物流運輸及交通等領域進行管控。

四、數字家庭，隨著家庭自動化快速發展，人們可以通過互聯網控制照明、百葉窗、通風設備、空調、音視頻播放設備、安防系統和家用電器。

可提供各種服務的聯網機器人也可以幫上忙，如進行真空吸塵等。

五、萬物互聯，終端運算能力不斷上升，硬件價格持續下降（依舊遵循摩爾定律），幾乎將任何東西連接上互聯網都十分劃算可行。

智能傳感器的價格也已相當合理。

所有物品都會智能化并能聯網，從而促進更廣泛的交流和數據驅動的新型服務。