3月5日，李克强总理在政府工作报告中提到，要加快人工智能技术的研发和转化，做大做强产业集群。这是人工智能第一次出现在《政府工作报告》，与此同时，恰逢alpha go战败李世石一周年，人工智能再次掀起一波热潮。
自去年alpha go战败李世石以及alpha go的升级版master人机对战59连胜后“人工智能”概念开始进入公众视野并掀起一波波ai热潮。此外，5g、云计算等相关技术带动人工智能进入发展快车道，相应的智能制造、智能汽车、智能家居、智能机器人等一系列应用随即展开，而小编认为此次被纳入《政府工作报告》的人工智能从国内实际应用来看，其概念其实热过功能体验，事实上其落地更是步履维艰。
从具体应用看，刚过去的2016年智能服务机器人、vr、无人机等新型产业可谓是大起大落。服务机器人中以陪护机器人来看，其目的是通过类人的设计以及人性化的交互提供给人类情感陪伴。但经过一年的发酵，从最初的“人形”电子设备乱入到备受诟病的交互体验，陪伴机器人产业渐渐冷却下来;而vr和无人机则面临着更严酷的局面。vr作为一种将虚拟与现实结合起来的新型产品，其应用无疑将会改变人们观察感知这个世界的途径。然而由于算法优化不够、内容匮乏、硬件复制成本低廉等原因vr在2016年昙花一现迅速被ar所替代;无人机产业同样面临着转型的压力，2016年底的零度、parrot裁员还历历在目，不少无人机厂在洗牌浪潮中销声匿迹，而存活下来的大多数也向专业领域如农业植保方向转型。
服务机器人的交互体验、vr的算法优化、无人机自主导航飞行无一例外指向软件算法的不完善，而这正是人工智能最本质的内涵——神经网络。神经网络虽然历史绵长但国内研究较少加之大部分研究都集中在高校，大众对于其认知还处于语音识别、人机围棋大战阶段，此外，如何落实到产业化应用是目前最大的问题。
然而以上三种并非个例，而是一种人工智能应用的普遍现象。2017年初始，智能汽车挑起重担成为人工智能新的竞争焦点。互联网企业、传统车企甚至产业链的各个环节纷纷贴上“智能”标签，以期在新的行业形态下争得一席之地。
5年内实现无人驾驶的呼声越来越高，而目前整个行业却处于整合期。不少企业宣称已实现level 3甚至level 4级别的自动驾驶，从实现步骤来看距离真正的无人驾驶仅一步之遥。然而这一步却是人工智能从实验室走向产业的关键一步。小编认为，5年内实现无人驾驶的普及化显得过于激进，但简单的高速队列、小区域应用实现起来倒是会逐渐普及(事实上目前已有相关测试及小规模应用)。
而至于人工智能落地智能汽车的难点，主要有以下几方面：无人汽车数据处理要求极高与此同时带来极高网络通信速度(当然目前5g也处于飞速发展阶段)及极大数据量;其次是标准协议的规范等。但这些均是人工智能落实到汽车产业的基础，基于神经网络算法的深度学习才是车辆具有人性思维的本质，这也催生出更多的算法公司涌入，但与其他行业不同的是智能汽车投入更大，回报周期更长，可靠性及稳定性都更高。
总的来说，只要是与人工智能相关的产业在大热过后都有一段冷却期，而这一冷却期却也是最严酷的淘汰期，最后的幸存者寥寥。新兴产业要平稳度过这一时期就要顺应人工智能发展态势，以物联网开放共享的思维脚踏实地走好每一步，而不是拿资本玩概念。
作者: 刘丹 |文章来源： 华强电子网：发布：2017/4/7 12
