中科海讯称将人工智能技术用于公司无人探测系统等产品，提升产品核心能力，该公司目前经营现状如何？

AI 应用爆发，算力会迎来哪些发展机遇？

随着人工智能应用的不断扩大和深入，算力需求将不断增加。因此，未来算力发展将会迎来以下机遇：
超级计算机：随着技术的提升，超级计算机的算力将会越来越强大，可以处理更加复杂的人工智能问题。
量子计算：量子计算是一种全新的计算方式，它利用量子比特而非传统的经典比特进行计算，因此具有比传统计算机更快的计算速度。这将为人工智能开辟新的研究方向，同时也为解决更加复杂的人工智能问题提供了可能。
模型压缩与量化：针对目前人工智能模型存在的内存占用和计算速度慢等问题，模型压缩和量化技术将成为重要的发展方向。通过减小模型大小和复杂度，同时保持良好的精度，可以在不降低算法性能的情况下实现更高效的计算。
分布式计算：由于单台设备的算力有限，分布式计算将成为满足大规模计算需求的关键技术之一。这项技术可以将计算任务分配给多台设备进行处理，提高计算效率和准确性。
总之，随着人工智能应用的不断扩大和深入，算力发展将会迎来更多机遇，并为人工智能技术的进一步发展提供有力支撑。

编剧岗位会被 AI 替代吗？

当今时代，随着人工智能技术的不断发展，许多行业都面临着被替代的风险，包括电影电视行业中的编剧岗位。然而，对于编剧这个岗位，人工智能能否真正取代人类的位置还需要进一步探讨，目前来看，在编剧这个岗位上，AI还无法替代人类:
1. 创意方面：编剧需要创造出生动、有情感、有吸引力的角色，给角色设计个性特征、生活背景、情感历程，创新性和创意性是编剧的核心竞争力，而AI更多的是基于现有的数据，进行数学模型或逻辑模型的分析、预测。
2. 文化因素：影视作品的创作受到文化、社会背景、审美观念等因素的影响，这些元素是AI无法捕捉的。电影是一种复杂的艺术形式，需要编剧具有对人性、人情、人生的深入理解和把握。
3. 操作复杂：编剧不仅需要了解故事的情节走向、人物的塑造等方面，还需要用语言将这些想法转化为故事的形式。编剧需要考虑许多细节，而且故事中每个情节都需要合理地串联起来，以及描写角色的语言、台词等，这些要求编剧有较强的逻辑思维和写作能力，AI目前无法达到。
4. 艺术表现：编剧不仅要具备故事创作的能力，还需要对视觉表现、音乐配乐、声效设计等方面有一定的了解。编剧不仅要有创意，还需要将其转化为具体的艺术表现形式。这就需要编剧在创作过程中具备对表现形式的灵敏度和敏锐度，这是AI难以达到的。
总之，虽然AI在其他领域有很多出色的表现，但要替代编剧这个岗位还需要很长的时间。因为影视剧不仅仅依赖于逻辑推断，更依赖于敏锐的洞察，深度的思考，以及先进的技术和经验。虽然AI能够模拟某些操作，但创意性和修辞技巧是AI难以取代的关键基础。

人工智能未来的发展前景怎么样呢？

1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势

人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。

注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。

2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%

——中国人工智能企业全产业链布局完善

我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。

——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%

据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到84.05%;其次是技术层企业数，占比为13.65%;基础层企业数占比最低，为2.30%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。

3、技术分布：中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算

从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为7.64%、6.81%、5.64%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为5.55%、5.47%、4.76%、4.72%。

4、细分领域：深度神经网络领域为中国AI研究热门

根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

人工智能的发展前景如何？

——预见2023：《2023年中国人工智能行业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)

