2017 年 7 月 25 日，國家工業資訊保安發展研究中心（工業和資訊化電子一所）與極客公園（GEEKPARK）聯合釋出《2016 全球人工智慧發展報告》。
報告回顧了人工智慧相關產業的整體發展歷程，從細分領域、熱門技術以及相關垂直行業等角度解讀了 2016 年全球人工智慧的發展狀況，並重點分析了中國人工智慧產業發展的挑戰，對未來的發展方向做出了展望。
自 1950 年圖靈測試和機器學習的概念被提出以來，人工智慧已經經歷了兩起兩落，並在最近幾年迎來了它第三次發展浪潮。經過過去幾十年在理論和技術上的積累和計算機硬體的發展，從 1997 年至今，人工智慧已經進入了快速發展的階段，輔以大資料、雲端計算和認知技術，這個原來非常科幻的概念如今已經滲入到了我們的日常生活中。2016 年年初 Google 的AlphaGo 戰勝了人類圍棋頂尖棋手李世石，這場棋局對決讓人工智慧第一次走進了尋常百姓視野中。
圖為國家工業資訊保安發展中心整理出的重要國家和組織的人工智慧相關技術及領域發展舉措。從圖上可以看出，包括美國、歐盟、日本、韓國和中國在內，各國在智慧語音、智慧機器人、人工大腦以及人工智慧整體發展上都提出了一些列的發展計劃和措施，並擬出了較為具體的發展目標。
無人駕駛領域的科技公司大致分兩種，一種像特斯拉那樣軟硬體都靠自己，對產品有絕對的控制，另一種像 Uber、百度和 Alphabet 旗下的 Waymo 一樣，他們擁有優秀的技術，但在硬體方面有所缺失，在這種情況下尋求與傳統汽車廠商的合作就成為了他們的最佳選擇。在寶馬、通用和福特等傳統廠商的協助下，這些專注無人駕駛系統的科技公司也得以快速推進其產品的研發與測試。
如今人工智慧創業公司遍地開花的狀況很大程度上要歸功於深度學習技術的發展。深度學習是機器學習的一個子領域，源自傳統的機器學習技術。從某些角度來說，現在的人工智慧技術還都停留在深度學習的層次，人類幻想中的真人工智慧距離現實還非常遙遠，但深度學習可以說是現在最具潛力的人工智慧技術。另外，機器翻譯依託深度學習技術也有了長足的發展，2016 年 9 月 28 日釋出的谷歌神經機器翻譯系統（GNMT）就在翻譯界引起了一陣轟動。
從目前的情況來看，無人駕駛是人工智慧技術儘快落地的幾個代表產業之一，大多數具有一定實力的汽車廠商和科技巨頭都加入了無人駕駛的研發競賽。世界上許多國家和地區也都對無人駕駛技術開了綠燈，早在 2015 年 10 月新加坡就巡捕要長期大範圍的試行無人駕駛汽車。在中國百度的無人駕駛技術最為成熟，其「雲驍」系列無人駕駛車隊已於去年 11 月亮相烏鎮的世界網際網路大會，並開放測試完成了 3.16 公里的路測。
人工智慧的大規模爆發讓大公司們也開始慌了，他們紛紛收購人工智慧領域的初創企業，以保證自己在技術上不落後於時代，有了大公司的資金支援，這些初創企業也得以加速研發進度，從整體上促進了人工智慧行業的發展。這些大公司中 Google 在收購行動上最為激進，從我們的統計來看，Google 在近幾年間收購了約 18 家人工智慧領域的創業公司，其中近半數是機器人公司，另外，他們於 2014 年收購的深度學習初創公司 DeepMind 開發出了戰勝人類的圍棋 AI AlphaGo，毫無疑問地成為了最負盛名的人工智慧公司。
在某些科技大佬的眼裡，人工智慧是與蒸汽時代的蒸汽和電氣時代的電力同一級別的存在。未來人工智慧必將大量解放人類勞動力，機器將能夠完成越來越多人類的工作，目前人類與機器共同執行一項任務，未來人類可能就只需要輔助機器完成任務甚至全程不干預地讓機器獨立完成。也許，馬雲所說的一天工作四小時一週工作三天的生活真的會到來，而在那之前，我們有必要提高自己的認知，在這個過渡期中成為超越機器的存在。
自 極客公園