人工智能第一次商业落地：风云再起产业爆发

随着人工智能技术的飞速发展，互联网已迈入新常态，这一技术正在加速传统产业的改造与颠覆。本文梳理了自2016年以来，人工智能在技术和产业应用方面的最新进展。

对于人工智能的定义，虽然至今没有严格准确或广为接受的说法，但通常指的是让机器实现人类智能的一些功能。中国工程院院士高文提到，人工智能并非机械智能，而是指通过计算机仿真实现的智能行为。

人工智能的发展经历了三个阶段。第一阶段从1956年到1976年，人工智能的概念在这一时期正式诞生，但由于项目难度预估不足，其前景在70年代一度受到质疑。第二阶段从1976年到2006年，神经元网络的研究在这一时期逐渐展开，BP算法的出现加速了领域发展，但人工智能也跌入了第二次低谷。直到第三个阶段——从2006年开始，深度学习的技术推动了人工智能的飞速发展，特别是在图像、语音识别等领域取得了重大突破。

特别是在2016年，人工智能的发展迎来了爆发性的增长。这一年可谓是AI商业化的黄金年。互联网巨头如谷歌、微软、百度等纷纷涉足人工智能产品领域，引发了一场智能化狂潮。随着技术的不断成熟和公众的广泛接受，这场狂潮或许将成为连接现代文明和未来文明的桥梁。

在2016年的人工智能领域，发生了许多标志性事件。首先是谷歌的AlphaGo在围棋领域取得了重大突破，击败了世界围棋冠军李世石。NVIDIA推出了首款深度学习与人工智能专用的超级计算机DGX－1。XPRIZE与IBM Watson合作设立了AI 2020竞赛，旨在更务实地思考人工智能对未来社会的影响。还有Google的DeepMind团队开发的WaveNet技术，能够合成更逼真的人声，展现了人工智能在语音领域的巨大潜力。

Elon Musk宣布Tesla全线新车搭载Autopilot2.0系统

在2016年10月的一个重大声明中，Elon Musk宣布Tesla的所有最新车型都将配备全新的Autopilot2.0系统，这一具有完全自动驾驶功能的硬件系统。他的目标是在2017年底之前，使配备此系统的无人驾驶汽车从洛杉矶驶向纽约。

谷歌利用TensorFlow开源图说生成模型，实现图像理解的重大突破

在9月22日，谷歌宣布了其在图说生成系统Show and Tell上的最新突破。该系统在TensorFlow上的模型已经开源。采用编码器-解码器神经网络架构的它，分类准确率高达93.9%。在面对全新场景时，该系统能够生成准确的新图说。谷歌强调，这证明了系统能够真正地理解图像。此次更新带来了系统计算机视觉组件的重大技术提升，包括更快的训练速度、更准确的图说生成等。

科技巨头集结，形成史上最大AI联盟

在9月28日，科技界的巨头Facebook、Amazon、谷歌Alphabet、IBM和微软宣布结成新的AI伙伴关系。这个联盟旨在共享资源，共同研究和推广AI的最佳实践。尽管这些公司在日常工作中存在竞争，但他们仍选择聚在一起，共同讨论AI的进步，并建立了一种新的沟通机制。

谷歌提出机会均等框架，为机器学习设定反歧视准则

随着机器学习技术的快速发展，我们越来越关注其社会影响。为了解决机器学习中的反歧视问题，谷歌在10月7日提出了机会均等框架。尽管监督学习在机器学习中取得了巨大成功，但即使是最优秀的预测器也可能犯错误，并且某些群体可能会遭受不成比例的错误。这个框架旨在帮助我们防止这种情况的发生。

Facebook发布AI和机器学习战略

在11月份的Web峰会上，Facebook首席技术官Mike Schroepfer阐述了AI和机器学习在公司未来的重要作用。他强调了改善全球连通性、技术可及性和人机交互能力是Facebook未来十年的发展愿景。而AI、虚拟现实以及“连接”则是实现这一愿景的关键领域。

谷歌人工智能翻译工具实现新突破

在2016年11月22日，谷歌的人工智能翻译工具取得了新的突破。该工具现在可以直接将日文翻译成韩文，而无需借助英文作为中介。这表明机器内部可能已经形成了一套更深层次的概念体系，这一进步更像是一个哲学上的飞跃。

OpenAI发布人工智能训练平台Universe

特斯拉首席执行官Elon Musk参与创办的非营利性组织OpenAI在2016年12月5日发布了一款名为“Universe”的虚拟训练平台。该平台允许开发人员使用视频游戏、应用程序等内容来训练人工智能，从而加速人工智能技术的发展。

自动唇读系统LipNet唇语识别准确率高达95.2％

在2016年12月，由英国牛津大学、谷歌DeepMind等团队研发的自动唇读系统LipNet实现了重大突破。该系统对Gird语料库的唇语识别准确率达到了95.2%，对BBC电视节目嘉宾的唇语解读准确率也达到了46.8%，远超专业的人类唇语专家（仅为12.4%）。

AI产业落地2017年见成果，“小度”人脸识别超越最强大脑代表

AlphaGo背后的天才黄士杰介绍了这款围棋大师背后的秘密武器：深度学习、强化学习与树搜索技术的完美结合。他强调，AlphaGo的自我对弈让其成为自己的老师，这场技术革命对围棋界产生了巨大的冲击。展望未来，AI将不再是人类的对手，而是人类的合作伙伴，蕴藏着人类智慧的宝库。

