想要享受未来智能时代的红利，考验并不少。迎难而上，我们在拥抱风潮之时，更需耐心和定力，脚踏实地
眼下的人工智能似乎麻烦不少。研究界对底层技术缺乏突破的争论，产业界对商业未达预期的质疑，再加上前段时间“人工智能代表性应用”自动驾驶出现了几次事故等，把人工智能产业推上了风口浪尖。
回望过去60多年，人工智能正是在风雨起伏中前进。批评的声音虽不见得都切中要害，却能提醒人们面对技术风潮时，少一些盲目，多一分清醒。认准道路再出发，步子也踏得更实。
回看新兴技术的产业发展，似乎都走过了一条从被高估到回归务实的道路。“新兴技术成熟度曲线”把新兴技术发展划分为5个关键阶段，分别是技术触发期、期望膨胀期、幻觉破灭谷底期、启蒙爬升和高原期。这说明新技术产业化有一定的规律，成为预测技术前景的重要参考。
在一些领域，人工智能应用推进的难度确实超乎意料。以自动驾驶为例，实现较高级别的无人驾驶，要解决安全、环境感知、控制决策等诸多难题，而仅仅环境感知一项又涉及摄像头、激光雷达等传感器的深入融合，每一步基本上都是在“无人区”中摸索，且越往后难度越大。，每一次对技术关键点的攻关，也都是突破的机会。技术的突破常常是厚积薄发，只有积累到一定阶段，才可能带动质变，迎来整体的爆发，此前的艰难之处，如同破晓之前。
作为智能时代的代表性变革力量，人工智能或将成为与电力和互联网一样的通用技术，化身经济社会发展的新引擎。想要享受未来智能时代的红利，考验并不少，眼前的困难或许只是开始。迎难而上，我们在拥抱风潮之时，更需耐心和定力，脚踏实地。
全球技术的发展日新月异，不久的将来，量子计算、脑机接口等其他新兴技术也将经历从“触发期”到“高原期”的艰难裂变。这同样需要我们保持谦卑，做到极致的认真，去创造技术浪潮将带来的丰富成果。
上世纪80年代，一位研究者投身到人工智能热潮中，此后研究进入低谷，但他没有放弃，在近30年后研发出一套优化神经网络方法。这位研究者就是现在被称为“深度学习之父”的杰弗里·辛顿。厚积薄发似乎是人工智能一脉相承的“基因”，相信命运终将馈赠那些孜孜不倦，保持战略定力的探索者。