2017已经进入了最后的倒计时，2018即将到来，在这个辞旧迎新的时刻，我们是时候来做一下盘点和展望。

作为2017年当之无愧的“头牌明星”，人工智能在经历了“两起两落”之后，终于再次强势的出现在大家面前，不停地搅动着产业界、投资界及普通民众的神经。今年，国家陆续提出多个人工智能相关的国家级战略规划，将人工智能的发展提高到了一个前所未有的高度，在即将到来的2018年，人工智能的发展热潮还会不会继续下去？下面小编想分享几个关键词来梳理一下人工智能产业的过去和未来。

人工智能火爆的2017

投资

随着人工智能的再次爆发，投资界也开始高度关注人工智能企业，在整个2017年，我们几乎持续不断地被AI公司的融资信息刷屏，融资金额从从2千万到1亿美金不等，PitchBook提供的数据显示，截至2017年12月，全球AI领域合并与收购额高达213亿美元。

无论是国内还是国外市场，科技巨头正在以内生式AI领域的研发，和外延式的直接投资、或收购AI领域的创业团队等方式在AI领域进行积极部署，投资的场景更加垂直化，人工智能已经从研究阶段走向使用阶段，具体有效的产品是关键。

芯片

人工智能快速发展的基础是数据量的成倍增长，而伴随的是芯片行业的蓬勃发展。不管是智能设备厂商，还是云计算厂商，或者是传统芯片厂商，比如苹果、微软和谷歌等都在开发自己的处理器，应用于人工智能和其他的工作负载，其目标是实现在没有云处理的情况下压缩算法。

新一代计算芯片可以提供更强大的计算力，同时在集群上实现的分布式计算能够帮助人工智能模型在更大的数据集上运行。

政策

2017年可以说是人工智能产业的政策红利年，国家相继推出了多个相关的战略规划，为AI产业的持续健康发展指明了方向。

2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。

11月15日，科技部宣布成立新一代人工智能发展规划推进办公室。12月14日，工业和信息化部发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，旨在加快发展先进制造业，推动人工智能和实体经济深度融合。

人才

随着人工智能的快速发展，AI人才数量已经远远不能满足企业的需求，缺口在百万级。即使是AI应届毕业生，也被巨头们以30~50万年薪外加期权疯抢，有三到五年工作经验的AI工程师，年薪更是高达80万以上。

2017年也是顶级AI人才流动最为频繁的一年，据亿欧网统计，截止目前，已经有二十多位顶级AI人才离开原来的公司，或加盟新公司，或创办AI初创企业，下面是顶级AI人才流动的不完整名单。




场景创新

2017年，人工智能逐渐离开实验室走向产业化。如果说2016年是人工智能的新纪元，人们对于人工智能的探讨还是基于概念的探讨和前景的展望上，那么2017年则是人工智能如何落地的关键一年。

与过去60年人工智能的发展主要集中在实验室里不同，新一轮的人工智能已经在诸多应用场景中发挥威力，应该说，新一轮的人工智能浪潮才刚刚开始。场景创新是人工智能发展的催化剂，当人工智能技术发展到一定的程度后，如何让更多的人工智能技术走向前台转变为用户服务，如何激发商业化应用需求，通过需求创造供给将是未来人工智能发展的重要方向。

泡沫

人工智能的热潮再度来临让产业界很兴奋，但同时大家也担心，此次人工智能热潮是否仍会昙花一现？人工智能在中国是否已经产生了泡沫？

明势资本合伙人黄明明认为，人工智能的泡沫肯定是有的，很大的一个原因是口袋特别深的投资大咖们在推波助澜。创新工场创始人李开复认为，中国的AI项目融资热大概从今年上半年开始，其价格和估值整体大概是硅谷的一倍左右。今年上半年开始融资的许多AI创业公司的资金差不多够18个月的花费，到明年年底可能会有一批这类公司倒闭。

人工智能爆发“奇点”到来的2018

政策红利

2017年，中央出台了一系列国家层面的人工智能产业发展战略规划，而2018年，预计各地将陆续出台地方政策，为AI产业的发展带来更多的利好。

产业AI

在今年的云栖大会·北京峰会上，阿里云总裁胡晓明提出了“AI for Industries”（产业AI）的理念，认为人工智能的发展要去泡沫化，下一站将是“产业AI”。在2018年，概念炒作将逐步减少，AI加速走向商业化应用，尤其是在垂直领域的应用落地。

并购潮

CBInsights的统计数据显示，AI公司的收购竞争已经开始。2018年将是我们能看到的最多的公司收购和被收购的一年，因为这些公司必须争夺知识资本和人才才不会被淘汰。AI在没有数据库的帮助下没法工作，没有数据库的支持，算法将毫无用处，因此那些缺乏数据库的小公司将面临被收购。

人才大战

据了解，在过去一年中，人工智能人才需求量增长近3倍，我国人工智能的人才缺口已经超过500万。而合格的AI人才培养，所需的时间远高于一般的IT人才，所以人才缺口在短期内很难得到有效的结局。可以预见，在2018年人才短缺现状将进一步加剧，顶级人才争夺战将继续上演。

开放平台

大公司将开始开放他们的算法和其他工具，以获得市场份额。以市场为基础的数据和算法进入壁垒将会减少，人工智能的新应用将会增加。通过开放平台和民主化，那些无法使用人工智能工具的小公司将可以获得大量的数据来研究人工智能算法。

去泡沫化

不管大家愿不愿意承认，中国人工智能的泡沫确实存在，在年底的诸多峰会和论坛期间，许多投资人、科技企业高管已经在提醒，经过一年多的热潮，中国的人工智能发展虽已渐显成效，但也到了要去泡沫化的时候。在2018年，AI初创公司将进入淘汰赛阶段，更多地考验企业的技术研发、商业化落地、品牌PR等综合能力。



2017年可以说是人工智能的集体狂欢，但在疯狂背后，人工智能从资本落地成产品，还有很长的路要走。2018年，人工智能爆发的 " 奇点 " 会不会到来，我们拭目以待。

学习下！！