谷歌在I/O 2017大会上正式发布了备受瞩目的第二代TPU，这款芯片直接对标英伟达的GPU Tesla V100。自谷歌公布此项目以来，该芯片一直备受期待。第二代TPU的设计初衷是为深度神经网络量身打造，旨在实现高速且高效的深度学习模型推理任务。相较于其他方案，TPU展现了其独特的优势，不仅灵活性更高，而且在推理任务的能耗比方面大幅超越了GPU。此次发布的二代TPU，运算和存储能力均有显著提升，最高可达到每秒180万亿次浮点运算性能，并可支持模型训练任务。谷歌这一举措进一步巩固了其深度学习的领先地位。

在另一科技盛事上，百度宣布开源自动驾驶系统Apollo，将自动驾驶技术推向了新的高度。此次开源举措旨在吸引更多用户参与百度的人工智能平台，为后续的数据收集与分析铺平道路。百度不仅免费提供自主驾驶软件，还允许定制化的开发，这一策略不仅适用于合作伙伴，也适用于竞争对手。此举无疑将推动我国智能驾驶技术的快速发展。

人工智能的发展已经上升为国家战略。国务院发布的《新一代人工智能发展规划》旨在建设创新型国家和世界科技强国，提出了人工智能的六个重点任务和一系列保障措施。规划指出，到2020年，我国人工智能技术和应用将与世界先进水平同步发展，核心产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。这表明我国对于人工智能发展的决心和期待。

iPhone X的发布引发了关于人脸识别技术的热议。其中最受关注的就是“齐刘海”设计，它集成了Face ID红外镜头、泛光感应元件等最新AI技术。为了提升人脸识别的精准度和安全性，苹果开发了一个神经引擎，并邀请好莱坞特效面具公司参与训练。这一创新设计展示了苹果在人工智能领域的领先实力和不断创新的决心。

华为在柏林发布会上推出了世界首款人工智能手机芯片——麒麟970。这款芯片集成了专用人工智能元素，采用先进的工艺和技术，拥有超高的集成度。麒麟970的发布标志着华为手机在人工智能领域的领先地位，也预示着人工智能技术在移动领域的广泛应用和快速发展。

在阿里云栖大会上，阿里巴巴宣布投资千亿成立达摩院，进一步加剧了人工智能领域的竞争。达摩院的研究领域涵盖机器智能、智联网、金融科技等多个产业领域，致力于探索科技未知，以人类愿景为驱动力。这一举措展示了阿里巴巴在人工智能领域的决心和投入，也预示着未来人工智能技术的突破和创新。“女性”机器人Sophia荣膺沙特公民身份

在金秋十月的沙特阿拉伯，“未来投资倡议”大会的舞台上，一位特殊的嘉宾引起了全球的关注——类人机器人Sophia被授予了沙特公民身份，成为了历史上首个获得公民身份的机器人。

除了拥有透明后脑勺外，Sophia的外观设计几乎与人类无异。她的面部识别功能强大，可以识别人的情绪并作出自然的反应。更令人惊叹的是，Sophia还能控制多达62种面部表情，尽管她的眼睛中镶嵌着摄像头，但她似乎能够与人进行深情的眼神交流。

腾讯首度揭开AI战略面纱

随着金秋的脚步临近尾声，腾讯CEO马化腾发表了一封饱含七大关键词的公开信。这些关键词如“深度融合”、“云化分享”等，反映了过去一年他对数字经济发展的深度思考。他预见性地指出，软件、硬件和服务正逐渐融合，新技术的变革将带来无数重新洗牌的机会。这一观点在随后的腾讯全球合作伙伴大会上得到了进一步印证。

在大会上，腾讯全面展示了其AI战略——“基础研究-场景共建-AI开放”。在基础研究方面，腾讯聚焦于语音识别、自然语言处理、计算机视觉和机器学习四大领域；在应用场景上，社交、内容、游戏等八大领域都已融入AI元素；腾讯还致力于开放自身的AI能力，赋能医疗等传统行业，并全力支持新兴AI创业者。

“鲁班”设计师一秒钟生成八千张海报

双11的狂欢中，有一位特殊的“设计师”成为了焦点——鲁班，一个阿里的人工智能设计平台。它已大规模应用于阿里内部，今年双11更是完成了高达4亿的海报设计任务。尽管有人担忧鲁班会“抢饭碗”，但更多人认为它只是承担了设计中的重复性部分，创意和想象仍是人类设计师的专长。

无人驾驶北京正式开跑

北京的道路上出现了新成员——无人驾驶汽车。今年7月，百度创始人李彦宏驾驶的无人驾驶汽车因变道压线而吃到罚单。随着国内首个自动驾驶法规的落地，北京交通委正式发布了相关指导意见，为自动驾驶的路试提供了明确规范。显然，自动驾驶的到来比我们预想的要快得多。

DeepMind发布AlphaGo Zero震撼世界

今年十月，DeepMind团队再次带来震撼——发布了AlphaGo Zero。相较于前辈AlphaGo，这个版本实现了在AI领域的重要突破——“无师自通”。仅仅数月后，AlphaGo Zero再次进化，通用算法AlphaZero诞生，除了围棋外，还攻克了更多棋类。

Google AI中国中心在北京成立

在谷歌开发者大会上，谷歌Cloud人工智能和机器学习首席科学家李飞飞宣布在北京成立Google AI中国中心。该中心将由李飞飞和Google Cloud研发负责人李佳共同领导。李飞飞将负责中心的研究工作，并统筹Google Cloud AI、Google Brain以及中国本土团队的工作。该中心的研究重点是人工智能基础研究，并致力于与中国人工智能学术界建立长期合作。李飞飞表示，期待能在中国本土合作上有所建树，为广大学生及研究人员提供高质量的AI教育支持。

展望未来，人工智能的道路仍然漫长且充满挑战，但一切能够改变生活的科学技术都值得我们去期待和追求。