橫向?qū)Ρ?，中?guó)和國(guó)際領(lǐng)先公司在核心技術(shù)上確實(shí)存在差距，但從縱向看，中國(guó)在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)積累近幾年確實(shí)出現(xiàn)了飛躍，無(wú)論是最底層的計(jì)算機(jī)體系架構(gòu)，還是智能硬件，或是上層軟件應(yīng)用，都有質(zhì)的進(jìn)步。
“人工智能的商業(yè)化就是看它是否已經(jīng)深入到“黃賭毒”這種人類最基本的訴求中”，Google科學(xué)家、暢銷書(shū)作家吳軍博士的一句調(diào)侃似乎是在給人工智能的商業(yè)化指明道路。
不過(guò)現(xiàn)實(shí)的情況要遠(yuǎn)比這個(gè)復(fù)雜且零散：谷歌通過(guò)擅長(zhǎng)圍棋的AlphaGo娛樂(lè)化地向人們展示了人工智能的潛力\并將人工智能應(yīng)用于VR視頻制作領(lǐng)域時(shí)；相反的是，國(guó)內(nèi)的嚴(yán)打，則讓企業(yè)把它用在了更為實(shí)際的鑒黃上——圖像識(shí)別也是人工智能的一種。
人工智能（Artificial Intelligence），縮寫(xiě)為AI，是研究開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、自然語(yǔ)言處理（包括語(yǔ)音和語(yǔ)義識(shí)別、自動(dòng)翻譯）、計(jì)算機(jī)視覺(jué)（圖像識(shí)別）、知識(shí)表示、專家系統(tǒng)等。
BBC預(yù)測(cè)，到2020年，全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)1190億元人民幣。未來(lái)人工智能技術(shù)的發(fā)展，還將帶動(dòng)云服務(wù)、大數(shù)據(jù)分析、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的升級(jí)迭代，甚至將超越移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，全面改變?nèi)祟惖纳詈凸ぷ鞣绞健?/p>
放在當(dāng)下，我們看到，在人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外巨頭都已意識(shí)到潛在的未來(lái)，某些領(lǐng)域甚至已經(jīng)展開(kāi)了激烈的競(jìng)爭(zhēng)。
因AlphaGo而名聲大噪的谷歌人工智能
去年10月份，谷歌CEO皮查伊曾表示，谷歌計(jì)劃將人工智能研發(fā)和所有核心業(yè)務(wù)聯(lián)合起來(lái)，包括搜索引擎、廣告、視頻網(wǎng)站YouTube和電子商場(chǎng)Play。 緊接著的11月9日，谷歌宣布開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)TensorFlow，讓每個(gè)人都可以利用計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)去使用這個(gè)強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。谷歌旗下的50多個(gè)產(chǎn)品都運(yùn)用了TensorFlow深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)（機(jī)器學(xué)習(xí)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。
最重要是的，這一系統(tǒng)將從不局限于谷歌在內(nèi)的所有產(chǎn)品那里得到訓(xùn)練。在激烈的商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中，更快的訓(xùn)練速度是人工智能企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，分布式TensorFlow意味著它能夠真正大規(guī)模進(jìn)入到人工智能產(chǎn)業(yè)中，產(chǎn)生實(shí)質(zhì)的影響。
此外，Google在無(wú)人駕駛汽車技術(shù)上已經(jīng)探索了很多年，其中無(wú)人駕駛汽車測(cè)試?yán)锍桃苍缫呀?jīng)超過(guò)200萬(wàn)公里；直到今天，Google依然在對(duì)這一項(xiàng)目進(jìn)行測(cè)試和改進(jìn)，并曾于去年宣布自動(dòng)駕駛汽車將在5年內(nèi)上市。當(dāng)年，谷歌隱形眼鏡實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)血糖，谷歌人工智能攝像頭即時(shí)翻譯拓展到27種語(yǔ)言……
整體上看，谷歌的人工智能與大規(guī)模商業(yè)化還有距離，但其底層人工智能技術(shù)的積累絕對(duì)是走在世界前列的。
微軟在人工智能方面的技術(shù)研究已經(jīng)有25年歷史
1991年微軟成立研究院，最早的五個(gè)研究組，研究方向分別是人機(jī)交互、自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音合成、計(jì)算機(jī)視覺(jué)。這些恰恰是今天人工智能的幾個(gè)最重要的分支。微軟的人工智能研究方向很寬泛，研究院甚至擁有超過(guò)1000位科學(xué)家，在包括深度學(xué)習(xí)的多個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)布局處于世界頂端。
微軟最新的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在2015年的ImageNet計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別挑戰(zhàn)賽中，將計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)錯(cuò)誤率降低至3.57%，相比于人眼辨識(shí)的5.1%，這是人工智能首次在識(shí)別圖像的錯(cuò)誤率上超越人類水平。這些機(jī)器由微軟的Azure云服務(wù)提供支持。
微軟不僅將人工智能技術(shù)應(yīng)用于如Windows、Azure等核心業(yè)務(wù)中，還構(gòu)建開(kāi)放的平臺(tái)，將多年的技術(shù)積累開(kāi)放給產(chǎn)業(yè)界，它的目標(biāo)是打造一個(gè)人工智能生態(tài)圈。不過(guò)，在現(xiàn)實(shí)的商業(yè)世界中，微軟隱蔽得最深。
人工智能視為未來(lái)的三大方向之一的Facebook
Facebook的優(yōu)勢(shì)在于擁有全球范圍內(nèi)的海量社交數(shù)據(jù)。2013年，F(xiàn)acebook在加州成立了Facebook AI Research （FAIR）。
卡耐基梅隆大學(xué)機(jī)器人系博士、Facebook人工智能組研究員田淵棟稱，F(xiàn)AIR的研究方向自由寬松，研究所需的計(jì)算資源（如GPU）相對(duì)豐富，同時(shí)也沒(méi)有近期的產(chǎn)品壓力，可以著眼長(zhǎng)遠(yuǎn)做困難和本質(zhì)的研究。他稱，這樣的學(xué)術(shù)氛圍在各大公司是極其少見(jiàn)的。