當前，人工智能產業的發展真的到了商業化的拐點嗎？其實，目前的人工智能還處在技術紅利期，距離它真正的應用期還需要3-5年。人工智能應用的持續落地將為人類帶來全新智能革命，就像19世紀的工業革命。但任何一個產業在發展歷程中，除了自身內部技術的突破和革新，外部資本的推動作用同樣不可或缺，而人工智能同樣如此。
我國產業發展優勢明顯
人工智能產業發展已走過了一甲子，當前人工智能行業與幾十年前最大的差別在于，曾經企業都怯于承認從事這一領域，如今，但凡企業都希望聲稱自己與人工智能沾邊。這意味著，一個有關人工智能巨頭的“黃金時代”正在形成。
在人工智能的全球大潮下，我國擁有自己的特定機會。據了解，我國AI產業的蓬勃發展得益于多項人工智能發展政策。《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》的提出以及《“十三五”國家科技創新規劃》的發布都顯示了我國發展人工智能產業的決心。目前，國內有上百家人工智能相關企業開始滲透并構架起產業基礎層、技術層、應用層，形成產業鏈模型，覆蓋機器學習、自然語言處理、大數據處理、計算機圖像識別、人工智能認知等多個細分領域。
據數據統計，到2020年，全球人工智能市場規模將達到1190億元，而我國人工智能市場規模則將達到91億元，年復合增速超過50%。這一數據一方面顯示了我國人工智能市場前景可觀，但另一方面，也表現除了當前國內各方對人工智能的期待度過高。但人工智能的核心在于技術層發展，技術層需要重點關注新算法，受迫于現實的是核心算法開發周期長，很難在短期內有飛躍提升。因此，國內市場對人工智能的心態應該靜下來，看長遠。
芯片成未來研發重點
隨著人工智能商業化進程的逐步加快，相關企業紛紛加大人工智能研發力度，布局速度也越來越快。就目前人工智能主要發展方向來看，可投資的垂直細分領域主要包括，機器人芯片研發、智能視覺、自然語言理解和開放知識圖譜、人工智能教育、圍棋AI、機器視覺、機器人系統方案、體感人機交互、智能投顧、智能視覺等。而所有細分領域中，核心專用芯片是人工智能時代的戰略制高點。
業內認為，圖形處理器（GPU）和現場可編程門陣列（FPGA）是目前軟件企業采取的主流方案。例如，百度機器學習硬件系統就是用FPGA搭建了一款AI專用芯片，并已大規模應用于語音識別、廣告點擊率預估模型等。專家表示，作為人工智能產業的最上游，智能芯片目前應用尚處初級階段，遠未達到期待，需進一步加大研發力度。
但其實除了關注芯片外，也有業內人士指出，人工智能與各個領域的結合都蘊藏著巨大的機會，各行業都應搭乘人工智能快車謀求更好發展。而人工智能傳統產業碰撞出的化學反應可能呈現兩種情況，一是人工智能將取代很多簡單的腦力勞動，二是人工智能與各行各業深度融合，對傳統產業實現重構，讓移動互聯網實現從“提升效率”向“重構產業”的質變。
