人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

1、机器人将在商业场景中成为主流

在2017年的特定商业场景中，商业机器人将会发挥巨大的潜力，很多有实力的机器人公司都会开发可用在多个商业领域的通用型机器人，能适应不同的环境，2017年我们会在很多具有一定特点的营业厅中看到专业型机器人的身影。未来，热点会由专业型机器人向通用型机器人转变。

2、AI云服务将成为未来发展趋势

AI是未来已经成为不证自明的事实，人工智能时代的一个特点是，人工智能平台的转换成本高，因此这些IT巨头争相提供AI云服务，甚至不惜将软硬件开源，将AI服务作为特色业务提供给第三方，就是看中了这一点：只要第三方使用自己的平台，就会把数据留在平台上，而这些数据将会是人工智能时代的一座大金矿。而对于应用企业来说，利用大公司提供的AI云服务提升竞争力也是势在必行。所以，无论对于AI服务提供商，还是使用AI服务的企业，这都是一种双赢的合作。

3、辅助驾驶成为AI第一个大规模应用

无人驾驶一直是人工智能领域最热门的应用，但是随着特斯拉无人驾驶功能造成的致命事故，以及谷歌分拆无人驾驶部门并放弃自己生产无人驾驶汽车，转而和成熟的汽车厂商合作，实现完全的自动驾驶明显还有很长的一段路要走。

同时，随着各大汽车公司在自动驾驶上的努力，和公司之间竞争的激烈，越来越多的汽车上将会配置2级至3级自动驾驶能力，即在有司机的情况下在高速公路上或者城市的慢速行驶情况下实现自动驾驶。

4、人工智能语音交互成主流电视应用

现在随着电视屏幕尺寸增大、视频内容爆炸性增长，人们使用电视的需求越来越无法被传统的遥控器满足，语音为主的智能搜索和智能互动正在迅速崛起，自然语言交互将会成为操纵电视机的标准方式，智能家居正在从电视机切入成为现实。

5、智能芯片会成为更广泛应用

GPU(图形处理器)一直是AI应用的主导硬件处理器，在图像语音识别、无人驾驶等人工智能领域，GPU正迅速扩大市场占比。

大疆公司基于FPGA的无人机方案是少数非GPU的方案之一。很多人认为GPU的主导地位会被FPGA或ASIC终结，但非GPU方案都将面对两个艰巨的挑战：第一，能否实现量产，第二，整个产业生态链是否完整

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