目前国内人工智能行业的上市公司主要有：百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。

本文核心数据：人工智能企业核心技术分布情况、中国人工智能市场规模、中国人工智能行业投融资情况、中国人工智能行业投融资轮次分布、人工智能各技术方向岗位人才供需、人工智能本科新专业高校名单、人工智能科技产业区域竞争力、人工智能行业代表性企业区域分布、中国人工智能行业竞争派系、人工智能发展趋势、中国人工智能产业规模预测

行业概况

1、人工智能定义

人工智能作为一门前沿交叉学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能行业属于战略新兴产业，根据国家发展改革委发布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录(2016)》来看，我国人工智能可分为三个下属行业，分别为人工智能软件开发、人工智能消费相关设备制造和人工智能系统服务。

2、产业链剖析：产业链涵盖行业庞大

人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是包括AI芯片等硬件设施及云计算等服务平台的基础设施、数据资源，为人工智能提供数据服务和算力支撑;技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径;应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

行业发展历程：行业处在突飞猛进阶段

人工智能概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议。人工智能至今已经有60多年的发展历史，从诞生至今经历了三次发展浪潮。分别是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。

1959年Arthur
Samuel提出了机器学习，推动人工智能进入第一个发展高潮期。此后70年代末期出现了专家系统，标志着人工智能从理论研究走向实际应用。

80年代到90年代随着美国和日本立项支持人工智能研究，人工智能进入第二个发展高潮期，期间人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破，如著名的多层神经网络、BP反向传播算法等，算法模型准确度和专家系统进一步提升。期间，研究者专门设计了LISP语言与LISP计算机，最终由于成本高、难维护导致失败。1997年，IBM深蓝战胜了国际象棋世界冠军Garry
Kasparov，是一个里程碑意义的事件。

当前人工智能处于第三个发展高潮期，得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。2006年加拿大Hinton教授提出了深度学习的概念，极大地发展了人工神经网络算法，提高了机器自学习的能力，随后以深度学习、强化学习为代表的算法研究的突破，算法模型持续优化，极大地提升了人工智能应用的准确性，如语音识别和图像识别等。随着互联网和移动互联的普及，全球网络数据量急剧增加，海量数据为人工智能大发展提供了良好的土壤。大数据、云计算等信息技术的快速发展，GPU、NPU、FPGA等各种人工智能专用计算芯片的应用，极大地提升了机器处理海量视频、图像等的计算能力。在算法、算力和数据能力不断提升的情况下，人工智能技术快速发展。

行业政策背景：行业发展从技术过渡到产业融合

人工智能是国家战略的重要组成部分，是未来国际竞争的焦点和经济发展的新引擎。近年来，中国人工智能行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持，国家陆续出台了多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新，《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》等产业政策为我国人工智能产业发展提供了长期保障。

2017年之前，人工智能相关政策主要集中在人工智能技术研发突破方面。从2017年开始，政策的重点已经从人工智能技术转向技术和产业的深度融合，特别是2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出要“加快人工智能深度应用”。

从2018年两会发言的不完全汇总也可以看出，人工智能+产业的融合将是未来的重点，包括科技部、工信部、民政部等官方部门和百度、腾讯、联想等民间代表，均提出了人工智能+产业、人工智能+医疗等。

2019年，两会更是将“智能+”写入政府工作报告，人工智能技术对于社会的赋能被给予最高层次的期待。在工业经济由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期，“智能+”的理念给人工智能等数字技术提供了最广阔的落地空间和回报想象。通过智能化手段把传统工业生产的全链条要素打通，可以更好地推动制造业的数字化、网络化和智能化转型，更能反向助推技术自身的迭代和进步。

2020年，明确人工智能作为“新基建”建设重要一环，“十四五”指出要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。并且各省市也在大力推动人工智能与产业融合，打造应用场景，示范项目。

行业发展现状

1、大数据和云计算为占比最高的核心技术

从人工智能企业核心技术分布看，计算机视觉技术占比最高，达到34%;其次是数据挖掘与机器学习，占比分别为18%和17%;智能语音技术、自然语音处理、知识图谱等技术的热度也较高，分别占比8%、8%和7%。

