近年來，人工智能（AI）技術正在全球范圍內蓬勃發展，世界各國意識到人工智能是開啟未來智能世界的密鑰，是未來科技發展的戰略制高點，紛紛出臺國家級戰略規劃。人工智能技術將為國家經濟、社會發展開啟新的機遇，改變億萬人民的生活。

過去一年，世界各國已紛紛將人工智能納入國家級戰略發展規劃，是人工智能技術走向成熟的一年，也是很多新興領域蓬勃發展的一年。但是，必須看到，人工智能技術目前仍然存在很多尚未克服的難題，產業界也在不斷提出新的挑戰。新的一年，在政府、學術界和產業界的共同推動下，人工智能技術必將迎來新的發展高潮。

2018年7月10日，在香港會展中心舉行的RISE科技峰會上，全球首個獲得“公民身份”的機器人索菲婭亮相主舞臺。

各國紛紛出臺發展戰略

人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，具有溢出帶動性很強的“頭雁”效應。美國國家科學技術委員會早在2016年就提出《國家人工智能研究與發展戰略規劃》，著眼于人工智能對社會和世界的長期變革影響;美國斯坦福大學發布《2018人工智能指數報告》，從學術研究、產業發展、開源軟件、公共興趣等角度剖析了全球人工智能的發展狀況。英國政府于2018年發布《人工智能行業新政》，該計劃是英國政府工業戰略的一部分，旨在推動英國成為全球AI領導者。法國政府提出的《法國人工智能戰略》，主要內容包括引導人工智能前沿技術研發，培育后備力量，促進人工智能技術向其他經濟領域轉化。日本政府頒布的《人工智能技術戰略》，提出將AI設想為一種服務，并在多個領域發展推動數據驅動AI技術的應用。該戰略將這個框架應用到日本“社會5.0”倡議的三個主要領域：生產力、健康和流動能力，并勾勒出了實現工業化路線圖的基本輪廓。

我國在2017年7月發布了《新一代人工智能發展規劃》，提出了人工智能“三步走”的目標，強調人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，加快發展新一代人工智能是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略問題。

平臺與理論雙輪驅動

在人工智能應用方面，目前人工智能技術已經逐漸滲透到各個領域。在傳統的安防等領域，技術應用日臻成熟；在一些新興領域，例如教育、醫療和區塊鏈等方面嶄露頭角。這些都得益于數據信息的積累、計算資源與計算理論的不斷進步。可以說，加強計算資源建設，平臺與理論雙輪驅動發展，是人工智能向前邁進的關鍵。

計算資源是現代人工智能技術的物質基礎。GPU、數據中心和云計算對人工智能起到了極大的推動作用。在通信技術上，5G技術是目前技術發展的熱點，預計2019年將投入使用，并在2020年實現大規模商用，有望推動人工智能技術得到進一步發展。在人工智能的計算理論方面，機器學習仍然是人工智能計算模型中最主流的工具，以深度學習為代表的機器學習在處理大數據方面已取得了令人矚目的成就。此外，如何利用以往的知識經驗來指導新任務的學習，使機器具有學會學習的能力的元學習將成為研究的熱點。在2019年，機器學習將繼續在互聯網時代充當著解決挑戰性問題的中堅力量。

產業轉型升級助推器

這一代人工智能技術的顯著特點就是對產業的推動，尤其在智能教育、智能商貿、智能醫療、智能社交、智能交通、智能文娛等典型應用領域的蓬勃發展。

在智能教育領域，人工智能可以讓來自于不同地域的青少年，通過網絡享受同樣優質內容的課程，將引發積極的教育改革。2019年，智能教育在解決教育的個性化和差異化問題方面會有上佳的表現。

在智能商貿領域，得益于人工智能應對大量數據的處理能力，推薦系統在電子商務中至關重要。它能夠綜合考慮用戶需求、歷史行為、當季流行商品等因素，處理庫存和銷量的關系。智能聊天機器人可以取代客服人員給出更快速、準確的回答，提高效率。2019年，人工智能在智能采購與庫存管理方面將給店主帶來更大便利。

在智能醫療領域，目前人工智能算法主要集中應用于輔助診療、醫療影像、醫療機器人等方面，以基于大數據的分析和推斷為主。此外，基因編輯是近年興起的合成生物學技術，該技術可以改變個體或物種的基因組序列，進而實現疾病缺陷的修復，可望應用在未來的醫療領域。在2019年，以5G網絡帶來的流量和計算能力為支撐，人工智能在個性化診療上預計會有進一步發展。

在智能社交領域，社交網絡目前處于同質化競爭的階段，差異化競爭將是未來獲勝的關鍵，市場的進一步細分將成為差異化競爭的有效途徑。2019年未來大數據分析的應用將成為社交網絡行業新的發展方向，基于大數據社交網絡將產生更多的盈利模式。

在智能交通領域，目前全國有400多個城市實現了智能化交通控制中心。智能化交通控制中心可以集接警、信息采集、交通控制等功能為一體。智能駕駛已經在深圳和上海實現了區段落地。國外實現了某些城市的無人駕駛出租車的試運行。未來一年，隨著5G技術的普及和人工智能技術的發展，車聯萬物（V2X）技術將得到重視，智能交通將在高鐵、高速公路、自動駕駛等領域繼續取得顯著的進步。

在媒體和娛樂產業方面，計算機生成的電影角色與真實的人類扮演一般無二，他們擁有觀眾無法辨別的栩栩如生的表情、反應。可實時學習的網絡游戲中，游戲中的角色、場景可以根據在線學習用戶的個人習慣，隨之動態調整，這樣劇情線和角色反應就變得無法預測，使得游戲具有更強的趣味性。這些應用在2019年都有望成為現實。