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国内人工智能具备爆发基础 其本质上是经济问题。本质上是经济问题，数据端是卡位，算法端是可靠性和壁垒，还是熟悉的味道，还是熟悉的成长股！
人工智能产品、人才与商业模式遇到瓶颈 技术特征表现为数据定义智能、应用算法快速发展。走棋网络（Policy Network），给定当前局面，预测/采样下一步的走棋。
世界互联网大会：人工智能成为年度热词 互联网技术进一步升级。随着第三届世界互联网大会在乌镇正式开幕，政府官员、学界专家及业界精英再次齐聚这个小镇，共同探讨互联网的发展方向和未来命运。
随着人口老龄化、人力成本攀升，以及危重工种从事意愿降低，人工智能（ＡＩ）的商业化进程正逐步加快。据艾瑞咨询预计，２０２０年全球ＡＩ市场规模将达１１９０亿元，年复合增速为１９．７％；同期中国人工智能市场规模将达９１亿元，年复合增速超过５０％。
中国人工智能行业整体加速发展 开花结果迎来大机遇。“30年前，我就在做人工智能产品，”11月14日，在微软亚洲研究院成立18周年会上，创新工场创始人李开复笑言自己当初成为了先烈。
搜狗王小川预测人工智能存在着虚拟世界和机器智能两个体系。毋庸置疑，在今年，“人工智能”这个话题已经成为了国内各大互联网公司们迫不及待想要抢占的公众舆论的领地，我们暂且不论各家所掌握的技术究竟如何，以及人工智能未来的发展方向到底是什么。
人工智能率先应用在这七个领域主要原因分析。10月中旬，乌镇智库联合网易科技、网易智能发布了《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2016）》系列报告。
英伟达联手Open AI开启深度学习科技 未来将攻坚人工智能领域。在交出亮眼的财报后，英伟达在人工智能领域又有大动作。作为 GPU 领域的绝对主导者，今年早些时候公司专为深度神经网络推出了 Tesla P100 GPU，8 月 16 日，英伟达首席执行官在旧金山向 OpenAI 交付了世界上第一台单机箱深度学习超级计算机——NVDIA DGX-1。
无人机对于人工智能需求主要体现在三个方面：智能飞行，智能协同和智能任务。无人机对于人工智能的需求主要体现在三个方面：智能飞行，智能协同和智能任务。要想实现无人机的“智能化”，真正困难的在于应对数以千计的意外状况和极端情况。无人机需要做到智能的感知和规避，灵活容错，智能跟踪和智能路径规划，关键就在于深度学习。
深度学习技术在搜索引擎与邮件自动回复领域中的应用。百度在世界上首次将深度学习引入搜索引擎之中，显著提升了搜素引擎的满意度，这也是迄今为止深度学习作用于自然语言最成功的例子。同时百度凤巢系统也首次将深度学习引入广告系统，显著提升了点击转化率。
深度学习技术在语音识别与图像识别领域应用。谷歌内部第一个部署深度神经网络的小组首先将深度学习引入语音识别领域，一开始的版本就把语音识别错误率降低了 30%，国内的科大讯飞将深度学习引入，语音识别错误率近几年明显降低。
深度学习技术引领这一轮人工智能浪潮两大特性。深度学习首先直接应用于多个通用基础功能模块：语音，文字，搜索词，图片，视频，标签，实体，短语，音频特性等，能够在多个领域具备通用性。
人工智能发展一直随同人工神经网络研究进展而起伏。整个人工智能发展历史，几乎一直随同人工神经网络研究的进展而起起伏伏。近期引发人工智能新一轮热潮的深度学习，其名称中的“深度”某种意义上就是指人工神经网络的层数，深度学习本质上是基于多层人工神经网络的机器学习算法。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作