2、行业呈现快速增长趋势

注：人工智能产业作为典型的融合交叉产业，对产业统计口径的不同会带来市场规模数据上的出入。下文整理了统计口径不同的三大研究机构关于人工智能产业市场规模的测算数据，以期展现多方视角。其中：中国信通院统计口径>中国人工智能学会统计口径>中国电子学会统计口径，三大研究机构的统计口径在图表下方注明。

2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升到国家战略层面，受益于国家政策的大力支持，以及资本和人才的驱动，我国人工智能行业的发展走在了世界前列。根据中国信通院公布的测算数据显示，2021年中国人工智能产业规模为4041亿元，同比增长33.3%。

注：中国信通院对人工智能产业市场规模测算口径包括人工智能核心产业市场规模及带动产业市场规模，即包括人工智能硬件、软件及服务市场

人工智能核心产业市场规模方面，根据中国电子学会测算数据显示，2021年中国人工智能核心产业市场规模为1300亿元，同比增长38.9%。

注：中国电子学会对人工智能核心产业市场规模测算口径包括：计算机视觉、智能语音、对话式AI、机器学习(含自动驾驶)、知识图谱、自然语言处理等核心技术软件、AI芯片等核心硬件

从中国人工智能学会公布的人工智能产业市场规模测算数据来看，2020年中国人工智能行业市场规模约为1858.2亿元，同比增长35.4%，总体上看，当前人工智能核心产业(主要包括软硬件)市场规模增速大于整体产业市场规模增速，人工智能应用服务市场发展相对缓慢。

注：①中国人工智能协会关于人工智能产业市场规模统计范围包括：人工智能软件和硬件市场，不包括服务市场规模;②2021年中国人工智能学会尚未发布最新的人工智能市场规模测算数据

3、下游应用主要集中在政府城市治理和运营

2020年，中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等)，应用占比达到49%，互联网与金融行业紧随其后，占比分别为18%和12%。

企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节，都已能够看到人工智能的身影：AI
核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，实现社会生产力的整体跃升，推动社会进入智能经济时代。前瞻估算，目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目，而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合，实现产业地位提高或经营效益优化。

4、资本更倾向于人工智能企业的早期投资

截止2022年10月9日，中国人工智能行业总计共有6486起投融资事件发生，总计融资金额为9994亿元。其中2014-2018年在融资事件及融资规模均呈现持续增长态势，2018年融资金额达1366亿元，融资事件1049起。2019-2020年，我国人工智能行业市场相较之前冷静不少，融资事件有所下降但是融资规模有所上升。2021年，我国人工智能资本市场再次迎来增长大潮，投融资事件数量及规模均达到历年峰值，分别增长至1066起和3062亿元。截止2022年10月9日，2022年人工智能行业共有投融资事件532起，融资金额达到1008亿元。

注：2022年数据截至10月9日，下同，不再赘述。

从我国人工智能行业融资轮次分布情况来看，由于初创型企业融资金额与估值相对较合理，泡沫较小，因此资本更倾向于人工智能企业的早期投资，2014-2019年，人工智能行业天使轮和A轮占比最高。随着人工智能市场板块的逐渐成熟，早期的投资占比逐渐降低，人工智能投资轮次逐渐后移。2021年，人工智能行业A轮融资占比下降至37.9%，C轮融资占比则上升至11.37%。

5、技术方面人才不足，高校开设相关专业

根据工信部发布的相关数据，人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于0.4，说明该技术方向的人才供应严重不足。从细分行业来看，智能语音和计算机视觉的岗位人才供需比分别为0.08、0.09，相关人才极度稀缺。

注：岗位人才供需比=意向进入岗位的人才数量/岗位数量。

相对国外，我国高校人工智能培育起步较晚，但近年来我国人工智能学科和专业加快推进，多层次人工智能人才培养体系逐渐形成。2018年4月，教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》提出，到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。

2019年，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，全国共有35所高校获首批建设“人工智能”本科专业资格。

