“人工智能”毫無疑問是2017年的頭牌明星，在經歷了“兩起兩落”后，終于以不容置喙的姿態再次出現在人們的視野中。

為了幫大家回顧AI的發展之路，億歐整理了2017人工智能十大關鍵詞：一、芯片據人工智能協會發布的《中國AI創新應用白皮書》顯示，從1986年到2007年，全球單日信息存儲能力增加了約120倍，在數據生成量方面，預計到2020年，將達到44ZB，是2009年的44倍。

數據量的成倍增長，伴隨的是芯片行業的蓬勃發展。

在這條賽道上，有智能設備廠商、云計算廠商、傳統芯片廠商。

蘋果、微軟和谷歌都在開發自己的處理器，應用于人工智能和其他的工作負載，其目標是實現在沒有云處理的情況下壓縮算法。

大數據、人工智能以及高性能計算和分析越來越趨向于利用GPU。

這一趨勢使英偉達成為重要玩家，同時，也為AMD注入了新的活力。

英特爾將其布局從個人電腦轉向數據中心和物聯網。

此外，一些更加垂直細分的初創公司的表現同樣不容小覷。

近期，寒武紀、地平線、深鑒、Kneron、鯤云科技等人工智能芯片公司相繼獲得融資，新一代計算芯片可以提供更強大的計算力，同時在集群上實現的分布式計算能夠幫助人工智能模型在更大的數據集上運行。

二、智能音箱相對于傳統音箱而言，智能音箱不僅是音響產品，同時是涵蓋了內容服務、互聯網服務及語音交互功能的智能化產品，不僅具備WiFi連接功能，提供音樂、有聲讀物等內容服務及信息查詢、網購等互聯網服務，還能與智能家居連接，實現場景化智能家居控制。

也因此，2017年成為了“百箱大戰”的一年，智能音箱的炙熱戰火從國外燒到了國內。

目前國內切入音箱市場的公司主要有三類：一是以喜馬拉雅“小雅”為代表的內容基因的公司，他們和“傳統音箱”最為接近，但內容的智能播放提升了用戶在聆聽場景下的交互體驗。

二是包括Rokid、出門問問、Broadlink等在內的“智能公司”，在他們的產品里，音樂內容只是眾多功能之一，更多的亮點在語音交互、連接智能家居上。

而第三種則是小米、阿里、京東、聯想等“大公司”，他們背后是有龐大的商業生態。

三、醫療影像今年11月15日，科技部公布了首批國家新一代人工智能開放創新平臺名單，其中，就包括依托騰訊建設的醫療影像診斷平臺覓影。

AI+醫療是近年來資本投資和企業拓展新業務的熱點，這其中又以醫療影像為甚原因有兩點：醫療影像是所有大病診療的入口和基礎，放射科醫生是醫療行業最短缺的人員之一；人工智能技術爆發的核心——深度學習，正好最擅長分析影像類數據。

如此，使得影像識別技術成了最有可能在醫療領域率先落地的技術。

短期來看，目前AI+醫療影像的商業模式一定是To B，并且在競爭初期，渠道為王；從長期來看，To C也有很大的商業機會，隨著技術的成熟，未來病人可以自由選擇AI醫療商的產品進行服務。

四、安防就目前來說，安防本身具有兩大特性，第一、在傳統的以視頻為主的安防行業中，經過多年的發展，已經積累了大量的數據資源，滿足了人工智能基于大數據為基礎的算法模型訓練的要求；第二、安防行業中事前預防、事中響應、事后追查的特性剛好吻合了人工智能的算法和技術。

也就是說，目前AI在安防領域的應用主要通過圖像識別、大數據及視頻結構化等技術進行作用的。

而從行業角度來看，主要在公安、交通、樓宇、金融、工業、民用等領域應用較廣，其中以公安應用最為核心。

另外，AI+安防在提前預防犯罪，和保障社會安全方面也起到了非常重要作用。

目前來說，雖然AI在安防領域的應用有著很好的前景，但還沒有達到真正實用的階段，應用中存在諸多的問題需要不斷完善和解決，比如環境適應性差、場景理解受限、人臉識別準確率等等問題。

五、語音交互2017年，很多業內專家都認為，“語音”將會成為下一代人機交互的主要方式。

其原因有三：首先，語音交互更為自然和方便；其次，語音交互相對于文字交互模式而言，能夠解放人們更多的感官；第三，基于智能語音交互，不需要對APP、瀏覽器進行點擊操作，而是直接通過語音操作的特質，使其能夠凌駕于瀏覽器、APP等其他應用的入口之上，成為一個新入口，而這個入口，將會變革更多的產業，諸如信息搜索、分發。

