從互聯網研究的角度來定義人工智能，算是用機器去實現所有目前必須借助人類智慧才能實現的任務。那么機器怎么去完成這些任務呢？事實上算是讓機器完成大量對數據的計算和處理。

　　目前，人工智能處于“感知智能”發展時期

　　第一具發展時期是在計算那個環節，它使得機器能夠像人類一樣進行計算，諸如神經網絡和遺傳算法的出現，使得機器能夠更高效、快速處理海量的數據。

　　第二個發展時期算是感知智能，讓機器能聽懂我們的語言、看懂世界萬物。語音和視覺識別就屬于這一范疇，這些技術能夠更好的輔助人類高效完成任務。

　　第三個發展時期算是認知智能，在這一時期，機器將能夠主動思考并采取行動，比如無人駕駛汽車，實現全面輔助甚至替代人類工作。

　　場景應用

　　第一具是智能硬件、機器人的上應用。早期的智能硬件，像我們所佩戴的手環產品都是以監測和存儲數據為主，伴隨人工智能發展，會有一些更高級、更智能化的產品出現。比如說掃地機器人。

　　第二個場景是安防領域，不管是關于城市的安全、金融安全依然個人安全來說，基本是利用人工智能視覺中的人臉識別技術，來對傳統安防的改造和升級。

　　第三個場景是商業智能，也算是BI，提到BI可能大家更多想到信息管理系統。比如說我們在工作中會遇到CRM的管理系統算是傳統BI，人工智能用于BI之后，達到智能BI時期。

　　第四個場景是虛擬服務，那個地方面重點說一下虛擬客服，智能客服基于語音技術的發展，關于語音的理解和識別，可以降低成本、并行服務的人數不受限制。

　　第五個場景是虛擬場景，目前處在VR和AR場景。虛擬場景本身是基于人工智能計算量提升會把文字的描述去模擬出虛擬的場景來，在這種場景下有一具整體的認知和理解，并且會產生互動。

　　投了多少

　　這四年人工智能的投入都處于一具穩步上升階段，去年總共有43起人工智能領域的投融資事件，總共的金額是14.23億。今年Q1的數據顯示，企業大概融了4個億，本來Q1是屬于投資行業的淡季，但從這4個億可以看到中國人工智能比之前投入的金額更高。

　　價值預期

　　中國對AI科技項目的價值預期通常會更高，AI領域的價值發現，我們可以關注幾點：

　　第一，提升AI早期技術創新的價值發現能力。語音識別準確率差不多超過95%、97%，這事實上差不多高于人類的認知水平了。那個領域大多是科學家背景，他們長期做這方面的研究，產學研資源的高效連接是一具顯著特點。

　　第二，高效尋找跨國價值差的機會。AI領域跨國價之差是存在的，比如中美的特點不同，導致價值差的存在。但AI全球化特點顯著，那個機會窗口時間很短，你需要高效判斷甄別價值差的能力和提高敏感性。

　　第三，關于細分領域，AI會帶來更多機會。計算方面摩爾定律強相關領域應該是我們關注的點。如娛樂、健康、2B服務和金融等。比如VRAR的交互技術、游戲娛樂內容的卡位，未來兩年比較關鍵。健康里面的精準醫療，也是值得大家關注的一具有爆發增長的方向。我們可以預測，AI有機會是互聯網通過PC和移動之后又一波浪潮，結構性的機會非常多，值得我們去分析和關注。