对百姓生活来讲，人工智能是发展趋势吗？

对百姓生活来讲，人工智能应该是发展趋势。目前尽管对百姓生活服务的项目较少，那是因为人工智能也在初始阶段，其发展应用也有一个过程。人们已知的刷脸、智能锁、智能电视、智能手机、智能机器人等较十年前不再陌生。随着人工智能研发的进步，以后会逐渐增多对百姓生活服务的内容，让人们的生活质量不断提高。

人类发明和使用机器的目的就是尽可能的取代人的工作，特别是一些低端重复性劳动，这些工作需要机器具有智能。

人工智能不仅是当下，从提出那天起，一直都是计算机发展的热点问题。

各种人工智能事件成为计算机领域燃爆社会的最大爆点之一，我记得的就有深蓝战胜国际象棋棋王卡斯帕罗夫，沃森答题超过人类，alphago打败李世石和柯洁等好几次。

人工智能算法也从AB剪枝、产生式规则推理进化到了各类机器学习算法，取得了长足的进步。

最新的成果是深度学习，自从Google用深度学习识别猫图片开始，深度学习显示出了巨大的威力，特别在图像视频语音识别领域，较之传统算法，极大的改善了准确度。

近几年来，人工智能应用也开始有了各种新的探讨和尝试，有一些领域也取得了一些成果，一些产品也从概念慢慢变成了具有一定的商业价值。比如语音智能助手等。

但需要清醒的是，现在的人工智能发展也有很大问题。最大的问题是，现在把泡沫吹得太大，好像人工智能马上就要实现了。其实搞研究的人都很清醒，传统的机器学习算法也好，深度学习也好，本质还是数据拟合，不具有“智能”。在解决特定问题的时候，这些算法的威力巨大，但超出范围，这些智能无能为力，而且在绝大部分问题数据并不充分的时候，智能的效果大打折扣。

总之，人工智能几十年来取得了蓬勃的发展，在可见的未来，仍然有很大的发展空间。

人工智能的现状究竟如何？

本文核心数据：中国人工智能发展历程,全球人工智能行业市场规模情况,人工智能独角兽数量,全球科技巨头人工智能布局情况,全球人工智能领域高层次学者数量前十国家

1、 行业发展经历第三次浪潮，产业发展迅速

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。

近年来，深度学习+大数据+并行计算共同推动人工智能技术实现跨越式发展。“人工智能+”应用已开始落地开花，从智能安防，到智能客服，再到智慧教育和智慧医疗等。基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动，大大提升了生产效率和生活质量，也促进了各个行业的发展和变革。

得益于深度学习等AI技术的进步，以及Al在各个行业的深入应用，产业发展迅速。根据沙利文的统计预测，2019年全球人工智能行业的市场规模约为1917亿美元，初步估计2020年全球市场规模将达到2335亿美元。

2、独角兽企业增长23家，科技巨头纷纷布局

近年来，人工智能成为全球关注的焦点之一。各国均大力发展人工智能，人工智能相关企业飞速增长。根据《2020胡润全球独角兽榜》显示，全球人工智能行业有63家独角兽上榜，2019年独角兽榜中人工智能相关独角兽企业仅有40家。

全球科技巨头也都纷纷布局人工智能。在美国地区，Google打造Googlenssistant智能助手，开发TPU芯片。Facebook同样组建芯片团队，开发人工智能助理。苹果打造siri，发布人工智能芯片A11Bionic。国内，百度也推出智能语音助理DuerOS，发布云计算加速芯片XPU。

2、美国拥有高层次学者数量最多

A1高层次学者是指入选AI2000榜单的2000位人才，由于存在同一学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比62.2%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比9.8%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。

当前的人工智能可以总结为数据和智能算法的结合，也就是通过对过往经验的分析得到实验模型，并且利用这种模型指导实际的业务。如果把人工智能看作人类大脑的话，里面的血液就是数据，而承载着数据的流转的血管可以看作是相关的机器学习算法。