人工智能產業發展概況
1）、人工智能的研究領域分為符號智能、計算智能、機器學習及機器感知四大類；2）、多層感知機理、卷積神經網絡、深度信念網絡及深度自編碼器是推動深度學習實現突破的關鍵技術；3）、人工智能的應用場景日臻豐滿，已在機器翻譯、計算機視覺、語音識別、數據挖掘與文本處理等方面獲得廣泛應用，未來AI 與大數據的融合是大勢所趨；4）、AI 發展面臨的主要挑戰包括抽樣和建模對物理世界做了簡化、對已知結構的利用及隱含結構的學習存在不足、深度網絡的連接方式更為復雜、基于統計的信息處理缺乏語義等。
行業應用迅速鋪開
智能工業：我國工業機器人產業發展迅速，市場空間大，在技術攻關和設計水平上不斷進步，但與國外同行相比仍然存在差距。服務機器人市場是藍海，增速快，未來或可復制互聯網模式走進普通家庭;
智能游戲：虛擬現實底層應用技術已經足夠成熟，幾乎與所有行業都有可結合的地方，能滿足人們對更多信息量、更強交互性的需求，是下一個交互平臺的強力候補；
智能駕駛：無人駕駛技術的實現一方面需要具有深度學習能力的網絡技術，另一方面依賴電子地圖精確度、路況數據更新速度的提升及相關法制體系的完善。目前，互聯網&科技公司與傳統車企均在積極布局無人駕駛，從產品及服務看，ADAS 滲透率較高，最受投資者關注。依據權威數據，截止2030 年全世界無人駕駛技術的市場份額將超400 億美元；
智能識別：國內智能識別技術位居國際前列，目前已被廣泛應用于金融、安防、教育等領域。總體來看，算法并不是最大的制約問題，主要是技術與各行業的結合需要時間沉淀。
