人工智能技术仍在不断地飞速发展当中，近期有几个发展趋势值得注意
一是人工智能正在变“硬”。在芯片领域，Google为大规模神经网络训练推出了TPU，目前已经发展到了第二代；英伟达发布了针对人工智能应用的重量级处理器Tesla V100；苹果公司在最新一代的iPhone上集成了仿生芯片，可以大幅度提高人脸识别的反应时间；华为公司也发布了全球首个人工智能芯片NPU，即将应用在最新的手机上；致力于人工智能硬件芯片研发的中国初创公司寒武纪被称为“全球AI芯片界首个独角兽”。在服务器领域，Facebook开源了人工智能硬件用于人工智能计算服务器，浪潮推出GPU深度学习一体机。面向消费者的智能硬件，更是层出不穷。
二是机器学习模型和算法出现了新的发展思路。深度学习三巨头之一Geoffrey Hinton最近提出了Capsule概念，呼吁将神经网络的基石之一的反向传播机制推倒重来，重新建立新的理论体系。迁移学习可以将一个领域学习的模型应用到另一个领域，从而节省大量的训练时间，减少对任务量的要求。最近神经科学的研究进展，也将为神经网络带来新的灵感。
三是人工智能日益重视移动端。越来越多的人工智能应用在移动端运行，从而要求在移动端部署深度学习模型。为实现这一目标，一方面要求提高移动端的处理能力，另一方面要求降低深度学习模型的规模和部署时间，并对移动端平台进行优化。日前，百度开源了移动端深度学习框架，其他的深度学习框架也对移动平台提供了更多的支持。
人工智能技术的应用，正在改变一大批传统行业，并培育了一批新兴企业
智能医疗一直被视为一个很有前景的应用领域，数据仍是关键点。据《2017年互联网趋势报告》显示，医疗行业表现出数据爆发式增长，全球健康数据年增长率达到48％。数据增长有助于诊疗的智能化、精准化和个性化。智能医疗主要包括医学影像智能判读、智能辅助诊断、手术机器人、康复智能设备、智能医药等。其中智能辅助诊断和医学影像智能判读发展相对成熟，前者源于IBM Watson自然语言理解技术以及多年的医学文献数据积累；后者源于基于深度学习算法的图像识别能力的不断提升。通过AI和大数据技术，有助于解决目前医疗行业严峻的供需矛盾。
自动驾驶是人工智能的重要应用场景，传感器、高精地图和算法模型是其技术核心，互联网巨头、传统车企和新兴创业公司都在积极布局。自动驾驶可分为两类，一类是高级辅助驾驶系统（Advanced Driver Assistance System, ADAS），并非完全控制汽车，强调提高行车安全性；一类是无人驾驶，更强调车的自主驾驶，节省人力。ADAS是无人驾驶的前提，两者都是利用车上的各式传感器搜集数据，结合地图数据进行系统计算，从而实现行车路线规划和车辆控制。近两年，自动驾驶技术发展迅速，特斯拉、宝马、奔驰、卡迪拉克等多家车企已量产具有ADAS功能汽车，奥迪已量产特定环境下无人驾驶汽车A8，能够在单向车道无行人环境下，速度低于60公里每小时的时候完全接管汽车。从智能科学来看，无人驾驶技术障碍相对较少，法律问题可能是一个潜在障碍。
金融科技（Fintech）是金融与科技的结合，是技术驱动的金融服务创新。近些年，人工智能技术被广泛应用于金融领域，如智能投顾，利用AI技术为客户量身定制包括股票配置、期权操作、债权配置、房产投资等资产投资组合建议；智能风控，借助人工智能和大数据，金融的风控能力得到了质的突破；智能量化交易，快速分析、拟合、预测海量数据，将AI作为投资过程的一部分；智能客服，基于深度学习和大数据分析为基础自动回答用户咨询，替代传统人工客服。金融科技创新金融模式、业务、流程与产品，能提升金融服务效率，降低金融交易成本及管理风险。
除了在上述传统领域的创新应用，人工智能的另一应用趋势热点是与社会公益（Social Good）相结合，通过大数据、机器学习技术对行业数据进行深度分析，为社会发展策略的制定提供前瞻性建议，推动社会公益事业的发展。近年来，人工智能技术被广泛应用于社会公益的各个方面，例如城市规划与治理，利用AI技术和城市大数据辅助交通拥堵治理、城市功能区域建设；公共安全，基于图像识别、大数据挖掘等技术进行区域安全风险评估、智能犯罪预防；定向扶贫，基于机器学习技术和卫星遥感数据对贫困区域进行精准检测；灾害预警，利用AI技术对历史数据的深入分析和建模，为地震等自然灾害后的快速应急预案制定提供有效的决策支持。总体而言，AI与社会公益相结合的研究方兴未艾，具有重大的科研和社会意义，同时需要学界、产业界和政府在技术、数据、政策等方面紧密的合作。
最后需要强调的是，虽然人工智能已经成为世界各国政府和企业关注的焦点，现在人工智能发展面临的最大挑战却是高素质人才的稀缺。传统的制造业注重的是“人员”，比如富士康，强调人员的高效性和严格的工作纪律性。现在的高科技企业注重的是“人才”，强调深度的专业技能和团队协作能力。而未来的人工智能企业注重的是“人物”，人物是具有创新领导力的人才。和人才相比，人物除了具有战略视野，同时有带领人才团队创新的能力。因为人工智能的发展，世界已经进入快速多变的时期，具有风险评估和风险控制能力的人物会变得越来越重要。因此，国家和企业人工智能发展的成败在于设立合理的组织架构、激励机制、文化氛围积极吸引和培育人才和人物。可以预见，未来是得人物者得人工智能的天下。
（作者为美国罗格斯－新泽西州立大学罗格斯商学院管理科学与信息系统系副系主任、教授、博导）
【参考文献】
①《百度人脸识别入选MIT十大突破技术》，《北京晨报》，2017年2月24日。
责编/宋睿宸 美编/杨玲玲
