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2016 年人工智能发展趋势预测
2015 年是 AI 行业发展的起始年，而
2016 年会是 AI 行业发展的爆发年。
一、人工智能的产业链分析
从发展路径及阶段上看，实现人工智能需经历三个阶段：计算智能（能存会算）
、感知
智能（能听会说、能看会认）和认知智能（能理解会思考）
。
从产业链上看， 人工智能产业链包括基础技术支撑、
人工智能技术及人工智能应用三个
层次， 其中基础技术支撑由数据中心及运算平台构成，即计算智能阶段，包括数据传输、运
算、存储等；人工智能技术是基于基础层提供的存储资源和大数据，通过机器学****建模，开
发面向不同领域的应用技术，
包含感知智能及认知智能两个阶段，
感知智能如语音识别、 图
像识别、自然语音处理和生物识别等，认知智能如机器学****预测类
API 和人工智能平台；
人工智能应用主要为人工智能与传统产业相结合实现不同场景的应用，
如无人驾驶汽车、 智
能家居、智能医疗等领域。
二、人工智能行业发展前景展望
未来人工智能随着各项技术的不断进步，
也将要不断面对越来越多的挑战，
包括观念上
的挑战。 现实生活中， 社会大众对人工智能技术的期望往往很高，
但人工智能技术进步不仅
受限于软件、 硬件技术的制约， 也受人类对自身理解与了解程度的制约，
因此未来人工智能
技术将在现有制约被不断解决、
新的制约又不断形成的过程中，
始终保持螺旋式发展进步的
趋势。比如语音识别技术，
20 世纪 90 年代，当 IBM
推出 VIA VOICE 时，很多人高呼语音
识别时代到来了， 但当大多数人亲自使用时，
却发现自己的识别率还是不够高，
语音识别应
用自此进入到长达十几年的低迷期；
近年来， 语音识别技术得益于机器学****与大数据，
又有了突飞猛进般的进步，
现在随便
一个人只要能够讲普通话，计算机对其个人提供的数量足够多的语音数据进行针对性训练，
并对其讲话内容进行语言模型的定制训练，这个人的语音识别就可以达到
99%的识别正确
率。但对独立一个人能够做到的，
并不意味着无数大众使用就都能达到这样的水平，
不要说
对 8K 语音的识别， 从如今各家语音识别厂商对外公开宣布的
16K
语音平均识别率达到 95%
来看，距离大于 99%的识别率还有很长的路要走。 语音识别技术确实在进步， 但要达到 99% 这一平均水平可能需要一年，也有可能又是一个十年，没有人能够轻松预言，准确判断。不仅是语音识别， OCR 、人脸识别、语义理解、机器翻译等人工智能技术在实际应用中都会
面临识别率、 准确率的挑战。 因此，无论是企业还是社会应用大众， 都应有更加包容的心态，共同为人工智能产业的发展营造一个良好的发展环境。
针对未来产业竞争，中国企业如何面对 GOOGLE 、微软、苹果等世界级企业的竞争压力的问题， 我们认为中国与世界发达国家相比， 人工智能技术是