行业竞争格局

1、区域竞争：北京人工智能竞争能力遥遥领先

从1990年至今，我国人工智能产业发展的城市格局几经变化，目前北京、上海、深圳、杭州等城市变现稳定，这些城市都将电子信息产业作为支柱产业之一，在互联网业发展中也排名靠前。这些城市均强化科研与人才优势、加速补充完善人工智能自身及面向行业落地的产业链、建设示范性智能应用场景、前瞻性布局人工智能相关标准体系、推动公共资源共享、提升城市环境与宜居性、支持系统性超前研发布局等措施将成为城市把握人工智能发展重大历史机遇的谋划方向。

在2021年中国新一代人工智能科技产业发展区域竞争力排名中，排名前五的省市分别是北京、广东、上海、浙江和江苏，属于第一梯队;排名第六至第十的省份分别是山东省、四川省、安徽省、辽宁省和湖南省。

在四大都市圈排名中，排名第一的是长三角，排名第二的是京津冀，排名第三和第四的分别是珠三角和川渝地区。

2、企业竞争：参与者众多，主要分为三个派系

从企业的竞争来看，我国人工智能企业主要可以分为三个派系，分别是头部平台代表企业、融合产业活跃企业、技术层面代表企业。

人工智能平台的代表性企业主要有百度、阿里云、腾讯、华为、京东和科大讯飞;而小米、平安科技、苏宁、滴滴是融合产业较活跃的企业;技术层企业代表有商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技作为独角兽公司。

从人工智能独角兽企业来看，根据胡润排行榜，商汤科技以500亿元的价值位列2021年胡润中国人工智能行业独角兽排行榜首位;其次，旷视科技、云从科技、地平线机器人与明略科技也具备较大的市场潜力，价值均超200亿元。

行业发展前景及趋势预测

1、“十四五”建设继续推进，高质量、现代化、智能化发展

近年来，人工智能在经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面已经产生重大而深远的影响。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》对"十四五"及未来十余年我国人工智能的发展目标、核心技术突破、智能化转型与应用，以及保障措施等多个方面都作出了部署。

2、“十四五”期间核心产业规模达到4000亿

根据《新一代人工智能发展规划》，到2025年,我国人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展，人工智能核心产业规模将超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元;到2030年，我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。

此外,为加快落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,科技部于2019年8月印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》,旨在有序推动国家新一代人工智能创新发展试验区建设。截至2021年3月末,我国已有14个市+1个县获批建设试验区;至2023年,试验区数量预计将达20个左右。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

人工智能的发展概况

探讨人工智能，就要回答什么是智能的问题，综合各类定义，智能是一种知识与思维的合成,是人类认识世界和改造世界过程中的一种分析问题和解决问题的综合能力。对于人工智能，美国麻省理工学院的温斯顿教授提出“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作”，斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授提出“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学”。综合来看人工智能是相对人的智能而言的。其本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。是研究、开发模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

（一）感知、处理和反馈构成人工智能的三个关键环节

人工智能经过信息采集、处理和反馈三个核心环节，综合表现出智能感知、精确性计算、智能反馈控制，即感知、思考、行动三个层层递进的特征。

智能感知：智能的产生首先需要收集到足够多的结构化数据去表述场景，因此智能感知是实现人工智能的第一步。智能感知技术的目的是使计算机能“听”、会“看”,目前相应的计算机视觉技术和自然语言处理技术均已经初步成熟，开始商业化尝试。

智能处理：产生智能的第二步是使计算机具备足够的计算能力模拟人的某些思维过程和行为对分析收集来的数据信息做出判断，即对感知的信息进行自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反映。具体的研究领域包括知识表达、自动推理、机器学习等，与精确性计算及编程技术、存储技术、网络技术等密切相关，是大数据技术发展的远期目标，目前该领域研究还处于实验室研究阶段，其中机器学习是人工智能领域目前热度最高，科研成果最密集的领域。