涉及語音交互的公司包括人工智能機器人廠商、人機交互技術和渠道提供商，以及基礎平臺支撐和關聯技術提供商：

1、人工智能機器人廠商
主要包括小i機器人等智能機器人廠商，同時還有清華、中科院等人工智能技術研究院校和科研院所。



2、人機交互技術或渠道提供商
包括科大訊飛、捷通華聲、車音網、思必馳等語音技術提供商，以及短信（移動、電信、聯通）、QQ等服務提供商。



3、基礎平臺支撐和關聯技術提供商
包括IDC、云計算平臺、數據挖掘等技術提供商。


六、融資/收購大勢所趨下，無論是國內還是海外市場，科技巨頭正在以內生式AI領域的研發，和外延式的直接投資、或收購AI領域的創業團隊等方式在AI領域進行積極部署。

而巨頭們收購企業的原因，不外乎爭奪團隊、專利、人才，同時，也是對自身業務的補充，以及為了公司在今后技術生態里的布局和站位考慮。

除了收購，2017年形成的另一個熱浪是融資。

我們來看今年發生的融資大事件：2017年2月，三星、英偉達聯手投資了AI智能語音助手公司SoundHound，這家公司以語音識別與搜索技術獲得了7500萬美元的投資；2017年3月，蔚來汽車以自動駕駛、輔助駕駛獲得了來自IDG資本、高瓴資本等投資方6億美元投資；2017年3月，Geek+科技以智能機器人技術獲得了火山石資本等投資方1.5億美元投資；2017年4月商湯科技以計算機視覺技術獲得了賽領資本6千萬美元投資；2017年5月，深鑒科技以處理器/芯片獲得了高榕資本等投資方數千萬美元的投資；2017年10月，地平線機器人獲得由英特爾投資、嘉實投資等資本方近億美元A+輪融資。

七、人才流動請戳圖！八、政策自今年7月國務院發布《新一代人工智能發展規劃》后，各地區都在從不同層面加強人工智能相關政策的部署。

今年10月，北京市正式印發《中關村國家自主創新示范區人工智能產業培育行動計劃（2017—2020年）》；11月14日，上海市發布《關于本市推動新一代人工智能發展的實施意見》，提出到2020年，重點產業規模將超過1000億元。

11月18日，有“中國光谷”之稱的武漢東湖高新區，出臺全國首個區域性《促進人工智能產業發展的若干政策》，并發布《東湖高新區人工智能產業規劃》，提出未來三年將每年設立不低于2億元的人工智能產業發展專項資金。

同時，也發布了“國字號”的人工智能開放創新平臺。

11月15日，科技部宣布成立新一代人工智能發展規劃推進辦公室，并公布首批國家新一代人工智能開放創新平臺名單：依托百度公司建設自動駕駛國家新一代人工智能開放創新平臺，依托阿里云公司建設城市大腦國家新一代人工智能開放創新平臺，依托騰訊公司建設醫療影像國家新一代人工智能開放創新平臺，依托科大訊飛公司建設智能語音國家新一代人工智能開放創新平臺位列其中。

跡象表明，人工智能政策正在從中央傳導至地方，AI政策自上而下開始發酵，我國已經進入AI產業的“黃金窗口期”，預計未來將有更多地方的政策文件出臺，從而形成多點齊放的局面。

九、智能制造波士頓咨詢在一份名為《工業4.0——未來生產力和制造業發展前景》的報告中明確指出，以云計算、大數據分析為代表的新技術將為中國制造業的生產效率帶來15%—25%的提升，智能制造，是在基于互聯網的物聯網意義上實現的包括企業與社會在內的全過程的制造，把工業4.0的“智能工廠”、“智能生產”、“智能物流”進一步擴展到“智能消費”、“智能服務”等全過程的智能化中去，只在這些意義上，才能真正地認識到我們所面臨的前所未有的形勢。

這一年來，各大制造企業為了重塑自身在制造業的全球競爭優勢，在各層面高度重視智能制造，并相應啟動了一系列針對基于模型的企業、網絡物理系統、工業機器人、先進測量與分析、智能制造系統集成等智能制造關鍵要素的計劃和項目，以對“AI+制造”的新競爭力形成進行系統支持。

十、場景創新隨著社交和云技術的不斷融合，移動終端設備從隨身變得貼身，人工智能技術開始從技術平臺走向產業平臺，場景的價值越來越大，我們正在步入一個能夠通過場景感知來快速高效解決問題的“場景時代”。

如何實現人工智能的場景化，做好“人工智能時代”與“場景時代”的結合，是2017年以及未來人工智能發展的重要前提。

此外，人工智能的發展離不開技術的不斷創新，更離不開場景的創新。

場景創新是人工智能發展的催化劑，當人工智能技術發展到一定的程度后，如何讓更多的人工智能技術走向前臺轉變為用戶服務，如何激發商業化應用需求，通過需求創造供給將是未來人工智能發展的重要方向。