智能反馈：智能反馈控制将前期处理和判断的结果转译为肢体运动和媒介信息传输给人机交互界面或外部设备，实现人机、机物的信息交流和物理互动。智能反馈控制是人工智能最直观的表现形式，其表达能力展现了系统整体的智能水平。智能反馈控制领域与机械技术、控制技术和感知技术密切相关，整体表现为机器人学，目前机械技术受制于材料学发展缓慢，控制技术受益于工业机器人领域的积累相对成熟。

（二）深度学习是当前最热的人工智能研究领域

在学术界，实现人工智能有三种路线，一是基于逻辑方法进行功能模拟的符号主义路线，代表领域有专家系统和知识工程。二是基于统计方法的仿生模拟的连接主义路线，代表领域有机器学习和人脑仿生，三是行为主义，希望从进化的角度出发，基于智能控制系统的理论、方法和技术，研究拟人的智能控制行为。

当前，基于人工神经网络的深度学习技术是当前最热的研究领域，被Google，Facebook，IBM，百度，NEC以及其他互联网公司广泛使用，来进行图像和语音识别。人工神经网络从上个世纪80年代起步，科学家不断优化和推进算法的研究，同时受益于计算机技术的快速提升，目前科学家可以利用GPU（图形处理器）模拟超大型的人工神经网络；互联网业务的快速发展，为深度学习提供了上百万的样本进行训练，上述三个因素共同作用下使语音识别技术和图像识别技术能够达到90%以上的准确率。

（三）主要发达国家积极布局人工智能技术，抢占战略制高点。

各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过公共投资的方式牵引人工智能产业的发展，2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。

在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。

现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构（包括通用的硬件与软件平台）、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。

由于深度学习的成功，学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展，将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆，同时可以触类旁通并实现对知识的创造，这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力，与人类大脑的功能几无二致。在2013年初的国情咨文中，美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划，宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”，以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年初宣布，石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”，并为此设立专项研发计划，每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国IBM公司正在研究一种新型的仿生芯片，利用这些芯片，人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程，预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。

（四）高科技企业普遍将人工智能视为下一代产业革命和互联网革命的技术引爆点进行投资，加快产业化进程。

谷歌在2013年完成了8家机器人相关企业的收购，在机器学习方面也大肆搜罗企业和人才，收购了DeepMind和计算机视觉领军企业AndrewZisserman，又聘请DARPA原负责人ReginaDugan负责颠覆性创新项目的研究，并安排构建Google基础算法和开发平台的著名计算机科学家JeffDean转战深度学习领域。苹果2014年在自动化上的资本支出预算高达110亿美元。苹果手机中采用的Siri智能助理脱胎于美国先进研究项目局（DARPA）投资1.5亿美元，历时5年的CALO（CognitiveAssistantthatLearnsandOrganizes）项目，是美国首个得到大规模产业化应用的人工智能项目。Amazon计划在2015年能够使用自己的机器人飞行器进行快递服务。韩国和日本的各家公司也纷纷把机器人技术移植到制造业新领域并尝试进入服务业

（五）人工智能的实际应用

人工智能概念从1956年提出，到今天初步具备产品化的可能性经历了58年的演进，各个重要组成部分的研究进度和产品化水平各不相同。人工智能产品的发展是一个渐进性的过程，是一个从单一功能设备向通用设备，从单一场景到复杂场景，从简单行为到复杂行为的发展过程，具有多种表现形式。

人工智能产品近期仍将作为辅助人类工作的工具出现，多表现为传统设备的升级版本，如智能/无人驾驶汽车，扫地机器人，医疗机器人等。汽车、吸尘器等产品和人类已经有成熟的物理交互模式，人工智能技术通过赋予上述产品一定的机器智能来提升其自动工作的能力。但未来将会出现在各类环境中模拟人类思维模式去执行各类任务的真正意义的智能机器人，这类产品没有成熟的人机接口可以借鉴，需要从机械、控制、交互各个层面进行全新研发。

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